Devinで実践する！AIエージェントと協働する開発組織の作り方

Devin で実践する！ AIエージェントと協働する開発組織の作り方株式会社ジェネラティブエージェンツ西見公宏 - AIエージェントのオンボーディング -ヒトとAIの協同を支える"役割設計"とは Generative
Agents, Inc. / Masahiro Nishimi

西見公宏（にしみまさひろ）株式会社ジェネラティブエージェンツ代表 #アジャイル開発 #生成AI #顧問CTO #新規事業IT #中学生からプログラマ #富士山の麓に移住
生誕〜／ゲーム開発 1983年兵庫生まれ／東京育ち中学生時代からプログラミングに親しみ、CGIによるWebサービス開発やDirectXを利用した同人ゲーム開発などを行う。初めて触ったのはC言語。起業／Web制作 2001年頃からWebデザイナーとして活動開始法人向けWebサイトの受託制作からスタートし、法人向け CMS、デザインテンプレートの開発／提供を行う。就職／大規模開発顧問CTO／サービス開発現在／生成AI 2008年〜TIS株式会社財務会計領域を中心にERPコンサルタントとして従事。金融から製造業まで経験。大規模データから会計仕訳を自動生成する仕組みのソリューション化。 2011年〜株式会社ソニックガーデン設立期に1人目社員としてジョイン。顧問CTOとして企画から開発まで従事。アジャイル開発特化。2015 年に取締役就任。年間100件以上の新規事業相談に対応、PJ立ち上げ。 2024年〜株式会社ジェネラティブエージェンツ創業：AIエージェント書籍の上梓をきっかけにAIエージェント活用事例の展開を加速するため3人の共同創業者と共に新会社を設立。事業拡大に奔走中。 https://my.prairie.cards/u/mah_lab #講師業有限会社エッジドエッジ代表プログラマ合同会社てにをはCTO Unicorn farm主催Startup Advisor Academy認定サウナ・スパ健康アドバイザー #専門誌連載 #書籍執筆 ▼MBTI 　ENFP（外向、直観、感情、知覚的態度） ▼ストレングスファインダー　最上志向、収集性、戦略性、未来志向、適応性 ▼趣味　サウナ、焚き火、子どもと遊ぶこと、安い店で飲むことマイパーソナリティ #Ruby #子ども4人 #イヌ #LangChainJP

会社名株式会社ジェネラティブエージェンツ（英文：Generative Agents, Inc.）所在地東京都港区 ※ 全社員リモート勤務役員構成
CEO 西見公宏 COO 吉田真吾 CTO 大嶋勇樹設立年月 2024年3月14日事業内容 AIエージェント技術を軸とした生成 AIアプリケーション開発支援、コンサルティング、教育・研修サービスの提供 AIエージェントインテグレーションサービスの提供 AIエージェントを実業務で本当に活用するためには、AIエージェントの技術特性と問題解決領域の両面から検討を進める必要があります。当社は「LangChain」の公式エキスパートとして、AIエージェントを開発するための確かな技術力を活かし、生成AIアプリケーション開発支援からコンサルティング、教育・研修サービスまでのあらゆる方面において、AIエージェントを活用した問題解決サービスを提供します。インテグレーションを支えるサービス群の提供 AIエージェントを効果的に運用するためには、AIエージェントを動かすためのインフラが必要です。当社はマルチエージェントのオーケストレーション基盤である「Generative Workforce（※開発中）」をはじめ、AIエージェントのためのツール群「middleman.ai」の提供を通して、AIエージェント活用のための基盤構築をサポートします。株式会社ジェネラティブエージェンツ - 会社概要 AIエージェントが「ハブ」となり人間とAIエージェントの協働が当たり前になる世界を実現する

LangChain/AIエージェントに関する主な著書 2023年12月16日発売一般向け AIエージェント解説書 2024年11月9日発売開発者向け AIエージェント解説書 2023年10月号から連載実践 LLMアプリケーション開発

本編

本日のテーマ 1. 開発組織におけるエージェントの役割 2. Devinのオンボーディングステップ 3. ナレッジをどのように育てていくのか【今日のゴール】 AIエージェントと開発を協働するイメージが掴めること

開発組織におけるエージェントの役割 Cursor 開発を同期的に支援するエージェント Devin 開発を非同期的に支援するエージェントライブラリ更新障害通知脆弱性チェックイベント駆動で動くエージェント（アンビエントエージェント）
よしなに一緒にやろう

AIエージェント活用におけるスケールアップ・スケールアウト・アンビエントエージェントスケールアップスケールアウトアンビエントエージェント人間 AI 人間 AI AI AI
人間 AI AI AI イベント • 一人の生産性を底上げ • 常に人間の応答が必要 • 同期的な操作（半非同期） • 人間がボトルネック例：GitHub Copilot、Cursor Agentなど • 非同期かつ自律的 • 複数タスクの並行処理 • 人間の関与は減少 • AIへの依頼量がボトルネック例：Devin、GitHub Copilot Agent、Claude Code、OpenAI Codexなど • 非同期かつ自律的 • イベント駆動型 • 必要時のみ人間に問い合わせ • イベント量がボトルネック例：Devin（API連携）など

主なコーディングエージェントの一覧（完全ではない）種別プロダクト主なトピックスケールアップエディタ Cursor Background Agent機能がPreview（2025年5月） https://www.cursor.com/ja/changelog/0-50
Windsurf OpenAIが約30億ドルで買収との話題（2025年5月） https://www.reuters.com/business/openai-agrees-buy-windsurf-about-3-billion-bloomberg-news-reports-2025-0 5-06/ スケールアップ＋スケールアウト CLI Claude Code Anthropicがリサーチプレビューとしてリリース（2025年2月）その後GAされエディタ拡張としても利用可能に（2025年5月） https://docs.anthropic.com/en/docs/claude-code/overview Codex CLI OpenAIがOSSとしてリリース（2025年4月）※OpenAIが過去に提供していたモデル「Codex」とは別物 https://github.com/openai/codex スケールアウト＋アンビエントリモート Devin 2025年3月にDevin 1.5、4月にDevin 2.0がリリースされ、継続的にアップデート https://docs.devin.ai/release-notes/overview Codex OpenAIがChatGPTのPro、Team、Enterpriseユーザーに提供開始（2025年5月） https://openai.com/index/introducing-codex/ Jules Googleがパブリックベータとして公開（2025年5月） https://blog.google/technology/google-labs/jules/ GitHub Copilot Coding Agent GitHubがGitHub Copilot Enterprise・GitHub Copilot Pro+ユーザーに提供開始（2025年5月） https://github.blog/jp/2025-05-20-github-copilot-meet-the-new-coding-agent/

役割分担のポイント「エージェントの特性 x タスクの特性」を考える

Devinを1ヶ月運用した結果レポートをブログにしました https://blog.generative-agents.co.jp/entry/with-devin Devin導入後の1ヶ月間で、AIは依存関係更新、定型的なドキュメント更新、小規模な機能追加といった自律的検証が可能な細かいタスクにおいて成果を出した。一方、インフラ関連や大規模な設計変更、複雑なバグ修正、UI変更など、AI自身が自律的に検証できない領域については人間が主に担当する形になった。マネジメントの観点では、AI自身が自律的に検証できるアーキテクチャをどのように設計できるかが、今後さらに多くのタスクをAIに任せる鍵となる。ソフトウェア環境を仮想環境で立ち上げることがで
きさえすれば、Computer Useなどを利用して操作フローを自己検証することも可能なため、期待が持てる。うまくDevin一人でやれるタスクを見つけてあげることが重要だね！

Devinのオンボーディングステップリポジトリのセットアップ（マシンのセットアップ）とりあえずやらせてみて伴走する（システムナレッジを育てる）プレイブックとナレッジを整える（能動的にナレッジを育てる）何も知らない状態では働けない！　でも、たくさん準備するのは大変！　ちょっとずつ進めて行こう DevContainerを使うと便利！仕事が完了しなくてもナレッジは育つ
確実に仕事をこなせる子へ単にリポジトリを追加しただけだと、Devinは毎回リポジトリのクローンから作業を始めてしまいます。デフォルトの状態をちゃんとセットアップして、テストの方法などを教えましょう。エージェントには最初から完璧な仕事を求めてしまいがちですが、まだ仕事の進め方も、リポジトリに関する知識もありません。まずは簡単なタスクから伴走しながら、基本的なことをチャットで教えていきましょう。ちょっとずつ仕事ができるようになったら、決まったタスクは確実にこなせるように情報の整備をしましょう。タスクが決まっている場合はプレイブックが便利です。開発文化的におさえて欲しいことはナレッジに登録しましょう。

Devinのワークスペースの仕組み DevinセッションA （ワークスペースをコピー） DevinセッションB （ワークスペースをコピー） DevinセッションC （ワークスペースをコピー）セッション毎にワークスペースのコピーを作成あるセッションから
他のセッションの内容を書き換えることはないリポジトリA （Python + Node）リポジトリB （C#）リポジトリC （Ruby）・・・ Devinワークスペース（Ubuntu 22.04）任意のスナップショットからコピーを作成することも可能環境にセットアップされたライブラリ群（Python, Node.js, Gitなど）各リポジトリのセットアップ手段は、個別にDevin上で設定する（依存ライブラリのインストール、linter の実行方法など）セットアップしたリポジトリ毎に環境が作成されるのではなく、環境自体は一つのマシン上であり、リポジトリ間で共用している

Devinのナレッジの仕組みシステムナレッジユーザーナレッジ（ユーザー変更可）ビルトインナレッジレポジトリインデックス（Repo indexes）開発元で定義されているナレッジ。変更不可。有効／無効の切り替えは可能。 Devinが作業中に自動的に更新するナレッジ情報。作業しながらリポジトリに関する見識を蓄えていく。
ユーザーが自身で登録、または作業中にDevinが提案したナレッジが蓄積される場所。有効／無効実行順序が書かれている場合従うマクロでナレッジを呼び出す場合に設定リポ毎に必ず参照させるか、そうでないかいつナレッジを適用するかナレッジの内容

オンボーディングのポイント焦らずに、やれることを一つずつ増やそう

ナレッジをどのように育てていくのか？エージェント横断の共有資産として育てていくブループリントをつくる Devin （スケールアウト） Cursor （スケールアップ） MCPサーバ Claude Code （スケールアップ）
GitHub リポジトリ情報整理バッチ同期バッチここはDRYじゃない知識の更新これめちゃパフォーマンス落ちるやつ重複情報の整理情報の参照ナレッジを一箇所に集める

ナレッジマネジメントのポイント開発者もエージェントもハッピーを目指そう

まとめ • 役割分担のポイント ◦ 「エージェントの特性 x タスクの特性」を考える • オンボーディングのポイント ◦
焦らずに、やれることを一つずつ増やそう • ナレッジマネジメントのポイント ◦ 開発者もエージェントもハッピーを目指そう

LangChainJPでは様々なエージェント作例をキュレーションしています https://x.com/LangChainJP ぜひフォローをお願いします！

私たち株式会社ジェネラティブエージェンツは、生成AIアプリケーション開発のデファクトスタンダードとしてグローバルで利用されているライブラリ「LangChain」の公式エキスパートとして、"自律的に思考し行動するAIエージェント"の実装・運用に取り組んでいます。現在、さらなるプロジェクト拡大・技術深耕のために、新しいメンバーを募集しています。【こんな方を求めています】 • 生成AIやLLMの実装に興味がある • 決まった仕様よりも「正解がない課題」に挑むのが好き
• スタートアップ的な柔軟性とスピード感を楽しめる未踏領域だからこそ、自分の手で価値を生み出せる面白さがあります。少しでも興味を持ってくださった方、一度お話ししましょう。こちらからお問い合わせください一緒にAIエージェントをゴリゴリに使い倒しながら、AIエージェントを開発しませんか？

ご清聴ありがとうございました

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Masahiro Nishimi

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