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Masaki Yamakawa
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20250729_Devin-for-Enterprise
7/29 JJUGナイトセミナー「AI Dev Tools最前線」 タイトル:Devin for Enterprise
Technology
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20250729_Devin-for-Enterprise
1.
Devin for Enterprise JJUGナイトセミナー 2025/7/29(Tue)
2.
自己紹介 山河 征紀 ウルシステムズ株式会社 /
AI駆動開発コンサルタント(自称) 分野 :エンタープライズシステム 技術系なら何でも 金融系(証券・FX) 得技 :分散処理・インメモリー処理 Apache Geode (Apache Geodeコミッター) YugabyteDB 趣味 :Devinの謎行動に付き合うこと 1
3.
2 Devin使ったことある人
4.
エンタープライズシステムといえば… 3
5.
一方エンタープライズシステムの現状は… ◼Devinが考えるエンタープライズシステム
6.
エンタープライズシステムの特徴 ◼大規模エンプラシステム ⚫ 企業の中核である基幹業務を支える ⚫ 超重要、とにかくデカい ◼
あるある ⚫ 10年20年当たり前、技術は陳腐化 ⚫ 増築に次ぐ増築で複雑化 ⚫ 当然モノリス ⚫ ドキュメントない、更新してない ⚫ 安定優先、止められない ⚫ EoL対応でも莫大なお金がかかる
7.
エンタープライズシステム開発をハッピーにしたい! 6
8.
DevinとJavaがタッグを組めば エンプラシステム開発の未来をハッピーに出来る気がする!
9.
Devinとは? 8
10.
進化するエンジニアリング向けAI 9 ◼Devinは開発者の横に並び「AIソフトウェアエンジニア」 として働いてくれる! Code Completion AI
Editor AI Software Engineer コード提案による コーディング速度改善 IDEに統合され エンジニアのタスクをAIが支援 Devinがチームの一員 となって仕事をこなす (Devinによるスケール)
11.
Devinとは? 10 ◼世界初のAIソフトウェアエンジニア ⚫ Devinは最小限の人の指示から、自律的に計画をたて 「一人前のエンジニア」として一連のタスクを遂行する ベストプラクティスに 基づいた設計 ソースコード全体の 作成 Issue(バグ)や TODO対応 デバッグと修正 デプロイコード作成 手動デプロイ ブラウザを利用したテスト テストスクリプト作成
12.
Devinの自律性は抜群! 11 ◼Devinは依頼されたタスクを人と同じようにこなす! ◼人の手を煩わせずミッションコンプリート!! Devin’s ワークスペース (Ubuntu) Devin’s Brain Chatによるタスク指示 ソースコード取得 (git
clone) ソース コード リポジトリ (Private) ソース コード ソースコード 参照・作成・変更 ログ参照・ ブラウザ起動 プルリクエスト作成 (git push&PR) DB アプリ デプロイ・テスト ・デバッグ デプロイ・テスト ・デバッグ レビュー・CI結果チェック 開発者
13.
Devinが使うツール! 12 ◼Devinも人同様にVSCodeやターミナル、ブラウザで開発 Shell Browser
14.
最近はMCPサーバーも手に入れた! 13 ◼より人と同じことが出来るように!
15.
Devinの良いところ! 14 Autonomy 自律性 • 単なる支援ツールではない • 自ら判断し設計から運用まで担う「一人前のエンジニア」 Speed 圧倒的スピード •
キャッチアップ時間ゼロ • あらゆるエンジニアリングタスクを人間業ではないレベルで 処理 • 期待と違うものはすぐに捨てて新しい依頼ができる Knowledge 圧倒的な知識量 • 世界レベルのコーディング • 人間を上回る技術的ナレッジで、迷いなくコード作成・コマ ンドを実行
16.
15
17.
Devinは なぜエンプラシステム開発に 向いているのか? Devin AI駆動開発 16
18.
エンタープライズシステムには様々な壁がある! ①ドキュメントがないのに規模は膨大 ⚫ とにかく膨大 ⚫ レガシー、そして技術者は減少中 ⚫
調査に時間がかかる ⚫ EoL対応するだけでも莫大なお金が・・・ ②CI/CDなんてもってのほか ⚫ 手動デプロイは当たり前 ⚫ なんとかCIだけは整備しているところも ③ドキュメントはExcel方眼紙 ⚫ マス目を器用に使う
19.
Devinは なぜエンプラシステム開発に 向いているのか? ①ドキュメントがないのに規模は膨大 18
20.
①ドキュメントがないのに規模は膨大 ◼そろそろレガシーシステムをモダナイズしないとヤバい! 現行 システム 調査 要件 定義 設計 実装・単体テスト テスト ドキュメントがないの でソースコードを信 頼するしかなくレガ シー技術の調査を するしかない 結構時間がかかる 新規要件はあまりない 現行踏襲でいいよね?の 確認が主 膨大なレガシーマイグレは大変 かなり時間がかかる 重要業務が多数あり、連携シス テムも多いのでテストも大変 かなり時間がかかる 現行 システム 調査 実装・単体テスト
21.
①ドキュメントがないのに規模は膨大 リバースエンジニアリング ◼レガシーコードを元に設計書をリバースエンジニアリング! ◼リポジトリを丸っと解析できる 現行システムコード (レガシーコード) 設計書 リバース エンジニアリング
22.
①ドキュメントがないのに規模は膨大 DeepWiki 21 ◼コードベースから自動でドキュメントを生成 ⚫ アーキテクチャ設計 ⚫ 主要コンポーネント の役割・設計 ⚫
セットアップ方法 ⚫ リポジトリの使い方
23.
①ドキュメントがないのに規模は膨大 DeepWiki(おまけ) ◼OSSはURLを変えるだけで使用可能 https://github.com/spring-projects/spring-boot https://deepwiki.com/spring-projects/spring-boot
24.
◼複数リポジトリを横断してソースコードを調査 ①ドキュメントがないのに規模は膨大 Ask Devin 23 自然言語のよる調査 ・仕様調査 ・(問い合わせ対応) ・(障害調査) 等々 開発者 リポジトリ #3 ・・・ リポジトリ #2 リポジトリ #1
25.
◼複数リポジトリを横断してソースコードを調査 ①ドキュメントがないのに規模は膨大 Ask Devin 24 自然言語のよる調査 ・仕様調査 ・(問い合わせ対応) ・(障害調査) 等々 開発者 リポジトリ #3 ・・・ リポジトリ #2 リポジトリ #1
26.
①ドキュメントがないのに規模は膨大 人とAIの役割分担 ◼設計書ができればあとはDevinがやってくれる! 人の代わりにタスクを実行 ・ひたすらコードを書く ・もちろんテスト&デバッグも Cloud環境 ・・・ AI時代の新しい設計 ・人はAIがコード書きやすいように環境整備 ・レビューしやすいようにタスクを分割 さらにAIエディタ使ってこの作業もブースト 人間 Devin
27.
◼Devinのアウトプットの品質を高めるための仕組みは重要 ①ドキュメントがないのに規模は膨大 Devinに関与できるポイント ②Knowledge ③コーディングルール ⑥Devin活用ガイド 組織メンバーにAgentFirst、 AgentOps等のマインドやカルチャー 醸成から、活用する上での共通的な考 え方を組織にインストール ④レビューポイント ⑤テストポイント ①プロンプト/Playbook レビュー結果・ 修正版アウトプット テスト環境 バイナリ アウトプット 26 開発 組織醸成 <整備するもの> 開発パターンごとに整備 アプリごとに整備
28.
◼開発パターンごとに以下を整備し、Devinを最大限に活用 ⚫ プロンプト/Playbook ⚫ レビューポイント ⚫
テストポイント ①ドキュメントがないのに規模は膨大 Devin AI駆動開発 27 # 種別 開発パターン 難易度 実績回数 マージ回数 有識者 1 開発 DBカラム追加に伴う 画面、API項目追加 中 25 20 Bさん 2 開発 マスターデータ変更 中 30 28 Bさん 3 開発 画面固定文言修正 低 123 123 Aさん 4 新規開発 新規画面作成 高 5 2 Cさん 5 新規開発 新規API作成 高 3 1 Cさん 6 リファクタ 中 7 モダナイズ 高 8 要件定義 中 …… …… *ダッシュボードはイメージ。このような考え方で整理出来ていれば良い 他の項目としてにも「所要時間」「利用AIツール(Copilot、Cursorなど)」がある AI駆動開発ダッシュボード #1向け ①プロンプト/ Playbook ④レビュー ポイント ⑤テスト ポイント #2向け …… リストが多いほどAI駆動開発が 出来ている (人の代わりにAIが働いている) ①プロンプト/ Playbook ④レビュー ポイント ⑤テスト ポイント
29.
①ドキュメントがないのに規模は膨大 Devinはガンガン並列で動かせ! ◼仕組みがあれば、Devinを並列で動かせる! ◼Devinを隙間なく働かせることが重要!! でびお 指示 レビュー
テスト ・・・ 指示 レビュー テスト 指示 レビュー テスト 指示 レビュー テスト 指示 レビュー テスト 指示 レビュー テスト 指示 レビュー テスト 指示 レビュー テスト でびこ でび太郎 でびたん でびぞう でびぴょん でびりん でびまる ・・・ 指示 指示 指示 指示 指示 指示 指示
30.
①ドキュメントがないのに規模は膨大 Devin管理はDevinにやらせろ! ◼しかしDevinに並列作業させているとDevinの作業状況把握が大変に なる ◼階層型のIssueを使ってDevinに進捗報告させることで解決! プロンプト: • GitHub Issueでタスク化し てください タスク#1 コーディング UT レビュー テスト(人の) プロンプト: •
コーディングしてくださ い。終わったらIssueをク ローズしてください。 タスク#1 コーディング UT レビュー テスト(人の) タスク#1配下のサブIssue の状態によってDevinの 作業状況がわかる!
31.
①ドキュメントがないのに規模は膨大 PRレビューも自動で ◼GitHub ActionsにDevinセッションAPIを組み込み、全プルリ クをレビュー プルリクエスト作成 PRレビュー 結果確認 on:
pull_request jobs: run: curl -X POST https://api.devin.ai/v1/sessions -d '{ "prompt": "PRをレビューして "}' Actions PR作成されたことをトリ ガーにレビューを実施
32.
Devinは なぜエンプラシステム開発に 向いているのか? ②CI/CDなんてもってのほか 31
33.
②CI/CDなんてもってのほか コードレビュー < テスト(重要) ◼コードレビューは仕組み(指示)があればそんなに指摘するところは 無くなってきた ◼大事なのはテスト! ◼並列でDevinを動かすと、テストの都度、いちいちgit
pull/checkout して立ち上げて、テストして、が、かなり手間 リポジトリ PR サーバ アプリ レビュー git pull 起動 ・テスト 手間がかかる・・・
34.
②CI/CDなんてもってのほか AI時代のCDの重要性 ◼AI時代はテスト環境へのCDがキモ ◼CD後の実施した(モンキー)テストをDevinに指示して E2E自動テストに反映するまでを一連の流れとする! リポジトリ PR CI CD サーバ アプリ レビュー モンキー テスト E2Eテスト モンキーテストの内容を 次回のE2Eテストに反映 ソースコードを見て 気になる点を動かす
35.
Devinは なぜエンプラシステム開発に 向いているのか? ③ドキュメントはExcel方眼紙 34
36.
③ドキュメントはExcel方眼紙 みんな大好きExcel方眼紙 ◼エンプラ開発ではみんな大好きExcel方眼紙 ◼ただし、ExcelはDevinの敵!
37.
③ドキュメントはExcel方眼紙 Excel方眼紙は悪ではない ◼Excel方眼紙でもあると意外と中身はしっかり書いてあったりする ⚫ 以前はExcel読めなかった のでわざわざ人手でMD化 していた ⚫ 最近はそのまま読める ⚫
雑な指示で出来る
38.
+α:セキュアであることは最低条件 37 ◼Enterpriseライセンスを選択することでセキュアに
39.
(おまけ)Devinと上手く付き合うための工夫 思った通りに 動いてくれない コンフリクトに苦戦 イメージした通りの コードを書いて くれない 捨ててやり直す そもそも コンフリクトしない ようにする 細部にこだわらない Devinに任せる 改善点 対策
40.
(おまけ)Devinファースト 39 「Devinで出来ないの?」 が最近の共通語。
41.
まとめ 40
42.
What would you
build with an infinite army of junior engineers? 41
43.
Devinとエンプラシステム開発の未来を変えたい!! ◼エンタープライズ開発をハッピーに! ⚫ DevinとJavaでレガシーに立ち向かえ ◼Devinがもたらす4つのギフト 1. ドキュメントレスでも安心 ⚫リバースエンジニアリング ⚫DeepWiki
& Ask Devin 2. AI時代はCDが重要 ⚫Devin並列実行のテストを容易に ⚫E2Eテスト自動化組み込み 3. “Excel方眼紙”も味方に ⚫Excel方眼紙もそのまま読み込み
44.
https://www.ulsystems.co.jp/services/devin-ai-driven-development.html 43
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