Devinの導入事例集｜開発現場と組織はどう変わったのか

導入事例①：AI駆動開発で大規模Devin導入を進めた事例（みずほ証券株式会社）

導入前の課題

みずほ証券では、多様な金融商品や複雑なサービスを支える大規模システムを維持・発展させる一方で、急速に変化するビジネスニーズへの迅速な対応と業界全体で深刻化するエンジニア不足の両立という難題に直面していました。従来型の手法に依存した開発プロセスでは、さらなる生産性の向上やリリーススピードの加速に限界が見え始めていたことが、抜本的な改革を必要とする背景にあったといいます。

導入後の効果

同社はDevinを開発プロセスの核に据えた「AI駆動開発」の体制を構築し、設計から実装、テストに至る反復作業の自動化を強力に推進。この変革により、エンジニアはより高度な業務判断やサービス企画といった創造的な領域に注力できる環境が整いつつあります。ビジネスニーズへの即応体制の強化とともに、人材不足という構造的な課題を緩和させる次世代の基盤づくりが着実な歩みを見せています。

参照元：https://www.ulsconsulting.co.jp/news/press/2026-01-22.html

導入事例②：全社横断で開発生産性を高めた事例（株式会社ディー・エヌ・エー）

導入前の課題

ゲーム、スポーツ、スマートシティと多角的な事業展開を加速させる株式会社ディー・エヌ・エーにおいて、エンジニアリソースの逼迫と開発リードタイムの長期化は避けて通れない課題でした。新規サービスの立ち上げに伴う技術調査やプロトタイピングには膨大な工数を要し、エンジニア以外の職種が自律的に検証を進めたくとも、技術的な壁がそのスピードを阻む状況にありました。

導入後の効果

Devinの導入は、こうしたボトルネックを劇的に解消する契機となりました。わずか数分の指示からプロダクトのモックアップやプロトタイプを自動生成することが可能になり、開発効率は大きく向上したといいます。
とりわけ注目したいのが、非エンジニアであってもイメージ画像をもとに短期間で実機動作する試作品を作り上げられるようになった点です。仕様調査やコードリーディングに要する時間も大幅に短縮され、全社的なプロジェクトの推進速度が底上げされるという、極めて実効性の高い成果を収めています。

参照元：https://dena.com/jp/news/5269/

導入事例③：マイクロサービス運用の負担を軽減した事例（株式会社アンドパッド）

導入前の課題

建設業界のDXを牽引する株式会社アンドパッドでは、マイクロサービスアーキテクチャの採用に伴って増大した膨大なリポジトリの保守管理が大きな課題となっていました。特に、担当者が知見を十分に持たない領域のリポジトリでバグ修正やライブラリ更新を行う際、事前の調査コストや「どこに影響が出るか分からない」という心理的負担が障壁となり、開発スピードが鈍化しやすい状況にありました。

導入後の効果

Devinを導入したところ、不具合が発生している画面のキャプチャを渡すだけで、修正が必要な関連コンポーネントを即座に特定し、修正案を含むPull Request（PR）の作成までを自動で行える体制が構築されました。こうした定型的な調査や初動対応をAIにオフロードすることで、エンジニアは要件の整理や本質的な設計業務に集中できるようになったとのこと。AIの活用により、マイクロサービス特有の「知識の分散」という難題を克服しつつある好例といえるでしょう。

参照元：https://tech.andpad.co.jp/entry/2025/10/08/100000

導入事例④：修正・機能追加の自動化で開発を加速した事例（AI inside 株式会社）

導入前の課題

AI-OCRサービス「DX Suite」を展開するAI inside 株式会社では、サービスの成長に伴う機能追加やバグ修正の要求が急増し、エンジニアの多くが日常的な改修作業に追われる日々が続いていました。眼前のタスク消化にリソースが占有されることで、本来取り組むべき上流工程の設計や、中長期的な保守性を高めるためのリファクタリングに十分な時間を割けないことが組織的な課題となっていました。

導入後の効果

Devinを導入した結果、「DX Suite」の機能追加やバグ修正におけるPull Request（PR）の約半数をDevinが自動作成。実装の実務をAIへ大胆にシフトしたことで、開発者はより本質的な設計や構造改善に注力できる環境を手に入れました。これは単なる工数削減に留まらず、エンジニアの働き方そのものを再定義し、生産性を高次元で安定させる次世代の開発スタイルを象徴する事例といえます。

参照元：https://it.impress.co.jp/articles/-/27932

導入事例⑤：Devin活用事例と導入の勘所を共有した事例（ファインディ株式会社）

導入前の課題

エンジニアのプラットフォームを運営するファインディ株式会社では、Devinをはじめとする最新のAI開発支援ツールのポテンシャルを高く評価しつつも、実務への適用における課題を抱えていました。「具体的にどの業務領域が適切なのか」「既存のチーム体制をどう再編すべきか」といった運用イメージが不透明で、自社における活用余地や具体的な投資対効果を精緻に判断しにくい状況にありました。

導入後の効果

同社は、Devinをテーマとしたイベントの開催やコミュニティ活動を通じ、複数社におよぶ具体的な活用実態や導入プロセスを共有・議論する場を設定。この取り組みにより、スモールスタートすべき業務範囲やAIと共存するための運用体制が明確になりました。開発現場とマネジメント層が共通の活用ビジョンを持てるようになったことは、単なるツール導入を超え、組織としてAIを使いこなすための大きな転換点となっています。

参照元：https://findy-code.io/events/kqCRbtt4GKIcE

導入事例⑥：後回しタスクへの着手を促した事例（株式会社スタメン）

導入前の課題

エンゲージメントプラットフォームを展開する株式会社スタメンでは、新機能の開発や緊急性の高い問い合わせ対応を優先する影で、リアーキテクチャやライブラリ更新、細かなUI改善といった「重要だが後回しになりがちなタスク」の蓄積が課題となっていました。これら技術的負債や未着手の改善案件が増えることで、コードベースの健全性が損なわれて長期的な開発サイクルの維持が危ぶまれる状況にありました。

導入後の効果

Devinの導入に際し、同社はタスクを「10〜15分程度で完結できる粒度」へと細分化し、Issueの起票や方針の整理からAIに委ねる運用を確立しました。このアプローチにより、人間が着手しづらかった改善タスクがスムーズに回り始め、Pull Request（PR）数は導入前の約1.5倍へと伸長。メンバーは、AIが整えた土台の上で本質的な設計検討や建設的な議論に時間を割けるようになり、プロダクト品質の向上とチームの活性化を同時に実現されました。

参照元：https://tech.stmn.co.jp/entry/2025/04/17/180833

導入事例⑦：自律型AIエンジニアと協働する開発スタイルを確立した事例（株式会社スマートラウンド）

導入前の課題

スタートアップのバックオフィス支援を行う株式会社スマートラウンドでは、プロダクトの成長に伴い、文言の微修正や小規模な機能追加、既存コードの調査といった「細かな、しかし無視できない工数を要するタスク」が山積していました。これらの雑多な業務にエンジニアのリソースが分散されることで、本来注力すべきシステム設計や本質的な改善活動に十分な時間を割けず、開発全体の機動力が損なわれつつあることが深刻な課題でした。

導入後の効果

同社では、DevinをSlackから直接呼び出し、文言修正や不要な機能の削除、さらには新規画面の雛形作成といったタスクを即座に依頼できる運用を試験的に導入しました。この試行錯誤を通じて、AIが成果を出しやすい「タスクの切り出し方」や「プロンプトの構成」といったノウハウがチーム内に蓄積。結果として、エンジニアが細かな実装作業から解放され、より上流の設計や重要な意思決定に集中できる体制へと進化を遂げました。

参照元：https://zenn.dev/smartround_dev/articles/cd6c1e168b4f79

導入事例⑧：トライアル導入でAIエージェントの生産性を検証した事例（合同会社DMM.com）

導入前の課題

DMM.comでは、AIエージェントの導入が実際の開発工数をどの程度削減できるのか、その定量的な投資対効果を正確に算出できずにいました。技術負債の解消や小規模な機能追加といった日々のタスクに対してAIがどこまで実効性のある成果を上げられるのか、具体的な適用範囲と限界を見極めることが導入における課題となっていました。

導入後の効果

DevinおよびClineを試験的に導入した結果、バグ修正やライブラリ更新において、人手による対応と比較して工数を劇的に削減できる確かな見通しが立ちました。単なるコード修正に留まらず、イベントストーミングの図からドメインモデルを自動実装するなど、設計意図をコードへ落とし込む高度な活用においても手応えを実感。これにより、AIを単なる補助ツールではなく、開発プロセスを根底から変える「新しい開発スタイル」のパートナーとして位置づける道筋が明確になりました。

参照元：https://developersblog.dmm.com/entry/2025/04/04/110000

導入事例⑨：コンテナ軽量化でデプロイ時間を短縮した事例（株式会社LayerX）

導入前の課題

「すべての経済活動を、デジタル化する。」をミッションに掲げる株式会社LayerX。その「AI Workforce」開発チームでは、Dockerイメージの肥大化に伴うCI/CDの実行速度低下やデプロイ時間の長期化が課題となっていました。開発サイクルを停滞させる要因として認識されながらも、日々の新機能開発が優先され、コンテナの最適化という地道な作業に十分な工数を割けない状況が続いていました。

導入後の効果

同社はDevinを活用し、Dockerfileの最適化という専門性の高いタスクをAIに委ねました。その結果、イメージサイズの約70％削減、デプロイ時間の約40％短縮という劇的な成果を収めています。
Slackからの簡易な指示のみで、最適化されたコードのPull Request（PR）作成までが自動化されたことで、エンジニアは重い実務から解放され、最終的なレビューや設計のブラッシュアップに専念できるようになりました。「重要だが着手が難しい」インフラ周りの改善において、Devinが極めて有効な戦力となることを証明した事例といえます。

参照元：https://tech.layerx.co.jp/entry/2025/02/06/110027

まとめ

今回ご紹介した9つの事例に共通しているのは、Devinを単なる「コード生成ツール」としてではなく、既存システムの改修、技術負債の解消、PoC（概念実証）といった多角的な局面における「自律的なパートナー」として位置づけている点です。
各社に共通する思想は、開発者のリソースを単純な反復作業から解放し、設計の推敲や本質的な議論、ビジネス価値の創出といった「人間にしか成し得ない領域」へ再配分しようとする強い姿勢にあります。
Devinの導入を検討される際は、単なる工数削減のみを目的とするのではなく、「どの工程をAIに委ね、空いた時間でどのような開発スタイルを目指すのか」というビジョンを起点にすることをお勧めします。まずは特定の業務領域から段階的なトライアルを開始し、自社にマッチしたAIとの共生ルールを築き上げることが、成功への確かな第一歩となるでしょう。