SHIFTが米Cognition AIと戦略提携し、自型AIエンジニア「Devin」を国内展開します。SHIFT DQSと組み合わせ、複数プロジェクトで開発効率30～50％向上の可能性を示した点が注目で、品質とスピードを両立する新たな開発モデルが始まります。
Devin導入で得られる具体的利点
SHIFTはCognition AIと連携し、Devinを日本市場で本格展開します。Devinはジュニアエンジニアレベルの作業を自律的に実行するAIソフトウェアエンジニアで、自然言語での指示理解によりコード作成、レビュー補助、テスト設計・実行、バグ検出・修正提案など開発ライフサイクルの幅広いタスクを担います。SlackやTeams、Jira、GitHubなど主要ツールと連携し、リアルタイムで進捗報告や問題検出を行える点が特徴です。これにより日常的な作業負荷を軽減し、エンジニアがより高度な設計や創造的業務に集中できる環境を作ります。
SHIFTは自社の品質・生産性フレームワーク「SHIFT DQS」とDevinを統合した開発手法で検証を進め、要件定義から結合テストまでの工程で30〜50％の開発効率向上の可能性を確認しています。結合テスト以降では、SHIFTの品質保証フレームワークとテスト設計AI「TD AI Assistant」を併用し、テスト品質と生産性の両立を図っています。これらは単なる自動化ではなく、人とAIが対話しながら進める「協働モデル」を実現し、手戻り削減やレビュー工数圧縮といった現場の実利を生み出します。
PoC（導入テスト）は、難しく考える必要はありません。かんたんに言えば「小さなお試し」です。具体的な進め方は次のとおりです。まず影響が小さい範を1つ決めます（例：特定の画面の機能、あるいは一部のテスト工程）。次にその範囲でDevinに作業をさせてみて、現状と比べて「作業時間がどれだけ短くなったか」「見つかった不具合の数や修正までの時間はどう変わったか」など、わかりやすい指標で効果を測ります。期間は数週間から1か月程度行うことが一般的です。結果を見て「効果が出る」「改善点がある」と判断したら、設定や承認の仕組みを整えて少しずつ範囲を広げます。SHIFTはこの一連の流れ（試す→測る→調整する→拡大）を支援し、導入リスクを小さくしながら本格展開へ導きます。
導入にあたっては、AI提案の承認フローや運用監視、プロンプト設計などの人材育成が不可欠であり、SHIFTはこれらの支援を通じて国内企業のAI駆動開発導入を後押しするとしています。Devinをチームの一員として受け入れることで、開発のスピードと信頼性を同時に高められる点が最大の利点です。 Devinは単なる自動化ツールではなく、SHIFTの品質メソッドと組み合わせることで実務的な価値を発揮します。段階的なPoCと運用ルール整備が導入成功の鍵です。
詳しくは「株式会社SHIFT」の公式ページまで。
レポート／DXマガジン編集部
