Devin（デヴィン）世界初！完全自立型AIエンジニア！Cognition社が開発

2024年3月25日

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AI技術は日々進化しており、その進歩は私たちの生活や仕事の仕方に大きな影響を及ぼしています。AIの活用範囲は、顧客サービスからデータ分析、さらには医療診断にまで及んでいます。しかし、AIがソフトウェアエンジニアリングの領域に足を踏み入れることは、まだ新しい話題です。この記事では、コグニションAIが開発した「Devin」について紹介します。

Devinは、世界初の完全自律型AIソフトウェアエンジニアとして紹介されており、2024年3月12日に情報が公開されました。このAIは、長期的な推論と計画において進歩しており、複雑なエンジニアリングタスクを計画し、実行する能力を持っています。

この記事では、Devinの特徴、機能、そしてソフトウェア開発におけるその利用方法について掘り下げていきます。また、Devinの実際の使用例を紹介し、AIとソフトウェアエンジニアリングの融合がどのような未来をもたらす可能性があるのかを探ります。Devinの開発は、技術の進歩とともに、私たちの仕事の仕方を根本的に変える可能性を秘めています。

Devinとは？Cognition社が開発中のAIエンジニア

Devinは、Cognition社によって開発された革新的なAIソフトウェアエンジニアです。このAIシステムは、ソフトウェア開発プロジェクトを人間のエンジニアと同様に、またそれ以上に効率的に扱う能力を持っています。従来のAI技術の範疇を超え、Devinは計画立案、コーディング、デバッグ、そしてデプロイメントというソフトウェア開発の各ステージを自動で実行できます。

「Devin」の最も注目すべき点は、単にコードを生成するだけでなく、プロジェクトの初期計画から最終的な製品ローンチに至るまでの全工程を自立的に管理できることです。これには、エラーの自動識別と修正、性能の最適化、さらにはユーザーテストの実施とフィードバックの取り入れが含まれます。これらの工程は従来、複数の専門家によるチームワークを必要としていましたが、「Devin」はこれを一手に引き受けることが可能です。

開発背景と業界の反応

Cognition社は、AI技術を使って、ソフトウェア開発のプロセスを自動化し、効率化することを目指しています。Devinの開発により、コードの書き方からエラーの修正、さらには新しいソリューションのデプロイまで、ソフトウェアエンジニアリングのプロセス全体をAIが担う時代が到来しました。Devinは、これまで人間にしか可能とされてこなかった創造的かつ複雑なタスクを実行する能力を持っています。

投資家と開発者からの評価

Devinのデモンストレーションに対する最初の反応は、興奮と関心の両方を引き出しました。投資家たちは、Devinが示す技術の進歩と市場への影響を高く評価しました。また、開発者コミュニティでは、Devinの能力が自らの作業をどのようにサポートし、また変化させ得るかについての議論が活発に行われました。多くの開発者は、自動化と効率化の可能性に期待を寄せつつも、職業の未来については一抹の不安を感じているようです。

社会的ネットワーク上の反応

Devinとその能力は、社会的ネットワーク上でも広く議論されました。肯定的な評価だけでなく、Devinが生み出す可能性のあるミームやジョークも共有され、この技術が一般社会にも認知されるきっかけとなりました。このような軽妙な扱いが、技術の普及と受容に対して肯定的な効果をもたらした面もあります。

雇用への影響に対する懸念

一方で、DevinのようなAIエージェントの登場がテック業界の雇用に与える影響について、懸念の声も上がっています。特に、Devinがこなせるタスクの範囲が広がるにつれて、ソフトウェアエンジニアをはじめとする専門職の需要がどのように変化するかについて、不安を抱く声があります。しかし、これらの技術がもたらす効率化と生産性の向上は、新たな職業の創出や働き方の革新につながる可能性も秘めています。

Devinの特徴

問題解決から実装まで: Devinの最大の特徴は、与えられた問題に対して、その解決方法を考案し、必要なコードを生成、さらにはそのコードの検証と実装までを行うことができる点にあります。これにより、開発プロセス全体をAIが担うことが可能になります。
高度なタスクの自動化: Cognition AIのデモンストレーションでは、Devinがメタ・プラットフォームズが提供するオープンソースの言語モデル「Llama 2」のパフォーマンスをテストするプロジェクトを成功させたことが紹介されました。このプロジェクトでは、APIへのアクセス、テストの実行、結果のウェブサイトへのまとめといった、複数の複雑なタスクが一貫して実行されました。
人間との協働：「Devin」は人間の開発者と協力して作業を進めることもでき、プロジェクトの要件に応じた柔軟な対応が可能です。これにより、クリエイティブな発想や戦略的な意思決定が求められる場面で人間が果たす役割の重要性が再確認されます。
学習と適応：新しいプログラミング言語やフレームワークにも柔軟に対応し、必要に応じて学習を続けることができます。これにより、常に最新の技術トレンドに沿った開発が可能になります。
デバッグ能力：「Devin」は、開発中に遭遇する可能性のあるエラーやバグを自身で識別し、修正する能力を持っています。これにより、開発プロセスの速度と効率が大幅に向上します。

従来のAIとの違い

Devinと従来のAIとの最大の違いは、その完全自律性にあります。従来のAIやプログラミング支援ツールは、あくまで人間の指示に基づいて動作するものでした。しかし、Devinはプロジェクトの要件を理解し、自らが最適な解決策を提案・実行することが可能です。また、エラー発生時にも自己解決能力を持ち、人間の介入なしに問題を克服します。

この自律性は、Devinが単なるツールではなく、真の「エンジニア」であることを意味しています。プログラミング言語や技術スタックにとらわれず、幅広い知識を活用して問題解決を行うDevinの存在は、ソフトウェア開発のあり方を根本から変える可能性を秘めています。

Devinの機能

Devinは、従来のソフトウェアエンジニアリングプロセスを根本から変える可能性を秘めたAI技術です。このセクションでは、Devinの主要な機能と特徴を詳しく見ていきます。

問題を解決するプランの作成

Devinは自然言語で与えられたプロジェクトの要件を理解し、必要な情報を収集しながらプロジェクトの計画を立案します。この段階で、Devinはどの技術スタックを使用するか、どのような機能が必要かを判断し、大まかな開発計画を作成します。問題の分析、必要なリソースの特定、タスクの優先順位付けなどができます。Devinはこの計画を実行に移す前に、全体像を理解し、最も効率的な解決策を選択します。

人間のエンジニアと同じプロジェクト構築

プランニングの次は、実際にコードを書き始めます。Devinはプログラミング言語を問わず、必要なコードを自動的に生成する能力を持っています。デモ動画では、DevinがいくつかのAPIを組み合わせて機能を実装し、その過程で発生したエラーを自ら特定し、修正する様子が映し出されています。Devinは、人間のソフトウェアエンジニアが使用するのと同じ開発ツールを使用します。これには、コードエディタ、コマンドラインインターフェース、さらにはウェブブラウザが含まれます。Devinはこれらのツールを駆使して、コーディング、テスト、デバッグを行い、最終的にはプロジェクトを完成させます。

APIドキュメントの読み込みとAPIへの接続

Devinは独自のブラウザを利用して、APIドキュメントを読み込み、異なるAPIに接続する方法を学びます。この能力により、Devinは最新の技術やサービスをプロジェクトに統合できるだけでなく、複数のAPIを組み合わせて新しい機能を創出することも可能です。

デバッグプリント文の追加とエラーログを使ったバグの修正

開発過程で遭遇する予期しないエラーやバグに対しても、Devinは迅速に対処します。Devinはデバッグのためのプリント文をコードに追加し、エラーログを分析して問題の根本原因を特定します。そして、適切な修正を施してバグを解決します。

完全なスタイリングを持つウェブサイトの構築とデプロイ

Devinは、単にバックエンドの機能を開発するだけでなく、フロントエンドのデザインやスタイリングにも対応します。Devinは完全なスタイリングを備えたウェブサイトを構築し、これを公開するためにデプロイすることができます。この段階では、ユーザーインターフェイスのデザインやユーザーエクスペリエンスの向上にも注意を払います。

開発したアプリケーションが完成すると、Devinはそれをテストし、バグがないことを確認します。デモでは、複数のテストケースを自動生成し、それらを実行する様子が示されています。全てのテストが成功した後、Devinはアプリケーションを本番環境にデプロイします。

このデプロイメントプロセスも、必要な設定変更からサーバーへのアップロードまで、Devinが全てを自動で行います。最終的には、Devin自身が開発したアプリケーションのデモを動画内で披露し、プロジェクトの完了を告げます。

Devinのこれらの機能と特徴は、AIがソフトウェア開発プロセスにどのように深く関わることができるかを示しています。Devinは、プロジェクトのあらゆる段階で人間のエンジニアを支援し、プロジェクトの効率化と品質向上に貢献します。

Devinの使用例

Devinの能力を具体的な使用例を通じて紹介します。ここでは、DevinがどのようにしてAPIプロバイダーのパフォーマンスベンチマークを行ったかを例に取り上げます。

パフォーマンスベンチマークのプロジェクト

コグニションAIのスコットによる紹介では、Devinがリャマおよびその他のAPIプロバイダーのパフォーマンスをベンチマークするタスクが与えられました。このプロジェクトの目的は、各APIのレスポンス時間や処理能力を比較し、その結果を可視化することです。

具体的な計画の作成

Demoではまず、問題解決のためのステップバイステップの計画を立てました。これには、各APIからデータを取得するためのクエリを作成し、データを収集し分析するためのコードを書くことが含まれます。Devinはこの計画を立てる際に、自身の経験や既存の情報源を参考にしました。

ツールの使用とAPIへの接続

計画に基づき、Devinは自身のコードエディタとコマンドラインを使用して、必要なコードを書き始めました。さらに、Devin独自のブラウザを利用してAPIドキュメントを調査し、各APIへの接続方法を理解しました。この段階では、Devinがプログラミング言語やAPIの仕様について学習し、それを実際のコードに反映させる様子が見られます。