Devin AI徹底解説：自律型AIエンジニアの実力と限界【2025年最新】

Goldman Sachsが「最初の従業員」として導入し、PRマージ率67%を記録する自律型AIエンジニアDevin。競技プログラマー出身のScott Wuが率いるCognition Labsは、わずか18ヶ月で評価額$10.2Bに到達しました。

この記事でわかること

1. Scott Wuの思想と技術: IOI 3年連続金メダル、満点総合1位の天才プログラマーがDevinに込めたビジョン
2. 技術アーキテクチャの全貌: 強化学習と「Reason → Act → Observe → Correct」ループの仕組み
3. 実績と限界の両面: PRマージ率67%の内訳とAnswer.AIによる批判的評価

基本情報

概念図

Devinとは？自律型AIソフトウェアエンジニアの全貌

Devinの基本コンセプト

Devinは、計画→実装→テスト→デプロイの全プロセスを自律的に実行する「完全自律型AIソフトウェアエンジニア」です。GitHub CopilotやCursorが「補完」や「対話型支援」に留まるのに対し、Devinはタスク全体を人間の介入なしで完了します。

AI IDEとの違い:

誰が、何に困っていたのか

エンタープライズ企業では、以下のタスクが開発チームを圧迫していました：

• セキュリティ修正: 脆弱性対応に月100時間以上
• ドキュメンテーション: 40万以上のリポジトリにわたる記述更新
• コードマイグレーション: レガシーシステム（SAS、COBOL）の移行
• テスト作成: カバレッジ向上のための反復作業

これらは「ジュニアエンジニアが4-8時間で完了する定型タスク」ですが、人的リソース不足で滞留していました。

Devinが解決する3つの課題

1. 人的リソース不足: 12,000人のエンジニアチームでも追いつかないタスクをDevinが処理
2. 24時間稼働の必要性: 人間の勤務時間外でもDevinは動作し続ける
3. スケーラビリティ: 複数のDevinインスタンスを並列で起動可能

Scott Wu：競技プログラマーからCEOへ

幼少期からのプログラミング体験

Scott Wuは1997年、ルイジアナ州の中国系移民家庭に生まれました。9歳でプログラミングを始め、「アイデアを現実に変える能力」に魅了されました。

“

"I first learned to program when I was nine years old and fell in love with the ability to turn my ideas into reality."

「9歳でプログラミングを学び、アイデアを現実に変える能力に魅了されました」

— Scott Wu

IOI（国際情報オリンピック）3年連続金メダル

Scott Wuの競技プログラミング実績は驚異的です：

競技プログラミング的思考:

“

"A lot of my kind of framing has always been rooted in terms of math... even when we're going and doing a sale or something or when we're figuring out product strategy, like in my head it all actually maps to just doing math questions."

「私の思考の枠組みは常に数学に根ざしています...セールスや製品戦略を考えるときでさえ、頭の中では数学の問題を解くようにマッピングしています」

— Scott Wu

この「すべてを数学の問題として捉える」思考が、Devinの設計思想に反映されています。

Lunchclub共同創業の経験（2017-2022年）

ハーバード大学経済学部在学中の2017年、Scott WuはAI技術を活用したプロフェッショナル向けネットワーキングプラットフォーム「Lunchclub」をCTOとして共同創業しました。

成果:

• 総額$55.9Mの資金調達（Lightspeed、a16z、Coatue）
• Forbes 30 Under 30（2020年）選出
• AIマッチングアルゴリズムの実装経験

Devin開発の動機

Lunchclub退職後、Scott Wuは「何年も頭の中で考えてきたゲーム」をAIで実現するチャンスを見出しました。

“

"It's almost like this game that we've all been playing in our minds for years, and now there's this chance to code it into an AI system."

「まるで何年も頭の中でプレイしてきたゲームを、今AIシステムにコード化するチャンスが訪れたようなものです」

— Scott Wu

兄のNeal Wu（同じくIOI金メダリスト、Google Code Jam 2位）もCognitionに参加し、「Human Engineer」として開発に携わっています。

Devinの技術アーキテクチャ

コアとなるLLM基盤

Devinは、OpenAI GPT-4スケールのモデルをベースに、以下の技術を組み合わせています：

• 強化学習（RL）: 試行錯誤を通じて最適なアプローチを学習
• コーディングと自然言語のデータセット: 事前学習で幅広いタスクに対応
• 逐次的意思決定アプローチ: コード→コンパイル→テスト→エラーチェックのサイクル

3つの基本コンポーネント

Devinのアーキテクチャは、以下の3層構造で構成されています：

1. Perception（知覚）: テキスト入力、音声認識、画像・動画処理など外部環境から情報を収集
2. Brain（脳）: 意思決定と計画を担当。タスクを分解し、開発パス全体をマッピング
3. Action（行動）: 実際の操作を実行（コードエディタ、シェル、ウェブブラウザ）

開発者ツールキット

Devinは以下のツールを統合したサンドボックス環境で動作します：

Reason → Act → Observe → Correct ループ

Devinの自律性の核心は、このループにあります：

1. Reason（推論）: 目標、計画、コンテキストに基づいて次のアクションを決定
2. Act（行動）: コードを書く、コマンドを実行、ファイルを修正
3. Observe（観察）: ログ、エラーメッセージ、テスト結果を監視
4. Correct（修正）: エラーが発生した場合、自動的にアプローチを調整

このループにより、Devinは人間の介入なしで自己修正しながらタスクを進めます。

技術アーキテクチャ

サンドボックス環境と人間承認

Devinは、セキュアなサンドボックス環境で動作し、以下の2つのチェックポイントで人間の承認を求めます：

1. Planning Checkpoint（計画チェックポイント）: タスク分解後、実行前に承認を取得
2. PR Checkpoint（プルリクエストチェックポイント）: コード完成後、マージ前に承認を取得

これにより、本番環境への影響を最小限に抑えます。

マルチエージェント機能

基本的なマルチエージェント:

• 1つのAIエージェントが他のAIエージェントにタスクを割り当て
• 自己評価による信頼度評価機能

MultiDevin（エンタープライズ向け）:

• 1つの「マネージャー」Devinが最大10の「ワーカー」Devinを調整
• 各ワーカーDevinは小さく分離されたサブタスクを並列で実行
• 成功した出力は自動的に単一のコードベースにマージ

Devin 2.0（2025年4月）の新機能

2025年4月にリリースされたDevin 2.0では、以下の機能が追加されました：

• 複数の並列Devinインスタンス: クラウドベースの開発環境で同時起動可能
• Interactive Planning: ユーザーがタスク計画を編集・承認可能
• Devin Search: コードベースに直接クエリを投げ、引用付きの回答を取得
• Devin Wiki: 数時間ごとにリポジトリを自動インデックス化し、アーキテクチャ図付きの詳細なWikiを生成

実際の性能と導入効果

PRマージ率67%の内訳

Cognitionは2025年のパフォーマンスレビューで、PRマージ率67%を公表しました。これは昨年の34%から約2倍の改善です。ただし、タスクの種類によって大きく異なる点に注意が必要です。

得意な4つのタスク

1. ドキュメンテーション: ある銀行が40万以上のリポジトリにわたるドキュメント生成で、エンジニアリングチームを新機能開発に再配置
2. 品質エンジニアリング（QE、SRE、DevOps）: QEテスター、SRE、DevOpsスペシャリストとしての機能
3. 小規模で反復的なタスク: コードマイグレーション、フレームワークアップグレード、プロトタイプ構築
4. バグ修正、設定変更、バージョンアップグレード: 定型的な修正作業

理想的なタスクプロファイル

Devinが最も高いパフォーマンスを発揮するのは、以下の条件を満たすタスクです：

• 明確で事前に定義された要件
• 検証可能な結果（テストで合否が判定できる）
• ジュニアエンジニアが4-8時間で完了する作業量

苦手な4つのケース

1. 曖昧なスコーピング: 要件が不明確なタスク
2. タスク中途での要件変更: 進行中の仕様変更に弱い
3. 視覚デザイン: コンポーネント構造、カラーコード、スペーシング値などの具体的な指定が必要
4. 反復的な「ラストマイル」の洗練: PRの10%で作業を放棄

PRマージ率67%の内訳

エンタープライズ導入事例

Goldman Sachs

Goldman Sachsは、Devinを「Employee #1」（最初の従業員）として導入し、数百のインスタンスを展開しています。

導入規模:

• 12,000人の人間開発者と並行して稼働
• 数千への拡大を計画

効果:

• GitHub Copilotの20%効率向上を超え、3-4倍の生産性向上を報告
• 「もしDevinが20%生産性を向上させれば、12,000人の技術者が14,400人のように働ける」

CIO Marco Argentiのビジョン:

“

"It's really about people and AIs working side by side. Engineers are going to be expected to have the ability to really describe problems in a coherent way and turn it into prompts... and then be able to supervise the work of those agents."

「人間とAIが協力して働くこと。エンジニアは問題を一貫した方法で説明し、プロンプトに変え、エージェントの作業を監督する能力が求められます」

— Marco Argenti, Goldman Sachs CIO

Gumroad

• 4ヶ月で1,583のPRマージ
• マージ率85%以上
• バグ修正、設定変更、バージョンアップグレードなどの製品変更を処理

Litera

• 各エンジニアリングマネージャーに「Devinチーム」を提供（QEテスター、SRE、DevOpsスペシャリストとして機能）
• テストカバレッジ40%増加
• リグレッションサイクル93%高速化

Nubank

• モノリシックコードベースの大規模リファクタリングを自動化
• エンジニアリング効率8倍改善
• コスト削減20倍（2025年5月時点）

セキュリティ修正

セキュリティ修正では、特に劇的な効果が報告されています：

セキュリティ修正時間の比較

パフォーマンス改善の推移

Devinは18ヶ月の運用で、以下の改善を達成しています：

Devinのスキルプロファイル

Cognitionは、Devinのスキルを以下のように評価しています：

批判的評価と限界

Answer.AIによる独立テスト結果

AIリサーチ企業Answer.AIは、2025年1月に1ヶ月間のDevin使用経験を公開しました。3人のデータサイエンティストが20の実世界コーディング課題でテストした結果は以下の通りです：

5つの主要問題点

1. 予測不可能なパフォーマンス

“

"More concerning was our inability to predict which tasks would succeed. Even tasks similar to our early wins would fail in complex, time-consuming ways."

「より懸念されるのは、どのタスクが成功するか予測できないことでした。初期の成功と似たタスクでさえ、複雑で時間のかかる方法で失敗しました」

— Answer.AI

2. 制御の欠如

• タスクがDevinを使うより手動で行う方が速い場合が多い
• 似たタスクでも全く異なる結果になる

3. 内部ツールとの統合の難しさ

• Answer.AIの内部ツールとの連携に苦戦
• 豊富なドキュメントと例を提供しても改善せず

4. ハルシネーション問題

• 実際には不可能なタスクを進めてしまう
• 例: Railwayが単一デプロイメントで複数アプリケーションをサポートしていないにもかかわらず、1日以上かけて存在しない機能を「幻覚」しながら様々なアプローチを試行

5. ジュニア開発者レベルの扱いが必要

• シニアエンジニアやチーム全体の代替ではない
• ガイダンス、修正、多くのコンテキストが必要
• 曖昧な指示やオープンエンドの問題解決には向かない

マーケティングと現実のギャップ

Answer.AIは、Cognitionのプロモーション動画について以下のように批判しています：

“

"Cognition overpromises with Devin, refuses to touch upon critical limitations of the systems, and relies on demos that feel very bait and switch-y."

「Cognitionはプロモーションで過剰な約束をし、システムの重要な限界に触れず、チェリーピッキングされたデモに依存している」

— Answer.AI

プロモーション動画では：

• タスク説明の一部のみが提供され、重要なコンテキストが欠落
• 「チェリーピッキング」されたタスクでDevinを最良の状態で見せている

ジュニアエンジニアとしての正しい扱い方

Answer.AIは、Devinを「ジュニアエンジニアとして扱う」ことを推奨しています：

• シニアエンジニアの代替ではない
• 明確な指示と監督が必要
• 曖昧な指示やオープンエンドの問題解決には不向き

正しく活用すれば、定型タスクの自動化で大きな効果を発揮します。

Windsurf買収と統合戦略

買収に至る経緯

Windsurfの背景

Windsurfは、2021年にMITの友人Varun MohanとDouglas Chenが「Exafunction」として設立したAIコーディングプラットフォームです。その後「Codeium」を経て、2024年4月に「Windsurf」へリブランドしました。

OpenAIによる買収失敗（2025年5月）

2025年5月、BloombergがOpenAIが$3Bで買収に合意したと報道しました。しかし、Microsoftとの関係上、WindsurfのIPへのアクセスが問題となり、オファー期限切れ後に頓挫しました。

Googleによる人材引き抜き（2025年7月）

OpenAI取引失敗の数時間後、Googleが$2.4Bの「逆アクイハイヤー」を発表：

• CEO Varun Mohan
• 共同創業者 Douglas Chen
• リサーチリーダーたち

250人の従業員の大部分は残留し、これは従来の買収規制審査を回避する戦略的マヌーバーでした。

Cognitionによる買収（2025年7月14日）

買収のスピード

Google取引が公開された直後の週末に成立した、驚異的なスピードの買収でした。

Cognition社長Russell Kaplan:

“

"金曜日の午後5時以降に最初の電話、月曜日の朝に合意に署名"

買収額と取得資産

従業員への対応

• 100%のWindsurf従業員が財務的に参加
• すべてのベスティングクリフを免除
• これまでの仕事に対する完全な加速ベスティング

ただし、買収後3週間で約30人の元Windsurf従業員を解雇、約200人にバイアウトを提示（Cognitionの主な関心は技術と顧客契約にあった可能性）

Windsurf買収タイムライン

統合戦略：IDE + エージェントの融合

Cognitionは、DevinをWindsurf IDEに直接統合することで、開発体験を革新しました：

• 開発者は並列で複数のDevinエージェントに反復作業を委任
• 重要なアーキテクチャ決定は開発者がコントロール
• WindsurfのTab機能とCascade機能で最も難しい部分を自分で処理
• 同一環境内ですべての作業を統合

これにより、「ツールを切り替える」ことなく、自律型エージェントと対話型IDEのメリットを両立できます。

財務的成果

買収後、Cognitionは急成長を遂げました：

競合との差別化

Devin vs Cursor

使い分け

• Devin: 複数ファイル変更とPR作成が必要な独立タスク、ジュニアエンジニアレベルの定型作業
• Cursor: 現在のファイルで即座にコードが必要な場合、日常的なコーディング

Devin vs GitHub Copilot

組み合わせ使用

• Copilot: 日常のドライバー（タイピング速度とフロー向上）
• Devin: スペシャリスト（自己完結型機能や反復的リファクタリング）

Goldman Sachsの事例では、GitHub Copilotの20%効率向上に対し、Devinは3-4倍の生産性向上を報告しています。

Devin vs Amazon Q Developer

Devin vs Salesforce Agentforce

“

"Salesforce Agentforceが本質的にSalesforce全般のマルチツールであるのに対し、Devinはソフトウェア開発のためのネイルガンです。"

Devinの4つの差別化ポイント

1. 完全自律型: タスク全体を計画から完了まで自律的に実行
2. マルチエージェント: 複数のDevinを並列で実行し、複雑なプロジェクトを分担
3. エンタープライズ対応: VPCデプロイメント、大規模組織向けセキュリティ
4. Windsurf統合: IDE + エージェントの統合プラットフォーム

資金調達と評価額推移

ラウンド別の詳細

ARRの急成長

Cognitionは、わずか10ヶ月でARR 73倍成長を達成しました：

ARR成長曲線

効率的な成長

Cognitionは、以下の点で「効率的な成長」を実現しています：

• 創業以来の累計純損失: $20M未満
• マーケティング費用: ほぼゼロ（口コミとデモで顧客獲得）
• 評価額/ARR倍率: 約68倍（Cursor: 59倍、Lovable: 33倍と比較）

今後のロードマップと展望

短期目標（2025年末）

• 社内PRの50%をDevinが生成（現在25%）
• ルーティンタスクから複雑なアーキテクチャ決定へ
• システム全体のリファクタリングへの対応

予想される開発

マルチエージェントオーケストレーション:

• フロントエンド、バックエンド、DevOps専門の異なるDevinが同期された「スクワッド」として連携
• 人間のコード入力なしでプラットフォーム全体を構築

ハイブリッドワークフォースのビジョン

Goldman Sachs CIO Marco Argentiは、以下のビジョンを提示しています：

“

"It's really about people and AIs working side by side. Engineers are going to be expected to have the ability to really describe problems in a coherent way and turn it into prompts... and then be able to supervise the work of those agents."

「人間とAIが協力して働くこと。エンジニアは問題を一貫した方法で説明し、プロンプトに変え、エージェントの作業を監督する能力が求められます」

— Marco Argenti, Goldman Sachs CIO

エンジニアの役割は、「コードを書く」から「タスクを定義し、AIの作業を監督する」へシフトしていく可能性があります。

日本市場への示唆

日本企業がDevinを導入する際の考慮点：

1. エンタープライズでの導入可能性: Goldman Sachsのような大手金融機関での実績があり、日本の金融機関・大企業でも導入が進む可能性
2. エンジニア不足問題への対応: ジュニアエンジニアレベルのタスクを自動化し、シニアエンジニアを戦略的な開発に集中させる
3. 文化的な「AIとの協働」への適応: 「AIに任せる」という意思決定の文化が必要

よくある質問（FAQ）

Q1. Devinの料金は？個人でも使える？

Devinはエンタープライズ向けで、料金は非公開（カスタム見積もり）です。個人向けプランは現在未提供で、月額$500/月〜が目安と推定されています。

個人開発者がエージェント的機能を使いたい場合は、Replit AgentやLovableがおすすめです。

Q2. DevinとCursorの違いは？どちらを選ぶべき？

Devinは「完全自律型」でタスク全体（計画→実装→テスト→デプロイ）を完了します。Cursorは「インタラクティブ支援」で開発者と対話しながらコード生成します。

用途別の使い分け:

• Devin: 複数ファイル変更とPR作成が必要な独立タスク、ジュニアエンジニアレベルの定型作業
• Cursor: 現在のファイルで即座にコードが必要な場合、日常的なコーディング

価格も大きく異なります（Devin $500/月〜、Cursor $20/月〜）。

Q3. Devinの実際の性能は？PRマージ率67%は信用できる？

PRマージ率67%は2025年のCognition公式発表の数値です。ただし、タスクの種類によって大きく異なります。

得意なタスク（マージ率高）:

• ドキュメンテーション
• 品質エンジニアリング（QE、SRE、DevOps）
• 小規模で反復的なタスク
• バグ修正、設定変更、バージョンアップグレード

苦手なタスク（マージ率低）:

• 曖昧なスコーピング
• タスク中途での要件変更
• 視覚デザイン
• 反復的な「ラストマイル」の洗練

Answer.AIの独立テストでは20タスク中3成功、14失敗という結果も出ており、「ジュニアエンジニアレベルの扱いが必要」と評価されています。

Q4. Scott Wuはどんな人？なぜCognitionを創業した？

Scott Wuは1997年生まれの競技プログラマー出身の起業家です。

主な経歴:

• IOI（国際情報オリンピック）3年連続金メダル（2012-2014年）
• 2014年は満点600点で総合1位達成
• Lunchclub共同創業者・CTO（2017-2022年、$55.9M調達）
• ハーバード大学経済学部卒

Devin開発の動機:

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"まるで何年も頭の中でプレイしてきたゲームを、今AIシステムにコード化するチャンスが訪れたようなもの"

競技プログラミングで培った「すべてを数学の問題として捉える」思考を、AI開発に応用しています。

Q5. Windsurf買収の背景は？なぜ72時間で成立した？

2025年7月、GoogleがWindsurf CEOを$2.4Bで引き抜いた直後、Cognitionが週末に買収交渉を成立させました。

タイムライン:

1. 2025年5月: OpenAIが$3Bで買収合意 → Microsoft問題で頓挫
2. 2025年7月: GoogleがCEOを$2.4Bで引き抜き（逆アクイハイヤー）
3. 2025年7月14日: Cognitionが$250Mで買収成立（金曜午後5時に電話、月曜朝に合意）

成立の理由:

• Windsurf側：OpenAI取引失敗後、技術と顧客を守る必要
• Cognition側：IDE + エージェントの統合プラットフォームを獲得
• スピード：Googleの人材引き抜き後、残された従業員・顧客を確保する時間的制約

Q6. Goldman SachsはなぜDevinを導入した？

Goldman Sachsは数百のDevinインスタンスを導入し、「Employee #1」（最初の従業員）として扱っています。

導入の背景:

• エンジニア数：12,000人の人間開発者
• 課題：GitHub Copilotの20%効率向上では不十分
• 効果：Devinで3-4倍の生産性向上を報告

CIO Marco Argentiのビジョン:

“

"人間とAIが協力して働くこと。エンジニアは問題を一貫した方法で説明し、プロンプトに変え、エージェントの作業を監督する能力が求められます"

「ハイブリッドワークフォース」として、人間とAIの役割分担を明確化しています。

Q7. Devinの技術的な強みは？なぜ他のAIコーディングツールより自律的？

Devinは強化学習（RL） を活用した「Reason → Act → Observe → Correct ループ」で自律性を実現しています。

技術的な強み:

1. 強化学習の組み合わせ: 試行錯誤を通じて最適なアプローチを学習
2. サンドボックス環境: 実際の開発環境で作業（シミュレーションではない）
3. マルチエージェント機能: 1つの「マネージャー」が最大10の「ワーカー」を調整
4. Devin 2.0の新機能: Interactive Planning、Devin Search、Devin Wiki

GitHub Copilotは「補完」、Cursorは「対話型支援」ですが、Devinは「タスク全体を自律的に完了」する点で差別化されています。

Q8. Devinの限界は？Answer.AIのテスト結果が示すものは？

Answer.AIの独立テストでは、20タスク中14タスクで失敗しました。

主な限界:

1. 予測不可能なパフォーマンス: どのタスクが成功するか予測できない
2. ハルシネーション問題: 不可能なタスクを進めてしまう（例: Railway単一デプロイメントの幻覚）
3. 内部ツールとの統合の難しさ: ドキュメント提供しても改善せず
4. ジュニアエンジニアレベルの扱いが必要: ガイダンス、修正、多くのコンテキストが必要

正しい活用方法:

• 明確で事前に定義された要件
• 検証可能な結果
• ジュニアエンジニアが4-8時間で完了する作業量
• 人間による監督と修正

「シニアエンジニアの代替」ではなく、「ジュニアエンジニアレベルの自律的な作業者」として扱うべきです。

Q9. Devinの評価額$10.2Bは妥当？今後の成長性は？

評価額$10.2B、ARR $150M+で、評価額/ARR倍率は約68倍です。

成長性の根拠:

• ARR成長: 2024年9月 $1M → 2025年6月 $73M（9ヶ月で73倍）
• エンタープライズ導入: Goldman Sachs、Citi、Santander等の大手金融機関
• Windsurf買収: $82M ARRを追加取得、統合後30%以上増加
• 効率的な成長: 創業以来の累計純損失$20M未満

比較:

• Cursor: 評価額/ARR倍率 約59倍
• Lovable: 評価額/ARR倍率 33倍
• LangChain: 評価額/ARR倍率 約100倍

市場全体が$80B規模に成長する中、Devinの「完全自律型」というポジションは独自性があり、今後の成長が期待されています。

Q10. 日本企業はDevinを導入すべき？

エンタープライズ向けで、以下の条件に当てはまる場合は導入を検討する価値があります。

導入を検討すべき企業:

• エンジニア不足に悩んでいる
• ジュニアエンジニアレベルの定型タスクが滞留している
• セキュリティ修正、テスト作成、コード移行に人的リソースを割けない
• 24時間稼働・並列実行可能な開発リソースが必要

注意点:

• 料金が非公開（カスタム見積もり）で、$500/月〜が目安
• 「ジュニアエンジニアレベルの扱い」が必要（ガイダンス、監督必須）
• 日本語ドキュメントの対応状況は要確認

代替案: 個人開発者やスタートアップには、Cursor（$20/月〜）やLovable（非エンジニア向け）が現実的です。

まとめ

主要ポイント

1. 競技プログラマー出身のCEO Scott Wu: IOI 3年連続金メダル、満点総合1位。「すべてを数学の問題として捉える」思考でDevinを開発

2. 完全自律型AIエンジニア: Reason → Act → Observe → Correctループで、計画→実装→テスト→デプロイを自律的に完了

3. PRマージ率67%の実績: ただし、得意なタスク（ドキュメント、QE、小規模反復）と苦手なタスク（曖昧なスコープ、要件変更）で大きく差

4. エンタープライズ導入加速: Goldman Sachs（3-4倍効率向上）、Gumroad（1,583 PRマージ）、Nubank（8倍効率改善）

5. 批判的評価も存在: Answer.AIテストで20タスク中14失敗。「ジュニアエンジニアレベルの扱いが必要」

6. Windsurf買収で統合プラットフォーム化: 72時間で$250M買収成立、IDE + エージェントの融合

7. 評価額$10.2B、ARR $150M+: 9ヶ月でARR 73倍成長。Cursorに次ぐ業界2位のユニコーン

次のステップ

1. エンタープライズCTO: Cognition公式サイトでデモを依頼、自社のユースケースに適合するか検証
2. 個人開発者: CursorやLovableを試し、「自律型エージェント」の概念を体験
3. AI技術者: LangChainでマルチエージェント開発を学び、Devinのような自律型システムの構築を研究

関連記事

参考リソース

Cognition Labs公式

• Cognition公式サイト
• Devin紹介記事
• Devin 2.0発表
• Devin 2025 Performance Review
• Windsurf買収発表

テックメディア報道

• TechCrunch - Cognition acquires Windsurf
• CNBC - Goldman Sachs testing Devin
• VentureBeat - Cognition emerges from stealth

独立評価

• Answer.AI - Thoughts On A Month With Devin
• The Register - First AI software engineer is bad at its job

Scott Wu関連

• Scott Wu - Wikipedia
• Lenny's Newsletter - Inside Devin
• Analytics India Magazine - Meet the Creator of Devin

本記事はネクサフローのAI研究シリーズの一部です。