20250710_Devinで切り拓くDB革命_〜価値創出に集中せよ〜
- 1. Devinで切り拓くDB革命 〜 価値創出に集中せよ 〜 DB TECH SHOWCASE 2025 2025/7/10(Thu)
- 2. 自己紹介 山河 征紀 ウルシステムズ株式会社 / ITコンサルタント 分野 ：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、YugabyteDB 趣味 ：Devinの謎行動に付き合うこと その他：Apache Geodeコミッター 1
- 5. DBエンジニアリングの現状 4 ◼目先のタスクに追われて本来取り組みたいことが後回しに なりがち DB運用・監視 • アラート検知・障害対応 • テーブル追加/変更 • ユーザー追加/変更 • バージョンアップ・パッチ適用 • バックアップ・データコピー パフォーマンス監視 • 性能監視 • 性能改善 システム間データ連携 • ETL処理追加・変更 • データ移行 データ基盤設計 • システム横断データ基盤・スキーマ設計 • データガバナンス/マネジメント方針 セキュリティ設計 • データ分類・権限設計 • データマスキング • 暗号化ポリシー 新技術導入検証 • 新DBや基盤の検証 データ活用支援 • BI・分析・AIモデル用のデータ提供 • データマート設計 本来取り組みたいこと 目先のタスク
- 7. Devinとは？ 6
- 8. 進化するエンジニアリング向けAI 7 ◼Devinはチームメイトとして10倍以上の生産性を実現 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）
- 10. DevinのCore 9 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 • 早いため安い。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 • 全技術情報を事前学習済み • 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を保持し迷いなくコード作成したり、 コマンドを実行
- 11. Devinの機能 #1：自律型AIエージェント（1） 10 ◼依頼されたタスクは、人の手を煩わせずミッションコンプ リートまで完遂 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
- 16. Devinの機能 #3：DeepWiki 15 ◼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
- 18. What would you build with an infinite army of junior engineers? 17
- 22. ◼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 Devin AI駆動開発 21 # 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
- 23. DBエンジニアリングでもDevin活用できるのでは？ 22 ◼DB領域でもAIエージェントの活用が当たり前に DB運用・監視 • アラート検知・障害対応 • テーブル追加/変更 • ユーザー追加/変更 • バージョンアップ・パッチ適用 • バックアップ・データコピー パフォーマンス監視 • 性能監視 • 性能改善 システム間データ連携 • ETL処理追加・変更 • データ移行 データ基盤設計 • システム横断データ基盤・スキーマ設計 • データガバナンス/マネジメント方針 セキュリティ設計 • データ分類・権限設計 • データマスキング • 暗号化ポリシー 新技術導入検証 • 新DBや基盤の検証 データ活用支援 • BI・分析・AIモデル用のデータ提供 • データマート設計 本来取り組みたいこと 人が担当（with Devin/その他AI） 目先のタスク 多くの部分をDevinが担当
- 35. まとめ 34