バックムーンでは、開発・デザインの両領域における生成AI技術の活用を加速するべく、社内でAI活用の共有会を開催。
今回の共有会では、各チームが実際の業務で導入・検証しているAIツールやモデルの技術的特徴と運用ノウハウを持ち寄り、プロジェクト適用におけるベストプラクティスや課題について共有しました。

バックムーンで今最も熱いAIは「Devin」

今回の共有会で最も注目を集めたのが、自律型AIエージェント「Devin」。
https://devin.ai/

Cognition Labs が開発した Devin は、従来の補助的なAIツールとは異なり、開発の全体設計から理解し、コードの実装、Git操作、PR作成、ユニットテスト、CI/CDまでを一貫して実行可能な「開発エージェント」です。

バックムーンの開発チームでは Devin をプロジェクトの「ひとりのエンジニアメンバー」として招待し、以下のようなタスクをお願いしています。

• Slack の会話を理解し、その文脈に沿って GitHub の Issues や Pull Request を作成
• 仕様を理解した上で、複数の単体テストを組み合わせた検証
• Pull Request に対するレビューや自主的な修正
• Wiki などのドキュメント整備

Devin はLLM単体では難しかった「永続的なコンテキスト保持」や「反復的なフィードバック処理」を持ち合わせており、他のAIのコーディング支援とは一線を画します。中でも、ファイル間の依存関係やAPI設計を構造的に理解した上で処理してくれる点は、プロジェクトでの運用に非常に適していると評価されていました。

他にも、

• Cursor（LLM補完型IDE）
• Figma MCP（デザインと実装の連携）
• Stitch（最近 Google I/O 2025で発表されたLLM指示型UI生成ツール）
• Veo3（オーディオも同期するGoogleの動画生成AI）

などの話題も共有されていました。
AIの活用にあたっては、精度や速度と同様にセキュリティ面の担保も不可欠です。 バックムーンでは引き続き、AIの特性を正しく理解した上でチームにフィットする導入・活用を模索しながら、クオリティ・開発スピードの最適化を図っていきます。