Devin Review 2.0（デビン・レビュー・2.0）は、Cognitionが2026年11月5日に発表した、コーディングエージェント「Devin」のPRレビュー自動化機能の新版です。PR（プルリクエスト）の差分を解析してバグやセキュリティ上の問題を検出し、指摘の修正までDevinに任せられるようになりました。
室谷代表取締役CognitionがDevin Review 2.0を発表したんですよね。キャッチコピーが「最大5倍安く、1.5倍速く」で、PRレビューをDevinと組むときのデフォルトツールにする、という話です。
テキトー教師DotAI 認定講師そうなんですよ。しかも「Devin CloudとDevin Desktopの両方で使える」というのが地味に大きい。
単にレビュー機能が賢くなったという話じゃなくて、開発フローの標準装備に置きにきた発表なんです。
単にレビュー機能が賢くなったという話じゃなくて、開発フローの標準装備に置きにきた発表なんです。
室谷代表取締役発表の柱はコスト、速度、新機能、連携の4本ですね。ブログを読むと、8月以降でレビュー1件あたりのコストを82%削減したと。
典型的なレビューが0.25〜0.75ドルになった、と書いてあります。
典型的なレビューが0.25〜0.75ドルになった、と書いてあります。
テキトー教師DotAI 認定講師ここ、数字の意味を丁寧に見たいところです。82%削減の出どころは「モデルの組み合わせの見直し」と「ハーネスの最適化」だと書かれている。
つまり値下げしたというより、同じ仕事を安く回す仕組みを作った、という整理なんですよね。
つまり値下げしたというより、同じ仕事を安く回す仕組みを作った、という整理なんですよね。
Devin Review 2.0とは？Cognitionが2026年11月に発表したPRレビュー自動化の新版
Devin Review 1.0 と 2.0 の違い
Devin Review 1.0(既存)
- バグを自動で見つけて全PRを安全にする
- PRの「ガイド付きツアー」を生成し、人間のレビューを速く・文脈を持った状態にする
- レビューを置き換えるのではなく、人間のレビューの前処理を担う
Devin Review 2.0(2026年11月発表)
- 機能の追加
- コスト・速度の改善
- 既存チームは同じ操作感のまま安く速くなる
- 新しい仕組みが上に乗る
室谷代表取締役まず前提を揃えると、DevinはCognitionのAIエージェントで、仕様から機能を実装し、アプリを起動して動作確認までやってPRを開くところまでやる。公式ページには「Cognition自身のコードの90%はDevinが書いている」と書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師そこまで自動化すると、今度は人間側のレビューが詰まるわけです。ブログの書き出しもまさに「コードレビューがSDLCの新たなボトルネックになった」ですから。
PRのスループットは増えるのに、手でレビューできるキャパシティは増えない、と。
PRのスループットは増えるのに、手でレビューできるキャパシティは増えない、と。
室谷代表取締役レビューを省けば短期的には速くなるけど、顧客向けのバグとコード品質という長期コストになる。だったらエージェントにレビューを手伝わせよう、というのが2.0の思想なんですよね。
MYUUUでも、エージェントがPRを作る量が増えるほど、見る側の時間が先に枯渇する感覚はすごくあります・・・。
MYUUUでも、エージェントがPRを作る量が増えるほど、見る側の時間が先に枯渇する感覚はすごくあります・・・。
テキトー教師DotAI 認定講師そこなんですよ。Devin Reviewはバグを自動で見つけて全PRを安全にする、さらにPRの「ガイド付きツアー」を生成して人間のレビューを速く、文脈を持った状態にする、と。
レビューを置き換えるというより、人間のレビューの前処理を担うイメージですね。
レビューを置き換えるというより、人間のレビューの前処理を担うイメージですね。
室谷代表取締役1.0との違いでいうと、今回の発表は機能の追加とコスト・速度の改善がセットになっている点が大きいです。既存のDevin Reviewを使っているチームは、同じ操作感のまま安く速くなり、新しい仕組みが上に乗る、という変化になります。
Devin Review 2.0でできること——Autofix・増分レビュー・自動レビュー・Ultra・Custom Reviewers
Devin Review 2.0の主な機能
Autofix
レビュー指摘をDevinが調査し、修正・却下・人間へのエスカレーションを判断。Devinと組むと最も力を発揮
増分レビュー
同じPRの再実行時は変更部分だけをレビュー。既定で全PRに適用され、ノイズとコストを削減（PRの約80%は全プッシュ込みで1ドル未満）
自動レビュー
PRがレビュー可能になった時点で自動実行。下書きPRの対象可否やファイルパス・ブランチ・ラベルで絞るルールを設定可能
Devin Review Ultra
課金やセキュリティなど重要な領域向けの高コスト・徹底レビュー。既定はコスト効率重視のNormal
Custom Reviewers（ベータ）
独自の指示でチーム固有のチェックを組み込む。Cognition社内ではバックエンドのセキュリティ慣行、安全なDBマイグレーション、性能の良いSQL、アクセシブルなUI部品の検査に使用
室谷代表取締役新機能がいくつかあるので整理したいです。まずAutofix。
レビューで見つけた指摘をDevinが調査して、修正するか、却下するか、人間にエスカレーションするかを判断する。発表文でも「レビューという最大のボトルネックを節約する」と訴求しています。
レビューで見つけた指摘をDevinが調査して、修正するか、却下するか、人間にエスカレーションするかを判断する。発表文でも「レビューという最大のボトルネックを節約する」と訴求しています。
テキトー教師DotAI 認定講師これはDevinと組み合わせたときに一番効く機能ですね。ブログには「Devin ReviewはあらゆるソースのPRをレビューできるが、Devinと組むと最も力を発揮する」とあります。
セッションに戻ったときには、人間の判断が必要なバグと決定事項だけが残っている、という状態を作るわけです。
セッションに戻ったときには、人間の判断が必要なバグと決定事項だけが残っている、という状態を作るわけです。
室谷代表取締役2つ目が増分レビュー。同じPRに再実行すると、変更された部分だけをレビューする。
既定で全PRに適用される。これでノイズが減って、コストも下がる。
PRの約80%は全プッシュ込みで1ドル未満だそうです。
既定で全PRに適用される。これでノイズが減って、コストも下がる。
PRの約80%は全プッシュ込みで1ドル未満だそうです。
テキトー教師DotAI 認定講師3つ目が自動レビュー。PRがレビュー可能になった時点で自動実行する。
CIと同じ感覚で使えて、下書きPRを対象にするか、ファイルパス・ブランチ・ラベルで絞るルールも設定できる。顧客はこのルールで低価値なPRを除外してコストを抑えている、と書かれています。
CIと同じ感覚で使えて、下書きPRを対象にするか、ファイルパス・ブランチ・ラベルで絞るルールも設定できる。顧客はこのルールで低価値なPRを除外してコストを抑えている、と書かれています。
室谷代表取締役4つ目がDevin Review Ultra。課金やセキュリティのような重要な領域向けに、高コストでより徹底したレビューをする努力レベルです。
既定はコスト効率重視のNormalで、そこは設定で選ぶと。
既定はコスト効率重視のNormalで、そこは設定で選ぶと。
テキトー教師DotAI 認定講師5つ目がCustom Reviewers（ベータ）。独自の指示でチーム固有のチェックをレビューに組み込める。
Cognition社内ではバックエンドのセキュリティ慣行、安全なDBマイグレーション、性能の良いSQL、アクセシブルなUI部品の検査に使っているそうです。
Cognition社内ではバックエンドのセキュリティ慣行、安全なDBマイグレーション、性能の良いSQL、アクセシブルなUI部品の検査に使っているそうです。
室谷代表取締役ドキュメントを読むと、Custom Reviewerごとに自動レビューのルールを設定できて、指摘はDevin Reviewの結果に出て、Devinの自動修正にも流れ、コスト管理も他のレビューと同じ扱いになる。ここまで含めて設計されているのは実務的ですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師あと地味に嬉しいのが、レビュー画面の機能群です。差分を論理的にグループ化する、コピーや移動を検出して差分をきれいに見せる、バグを確信度でラベル付けする、セキュリティはCWE分類と深刻度を付ける。
GitHubへのコメントや承認、変更リクエストもDevin Review内から同期できる。
GitHubへのコメントや承認、変更リクエストもDevin Review内から同期できる。
室谷代表取締役チャットでコード変更を頼んで、提案を確認してPRブランチにコミットする、という流れもできる。レビューを見ながら直せるのは、実際の現場だとかなり効きます。
Devin Review 2.0の使い方・始め方——GitHub/GitLabでの起動と自動実行の設定
プロバイダ別のDevin Review対応機能
| 機能 | GitHub | GitLab | Azure DevOps | Bitbucket Cloud |
|---|---|---|---|---|
| コメント・レビュー | ○ | △ | △ | △ |
| マージ・クローズ | ○ | △ | × | × |
| ドラフト操作 | ○ | △ | × | △ |
| 自動マージ | ○ | △ | × | × |
| レビュアー依頼・ラベル | ○ | △ | △ | × |
室谷代表取締役始め方はいくつかルートがあります。GitHubのPRに
自動レビューをオンにしていなくても使えます。
/devin review とコメントすればその場でレビューが走る。自動レビューをオンにしていなくても使えます。
テキトー教師DotAI 認定講師DevinのセッションのPRカードから「Analyze」で開始する方法もありますね。1回だけか、以降のプッシュもレビューするかを選べる。
あとはDevin CloudやDevin DesktopのDevin Reviewページから始めることもできます。
あとはDevin CloudやDevin DesktopのDevin Reviewページから始めることもできます。
室谷代表取締役URLショートカットも便利で、GitHub.comのPRリンクの
GitHub EnterpriseはPRのフルURLを app.devin.ai/review に貼る形になります。
github.com を devinreview.com に置き換えるとDevin Reviewで開ける。プライベートPRは先にDevinへサインインが必要です。GitHub EnterpriseはPRのフルURLを app.devin.ai/review に貼る形になります。
テキトー教師DotAI 認定講師対応プロバイダも広いです。GitHub（Enterprise Server / Enterprise Cloud含む）、GitLab（Self-Managed含む）、Azure DevOps、Bitbucket Data Center、Bitbucket Cloud、Perforce SwarmのPR・マージリクエストに対応しています。
室谷代表取締役ただしプロバイダごとにできることが違うので、そこは注意なんですよね。ドキュメントの対応表を見ると、GitHubはコメントやレビュー、マージ・クローズ・ドラフト操作、自動マージまで揃っている。
GitLabはマージやクローズが一部、Azure DevOpsはマージやドラフト操作、自動マージが不可。Bitbucket Cloudはレビュアー依頼やマージ、ラベルなどが不可、といった差があります。
GitLabはマージやクローズが一部、Azure DevOpsはマージやドラフト操作、自動マージが不可。Bitbucket Cloudはレビュアー依頼やマージ、ラベルなどが不可、といった差があります。
テキトー教師DotAI 認定講師あとGitHubはGitHub App接続が必要で、PATベースの接続は読み取り専用でコメント投稿やレビュー送信ができない、というのも実務では踏みやすいポイントです。
室谷代表取締役自動レビューは、PRがレビュー可能になった時点で実行される仕組みで、CIと同じ感覚で使える。設定はSettings > Reviewから行い、下書きPRの対象可否やファイルパス・ブランチ・ラベルでの絞り込みルールを設定できる。
各プッシュで走らせることもできて、その場合はPRが進化する中で新しいバグを見つけ、ガイド付きツアーも更新される、と。
各プッシュで走らせることもできて、その場合はPRが進化する中で新しいバグを見つけ、ガイド付きツアーも更新される、と。
テキトー教師DotAI 認定講師権限まわりも押さえておきたいですね。Devin Reviewの利用はロールエディタのDevin Review権限で制御され、手動レビュー、PR作成時のレビュー、完全な自動レビューの利用枠が分かれている。
設定にはManage Reviewが必要です。
設定にはManage Reviewが必要です。
室谷代表取締役公開PRはDevinアカウント不要で閲覧できるのも、社外に見せたいときに助かります。
料金とコスト——1レビュー0.25〜0.75ドル、PRの約80%は1ドル未満、日本から使えるか
室谷代表取締役ここが一番気になるところだと思うんですけど、Devin ReviewはACU（Agent Compute Unit）を消費する仕組みです。Devinのセッションや他のDevin製品と同じACUプールから引かれる。
テキトー教師DotAI 認定講師ブログの数字を整理すると、典型的なレビューが0.25〜0.75ドル、修正されるバグ1件あたりの平均コストが約2.25ドル、PRの約80%は全プッシュ込みで1ドル未満。8月以降でレビュー1件あたり82%削減、と。
室谷代表取締役しかも品質は落ちていないどころか、1PRあたりの発見バグが平均1.22件から1.32件に増えている。安くなって、速くなって、よく見つかる、という方向に3つ同時に動いているのは珍しいですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師暴走への備えもあります。PRごとの自動レビュー上限を設定できて、上限に達すると自動レビューだけが止まる。
手動レビューはいつでもできる。PRの操作メニューから自動レビューを再開すると、新しい予算枠が追加される仕組みです。
手動レビューはいつでもできる。PRの操作メニューから自動レビューを再開すると、新しい予算枠が追加される仕組みです。
室谷代表取締役ドキュメントにはレビューサイズのインジケーターもあって、PRごとに消費ACUの合計をXS（2.25 ACU以下）からXL（18 ACU超）までのサイズで表示する。ホバーすると正確なACU合計やレビュー実行回数、表示中レビューのコストが見える。
再実行や自動レビューのコスト影響をレビュアーが理解できるようにしているわけです。
再実行や自動レビューのコスト影響をレビュアーが理解できるようにしているわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師消費ダッシュボードではユーザー別・リポジトリ別にACU消費が見られる。どのリポジトリがコストを押し上げていて、どこでレビューが問題を捕まえているかが分かる、と。
室谷代表取締役プラン側も整理しておくと、Devinの個人プランはFree 0ドル、Pro 20ドル/月、Max 200ドル/月。チームはTeams 80ドル/月＋フルシート40ドル/月、Enterpriseは要相談です。
Devin Desktopは旧Windsurfの後継で、既存プラン・設定は引き継がれる、と公式に書かれています。
Devin Desktopは旧Windsurfの後継で、既存プラン・設定は引き継がれる、と公式に書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師日本から使えるかという点ですが、公式ページに地域制限の記載は見当たりません。現時点では明らかにされていない、というのが正確なところでしょう。
料金は米ドル建てで、ACUベースの消費管理と、クォータ制プランではオンデマンド消費のドル建て上限、という違いがあるので、契約形態によって見る数字が変わる点は注意です。
料金は米ドル建てで、ACUベースの消費管理と、クォータ制プランではオンデマンド消費のドル建て上限、という違いがあるので、契約形態によって見る数字が変わる点は注意です。
室谷代表取締役あと、レビューの既定の努力レベルはアカウントのReview managerがNormalかUltraかを選べる。Normalは価格性能比を優先、Ultraは高コストでより徹底したレビュー。
ここを全部Ultraにすると当然コストは上がるので、課金・セキュリティ周りだけUltraにする、という運用が現実的だと思います。
ここを全部Ultraにすると当然コストは上がるので、課金・セキュリティ周りだけUltraにする、という運用が現実的だと思います。
なぜ今PRレビューなのか——開発の新たなボトルネックとDevin連携の狙い
室谷代表取締役この発表の面白さは、レビューという工程を単体の機能として売るのではなく、Devin本体と組み合わせて初めて完成する形にしたことなんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師ブログも「Devin ReviewはあらゆるソースのPRをレビューできるが、Devinと組むと最も力を発揮する」と明言しています。Devinが指摘を調査して、修正・却下・エスカレーションを判断する。
人間が戻ってきたときには、判断が必要なものだけが残っている。
人間が戻ってきたときには、判断が必要なものだけが残っている。
室谷代表取締役これはエージェントがコードを書く量が増えたチームほど刺さる話で。書く側を速くすると、見る側が詰まる。
だったら見る側にもエージェントを入れて、しかも指摘の処理までやらせる。分業の設計として筋が通っています。
だったら見る側にもエージェントを入れて、しかも指摘の処理までやらせる。分業の設計として筋が通っています。
テキトー教師DotAI 認定講師発見バグが1.22件から1.32件に増えたのは、コスト削減の副作用ではなく、むしろレビューの質を保ったまま安くした証拠として出している数字ですね。
室谷代表取締役あと、レビューが安くなると「全PRに走らせる」という運用が現実になる。これが一番大きいと思います。
一部のPRだけレビューするのではなく、CIのように全PRに自動で走らせて、人間は結果を見る側に回る。この発想の転換が2.0の本質なんですよね。
一部のPRだけレビューするのではなく、CIのように全PRに自動で走らせて、人間は結果を見る側に回る。この発想の転換が2.0の本質なんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師実際、自動レビューのルールで下書きPRやラベルで絞れるようにしているのは、全PRに走らせる前提でコストを制御する設計ですからね。
Devin Review 2.0の導入メリットと注意点——発見バグ増・中央値94秒の実力評価
室谷代表取締役メリットを整理すると、1レビュー0.25〜0.75ドルで全PRに回せるコスト、中央値94秒（139秒から短縮）という待ち時間、発見バグが1.22件から1.32件に増えた品質、Autofixによる指摘処理の自動化、Custom Reviewersでチーム固有のチェックを入れられる拡張性、そしてPRごとの上限や消費ダッシュボードといった統制、あたりです。
テキトー教師DotAI 認定講師注意点も挙げておきましょう。まずCustom Reviewers、Autoapprover、レビュー文脈の指示はベータで、Autoapproverとレビュー文脈の指示はアカウントによって利用可否が変わる。
プロバイダごとにできる操作の差がある。GitHubはGitHub App接続が前提で、PATは読み取り専用。
自動レビューの上限は空欄にすると無制限ではなく、Cognition管理の既定値が使われる。
プロバイダごとにできる操作の差がある。GitHubはGitHub App接続が前提で、PATは読み取り専用。
自動レビューの上限は空欄にすると無制限ではなく、Cognition管理の既定値が使われる。
室谷代表取締役上限に達したときの挙動も誤解しやすいので、そこは押さえておきたい。上限はソフトブロックで、自動レビューだけが止まる。
手動レビューは動く。再開すると新しい予算枠が追加されるけど、記録済みの消費はリセットされない。
手動レビューは動く。再開すると新しい予算枠が追加されるけど、記録済みの消費はリセットされない。
テキトー教師DotAI 認定講師あと、レビューの消費はその請求組織の予算にカウントされて、上限に達すると新しいレビュー作業がブロックされる、という記載もあります。チームで使うなら、誰がどのリポジトリでどれだけ使っているかをダッシュボードで見る運用を最初から決めておいたほうが安全ですね。
室谷代表取締役既存のエージェントIDEとどう使い分けるか、という観点だと、コーディングエージェント側の進化も追っておきたいところです。たとえばCursor 2.0完全ガイドのような記事も参考になりますし、Devin側のチケット起点の自動化はDevin in Pylonとは？で解説しています。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも受講生さんから「エージェントが作ったPRを誰がどう見るのか」という質問がよく出るんですよ。Devin Review 2.0はその問いに対して、レビューを自動化しつつ人間の判断は残す、という現実的な答えを出してきた形ですね。
室谷代表取締役導入の判断としては、まず1つのリポジトリで自動レビューを限定的に走らせて、消費ACUと発見バグの数を見る。慣れたら対象を広げ、課金やセキュリティ周りだけUltraにする。
Custom Reviewersはチームのチェックリストが固まってから、という順番が無難だと思います。
Custom Reviewersはチームのチェックリストが固まってから、という順番が無難だと思います。
よくある質問
室谷代表取締役ここまでの話を、よく聞かれる形で整理しておきます。
テキトー教師DotAI 認定講師まず「Devin Review 2.0は何が新しいのか」。コストが8月以降82%削減されて典型的なレビューが0.25〜0.75ドルになり、速度が中央値139秒から94秒に短縮、発見バグが1PRあたり平均1.22件から1.32件に増えたこと。
加えてAutofix、増分レビュー、自動レビュー、Ultra、Custom Reviewers（ベータ）が加わった点です。
加えてAutofix、増分レビュー、自動レビュー、Ultra、Custom Reviewers（ベータ）が加わった点です。
室谷代表取締役「どこで使えるのか」。Devin CloudとDevin Desktopの両方です。
Devin Desktopは旧Windsurfの後継で、既存のプランや設定は引き継がれます。
Devin Desktopは旧Windsurfの後継で、既存のプランや設定は引き継がれます。
テキトー教師DotAI 認定講師「どうやって始めるのか」。GitHubならPRに
/devin review とコメントする、DevinのセッションのPRカードからAnalyzeする、Devin Reviewページから始める、GitHub.comのURLをdevinreview.comに置き換える、といったルートがあります。室谷代表取締役「料金はどうなっているのか」。Devin ReviewはACUを消費し、Devinのセッションと同じACUプールから引かれます。
PRごとの自動レビュー上限を設定でき、上限到達時は自動レビューだけが止まって手動レビューは可能です。
PRごとの自動レビュー上限を設定でき、上限到達時は自動レビューだけが止まって手動レビューは可能です。
テキトー教師DotAI 認定講師「日本から使えるのか」。公式ページに地域制限の記載はなく、現時点では明らかにされていません。
料金は米ドル建てで表示されています。
料金は米ドル建てで表示されています。
室谷代表取締役「どんなGitプロバイダに対応しているのか」。GitHub（Enterprise含む）、GitLab（Self-Managed含む）、Azure DevOps、Bitbucket Data Center、Bitbucket Cloud、Perforce Swarmです。
ただし操作できる範囲はプロバイダごとに異なります。
ただし操作できる範囲はプロバイダごとに異なります。
テキトー教師DotAI 認定講師「Autofixは何をするのか」。レビューで見つけた指摘をDevinが調査し、修正するか、却下するか、人間にエスカレーションするかを判断します。
Devinと組み合わせたときに最も力を発揮する、と公式が説明しています。
Devinと組み合わせたときに最も力を発揮する、と公式が説明しています。
室谷代表取締役「チーム固有のルールは入れられるのか」。Custom Reviewers（ベータ）で、独自の指示によるチェックをレビューに組み込めます。
Cognition社内ではバックエンドのセキュリティ慣行、安全なDBマイグレーション、性能の良いSQL、アクセシブルなUI部品の検査に使っているそうです。
Cognition社内ではバックエンドのセキュリティ慣行、安全なDBマイグレーション、性能の良いSQL、アクセシブルなUI部品の検査に使っているそうです。
テキトー教師DotAI 認定講師まとめると、Devin Review 2.0は「レビューを安く速く全PRに回す」ための基盤を整えた発表です。エージェントが書くコードが増えたチームほど、見る側の仕組みをどうするかが次の論点になる。
そこに正面から答えた内容だと感じます。
そこに正面から答えた内容だと感じます。
室谷代表取締役そうですね。まずは1リポジトリで自動レビューを試して、消費と発見バグのバランスを見るところから始めるのがいいと思います。
