「Computer」は、プルリクエストと顧客の反応を紐づけるプラットフォームにも
DevRevの「Computer」は既に組織での導入が進んでおり、徐々に定量的・定性的な効果が見え始めている。
定量的な側面における最大の成果は、データ処理効率の向上と、それに伴う大幅なコスト削減だ。組織内の膨大なデータからナレッジグラフを用いて必要なコンテキストを事前に抽出する仕組みにより、一般的なLLM運用と比較して、消費トークンを実に95%削減する。
また、生データをコンテキストに読み込むのではなく、NL2SQL技術によってShared Memoryを照会することで、AIエージェントからのレスポンス速度は5.5倍と大幅な高速化を達成した。トークンコストの低減と応答速度の向上、さらにはハルシネーションの抑制による精度の担保を同時に実現した。
業務プロセスにおける定性的な効果も多方面に及んでいる。エンジニアリングの現場であれば、システムと顧客の声を直接繋ぐプラットフォームとして活用される。たとえば、Gitのプルリクエストが承認された直後、顧客側で発生した問題との相関関係をAIが自動的に推論する。これにより、エンジニアは顧客が不具合を見つける前に、問題の発生を早期警告シグナルとして検知し、先回りで修正対応を行うことができる。
ここで起きる変化は、単にバグを素早く修正することに留まらず、開発がどの顧客のどのような体験に影響を与えているのかという見通しをエンジニアに与え、開発チーム全体が自然と顧客中心主義的な思考へと変化し、エンジニア組織全体の文化に変革をもたらす可能性を持つ。
サポート組織の場合、組織全体の知識が蓄積された「Computer」があることで、日常的かつ反復的なヘルプデスクへの問い合わせを完全に自動化し、セルフサービスへと移行することができる。また、製品や機能の変更履歴とサポートセンターへの問い合わせを紐づけることで、新機能に対するユーザーの反応を分析することも可能だ。
コンテキストを理解したAIエージェントを開発できる「Agent Studio」
DevRevは2026年5月、東京にデータセンターを設立し、日本へのコミットを強調した。北米、ドイツ、インド、オーストラリアに続く世界で5番目の拠点だ。LLM処理も日本リージョン内で行うことで、データ主権の保持、日本のプライバシー規制への準拠、また低レイテンシでのレスポンスの実現を目指している。
DevRevが日本でのサービス提供を強化する背景について、マチャド氏はこの国に抱く大きな期待をこう表現する。「日本はものづくりの国であり、エンジニアもオンライン・オフラインを問わず自発的に集まり、ハンズオンで技術を学び、相互に知識をシェアすることを強く好むクリエイター気質を持っています。AIは困難な問題を特定し、それに対してクリエイティブな解決策を考え出せる人のために作られており、まさに日本はその条件に合致するのです」
同社が日本市場において目指すのは、単なる業務効率化ツールの提供ではない。日本の開発者たちが持つ高い創造性とハンズオン精神を、AIネイティブなプラットフォーム「Computer」を結びつけることにより、彼らが将来の複雑なビジネス課題を自律的に解決していけるような次世代のイノベーション環境を共に創り出すことにある。その証拠に、同社は「Shared Memory」によりコンテキストを自動で把握しながら、数多くの業務を自律的に遂行するAIエージェントを作成できる「Agent Studio」を、Effortless NYC 2025で発表している。
DevRevのプラットフォームは、日本のエンジニアが本来持つポテンシャルを開放する強力な武器となるはずだ。
AIの精度、消費トークンなどが原因で、PoCから先に進めずAIを業務に導入できていない方におすすめ!
Computer by DevRevはエンタープライズの内外に散らばるデータをナレッジグラフを用いて統合、生成AIに適切な文脈とデータを与えることでコスト効率の高い正確な回答を素早く生成、安心して業務内での活用、AIエージェントによる業務の自動化を実現します。
DevRev Japan公式サイトからお問い合わせください。
