Devin vs Claude Code 比較

Cognitionのクラウドベース自律型ソフトウェアエンジニアエージェント

VS
Claude Code

Anthropicのターミナルネイティブで承認ゲート型・サンドボックス化されたコーディングエージェント

18 分で読了AI

クイック結論

Devinの看板ベンチマークFrontierCodeは自社設計だ。第三者ベンチマークの結果はまちまちで、DeepSWE 1.1とTerminal-Bench 2.1ではFable 5.1を上回るが、Terminal-Bench 4では見劣りする。料金面ではClaude Codeの方が予測しやすい——1日あたり平均約13ドル、printモードでは`--max-budget-usd`で上限を設定できる。明確に定義され、テストでゲートされたタスクにはDevinを試し、曖昧なアーキテクチャ判断を伴うタスクにはClaude Codeの承認ゲート型モデルの方が安全だ。判断は必ずパイロット運用で下すこと。

DevinClaude Code
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スコア比較

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詳細スコア

詳細スコア: Devin と Claude Code — カテゴリー別10点満点のスコア
カテゴリーDevinClaude Code
パフォーマンス
7/10
7/10
学習のしやすさ
6/10
7/10
エコシステム
6/10
9/10
コミュニティ
5/10
9/10
求人市場
5/10
7/10
将来性
8/10
8/10

長所と短所

Devin

長所

  • 5つの権限モード(Normal/Accept Edits/Smart/Bypass/Autonomous)でタスクの種類に応じて監視レベルを調整できる
  • 専用のクラウドVMと専用ブラウザ上で隔離実行されるため、自分のマシンは空いたままになる
  • Devin ReviewはGitHubで完全サポート、GitLabとAzure DevOpsでは部分サポートによりPRレビューを自動化する
  • Fusionハーネスは単一モデルに縛られず、フロンティアモデルと安価な「サイドキック」モデルを並列実行する。CognitionはFrontierCode 1.1 Extendedのデータでコストを最大60%削減できたと報告している
  • 30分間アイドル状態が続くと自動的にスリープし、未使用時間には課金されない
  • SOC 2 Type II(2024年3月)認証取得済み。製品ページにはISO 27001とFedRAMPのバッジも掲示されている

短所

  • クローズドソースのSaaS——公開GitHubリポジトリやスター数が存在せず、コミュニティ貢献は不可能
  • Terminal-Bench 4のような汎用タスクでは、Claude側のモデルに後れを取る
  • Devin ReviewはBitbucketを一切サポートしていない。自動マージはGitHubで完全対応、GitLabでは部分対応、Azure DevOpsでは非対応
  • ACU(Agent Compute Unit)ベースの課金のため、タスクの規模に応じたコストを事前に見積もりにくい
  • Enterprise料金は契約次第で、公開された定価は存在しない

最適な用途

明確に定義され、反復的で、テストによってゲートされたタスク(一括マイグレーション、バックログの整理、バグ修正キューなど)開発者自身のマシンを占有せずにバックグラウンドで並列にタスクを実行すること複数リポジトリにまたがるPRレビュープロセスを標準化したいチーム「PRが準備できたか」という基準で結果を評価できる、範囲が明確なタスク

Claude Code

長所

  • ターミナル、IDE拡張機能、デスクトップアプリ、Webの4つのサーフェスで動作する
  • Manualモードでは読み取り専用で開始し、Autoモードでは別の分類器モデルがリスクの高い操作を審査する
  • サンドボックス(Seatbelt/Linux)がファイルシステムとネットワークの隔離をOSレベルで強制する
  • 148,073個のGitHubスターと24,529件のフォークを持つ、広範で活発、かつ計測可能なコミュニティがある
  • `/usage`によるセッション内のトークン/コスト追跡に加え、print(ヘッドレス)モードでは`--max-budget-usd`によるハードな支出上限を提供する
  • 商用利用(Team/Enterprise/API)ではデフォルトでデータがモデルの学習に使用されない

短所

  • Manualモードでは起動したフォルダとそのサブフォルダにしか書き込めない——親ディレクトリへのアクセスには追加の承認が必要
  • 公式かつ最新(2026年)で独立したタスク完了率のベンチマークページは公開されていない
  • `claude-code-action`連携にはリポジトリへのワークフローファイル追加が必要(ワークフロー不要の自動PRレビューは別製品として提供されている)
  • データレジデンシー対応のAPI呼び出しは1.1倍の料金となり、予算計算に追加の層が加わる
  • `--max-budget-usd`によるハードな予算上限はprint(ヘッドレス)モードでのみ有効で、対話型セッションでは機能しない

最適な用途

曖昧な、アーキテクチャ判断を伴う、あるいはコンテキストの濃いタスクで、人間の監視下で段階的に進むワークフローを求める人既存のターミナル/CLIワークフローに直接統合されたエージェントを求める開発者企業のデータレジデンシーと、モデル学習に利用しないデータポリシーを優先するチーム自動化(printモード)実行でコストを`--max-budget-usd`の上限で厳格に抑えたいチームオープンソースコミュニティのシグナル(スター数/フォーク数/issueのトラフィック)を信頼してツールを選ぶチーム

コード比較

Devin
# Devin CLI — インストール、権限モード選択、セッション管理
# 出典: https://docs.devin.ai/cli および https://docs.devin.ai/cli/reference/commands

# 1) Devin CLIのインストール(macOS/Linux)
curl -fsSL https://cli.devin.ai/install.sh | bash

# 2) プロジェクトディレクトリで、サンドボックス化されたAutonomousモードでタスクを開始
cd ~/projects/backend
devin --permission-mode autonomous --sandbox \
  -- "Upgrade Express 4 routes to Express 5, keep the test suite green"

# 3) 同じディレクトリの直近セッションを再開する、または特定のセッションに戻る
devin -c
devin -r abc12345

# 4) 非対話(print)モードでの単発クエリ
devin -p "list all TODO comments"

# 5) ローカルエージェントの代わりにクラウドセッションを開始
devin --cloud

# セッション内でのモード切り替え: /mode, /normal, /accept-edits, /smart, /bypass
# 注: Autonomousは--sandboxでのみ動作し、edit/write呼び出しは
# サンドボックスの外側にあるため、このモードでも承認を求める。すべての呼び出しを
# 承認なしで実行するモードはBypassである。
Claude Code
# Claude Code — サンドボックス化されたAutoモードでタスクを開始し、コストを追跡する
# 出典: docs.claude.com/en/docs/claude-code/setup · /security · /costs · /github-actions

# 1) インストール(ネイティブインストーラー — macOS/Linux/WSL)
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash

# 2) リポジトリ内でAutoモードで対話的に開始
cd ~/projects/backend
claude --permission-mode auto \
  "Upgrade Express 4 routes to Express 5, keep the test suite green"

# 3) セッション内のトークン/コストサマリー
/usage

# 3b) 予算上限はprint(ヘッドレス)モードでのみ有効 — -pが必須
claude -p --max-budget-usd 5.00 \
  "Upgrade Express 4 routes to Express 5, keep the test suite green"

# 4) GitHub ActionsでPR/issueコメントをトリガーにする(事前にセットアップが必要)
/install-github-app
# その後、PR/issueコメントに: @claude このPRをレビューしてエッジケースを列挙して

# 注: Manualモードではファイル書き込み・コマンド実行のたびに承認を求める;
# Autoモードでは別の分類器モデルがリスクの高い操作を審査する。

結論

Devinの看板ベンチマークFrontierCodeは自社設計だ。第三者ベンチマークの結果はまちまちで、DeepSWE 1.1とTerminal-Bench 2.1ではFable 5.1を上回るが、Terminal-Bench 4では見劣りする。料金面ではClaude Codeの方が予測しやすい——1日あたり平均約13ドル、printモードでは`--max-budget-usd`で上限を設定できる。明確に定義され、テストでゲートされたタスクにはDevinを試し、曖昧なアーキテクチャ判断を伴うタスクにはClaude Codeの承認ゲート型モデルの方が安全だ。判断は必ずパイロット運用で下すこと。

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FAQ

よくある質問

部分的にはそうだ。Devinは専用のクラウドVMと専用ブラウザ上で独立して動作できる。Devin CLIのBypassモードではすべてのツール呼び出しが承認なしで進み(Autonomousモードでもedit/write呼び出しは依然として承認を求める)、SWE-2はFrontierCode 1.1 MainでFable 5.1に1ポイント未満の差まで迫っている。しかし同じ計測セットの中でも、Terminal-Bench 4のようなより汎用的なタスクでは大きく後れを取る(27.3% 対 55.8%)。CognitionのPre-Task Checklist自体もその限界を明確に示している——明確な成功基準(テストスイート、CI、ビルドステップ)があり、あなたの手元で3時間を超えないタスクが自律エージェントに適している。つまり自律性は、明確に定義されたタスクでは強力だが、曖昧なタスクでは限定的だ。

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