Goldman Sachs、AIエンジニア「Devin」導入で生産性3倍向上を目指す

2025年07月15日

Goldman SachsがAIソフトウェアエンジニア「Devin」を正式採用し、生産性3-4倍向上を目標
レガシーコード更新などルーチン業務を24時間365日自動化、数百から数千のインスタンス展開予定
独立評価では20タスク中3つのみ成功、人間エンジニアの監督が必要な現状

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Goldman Sachs、AIエンジニア「Devin」を本格導入

Goldman Sachsは、Cognition社が開発したAIソフトウェアエンジニア「Devin」を正式に採用し、コーディング業務の自動化に乗り出しました[1]。Devinは従来の開発者が行う設計、実装、テスト、デバッグ、レポート作成まで、エンジニアリングの全サイクルを自動化できる能力を持っています[2]。

同社は初期段階として、レガシーコードの更新や定型的な開発タスクにDevinを活用し、人間のエンジニアをより高付加価値な業務に集中させる戦略を採用しています[1]。Marco Argenti最高情報責任者は、この取り組みにより生産性を3倍から4倍向上させることを目標としていると発表しました[2]。

Devinの導入は、まるで24時間働き続ける「デジタル従業員」を雇用するようなものです。人間のエンジニアが8時間勤務で休憩や有給休暇を必要とするのに対し、Devinは文字通り休むことなく作業を継続できます。これは製造業でロボットが導入された際の変化に似ていますが、今度は知的労働の分野で同様の革命が起きているのです。ただし、現時点では人間の監督なしには複雑なタスクを完遂できないため、完全な代替というより「高度なアシスタント」として位置づけるのが適切でしょう。

技術的能力と現実的な限界

独立した評価テストでは、Devinは20のタスクのうち3つしか成功できなかったという結果が報告されており、複雑な開発業務における現在の限界が明らかになっています[1]。このため、Goldman Sachsでは人間のエンジニアがDevinの作業を監督し、適切なタスクを委任する「ハイブリッド労働力」モデルを採用しています[2]。

現在の展開では数百のDevinインスタンスが稼働しており、将来的には数千規模まで拡張する計画です[1]。各インスタンスは独立してコーディング作業を実行できますが、品質保証と最終的な判断は依然として人間のエンジニアが担当しています[3]。

この成功率15%という数字は、AIの現在地を正確に示しています。人間なら簡単に解決できる問題でも、AIにとっては予想以上に困難な場合があります。これは「モラベックのパラドックス」と呼ばれる現象で、人間にとって直感的な作業ほどAIには難しいという逆説です。例えば、コードの「意図」を理解したり、ビジネス要件の曖昧な部分を適切に解釈したりする能力は、まだ人間が圧倒的に優れています。そのため、現段階では人間とAIの協働が最も効果的なアプローチとなっているのです。

金融業界全体への波及効果と雇用への影響

Bloomberg Intelligence の予測によると、AI技術の導入により今後3-5年間で銀行業界では約20万人の雇用が削減される可能性があります[2]。特にエントリーレベルのホワイトカラー職種では、最大50%の削減が予想されており、新卒エンジニアにとって深刻な影響が懸念されています[3]。

一方で、Goldman Sachsは現在も人間のソフトウェアエンジニアの採用を継続しており、完全な代替ではなく協働を重視する姿勢を示しています[4]。Argenti氏は、将来的に成功する従業員は「AIネイティブ」として、自律的なAIエージェントを効果的に管理できるスキルを持つ必要があると強調しています[2]。

この状況は、産業革命時代の「ラッダイト運動」を彷彿とさせます。当時、機械の導入を恐れた職人たちが機械を破壊しましたが、結果的に新しい職種が生まれ、社会全体の生産性は向上しました。現在のAI導入も同様のパターンを辿る可能性があります。確かに従来の単純作業は自動化されますが、AIを監督・管理する新しい職種や、AIでは対応できない創造的・戦略的業務の需要が高まるでしょう。重要なのは、変化に適応し、AIと協働できるスキルを身につけることです。「AIに仕事を奪われる」のではなく、「AIを使いこなせない人が取り残される」というのが、より正確な表現かもしれません。

まとめ

Goldman SachsによるDevinの導入は、金融業界におけるAI活用の新たな段階を示しています。現時点では技術的な限界があるものの、ルーチン業務の自動化により大幅な生産性向上が期待されています。この変化は雇用市場に大きな影響を与える一方で、人間とAIの協働という新しい働き方のモデルを提示しています。今後の成功の鍵は、AI技術を効果的に活用できる人材の育成と、変化する労働環境への適応能力にあると言えるでしょう。