「Devin-kun」に学ぶAIエージェント活用術：フィリピンのIT・BPO業務と日本企業への影響

「Devin-kun」現象に学ぶ：AIソフトウェアエンジニアがフィリピンのIT・BPO業務と日本企業に迫る変化

日本で話題のAIソフトウェアエンジニア「Devin」の広がりを手がかりに、AIエージェントがフィリピンのIT・BPO業務にもたらす変化と、日本企業が備えるべき実務ポイントを解説します。

Part 1: このテーマが重要な理由

Step 1: フィリピンビジネスでの背景 (3分)

今回の元記事は、日本が「AIエージェント」を思いがけず速く受け入れている様子を伝えています。AIエージェントとは、人が仕事を頼むと自分で作業を進めていくAIのことです。記事の主役は、Cognition AIという会社が作った「Devin（デビン）」というAIコーディングツールで、指示するとプログラムを自分で書き、間違いを直し、公開まで行います。

このテーマは、フィリピンで働く日本人にとって遠い話ではありません。フィリピンは、コールセンターや事務代行など、他社の業務を請け負うBPO（業務の外部委託）の一大拠点です。元記事では、AIエージェントが同じような仕事を安く行うようになり、インドのIT大手の株価が大きく下がったと報じられています。フィリピンのBPOやIT業務も、同じ変化の波を受ける立場にあります。

一方で、これは大きな好機でもあります。元記事によれば、日本企業の弱点のひとつは英語力の低さで、そのせいで海外と切り離されがちでした。フィリピンは英語を使える人材が豊富なので、日本の本社とフィリピン拠点をAIでつなぐ橋渡し役になれる可能性があります。

【シーン設定】マニラのオフィス。朝のコーヒーを片手に、あなたは日本人の同僚にこう切り出します。「日本で『Devin-kun』っていうAIが話題らしいですよ。指示するだけでプログラムを書いてくれるそうです。うちのフィリピン拠点でも、事務やIT業務のやり方を見直す時期かもしれませんね」。この一言が、拠点の働き方を考え直すきっかけになります。

Step 2: 元記事の要点を整理する (5分)

元記事に書かれた事実だけを取り出して、下の表にまとめました。数字や固有名詞は、記事に出てくる範囲だけを使っています。

項目	内容
Devinとは	Cognition AI（2023年設立、サンフランシスコの新興企業）が開発したAIコーディングツールです。指示すると自分でコードを書き、間違いを直し、公開まで行います
日本での人気	ユーザーの利用度で、日本は同社にとって世界で1〜2番目に人気の国でした。日本の利用者の間で「Devin-kun」という愛称が付きました
日本市場の背景	65歳以上が住民の約30%を占めます。2060年までに働く世代の人口が30%以上減る見込みです。経済産業省は2023年に、2030年には約78万9千人のソフトウェア技術者が不足すると試算しました
札幌市の事例	100万行を超える古いプログラムの改修が必要でした。通常なら200エンジニア月かかる作業を、Devinを使っておよそ4分の1の期間で終えました
資金調達	2025年5月に10億ドルを超える資金を調達し、企業価値は260億ドルとされました。年間換算の売上は1年前の3700万ドルから4億9200万ドルへ伸びました
インドIT大手への影響	Infosys、Wipro、Tata Consultancy Services、HCLTechの株価が、過去12か月で30〜40%下落しました
米AI各社と日本	OpenAIとAnthropicは、初の海外拠点を東京に開きました。日本の三大銀行（三菱UFJ、みずほ、三井住友）が、Anthropicの「Mythos」モデルへのアクセスを一時得ました

出典: Fortune — 「'Devin-kun': Japan embraces agents as legacy code and a shrinking workforce create a perfect market for an AI software engineer」(2026年7月3日)

この表は学習目的で公開情報の事実をもとに作成したものです。詳細は上記リンクの元記事をご確認ください。

Step 3: 理解度チェック (5分)

元記事の内容について、5問の確認問題を用意しました。答えを思い出しながら読み進めてください。

Q1. Cognition AIが、アジア進出の最初の一歩に日本を選んだのはなぜですか。

ヒント：記事は、日本の人口・働く世代の減少・古い仕組みのプログラムという3つの事情を挙げています。

Q2. 札幌市の事例で、Devinを使うと作業時間はどれくらい短くなりましたか。

ヒント：通常なら200エンジニア月かかる作業が、どのくらいの割合まで縮んだかを思い出してください。

Q3. 経済産業省は2023年に、2030年のソフトウェア技術者の不足をどのくらいと試算しましたか。

ヒント：約79万人という大きな数字でした。

Q4. インドのIT大手の株価が下がったのは、どんな懸念があったからですか。

ヒント：AIエージェントが、同じ仕事をずっと安く行えることが理由です。

Q5. 地理的に離れたチームを持つことが、AI企業にとって有利なのはなぜですか。

ヒント：日本が昼のとき、ニューヨークは夜です。処理能力（コンピュート）の使い方に関係します。

関連: AIエージェント元年——フィリピン日系企業が2026年に取り組む技術と活用法で詳しく解説しています。

Part 2: 実務への応用

Step 4: フィリピンでの導入ステップ (10分)

フィリピン拠点でAIエージェントの活用を検討するときの進め方を、5つの段階に分けて説明します。各段階には、フィリピンならではの注意点を添えています。

段階	やること	フィリピンでの注意点
1. 対象業務を選ぶ	手作業が多く、繰り返しの多い業務から始めます	まずはコールセンターや、経理のシェアードサービス、ITヘルプデスクなど、社内向けの業務で試すと安全です
2. 予算を決める	小さく試すための予算をペソで見積もります	月あたり数万ペソ規模から始め、効果を見て広げると失敗が少なくなります
3. データの扱いを確認する	AIに渡してよい情報と、渡してはいけない情報を分けます	フィリピンには個人情報を守る法律があり、国家プライバシー委員会（NPC）が監督しています。顧客情報の扱いは事前に確認します
4. 現地スタッフに説明する	AIは仕事を奪う道具ではなく、助ける道具だと伝えます	フィリピンでは口頭での合意が重んじられる場面もあります。書面だけでなく、対面での説明の場も設けましょう
5. 効果を測って広げる	削減できた時間や費用を記録し、次の業務へ広げます	成果指標（達成度をはかる数字）を最初に決めておくと、経営層への報告がしやすくなります

段階1では、対象を広げすぎないことが大切です。最初は1つか2つの業務にしぼり、うまくいった手応えを確かめてから次へ進みましょう。段階3では、法律の確認を後回しにしないでください。個人情報が関わる場合は、AIに学習で使われない設定にできるかを、導入前に販売元へ確かめておくと安心です。

Step 5: よくある失敗と対策 (5分)

フィリピンでAIエージェントの導入に取り組むときに起きやすい失敗を、3つ紹介します。

失敗パターン1: 「AIに任せれば人手はいらない」と考えてしまう

AIエージェントは、指示を出す人や結果を確認する人がいて初めて力を発揮します。人を減らすことだけを目的にすると、品質が落ちて信頼を失います。

NG例：フィリピン拠点の事務チームを一気に減らし、AIにすべてを任せようとしました。結果として、間違いを直せる人がいなくなり、日本の本社からの問い合わせに対応できなくなりました。

OK例：まず現地スタッフに、AIへ指示を出す役や結果を確かめる役を担ってもらいます。人の仕事を、単純作業から確認と判断の仕事へ移していきます。

失敗パターン2: データの扱いを確認しないまま使い始める

顧客情報や社員情報をよく確認せずにAIへ渡すと、法律に触れる恐れがあります。フィリピンには個人情報を守る法律があり、違反すると罰則の対象になります。

NG例：顧客の個人情報をそのままAIツールに入力し、あとから「学習に使われていた」と気づきました。国家プライバシー委員会（NPC）への報告が必要な事態になりました。

OK例：AIに渡してよい情報の範囲を先に決めます。個人情報は学習に使われない設定を選び、いつ誰が何を入力したかを記録に残せるようにします。

失敗パターン3: 現地スタッフの不安に向き合わない

新しい道具への不安を放っておくと、現場で使われなくなります。フィリピンでは人と人とのつながりが大切にされるため、一方的な通知だけでは反発を招きます。

NG例：日本の本社が決めた導入方針を、フィリピン拠点にメールで通知しただけで終わらせました。スタッフは「自分たちの仕事がなくなる」と受け止め、協力が得られませんでした。

OK例：導入の目的と、スタッフの役割がどう変わるかを対面で説明します。質問を受ける時間を必ず取り、意見を反映しながら少しずつ進めます。

Part 3: さらに深く学ぶ

Step 6: 関連する技術用語 (5分)

AIエージェント（AI agent）は、人が仕事を頼むと自分で手順を考えて作業を進めていくAIのことです。人が細かく指示しなくても、コードを書いたり、間違いを直したりと、まとまった仕事をこなします。フィリピンのIT支援チームなら、「このシステムのエラーを調べて直しておいて」と頼むと、AIが自分で原因を探して修正案を出す、といった使い方が考えられます。

レガシーコード（legacy code／古い仕組みのまま残っているプログラム）は、昔に作られて今も動いているものの、直すのが難しくなったプログラムのことです。長く使われているうちに、作った人が退職したり、仕組みが古くなったりして、手を入れにくくなります。元記事の札幌市のように、フィリピンの企業でも何十年も使ってきた業務システムがこれにあたり、AIの助けで改修を進める場面が増えていきます。

AIコーディングツール（AI coding tool／プログラム作りを手伝うAI）は、Devinのように、プログラムを書く作業そのものを代わりに行うAIです。人が完成品を確かめる役に回れるので、少ない技術者でも多くの開発ができます。フィリピンの開発チームなら、簡単な機能はAIに任せ、人はより複雑な設計や品質の確認に時間を使う、という分担ができます。

コンピュート（compute／AIを動かすための処理能力）は、AIが計算するために必要なコンピューターの力のことです。使える量には限りがあり、混み合う時間帯には足りなくなることもあります。元記事では、日本が昼のときニューヨークは夜なので、離れた場所のチームを持つと空いている時間に処理を回せる、と説明されています。フィリピン拠点でも、日本や米国と時間帯が違うことを活かせる場面があります。

多言語対応AI（multilingual AI／いろいろな言語を扱えるAI）は、日本語や英語など複数の言葉を同じように理解して使えるAIのことです。元記事では、日本人技術者が日本語のままDevinを使いつつ、地球の反対側のチームと一緒に働ける、と紹介されています。フィリピンでは、英語を使える人材とAIを組み合わせることで、日本の本社と海外の取引先をつなぐ橋渡しがしやすくなります。

Step 7: 自社への応用を考える (10分)

自社やチームでの活用を考えるための議論テーマを3つ用意しました。それぞれに「考えるヒント」と「次のアクション」を添えています。

フィリピン拠点のどの業務からAIエージェントを試すか

考えるヒント：手作業が多く、繰り返しが多い業務ほど効果が出やすくなります。まずは社内向けの業務から選ぶと、外部への影響を抑えながら試せます。いきなり顧客対応に使わず、内側で経験を積むのが安全です。

次のアクション：拠点の業務を書き出し、「繰り返しが多い」「間違いが起きても社内で直せる」の2つを満たす業務を1つ選んでみましょう。

BPO事業をAI時代にどう進化させるか

考えるヒント：元記事では、AIエージェントが安く同じ仕事を行うことで、インドのIT大手の株価が下がりました。フィリピンのBPOも同じ立場です。人がAIへ指示を出し、結果を確認する側に回ることで、より高い価値を出せる仕事へ移れます。

次のアクション：現在の業務のうち、AIに任せられる部分と、人だからこそ担える部分を分けて一覧にしてみましょう。

高い英語力とAIをどう組み合わせるか

考えるヒント：元記事は、日本企業が英語力の低さで海外と切り離されがちだと指摘しています。フィリピンには英語を使える人材が多くいます。この強みとAIを組み合わせれば、日本の本社と海外の取引先をつなぐ役割を担えます。

次のアクション：フィリピン拠点が日本本社と海外の間で橋渡しできそうな業務を、1つ具体的に挙げてみましょう。

Part 4: FAQ

Q1. フィリピンでもDevinのようなAIエージェントは使えますか。

元記事はアジア各国での広がりを伝えており、AIコーディングツールはインターネットを通じて多くの国で使えるのが一般的です。フィリピンでも導入は可能と考えられます。ただし料金や利用条件は販売元によって変わるため、契約前に必ず最新の情報を確認してください。日本の本社が使っているツールをそのままフィリピン拠点で使えるかどうかも、事前の確認が必要です。

Q2. フィリピンのBPO事業は、AIエージェントで縮小してしまいますか。

元記事では、AIが同じ仕事を安く行うことでインドのIT大手の株価が下がった一方、記者に語ったCognitionの幹部は、AIを使う側に回ることで仕事がより面白く、影響力の大きいものになると述べています。フィリピンでも、単純な作業を減らし、AIへの指示や品質の確認といった付加価値の高い仕事へ移ることが、生き残りの鍵になります。縮小と決めつけず、役割を変える方向で考えることが大切です。

Q3. AIに情報を渡すとき、フィリピンの規制で気をつけることは何ですか。

フィリピンには個人情報を守る法律があり、国家プライバシー委員会（NPC）が監督しています。顧客や社員の個人情報をAIに渡す前に、その情報が学習に使われない設定にできるかを確認してください。日本の個人情報保護の考え方と共通する部分は多いですが、報告の手続きや窓口は国ごとに異なります。フィリピン側の担当者と一緒に確認を進めるのが安全です。

Q4. 英語力が高いフィリピンには、どんな優位性がありますか。

元記事は、日本企業の弱点として英語力の低さを挙げています。フィリピンは英語を使える人材が豊富なので、日本の本社と海外の取引先をつなぐ橋渡し役になれます。AIの多言語対応と組み合わせれば、日本語で書かれた指示を英語のやり取りへ橋渡しする、といった場面でも力を発揮します。この強みは、日本国内の拠点にはない大きな価値です。

Q5. 導入の予算は、どのくらい見ておけばよいですか。

元記事には具体的な料金の記載がないため、金額は販売元への確認が必要です。フィリピンで始めるなら、まずは小さな範囲で試すための予算をペソで用意し、効果を見てから広げる進め方が安全です。ツールの利用料に加えて、現地スタッフへの説明や研修にかかる手間も見込んでおきましょう。最初から大きく投資せず、成果を確かめながら段階的に増やすことをおすすめします。

活用のコツ(3 Tips)

まず社内向けの業務で小さく試す AIエージェントは、いきなり顧客対応に使うと失敗が表に出やすくなります。コールセンターや経理のシェアードサービスなど、社内向けの業務から始めれば、間違いが起きても内側で直せます。小さな成功を積み重ねてから広げましょう。

現地スタッフの役割を「指示する側・確認する側」へ移す AIを人減らしの道具と考えると、品質が落ちて信頼を失います。元記事の幹部も、AIを使う側に回ることで仕事がより面白くなると語っています。スタッフには、AIへ指示を出し、結果を確かめる役を担ってもらいましょう。

データの扱いを導入前に決めておく 個人情報を確認せずにAIへ渡すと、フィリピンの法律に触れる恐れがあります。AIに渡してよい情報の範囲を先に決め、学習に使われない設定を選び、記録を残せるようにしておきましょう。あとから直すより、最初に整えるほうが手間もかかりません。

ボーナス: PH AI Worksの活用法

PH AI Worksは、フィリピンでAIやテクノロジーの活用を進めたい企業を支援しています。今回のテーマであるAIエージェントの導入では、フィリピンの業務環境や規制を踏まえた進め方が欠かせません。日本本社とフィリピン拠点の橋渡しを含めて、現地に合わせた相談ができます。

次のステップとして、次のような内容をご相談いただけます。

フィリピン拠点のどの業務からAIエージェントを試すか、対象業務の選び方
個人情報の扱いなど、フィリピンの規制を踏まえたデータの管理方法
現地スタッフへの説明の進め方と、役割の見直し方

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