2026年版 Devin Fusionの代替ツール8選

なぜ人々はDevin Fusionの先を見ているのか

まずDevinについて公平に言っておきましょう、その評判の一部は正当に得たものです。DevinはCognitionの自律型AIソフトウェアエンジニアで、チケットを丸ごと渡す製品であり、一行ずつオートコンプリートするものではありません。Fusionはその最新の仕掛けで、すべてのステップに一つの高価なモデルを当てるのではなく、フロンティアの「メインエージェント」と安価な「サイドキック」を並行して走らせ、作業を振り分けます。Cognition自身の説明は率直で、正直なところ的を射ています。「ゼロデイ脆弱性を発見できるモデルを使ってボタンの角を丸めるのに、なぜスーパーカーで近所のスーパーに買い物に行くようなことをする必要があるのか」

これは大きな1年を経てのことです。Cognitionは2026年5月に260億ドルの評価額で10億ドル超を調達し、旧WindsurfのIDEを「Devin Desktop」としてラインナップに組み込みました。それなのになぜ他を探す必要があるのでしょうか。理由は主に3つです。

• 長時間タスクでの信頼性。 Devinに対する最も根強い不満は、自律性が過大評価されているというものです。あるテスト自動化エンジニアのG2レビューはこう表現しています。「ACU消費量が40〜50あたりに達すると、Devinは本当に話の筋を見失い始めます。最初の指示を無視し始める…モデルが疲れているように感じます」。Fusionが狙っているのはコストであり、軌道逸脱そのものではありません。そのギャップはまだ埋まっていないのです。
• コストの不透明さ。 DevinのかつてのACU(Agent Compute Unit)による従量制は、多くのフラストレーションを生みました。セルフサーブは2026年3月にトークンベースのクォータへ移行しましたが、心理的な傷跡は本物であり、「タスクあたりが安くなった」ことは「予測可能である」こととは違います。
• ブランドへの懐疑心。 あるHacker Newsのコメント者はこう言いました。「Devin?久しぶりに聞く名前だな…Claude CodeやCodexのこの時代に、まだDevinを使っている人なんているのか?」公平かどうかはさておき、多くの購入検討者が抱いている空気感であることは確かです。

これはDevinが悪いという意味ではありません。むしろ数ある選択肢の一つに過ぎず、この分野はすでに混み合い、質も上がっているということです。では、きちんと比較していきましょう。

どう比較したか、そして各ツールの立ち位置

私は長年AIエージェントの構築を仕事にしてきたので、スペックシートで点数をつけるようなことはしませんでした。各ツールの公式ドキュメントと価格を読み込み、製品を実際に触ってみて、購入判断を実際に左右する軸、すなわちエージェントがどれだけ自律的か、どこで動くか(エディタ内、ターミナル内、クラウド上)、どう課金されるか、どのモデルを選べるか、で整理しました。

最も有用な視点は、自律性とコントロールの対比です。この分野は次のように整理できます。

Devinの近くに集まっているツール(Factory Droid、Google Jules、Codex)は、任せて後でレビューするタイプです。左下のツール(Cursor、Copilot、Claude Code、Aider)は、あなたを編集と操縦のループの中に留めます。どちらが「優れている」わけでもなく、解決する問題が違うのです。そして間違った象限を選ぶことこそ、チームが失望する最もよくある原因です。深掘りに入る前に、要約表を示します。

では、私がショートリストに入れる順に8つを見ていきましょう。

1. Cursor

最適な用途: AIネイティブなコードエディタを求め、タスクを丸ごと手放すよりも自分がループの中に留まりたい開発者。

Cursorはこのリストの中で最も人気のある選択肢であり、Devinとは最も対照的です。フルスペックのエディタ(VS Codeのフォーク)で、AIはあなたと共に生きています。タブ補完、エディタ内のAgent、フロンティアモデルへのアクセス、さらにMCP、スキル、フックが揃っています。クラウドエージェントやエージェント型コードレビューのBugbotなど、より自律的な側面も育ってきていますが、重心はいまだに開発者が編集し操縦することにあります。

メリット: エディタ内体験はクラス最高、タブ補完は本当に速く、いつでもハンドルを取り戻せる距離にいられます。ボットにタスク丸ごとを任せるのに不安がある人にとって安全なデフォルトです。

デメリット: Devinほど「席を外して戻ってくる」タイプではありません。また、課金は内部的には従量制で、各プランには一定量のモデル利用が含まれ、それを超えると事後的に課金されるため、クラウドエージェントを多用すると想定外の請求になることがあります。

価格: Hobbyは無料。Proは月20ドルで、拡張されたエージェント上限とクラウドエージェントが付きます。Teamsはユーザーあたり月40ドルから、集中請求とSSOが利用可能。Enterpriseはカスタム。(Pro+、Ultra、Teams Premiumという上位ティアも存在しますが、Cursorは価格ページでそれらの価格を公表していません。)

評価: 置き換えるのではなく手伝ってくれるエージェントが欲しいなら、Cursorが最有力です。手を動かし続けることに価値を感じるなら選び、実際にやりたいのが移行作業を丸ごと委ねてランチに行くことなら見送りましょう。日々の評判については、私のCursorレビューの記事に詳しくあります。

2. Claude Code

最適な用途: 自分のリポジトリで直接動く、自分の管理下にある強力なエージェントが欲しいターミナル中心の開発者。

Claude CodeはAnthropicのエージェント型コーディングツールで、Devinを使わなくなったと言う人たちの口から必ず出てくる名前です。ターミナルの中でCLIとして動作し、リポジトリ全体を理解し、変更をステージし、コミットメッセージを書き、PRを開きます。VS Code、JetBrains、デスクトップアプリ、Webのすべてで同じエンジンが使われます。MCP、カスタムスキル、サブエージェント、CI自動化に対応しています。

メリット: 非常に強力なモデルで動いており、ターミナルネイティブなワークフローはその世界の住人にとって喜びであり、簡単な修正からマルチファイルの機能開発までスケールします。CLAUDE.mdファイルやMCPサーバーといった設定はすべてのサーフェスで共有されます。

デメリット: APIを使う場合はコストが利用量に比例して増え、「ハンズオフなクラウドエンジニア」というより「ターミナル内のエージェント」に近い形です。リモートのエージェント群にタスクを一斉に投げたいなら、これはその形ではありません。

価格: 年間契約の場合は月17ドル(月払いなら月20ドル)のClaude Proに含まれ、利用量が5倍または20倍になるMaxは月100ドルから。チームシートは(年間契約で)1シート月20ドルです。あるいはAPI経由でトークン単位の従量課金も可能です。Sonnet 5は入力/出力100万トークンあたり2ドル/10ドル、Opus 4.8は5ドル/25ドルです。

評価: 最大限のコントロールとフロンティアモデル品質を求める開発者への私の一押しです。Devinの自律性に痛い目に遭い、自分で操縦できるエージェントが欲しいなら、多くの人が乗り換えている先がこれです。

3. OpenAI Codex

最適な用途: すでにChatGPTとOpenAIのエコシステムで生活していて、IDE・CLI・デスクトップにまたがる非同期コーディングエージェントが欲しいチーム。

CodexはOpenAIのコーディングエージェントで、「ChatGPTを搭載」し、機能追加、リファクタリング、移行、PRをエンドツーエンドで完了させるために作られています。デスクトップアプリ(並列作業のためのビルトインなワークツリーとクラウド環境を内蔵)、IDE、CLIにまたがり、すべてChatGPTアカウントに紐づきます。バックグラウンドのAutomations(課題のトリアージ、CI/CD監視)や、最もリスクの高い問題を優先的に表示するコードレビュー機能もあります。

メリット: 非同期・マルチエージェントのモデルはDevinの領域にかなり近く、すでにチームがChatGPTに料金を払っているならアクセスはバンドルされています。並列ワークツリーは複数タスクを同時に走らせるのに本当に便利です。

デメリット: 利用上限が数値ではなく定性的(「Limited」「Expanded」「Maximum」)なため、正確に予算を組むのが難しくなります。スタンドアロンのCodexアプリは執筆時点でウェイトリスト制でした。

価格: ChatGPTプランにバンドルされています。Freeは限定的なアクセス、Goは月8ドル、Plusは月20ドルで「拡張されたCodex利用」が付き、Proは月100ドルからで最大限のタスクが可能です。TeamとEnterpriseの価格は個別ページには公開されていません。

評価: OpenAI寄りの環境ならごく自然な選択です。Devinと正面から比較検討したいなら、私のOpenAI Codex代替ツールガイドがトレードオフを整理しています。

4. GitHub Copilot

最適な用途: ワークフロー全体がすでにGitHubとエディタの中にあるチーム。

Copilotはショートリストに入れるのを忘れがちな既存プレイヤーですが、2026年の今では単なる自動補完以上の存在です。補完とチャットに加え、クラウドコーディングエージェント、コードレビュー、さらに興味深いことにClaude CodeやCodexといったサードパーティ製エージェントへのアクセスまでプラン内で提供します。このリストの中で最も安く本格的に始められる選択肢です。

メリット: 破格のエントリー価格、深いGitHub統合、そしてこのリストの中で最も幅広いリーチを持ちます。上位ティアがプレミアムモデル(Pro+でのOpus)や外部エージェントまでバンドルしているのは、意外なほど柔軟なハブになっています。

デメリット: まだ自律型エンジニアというよりエディタ内アシスタントの色合いが強く、AIクレジットの計算(基本クレジットに加えて柔軟な追加分)を理解するのに少し時間がかかります。

価格: Free(月2,000回の補完)、Proは月10ドル、Pro+は月39ドル、Maxは月100ドルで、それぞれに月次のGitHub AIクレジット割り当てが付きます。BusinessとEnterpriseは別途価格設定されています。

評価: 予算が重要でGitHubネイティブな環境なら、月200ドルのDevin Maxシートに投資する前にここから始めましょう。週単位の自律的な移行作業はこなせませんが、ほとんどのチームにとってそれは日常業務ではないはずです。

5. Google Jules

最適な用途: バグ修正、バージョンアップ、小さな機能追加のために無料でGitHubネイティブな非同期エージェントが欲しい開発者。

JulesはGoogleの非同期コーディングエージェントで、その中核のループはDevinとよく似ています。リポジトリとブランチを選び、プロンプトを書くと、JulesはリポジトリをクラウドVMにクローンし、承認するための計画を立て、diffを作成してPRを開きます。GitHubのIssueに「jules」ラベルを付けるだけでタスクを開始することもでき、リポジトリのルートにあるAGENTS.mdを読み込んでコンテキストとして利用します。Geminiで動いており、まだ実験的なラベルが付いています。

メリット: 無料枠が本当に寛大で(1日15タスク、同時実行3件)、GitHubネイティブで「計画を立ててからPR」という流れは自律コーディングを試すのにまさに低リスクな方法です。何かがマージされる前に必ずレビューできます。

デメリット: まだ実験的であり、タスククォータのモデルが投げられる量に上限を課します。また有料ティアはGoogle AI Pro/Ultraのサブスクリプションに紐づいており、その価格はJulesのページには記載されていません。

価格: 無料枠はGemini 2.5 Proで1日15タスク。Jules in Proではこれが1日100タスクに、Jules in Ultraでは1日300タスクに増え、どちらもGemini 3 Proから始まります。

評価: Devin規模のコミットメントなしに、自律型エージェントが自分のワークフローに合うかどうかを無料で見極める最良の方法です。まず無料で試し、それが見合うと分かってからアップグレードしましょう。

6. Factory Droid

最適な用途: ソフトウェアライフサイクル全体にわたって自律エージェント群を求め、本格的な展開制御が必要なエンタープライズ。

このリストの中でDevinと本当に真っ向勝負しているツールがあるとすれば、それはFactoryです。その自律エージェントはDroidsと呼ばれ、「デスクトップ、ブラウザ、モバイルデバイス、ターミナル、パイプラインから」出荷されます。Mission Controlという層がDroidの群れをオーケストレーションし(計画、並列ワーカーの派遣、マイルストーンの追跡)、モデルの独立性(GPT-5、Claude Opus/Sonnet、Gemini)と、SaaS・ハイブリッド・オンプレミス・エアギャップまで含む主権的なデプロイに強く傾倒しています。named customerにはAdyen、Groq、Chainguardが含まれます。

メリット: 本当に自律的で、モデルに依存せず、多数のエージェントを一斉にオーケストレーションするために作られています。デプロイの選択肢(オンプレミス、エアギャップ、データ所在地)は、DevinのSaaS一辺倒な形が通用しない規制の厳しいエンタープライズへの入場券になります。

デメリット: エンタープライズ寄りのため、興味深い制御機能の多くはTeamsやEnterpriseの「営業に問い合わせ」ティアの向こう側にあり、課金単位はPro比の曖昧な「変動するレート制限」として表現され、明確なトークン単価ではありません。

価格: Proは月20ドル、Plus(Pro利用量の約5倍、管理されたクラウドコンピュータ付き)は月100ドル、Max(Pro利用量の約10倍)は月200ドルです。TeamsとEnterpriseは見積もりベースです。

評価: Devinの自律性に最も近い代替であり、主権的なデプロイが必要ならより良い選択です。「ハンズオフなエンジニア」が実際の仕事であるなら、Devinと直接比較検討してください。

7. Amp

最適な用途: ターミナル、Web、モバイルを横断して自分で操縦する、洗練されたフロンティアモデルのエージェント型コーディング体験が欲しい開発者。

SourcegraphのチームによるAmpは、「主要モデルのために作られたフロンティアコーディングエージェント」を自称しています。CLIを介してターミナル内でエージェントを走らせますが、Webやモバイルからもそれを見て操縦できます。リモートエージェント(「Agents in Orbs」)、プラグインによるカスタムエージェント、ツール内でのdiffとステージング、The Librarianと呼ばれるコードベース検索機能に対応しています。

メリット: 複数サーフェスからの操縦(スマホからエージェントを動かせる)は魅力的な差別化要素であり、「個人向けはマークアップなしの従量課金」という価格方針は、コストがどこに行くのかについて清々しいほど正直です。

デメリット: ホームページに具体的な価格やティアを公開していないため、実際にサインアップしてみないと分かりません。名だたるツールに比べるとまだ新しく、実戦での検証も少なめです。

価格: 個人向けはマークアップなしの従量課金。チーム向け機能ではパスキー認証されたセッションが追加されます。具体的な料金は公開されていません。

評価: サブスクリプションに縛られずにフロンティアモデル品質のエージェントを試したく、どこからでも操縦できるという発想が気に入るなら見る価値があります。価格が不透明なので、本格導入の前に実際のタスクで試してみましょう。

8. Aider

最適な用途: 自分のモデルAPIキーを使う、無料でオープンソースのターミナル・ペアプログラマーが欲しい開発者。

Aiderはインディー系の人気者で、「ターミナルの中でのAIペアプログラミング」を掲げ、オープンソースで無料です。リポジトリ全体をマッピングし、100以上の言語に対応し、意味の通ったメッセージでgitに自動コミットし、クラウドでもローカルでもほぼどんなLLMとも組み合わせて使えます。コミュニティの数字は本物で、GitHubスターは44,000、インストール数は680万、そして自身の直近リリースの88%がAider自身によって書かれたと報告していることでも有名です。

メリット: 無料でモデルに依存しないため、特定のベンダーに縛られることがなく、支払うのは生のモデルコストのみです。git-nativeで自動コミットするワークフローは、完全なコントロールとクリーンな履歴を求める人々に愛されています。

デメリット: これはターミナルのペアプログラマーであり、ハンズオフなクラウドエンジニアではないため、Devinとは違う仕事をこなすツールです。そして「自分のキーを持ち込む」ということは、モデルへのアクセスを自分で管理し(そして支払い)しなければならないということです。

価格: 無料かつオープンソース(pipでインストール)。自分のモデルAPIキーを用意する必要があるため、コストは基盤となるモデルの利用料のみです。

評価: プラットフォームコストをゼロにして完全なコントロールを持ちたく、ターミナルに抵抗がないなら賢い選択です。Devinとは対極に位置するツールであり、多くのソロ開発者にとってはそれこそがまさに正解です。

実際に支払うことになるもの: 課金モデル

ここでは定価が少し嘘をつきます。というのも、これらのツールは同じように課金しないからです。定額のサブスクリプションもあれば、利用量やクレジットで計測するもの、1日のタスククォータで上限を設けるもの、そして自分のモデルキーを持ち込ませるだけのものもあります。この違いは、見出しの数字よりも重要です。

注意すべきなのは、予測可能な定額料金と、急上昇しうる利用量メーターとの間のギャップです。CursorもDevinも「ある程度の」モデル利用を含み、その後は事後的に課金しますが、これは長時間の自律的な実行が予算を食い尽くすまでは問題ありません。まさにDevinのACUの歴史の背後にあった不満そのものです。1日のタスククォータ(Jules)や自前キー持ち込みモデル(Aider)の方が、はるかに把握しやすくなっています。コストの予測可能性こそがあなたをDevinから遠ざけた理由なら、課金の列を機能リストと同じくらい重視してください。

Devinのどの代替を選ぶべきか

「場合による」で済ませるのではなく、私が実際にたどる判断の道筋を示します。

手短に言うと、大規模で機械的な作業(リファクタリング、依存関係の入れ替え、移行)をしているなら、DevinやFactory Droidのような自律エージェントが委任に本当に見合う場面です。Cognition自身のデータも、安価なサイドキックがまさにこの形のタスクで勝つと示しているからです。エディタに留まりたいならCursorかCopilot。ターミナルと完全なコントロールを好むならClaude CodeかAider。そしてGitHub上で無料で自律コーディングを試してみたいだけならJulesです。誤りは、判断そのものが成果物であるような仕事に完全自律型エージェントを選んでしまうことで、それはまさにCognition自身が委任がうまくいかないと認めている領域です。

あなたの仕事がコードでない場合の教訓

ここが私が最も気にしている部分であり、この記事がカスタマーサポートのブログに載っている理由でもあります。Fusionの本当のアイデアは、コーディングの話にとどまりません。「あらゆることに一つのモデルを使う時代は終わりに近づいている」というのは、AIエージェントが実際の仕事をするあらゆる場所で真実です。パスワードリセットのFAQと微妙なニュアンスを含む請求トラブルは、同じモデルを必要としません。簡単な80%の作業にフロンティア価格を払い続けるのは、Cognitionが説明しているのと同じ「お金を燃やしている」問題であり、ただキューが違うだけです。

罠なのは、ほとんどのサポートAIベンダーがこれをあなたに隠しているということです。彼らは生のモデル利用量を計測するか、解決件数ごとに課金しながら、マージンを守るためにひそかに最も安いモデルにすべてを流します。これが解決率という虚栄の指標のゲームです。より良いモデルとは、Fusionが示唆しているものです。モデルをタスクに合わせて適正化し、トークンではなく成果に対して支払う。それは、私がどこであれエージェントについて考えるときに使うのと同じコストの論理です。

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私はeesel AIで働いており、これはまさに私たちが取り組んでいる問題そのものです。ただしプルリクエストの代わりに、サポートと社内チーム向けという違いがあります。eeselは既存のヘルプデスクに組み込まれ、過去のチケットやヘルプ文書から学習し、Fusionが機械的なコーディングを処理するのと同じやり方でティア1の業務を処理するAIチームメイトです。定型的な作業は自動的に解決され、本当に難しく判断力が必要なチケットは、フルコンテキストを持った状態で人間にエスカレーションされます。同じサイドキックの原則を、違うキューに適用しているのです。

この比喩が成り立つ理由は2つあります。まず、本番導入前に過去のチケットでシミュレーションできるので、ベンダーのベンチマークを信じるのではなく、自分自身のデータで解決率とコストを確認できます。これはまさにFusionがまだ持っていない独立したテストです。次に、価格は解決チケットあたり約0.40ドルの従量課金でシート料金は一切なく、簡単な質問にただ大きなモデルを遊ばせておくのではなく、成果に対して支払う仕組みになっています。eeselを試してみることができます、営業電話は不要です。