Cognition、本番環境の障害調査と対応を自動化する「Devin Oncall」の一般提供を開始

アラートやバグ報告をDevinが自動で調査し、根本原因の特定から影響緩和までを支援。SREベンチマーク「SREGym」でエンドツーエンド成功率100％を達成

サンフランシスコ — 2026年10月15日 — ソフトウェア開発向け自律型AIエージェントのグローバルリーダーである Cognition（本社：米国カリフォルニア州、CEO兼共同創業者：スコット・ウー）は2026年10月15日（米国時間）、本番環境で発生するアラートやバグ報告をAIソフトウェアエンジニア「Devin」が自動で調査し、開発チームによる本番インシデントの原因究明と解決を支援する「Devin Oncall」の一般提供を開始しました。Devin Oncallは、すでに世界有数の大企業で導入されており、日々数千件に上る本番環境のアラートを処理しています。

 

エージェントによるオンコール対応を実現

従来、AIエージェントによる本番環境のデバッグの品質は、コード生成能力と比べて十分な精度に達していませんでした。根本原因を特定する前に結論を出してしまう、調査の範囲が限定的である、ロールバックやスケールアップといったシンプルな緩和策ではなく大規模なコード変更を試みてしまう、といった課題がありました。

 

しかし、モデルの性能が向上した今、オンコール対応に必要なのは、適切なコンテキスト、ツール、ワークフローを備えた高性能なコーディングエージェントです。さらに、クラウド上で動作し、対象のシステムにアクセスでき、チーム間でコンテキストを共有できる必要があります。Cognitionは、こうした考えに基づき、Devinを基盤とするDevin Oncallを開発しました。Devinはモデル非依存の設計のため、オンコールのタスクに応じて最適なモデルを選択し、より高性能なモデルが利用可能になった際にも柔軟に採用できます。

 

アラート対応とインシデント対応を支援する2つの機能

Devin Oncallは、アラートの継続的な監視と、進行中のインシデント対応という、性質の異なる2つの業務に合わせた機能で構成されています。

 

• Responders：アラートやバグ報告を自動で診断

  Respondersは、アラートやバグ報告の流れを監視して問題を自動で診断し、過去に調査した問題を記憶することで、同じ問題に対する重複調査を防ぎます。「Alert Responders」と「Support + Bug Responders」の2種類を用意しており、複雑なランブックを用意することなく利用できます。また、必要に応じて動作をカスタマイズすることも可能です。

• Incidents：エンジニアと連携してインシデント対応を支援

  Devinがインシデントごとに作成されるチャット（Slack/Teamsに対応）のチャンネルに参加し、エンジニアと並行して自律的に調査を進めます。同時に、関係者がすぐに状況を把握できるよう、インシデントドキュメントをリアルタイムで更新します。エンジニアからの個別の質問には別のDevinが応答するため、全体の調査を中断することなく、迅速に対応できます。

 

Devin Oncallの実証データに基づくパフォーマンス

• 本番障害の診断と影響緩和で最高水準の性能

  実際の本番障害をもとにしたSREベンチマーク「SREGym」において、Devin Oncallは最高スコアを記録し、SREGym-Lite（17の障害）でエンドツーエンド成功率100％を達成しました。Claude Opus 5.5を使用した場合には、成功率100％を平均2分21秒の緩和時間で達成し、最速の結果となりました。本ベンチマークでは、稼働中のシステムにおける障害の根本原因を特定し、同一の実行過程で問題を緩和することが求められます。

• 「もっともらしい説明」で止まらない調査

  メインのエージェントと並行して非同期に動作する「レビュー」エージェントが、直近の推論、ツールの呼び出し、その結果を点検し、相関関係と因果関係の混同、矛盾するテレメトリの見落とし、きっかけと根本原因の取り違えなどを確認することで、早計な結論の導出を防ぎます。

   

• 使うほど精度が高まる3層のコンテキスト

  Respondersごとの記憶（Per-Responder Memory）、環境を定期的にインデックス化し、障害の影響範囲の算出など頻出するデバッグ作業のスキルを自動生成する組織単位のスキル（Per-Org Skills）、すべての調査結果から有用な情報を組織のナレッジとして蓄積する組織単位の記憶（Per-Org Memory）の3層により、導入初日から利用でき、チームが使うほど精度が高まります。Cognitionのモニタリングでは、誤った診断の発生頻度が時間の経過とともに減少していることが確認されています。

• 既知の問題を見分けてコストを半分以上削減

  Respondersは、過去の調査を参照し、関連するアラートをまとめることで、重複する調査の約60％を省略します。これにより、通常の自動化処理と比べて、コストを半分以上削減できます。

 

普段使いのツールと一度つなげば、継続的に成果を提供

Devin Oncallは、開発チームが日常的に利用するチャット、オブザーバビリティ、チケット管理のツールと連携します。SlackやMicrosoft Teamsでは、報告されたバグや問題を投稿されたその場でトリアージします。Datadog、Grafana、New Relic、Dynatraceとは、発報したアラートをすぐに調査し、テレメトリをもとにインフラの問題を根本原因まで追跡します。Sentryで検出したエラーは修正につなげ、JiraやLinearでは割り当てられたチケットを引き取り、プルリクエストまで作成します。ServiceNowとも連携し、シニアエンジニアの時間を節約します。一度接続すれば、Devin Oncallはこれらのツールを通じて継続的に調査と修正を届けます。

 

お客様がDevin Oncallの活用によって実現している成果

Devin Oncallは、すでに多くのお客様のオンコール対応やインシデント調査のあり方を変えています。 

• Reducto

  Devinが複数のアラートから問題の兆候を早期に検知し、問題の内容を添えてインシデントを自ら起票しました。その後、処理に失敗したリクエストが増加し始めた段階で、本番環境のアラートが発報されました。Devinによる早期検知によって、インシデントの影響を大幅に抑えることができました。現在は、エンジニアリングのアラートの大半をDevinが一次対応し、中程度の深刻度の問題を自動で修復するほか、エンジニアによるレビューに先立ってプルリクエストの作成やテストを行います。

• RV Tech（RivianとVolkswagenの合弁会社）

  Devinが顧客からの報告から車両の識別子やタイムスタンプを自動で抽出し、ログの取得、解析スクリプトの実行、問題のトリアージまでを行います。エンジニアは初期調査を手作業で行う必要がなくなり、Devinの分析結果を確認するだけで対応を進められるようになりました。これにより、実際に、あるチームでは複数のエンジニアが再びプロダクト開発に注力できるようになっています。

• AngelList

  Devinは、同社が社内で開発した調査ツール「Sky」と比べて根本原因の特定において3.5倍の成果を示しました。これにより、エンジニアは確信を持ってすぐに修復に取りかかれるようになりました。インシデントの50％はDevinがエンドツーエンドで単独対応しました。こうした成果を受け、AngelListはSkyの利用を終了し、Devin Oncallに移行しています。

 

「自動運転するソフトウェア」の実現に向けて

ソフトウェアを出荷するなら、それを安定して動かし続ける力も備えるべきです。Devinが変更を本番環境まで追跡し、問題を解決まで導き、変化し続けるシステムを健全に保つ。Devin Oncallにより、エンジニアはすべての手順を自ら開始・調整することなく、方向性を定め、意思決定を行うことに集中できます。Cognitionは、開発したソフトウェアの運用をすべて人手で担うことなく、チームがより高度で意欲的なソフトウェア開発に取り組める「自動運転するソフトウェア」の実現を目指します。

 

提供開始について

Devin Oncallは、2026年10月15日（米国時間）より一般提供を開始しました。詳細はdevin.ai/oncall（英語）、発表ブログはこちら（英語）よりご確認ください。Devin Oncallの導入をご検討の企業は、Cognition AI Japanまでお問い合わせください。

 

Cognitionについて

Cognitionは、ソフトウェアの未来を構築するAIラボであり、AIソフトウェアエンジニア「Devin」の開発元です。Devinは、コードの設計・実装からテスト、セキュリティ脆弱性の修復まで、複雑なエンジニアリング業務をエンドツーエンドで遂行し、チームがより創造性の高い課題に取り組める環境を実現します。詳しくはCognition日本サイトをご覧ください。