# Devin vs Scale Devin は月間 2,549,346 訪問、前月比成長率 +1%、料金体系有料を記録しています。Scale は月間 616,915 訪問、成長率 +12.5%、料金体系料金は要問い合わせを記録しています。 | 指標 | [Devin](https://openaitools.app/ja/tool/devin) | [Scale](https://openaitools.app/ja/tool/scale) | | :--- | :--- | :--- | | ウェブサイト URL | https://devin.ai | https://scale.com | | カテゴリ | AIコードアシスタント, AI Agent, AI開発者ツール | AI開発者ツール, Large Language Models (LLMs), AIモデル, AI Agent | | 料金モデル | 有料 | 料金は要問い合わせ | | 月間訪問数 | 2,549,346 | 616,915 | | 前月比成長率 | +1% | +12.5% | | 主要市場 | アメリカ合衆国 | アメリカ合衆国 | | ダイレクト訪問 | 1,386,401 | 191,408 | | レビュースコア | 4.3 | 4.7 | | 保存数 | 0 | 3 | | 対応プラットフォーム | website | ウェブサイト | ## Devin DevinはAIコーディングの中でもエージェント寄りの存在です。次の1行を提案するのではなく、「エンタープライズ顧客向けにSAML SSOを追加する」「このAPIレイテンシ急増を調査する」といったチケット単位の目標を受け取り、複数リポジトリにまたがってコードベースを探索し、変更を実装し、テストを実行し、生成したプルリクエストを平易な言葉で説明します。コードベースのwiki形式マップを維持するため、不慣れなサービスも把握でき、コード変更に合わせてドキュメントも最新に保てます。 際立つ特徴は、Devinが自分のマシンで作業することです。必要に応じてWindows、Mac、Linuxの仮想マシンを用意し、プロジェクトをビルドしてブラウザで動作確認し、作った機能を自分でクリックする様子を録画することもできます。長時間の作業はノートPCを閉じてもクラウドで継続し、大きなタスクは並列エージェントに分割され、Devinが調整して報告します。 チーム向けには単発のプロンプトにとどまりません。SlackやTeamsで@Devinをメンションすればスレッドを読み、PRで応答します。テスト失敗や脆弱な依存関係を自動修復する自動化を設定でき、セキュリティレビューも実行できます。料金はシート単位のエンタープライズ向けで、自律利用が多い方向けのUltra層も用意されています。 **料金とプラン:** 有料・エンタープライズ向け。Devinはシート単位のサブスクリプションで、段階的なプラン（自律利用が多い方向けの高容量層を含む）と利用枠を提供します。Cognitionはクレジットプログラムや企業契約も用意しています。プランやクレジットは変更されるため、最新の金額は公式料金ページをご確認ください。 - **エンドツーエンドの自律コーディング:** 複雑なマルチリポジトリのコードベースで、計画・実装・テスト・プルリクエスト作成までを、1行ずつの承認待ちなしに進めます。 - **専用の仮想マシン:** Windows、Mac、LinuxのVMを用意し、プロジェクトをビルド・実行して実ブラウザでテスト。作った機能を自分で操作する様子を録画することもできます。 - **Slack・Teams・アラート連携:** スレッドで@Devinを呼べば修正を委任でき、CIやPagerDuty、課題管理を接続すれば障害やアラートに自動で反応します。 - **並列クラウドエージェント:** 大きなタスクを委任すると並列クラウドエージェントに分割され、PCを閉じても作業を続けて結果を報告します。 - **コードベースwikiと自動化:** アーキテクチャの生きたマップを維持し、依存関係更新、テスト修正、セキュリティスキャンなどの定期的な自動化を支援します。 **強み:** コード補完ではなくチケット単位の自律作業をこなす; 専用ブラウザとVMでテストするため、コード生成だけでは見逃す問題を検出できる; Slack、Teams、CI、アラートツールとの深いワークフロー連携; PCの電源が切れていても並列クラウドエージェントが作業を継続 **制約・デメリット:** シート単位の高価格帯で、個人の気軽な利用には不向き; 複雑または要件が曖昧なタスクはマージ前に人のレビューが必須; 最大限の価値は整備されたリポジトリとクリーンなテスト環境に依存 [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/devin.md) ## Scale Scale is an enterprise AI company that supplies the data, evaluation and deployment layers behind production AI. Its Data Engine sources and labels training data for frontier models, its evaluation work benchmarks model capability, and its platform teams help enterprises and governments move AI systems from pilot into real operations. **料金とプラン:** Contact for pricing. Scale does not publish rates; engagements are scoped through a sales conversation and depend on data volume, services and programme complexity. - **Data Engine:** Human-sourced and expert-annotated training data, including specialist contributors with advanced degrees, at the quality bar frontier labs require. - **Model evaluation & benchmarks:** Public leaderboards plus private benchmarks that test model capability and safety for the most ambitious AI developers. - **Enterprise AI applications:** Platform and services teams that pick the right use case, build the system and take ownership of the outcome. - **Agentic deployment:** Agentic systems designed around measurable business outcomes across private equity portfolios, energy and healthcare operations. - **Domain expertise:** Programmes spanning healthcare, robotics, defence, public sector and enterprise with human oversight built in. **強み:** Backed by a long track record in training data and model evaluation.; End-to-end coverage from data sourcing through to deployed systems.; Experienced with regulated, classified and safety-critical environments.; Benchmarks and leaderboards give an independent view of model capability. **制約・デメリット:** No public pricing or self-serve signup - you need a sales conversation to get started.; Enterprise-scale contracting and data operations require real internal commitment.; Overkill for small teams with modest data or evaluation needs.; Some projects involve sensitive government and defence work with strict compliance overhead. [Profile (Markdown)](https://openaitools.app/ja/tool/scale.md) ## よくある質問 ### Devin と Scale の月間トラフィックはどのように比較されますか？ Devin の月間訪問数は 2,549,346、Scale は 616,915 です。トラフィックの推定値はオーディエンスの規模を示すものであり、製品の品質を示すものではありません。 ### 成長率はどのように比較されますか？ Devin の前月比成長率は +1%、Scale は +12.5% です。 ### 料金はどのように比較されますか？ Devin: 有料。有料・エンタープライズ向け。Devinはシート単位のサブスクリプションで、段階的なプラン（自律利用が多い方向けの高容量層を含む）と利用枠を提供します。Cognitionはクレジットプログラムや企業契約も用意しています。プランやクレジットは変更されるため、最新の金額は公式料金ページをご確認ください。 Scale: 料金は要問い合わせ。Contact for pricing. Scale does not publish rates; engagements are scoped through a sales conversation and depend on data volume, services and programme complexity. ## 代替ツール | # | ツール名 | 月間訪問数 | 前月比成長率 | 料金モデル | Summary | Profile (Markdown) | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 1 | [Cursor](https://openaitools.app/ja/tool/cursor) | 23,297,751 | +8.4% | フリーミアム | 高度な複数ファイルのコード生成と編集を提供しますが、Devinほどエンドツーエンドで完全には自律的ではないAIネイティブのコードエディタです。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/cursor.md) | | 2 | [Manus](https://openaitools.app/ja/tool/manus) | 19,195,779 | -1.7% | 無料トライアル | A general autonomous agent platform executing multi-step goals and browsers, suitable for broader web and coding workflows. | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/manus.md) | | 3 | [Google Antigravity](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity) | 16,054,109 | +8.1% | フリーミアム | IDEとCLIワークスペース上で並行してAIコーディングエージェントを実行する、Googleのエージェント型開発プラットフォーム。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/google-antigravity.md) | | 4 | [Replit](https://openaitools.app/ja/tool/replit) | 10,016,437 | -7.7% | フリーミアム、有料 | フルスタックアプリを自動で構築、実行、デプロイするAIエージェントを備えたクラウド開発プラットフォーム。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/replit.md) | | 5 | [Qoder](https://openaitools.app/ja/tool/qoder) | 5,145,040 | +81.8% | フリーミアム、無料トライアル、無料 | コードベース全体を読み込んで複雑な複数ファイルのタスクを実行する、エージェント型コーディングプラットフォームおよびIDEプラグイン。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/qoder.md) | | 6 | [Kiro](https://openaitools.app/ja/tool/kiro) | 3,330,476 | +4.6% | フリーミアム | ソフトウェアエンジニアリングの計画、構築、レビュー、検証を行う、AWSの仕様駆動型AI IDEおよびエージェントプラットフォーム。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/kiro.md) | | 7 | [Command Code](https://openaitools.app/ja/tool/command-code) | 2,358,177 | -12.1% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | あなたのコーディングの「好み」を学習する AI コーディングエージェント | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/command-code.md) | | 8 | [Roboflow](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow) | 1,431,204 | +6.6% | フリーミアム、料金は要問い合わせ | コンピュータビジョンのデータセットのアノテーションやモデルトレーニングを効率化しますが、一般的なLLMのテキストタスクにはあまり向いていません。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/roboflow.md) | | 9 | [Orca](https://openaitools.app/ja/tool/orca) | 1,025,891 | +1% | Free, Open Source, Enterprise on request | 複数のコーディングエージェントをそれぞれの worktree で並行実行 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/orca.md) | | 10 | [Labelbox](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox) | 762,803 | -22.8% | 料金は要問い合わせ | Scaleの主要なアノテーション事業と同様に、企業向けのデータラベリングと学習データのキュレーションに特化しています。 | [.md](https://openaitools.app/ja/tool/labelbox.md) | --- 出典: https://openaitools.app/ja/compare/devin-vs-scale More Markdown: [カテゴリ](https://openaitools.app/ja/categories.md) · [トラフィックランキング](https://openaitools.app/ja/rankings.md) · [llms.txt](https://openaitools.app/ja/llms.txt)