PerplexityのDeepResearchを使ってDevinに関する技術調査+Marpで概説資料PPTXを生成してみた

# はじめに
PerplexityでDeepResearchが無料で使えるようになったので、Devinに関する技術調査から概説資料を生成して、
Marpでプレゼンテーションを作成してみました。
[Perplexity Deep Research](https://www.perplexity.ai/ja/hub/blog/introducing-perplexity-deep-research)
※無料ユーザーでも1日5回まで使えます。

# PerplexityのDeepResearchを使って調査
## 最初のインストラクション
以下内容で、PerplexityのDeepResearchに調査をお願いしました。
```
devin aiについて概要と導入によってもたらされるメリット、セキュリティ上の懸念とその対応策、他に必要と思われる情報について日本語英語問わず参照したリンク情報を添付しながらまとめてください。
```

とすると、以下のような結果が得られました。(最初の方を出力したマークダウンから一部抜粋)
```
# Devin AIの革新性とソフトウェア開発への影響に関する包括的分析

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ソフトウェア開発分野に革命をもたらす自律型AIエージェント「Devin AI」が2025年現在、業界の注目を集めている。Cognition Labsが開発したこのツールは、設計・コーディング・テスト・デプロイメントを含む開発プロセス全体を自律的に実行可能な世界初のAIソフトウェアエンジニアとして位置付けられている[^1][^5]。本報告書では、技術的特徴から実用化の影響まで多角的に分析し、生産性向上効果と潜在的なリスクの双方を検証する。

## Devin AIの技術的基盤と機能特性

### 完全自律型開発エコシステムの構築

Devin AIの核心技術は、従来のコード生成ツールを超えた「開発ライフサイクル全般の自律運用」にある[^1][^6]。シェル環境、コードエディタ、ブラウザ、タスクプランナーを統合した独自の開発環境を備え、人間の指示を受けて複雑な開発タスクを段階的に実行する[^2]。具体的には、リポジトリのクローン作成から依存関係解決、コード修正、テスト実施、デプロイメントまでを連続的に処理可能である[^2][^4]。

機械学習基盤には大規模言語モデル（LLM）を採用し、自然言語による指示理解と論理的なタスク分解能力を特徴とする[^5][^6]。特に、エラー発生時の自己修正機能が強化され、CUDA環境設定の問題やコンパイルエラーなど、従来AIが苦手とした低レイヤーの問題解決が可能となっている[^2][^4]。

### 開発支援ツールとの技術的差異

従来のAI支援ツール（GitHub Copilot等）がコード補完に特化していたのに対し、Devin AIはプロジェクト全体のアーキテクチャ設計を自律的に行える点が画期的である[^5][^6]。ユースケース分析によれば、Reactアプリケーションの構築や機械学習モデルのファインチューニングといった複合タスクを、単一のプロンプト指示で完結させた実績が確認されている[^2][^4]。

開発プロセス可視化機能も特徴的で、リアルタイムの進捗表示と変更差分の確認が可能なインタフェースを備える[^2][^6]。これにより、人間エンジニアはAIの作業内容を逐次監視しつつ、戦略的意思決定に集中できる環境が構築される。
```
内容を確認しましたが、概要とメリット分析は概ね満足できるものでした。
ただ、セキュリティ部分がDevinのセキュリティというよりAIを使用した開発に関するセキュリティに関する情報が多かったので、ここは以降で更問いします。
産業の波及効果や将来展望まで出力されていましたが、これは概説資料には不要な情報でした。

## 更問いによる情報追加
Devin自体のセキュリティ対策について、DeepResearchに更問いをかけてみます。
```
Devin AIのセキュリティ対策はどのようなもの
```

これで、更問いをかけた結果では以下のクラメソさんの記事に全体的に引っ張られていて残念だったのですが、回答の中にDevin AIのセキュリティ対策に関する情報が含まれていました。
[DevinのAWSエンジニア化計画 権限設計編](https://dev.classmethod.jp/articles/prologue-to-make-devin-an-aws-engineer/)
```
### 監査とコンプライアンス

SOC 2 Type II認証を取得した監査フレームワークでは、四半期ごとの外部ペネトレーションテストを義務付けている[^2]。2024年度のテスト結果では、平均検知時間（MTTD）が1.2時間、平均対応時間（MTTR）が4.5時間という数値を達成し、業界基準を上回る対応力を示した。

GDPRとCCPAに対応したデータガバナンスモデルでは、ユーザーが生成物のトレーニングデータ除外を選択可能なオプトアウト機能を提供している[^2]。エンタープライズ契約では、デフォルトでデータトレーニングを無効化し、専用の分離環境を構築できる[^2]。
```

ここから、Devin AIがSOC 2 Type II認証をどのように取得しているのかを更問いしました。
```
Devin AIのセキュリティ対策がどのようにSOC 2 Type II認証に適合しているか
```

これで、以下のような回答が得られました。
```
# Devin AIのSOC 2 Type II適合性分析とセキュリティアーキテクチャ

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AI開発エージェント市場で急成長するDevin AIのセキュリティ戦略は、米国公認会計士協会（AICPA）が定めるSOC 2 Type II認証の要求事項と高度に整合している。本分析では、2025年時点の最新技術動向を踏まえ、Trustサービス5原則（セキュリティ、可用性、処理の完全性、機密性、プライバシー）との適合性を実証する。

## SOC 2 Type II認証の技術的実装

### 暗号化レイヤーの多重化

データ転送時にはTLS 1.3を標準採用し、保存データにはAES-256-GCM方式を適用している[^1][^7]。特に機密情報管理では、AWS Key Management Service（KMS）を統合したエンベロープ暗号化を実装し、鍵ローテーションを90日周期で自動化している[^6]。この方式はSOC 2の「暗号鍵管理」要件を満たし、監査ログ上でも暗号化プロトコルのバージョン管理が追跡可能となっている。

アクセス制御では、OAuth 2.1準拠の認証フローを構築し、多要素認証（MFA）を管理者権限に強制適用[^7]。AWS IAMロールと連動したJIT（Just-In-Time）アクセス権限付与システムにより、最小権限原則を厳格に運用している[^3][^6]。
```

どちらかというと、SOC 2 Type II認証に適合するためのセキュリティ対策についての情報が多かったです。

ここまでの情報に加え、リンクの一覧を参考にすることで情報は十分だと判断しました。

# 調査結果からMarp用マークダウンの生成
先ほどのPerplexityでの調査結果をマークダウンで出力し、Clineでそれらを読み込ませた上で、Marpでプレゼンテーションを作成します。

```
contents内のファイルを参考にし、perplexity-devin-research.mdを概要、導入によるメリット、セキュリティ対策の3つの観点でmarpでPPTにする構成でまとめてください
```

とすると、以下のようなマークダウンファイルが生成されます。
```
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marp: true
theme: default
paginate: true
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<!--
class: title
-->

# Devin AI 概要

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<!--
class: toc
-->

# 目次

1. Devin AIの概要と技術基盤
2. 導入によるメリットと実績
3. 包括的セキュリティ対策

---
...
```

これで、Marpでプレゼンテーションを作成する準備ができました。

# Marpでプレゼンテーションを作成
marp-cliかVSCodeのMarp拡張機能を使って、出力すると以下のようなプレゼンテーションが作成できます。

![cover.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/479886/e5ee473f-9138-4ffd-a591-938074bda998.png)

![body1.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/479886/9996bdcf-d55a-4403-8849-bad262374e26.png)

![body2.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/479886/4cdab5e3-80e7-4c5f-b2f9-c7677d101f4a.png)



# まとめ

Perplexity DeepResearchを使用してDevin AIに関する技術調査を行い、以下の知見が得られました：

1. 技術的基盤と機能特性
2. 導入によるメリットと実績
3. セキュリティ対策

これらの情報を元に、Marpでプレゼンテーションを作成しました。

このようにAIを利用したサービスを活用し、調査や検索内容をすばやく資料化することができましたので、
今後も積極的に活用していきたいと思います。

# 参考リンク
- [Perplexity Deep Research](https://www.perplexity.ai/ja/hub/blog/introducing-perplexity-deep-research)
- [Marp](https://marp.app/)