DevRev Japan @DevrevJapan

まもなく12:40、DevRevのセッションが始まります🎤 「AIは"要約"を超えて、自律的に"アクション"できるのか？」 生成AIの次のステップ——AIがビジネス成果に貢献するチームメンバーになれるか、を一緒に考えます。会場のみなさん、お待ちしています！ #デブサミ #AIエージェント #Computer

おはようございます☀️ #デブサミ 2026 Summer 2日目！ 本日12:40からDevRevのセッションです👇 🎤「AIエージェントは"チームメイト"になれるか 　　— 開発・サポート・ビジネスをつなぐ新しい働き方」 　登壇：鈴木 孝規（DevRev Japan） "AI as Teammate"の実践を、グローバル事例とデモでお話しします。ブースもお待ちしています！ #DevelopersSummit #AIエージェント

#デブサミ 2026 Summer 初日、ブースにお立ち寄りいただいた皆さまありがとうございました🙏 会場でよく聞かれたのが「AIの正確さ・コスト・安全性をどう両立するのか」。 先日CodeZineさんに公開されたDevRev CVP Michael Machado のインタビューが、まさにその答えです。「数兆規模のデータを現場のコンテキストに変換する」——Computer が目指す世界を語っています👇 codezine.jp/article/detail… 明日はいよいよ登壇です🎤 7/17（金）12:40〜「AIエージェントは"チームメイト"になれるか」 #AIエージェント #DevRev #Computer

デブサミ1日目、たくさんの方にブースへお立ち寄りいただきありがとうございました🙏 そして明日はいよいよDevRevのセッションです👇 🎤 7/17（金）12:40〜13:10 「AIエージェントは"チームメイト"になれるか」 登壇：鈴木 孝規（DevRev Japan） 年間140万件の問い合わせの70%をAIが自律解決、500万ドル削減——その実践をお話しします。ぜひ！ #デブサミ #DevelopersSummit #AIエージェント

おはようございます☀️ 本日と明日、DevRevは #デブサミ 2026 Summer に出展しています！ ブースでは、AIが「ツール」ではなく「チームメイト」として動く——DevRevの Computer を実際にお見せします。 開発チケット・サポート・プロダクトフィードバックをナレッジグラフで一つに。ぜひお立ち寄りください🙌 #DevelopersSummit #AIエージェント #Computer

🧠 「記憶」はAIエージェントの土台です。 The Effortless Podcast EP23で、DevRevのComputerが持つ3層のメモリが語られています： ・Shared Memory（共有記憶）— チーム全員の文脈を横断 ・Vertical Memory（垂直記憶）— 業務・業界特化の知識 ・Local Memory（ローカル記憶）— 個々のやり取りの積み重ね 会話のたびにゼロから始まるAIではなく、"覚えていて、つながって、動く"AI。だからこそ精度の高い答えと、安全なアクションが可能になります。 記憶を持つAIチームメイトが、仕事のしかたを変えていきます。 🎧 EP23👉 youtube.com/watch?v=Za7dis… #DevRev #Computer #AIエージェント #SharedMemory #エンタープライズAI @devrev @dheeraj

🤖 「賢いデモ」を「経営が頼れるシステム」に変えるのは、何を"させないか"の設計です。 先日のDevRevハッカソンで準優勝したチームが作ったのは、サポート指標を追うLLMスキル。その核心は、エージェントに課した3つの禁止事項でした： ❌ 数字を捏造しない ❌ 原因を勝手に断定しない ❌ 過去の自分の推測を鵜呑みにしない DevRevが「Safe Actions（安全なアクション）」で大事にしているのも、まさにこれ。AIに"ノー"と言う力を持たせ、人の判断を残す。制約こそが信頼をつくります。 AIは置き換えではなく、拡張。人の意思決定を守るガードレールがあって初めて、業務で頼れる仲間になります。 #DevRev #SafeActions #AIエージェント #エンタープライズAI #責任あるAI @devrev

🎯 @ITに「DevRevがAIエージェント評価ベンチマーク『Enterprise Bench』を公開」と掲載されました。 単一のLLMではなく、"複数ツールを使って実務をこなすAIエージェントシステム"を測るための新しい物差しです。 📊 3つの指標で総合評価： ・正確性（Correctness） ・効率性（Efficiency） ・頑健性（Robustness）— データのノイズにどこまで耐えられるか TPCやImageNetのように「異なる企業環境でも統一的に測れる」標準を目指すもので、UCバークレーの研究者も開発に参画。結果はオープンソース化予定です。 "デモは動くけど、本番の企業データで本当に使えるのか？" —— その問いに、業界標準のベンチマークで答えにいく。これがDevRevの姿勢です。 📰 記事はこちら👉 atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/2… #DevRev #AIエージェント #EnterpriseBench #エンタープライズAI #生成AI @devrev @dheeraj

We just launched “Enterprise-Bench” – the AI industry’s first open, vendor-neutral benchmark built specifically for enterprise use cases. And we’re making a challenge to other AIs: come test yourself against Computer by DevRev. AI companies throw around lots of benchmarks – but they mostly test single-user tasks that don’t run inside the organizational complexity of a real enterprise. We built Enterprise-Bench to fill that gap. We ran Computer against Claude Code. Same Opus 4.8 model. Same dataset. Same independent judge. The only variable was architecture. – ACCURACY. Computer: 94.3% vs. Claude: 63.6%. – TOKEN EFFICIENCY. Computer: 4.4x fewer tokens per correct response. – COST AT SCALE. As the dataset grew, Computer’s token usage: stayed roughly flat vs. Claude Code: climbed by 29%. Independently validated by Professor Alexandros Dimakis (University of California, Berkeley). Built on Terminal Bench. Full dataset on Harbor Hub. Full GitHub access. The leaderboard is open. Any vendor, researcher, or enterprise can take the same test and submit their results: dvrv.ai/4pvkwZX So, who’s going to step up?

📰 FT.comにSatya Nadellaの「AIと企業IP」に関するエッセイが掲載。 DevRev共同創業者 @dheeraj の視点が鋭い: 「モデルは交換可能。だがメモリは複利で価値を積む」 3つの論点: 1️⃣ モデル多様化は必然 音声・テキスト検索・コード生成・画像・動画…タスクごとに最適サイズが異なる。「万能モデル」は幻想。 2️⃣ 独自モデルの前にメモリを構築せよ KVキャッシュは100万トークンのコンテキストウィンドウに対して小さすぎる。企業には「兆」単位のトークンの歴史がある。 3️⃣ 分離原則 モデル会社はエージェントを作るべきではない。企業はモデルを作るべきではない。 IPはコンテキスト・ワークフロー・データにある。モデルにはない。 これ、まさにDevRevがComputerで実践していること。 Knowledge Graphで組織の記憶を統合し、モデルに依存せずに精度を出す。 昨日発表のEnterprise-Benchで証明: 同じモデルでも、データ基盤が違えば94.3% vs 63.6%。 #DevRev #Computer #エンタープライズAI #AIアーキテクチャ #KnowledgeGraph #メモリ @dheeraj

⚠️ 申込期限まであと3日！ 7/17（木）Developers Summit 2026 Summer 12:40〜13:10 「AIエージェントは『チームメイト』になれるか」 — 鈴木 孝規（DevRev Japan） 昨日発表のEnterprise-Benchで証明された事実: 同じ基盤モデルを使っても、データアーキテクチャ次第で正答率は94.3% vs 63.6%。 セッションでは: • なぜ「要約AI」と「実行AI」は根本的に違うのか • 年間140万件の問い合わせの70%をAIが自動解決した実例 • ライブデモ: Computerが記憶を持ち、失敗から学ぶ様子 無料・事前登録制。期限は7/13（日）13:00。 👉 event.shoeisha.jp/devsumi/202607… #デブサミ #DevelopersSummit #DevRev #AIエージェント #Computer #エンタープライズAI @codaboradevj

🏆 DevRevが「Enterprise-Bench」を発表。 エンタープライズAIの精度を測る、初のオープンベンチマーク。 「AIエージェントは本当に企業で使えるのか？」 ―これまで統一された測定基準がなかった。 Enterprise-Benchは3軸で評価: • Precision — 正しい回答＋検証可能なソース＋監査可能な経路 • Efficiency — コストが質問の複雑さに比例するか • Safety — 権限境界を守り、全操作がトレース可能か 結果: 🔹 Computer by DevRev: 94.3%の正答率、正答あたりトークン消費4.4倍少ない 🔹 Claude Code: 63.6% 同じ基盤モデルを使っても、データアーキテクチャが違えば結果はここまで変わる。 「モデルが変数ではない。基盤が変数だ」 データセット・評価手法・結果・全トレースを公開。誰でも再現・提出可能。 👉 devrev.ai/blog/enterpris…（英語／日本語版は近日公開） 来週7/17 デブサミ2026 Summerで、この「基盤の差」を実演します。 ⚠️ 申込期限 7/13（日）残り3日！ 👉 event.shoeisha.jp/devsumi/202607… #DevRev #EnterpriseBench #AIベンチマーク #エンタープライズAI #Computer #デブサミ #AI精度 @dheeraj @MichaelEMachado

💿 CDプレーヤーにロボットアームを付けたら「進化」ですか？ 答えはNo。でも今のエンタープライズAIは、まさにそれをやっている。 MCPでレガシーシステムに「接続」すること ≠ 統合。 Spotifyが実現した「シャッフル・プレイリスト・レコメンデーション」は、CDの延長線上には無かった。デジタル化という構造的な転換があって初めて生まれた。 エンタープライズAIも同じ。 「連結は統合ではない」 必要なのは： • 時間的推論 — 過去の文脈を保持した判断 • クロスドメイン要約 — サイロを横断した理解 • 因果推論 — 相関ではなく因果を見抜く力 そしてこれらすべてを支えるのが「統合メモリ（ナレッジグラフ）」。 コンテキストはモデルではなく、メモリに存在する。 モデルはコモディティ化する。メモリこそがモート。 👉 devrev.ai/ja/blog/the-cd… #DevRev #CDプレーヤー問題 #AIアーキテクチャ #ナレッジグラフ #エンタープライズAI #SharedMemory @devrev

🛡️ AIエージェントに「ノー」と言う力、ありますか？ 能力が高いだけでは企業は採用しない。CISOと法務を通る「信頼性」が必要。 エージェンティックAI導入時に問うべき4つの質問： 1. どう止めるか？ 2. スコープをどう制限するか？ 3. 監査方法は？ 4. 失敗時の復帰方法は？ DevRevのComputerは「Safe Actions」を設計原理に組み込んでいます： • フィールドレベルの権限認識（人間と同じアクセス制限） • 重要アクションの人間承認（HITL） • 全アクションの監査ログ • ロールバック可能な実行設計 Gartner推定：2028年までにエンタープライズソフトウェアの33%がエージェンティックAIを含有。 「AIが何をできるか」ではなく「AIが何をしないか」。それが採用の分水嶺。 👉 devrev.ai/ja/blog/safe-a… #DevRev #SafeActions #AIエージェント #エンタープライズAI #AIガバナンス #セキュリティ @devrev

DevRev Japan SE 鈴木(@takanorisuzuki)が、Claude Fable 5について「別視点」で記事を書きました。 普段はお客様のAIエージェント構築を支援している立場から見た Fable 5 の実力と可能性 — エンジニア視点の考察をぜひ。 📝 記事はこちら👇（Zenn） 来週7/17のデブサミでは、鈴木が「AIエージェントは『チームメイト』になれるか」を登壇発表します。 ⚠️ 申込期限 7/13！ 👉 event.shoeisha.jp/devsumi/202607… #DevRev #Fable5 #Claude #AIエージェント #デブサミ #Zenn @takanorisuzuki

🏆 DevRevがTechRound「AITech45 2026」に選出されました。 世界数百社のAI企業から厳選された45社に、AnthropicやPerplexityと並んでの選出。CRN「10 AI Startups to Watch」に続くグローバル評価です。 なぜ選ばれるのか？ → AIが「ツール」ではなく「チームメイト」として機能する唯一のプラットフォームだから。 その実践を日本で直接お伝えする場がこちら👇 📣 Developers Summit 2026 Summer 📅 7/17（木）12:40〜13:10 🎤 鈴木孝規（DevRev Japan） 「AIエージェントは『チームメイト』になれるか」 年間140万件の問い合わせの70%をAIが自動解決し500万ドルを削減した事例など、「要約を超えた自動化」の実践をデモ付きでご紹介します。 ⚠️ 申込期限 7/13（日）13:00 — 残り6日！ 👉 event.shoeisha.jp/devsumi/202607… #DevRev #AITech45 #デブサミ #AIエージェント #エンタープライズAI #DevelopersSummit @codaboradevj

📊 GLM 5.2 — MITライセンスのオープンウェイトモデルが登場。 Terminal-Bench 81.0（前世代62.0）、SWE-bench Pro 62.1。 Claude Opus 4.8の85.0に肉薄しながら、コストは約1/4。 「最強モデル1つに賭ける」時代は終わりつつある。 DevRevのComputerが最初からモデル非依存で設計されている理由がここ。 ハーネス（制御層）＋共有メモリがしっかりしていれば、モデルはいつでも差し替えられる。今週GLM、来週は別のモデルでも、組織の記憶と精度は維持される。 「土台（ファウンデーション）の設計」こそが、エンタープライズAIの本当の競争力。 #DevRev #Computer #GLM52 #オープンウェイト #AIアーキテクチャ #エンタープライズAI #モデル非依存 @dheeraj

🧠「AIの信頼性は、プロンプトの問題ではなく"OS"の問題だ」 DevRev共同創業者 @dheeraj が共有した洞察。 AIエージェントの差別化は「モデルの賢さ」ではなく「ハーネス（制御層）」で決まる。 ハーネスとは： • メモリ — 組織のナレッジグラフを活きた状態で保持 • ルール＆ポリシー — 実行ガバナンスを自動化 • 検証 — 毎回の実行からエビデンスを蓄積 結果：精度80%向上、トークンコスト300%削減。 「モデルは交換できる。ハーネスは複利で価値を積む」 — これが Computer の設計思想そのもの。 記憶を持ち、ルールに従い、失敗から学ぶ。 それが「AIチームメイト」と「AIツール」の決定的な差です。 👉 devrev.ai/ja/computer #DevRev #Computer #AIエージェント #エンタープライズAI #WorkSofter #AIガバナンス @dheeraj

📊 エンタープライズAIが「トークンを燃やすだけ」で終わっていませんか？ GlobeNewswireが報じたDevRev Computer最新リリース。250社以上が本番稼働、1,000人以上がオンボード済み。 指摘された「現代エンタープライズAIの3大失敗」： ❌ ビジネスの記憶を持たないモデル ❌ 画面を離れた瞬間に消えるインサイト ❌ 質問には答えるが、安全にアクションが取れないAI Computerはこれを「共有メモリ」で解決します。組織のデータを生きたナレッジグラフとして保持し、AIが推論→回答→実行まで一気通貫。 しかも従量課金制——ヘッドカウント課金ではなく、使った分だけ。Web/モバイル/デスクトップどこからでもアクセス可能。 「チャットボット」と「AIチームメイト」の違いは、長期記憶・推論力・そして安全に行動できる力。 👉 devrev.ai/ja/blog/comput… #DevRev #Computer #エンタープライズAI #共有メモリ #AIエージェント #SaaS @dheeraj @DevReveler

🧠 エンタープライズAIの「3つの時代」——あなたの組織はどこにいる？ Eowyn Pak氏がLinkedInで提唱するフレームワークが明快です： Era 1 — Salesforce: クラウドで記録を一元化。チームが同じデータを見られるようになった時代。 Era 2 — Claude: 個人AIが登場。1人で小チームの生産性を発揮できる時代。 Era 3 — DevRev Computer: AIが「ツール」から「チームメイト」へ。人・システム・ワークフローを横断して文脈をつなぐ"チームインテリジェンス"の時代。 重要なのは、各時代は前の時代を「置き換える」のではなく「積み重なる」こと。そして最大の変革は個人→チームへの飛躍に起きる。 250社以上がComputer稼働中。あなたのチームも、Era 3へ。 👉 devrev.ai/ja/blog/comput… #DevRev #Computer #AIチームメイト #エンタープライズAI #チームインテリジェンス @eowynpak @dheeraj