Amazon Web Services ブログ
Category: Amazon Q Developer
Kiro autonomous agent の紹介
本日、開発者とチームがソフトウェアを構築・運用する方法を変革する 3 つの新しい最先端エージェントの 1 つである、Kiro autonomous agent のプレビュー版をリリースします。Kiro autonomous agent は、Kiro Pro、Pro+、Power プランを契約されている個人開発者向けにプレビュー版として順次展開されています。プレビュー期間中は無料で、使用量は週次制限があります。チームは早期アクセスのためにウェイトリストに参加できます。
Kiro をはじめる第一歩:あなたに合った学習パスを見つける
11 月 18 日から 29 日まで開催した「Kiroweeeeeeek in Japan」、たくさんの方にご参加いただき、ありがとうございました!この連載イベントは、Kiro の一般提供開始を記念して、日本のお客様に向けた特別企画として実施しました。12 日間にわたり、AWS Japan の社員が「仕様駆動から実装・運用までの道筋」をテーマに、実践的な情報をお届けしてきました。Day1 の導入ガイドから始まり、移行方法、セキュリティ、ペアプログラミング、Shell スクリプト開発、CLI ツール、仕様駆動開発、チーム開発、そしてパートナーエコシステムとの連携まで、幅広いトピックをカバーしています。このブログでは、公開された全 10 個のコンテンツを振り返りながら、「あなたの状況や関心に合わせて、どこから読むべきか」をガイドします。Day1 から順に読む必要はありません。あなたのニーズに合ったコンテンツから始めて、Kiro の可能性を最大限に引き出しましょう。
株式会社 LIFULL 様の AI-DLC Unicorn Gym 実践レポート: 組織的な AI 活用による開発生産性向上
本稿は AWS と LIFULL 様の共同執筆により、AI 駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)Unicorn Gym の実践を通じて得られた学びとその後の変化をお伝えするものです。LIFULL様は AWS の ソフトウェア開発生成 AI アシスタントである Amazon Q Developer を全社的に活用し、エンジニアだけでなく企画職の方も業務の生産性向上に取り組まれています。個人単位でのAI Agentの活用は着実に進んでいますが、次のステップとして組織でどう活用していくかはまだ検討段階にありました。組織的な活用をさらに進めるため、LIFULL 様と AWS で AI-DL Unicorn Gym と呼ばれるワークショップに取り組み、AI-DLC の有効性を確認しました。本ブログでは AI-DLC Unicorn Gym の成果と、実施後の開発にどのような変化があったのかをお伝えします。
スピードと品質の両立 – Kiro が加速する開発、GitLab AI が支えるレビュー。新時代の開発パートナーシップ設計
AI 駆動開発の新常識。Kiroによる開発速度の飛躍的向上は、同時にコードレビューの負荷増大という課題をもたらします。本記事では、GitLab Self-Hosted Model (Amazon Bedrock 活用) を組み合わせることで、発注側のレビュー工数を削減しながら、開発側は Kiro のライセンス費用を適切に管理。両者の生産性を最大化する、持続可能な開発パートナーシップモデルを提案します。
AWS Japan の新卒が Kiro でマネコン上の操作を支援する Chrome 拡張機能をチーム開発してみた!
みなさん、こんにちは! 本ブログは Kiroweeeeeeek ( X: #kiroweeeeeeek) の第 […]
Kiro における負債にならない Spec ファイルの扱い方
Kiro の Spec ファイルは「仕様駆動開発」を構成する要素です。Spec ファイルにより仕様を起点として設計・実装を進めることができ、仕様と実装の同期を保ちながら開発を進めることができます。このように Spec ファイルは Kiro の中核をなす要素なのですが、適切に扱わないと負債になってしまう可能性があります。本記事では、「Spec ファイルの切り方」「Spec ファイルの更新方法」「Spec ファイルの共有方法」の 3 つの視点から、負債にならないための工夫をお伝えします。
Kiro クレジットをより有効活用する方法
私たちの Kiro における目標は、最高の価格で最高の結果をお届けすることです。この目標を達成するため、私たちは以前から Auto を開発してきました。Auto は Sonnet 4.5 などの最先端モデルと、意図検出、キャッシュなどの専門的なモデルや最適化技術を組み合わせたエージェントです。Auto の品質については高い基準を設けており、最先端モデルが提供するレベル以下のものは受け入れません。11 月 7 日に新バージョンの Auto をリリースした結果、リクエストで消費するクレジットが大幅に削減されました。日常的な一般的なリクエストでは、お客様のクレジット使用量が 21 % 削減されました。最も要求が厳しく複雑なリクエストをお持ちのお客様では、36 % の削減を実現しています。
Kiro における Opus 4.5 をご紹介
Claude Opus 4.5 のサポート提供を開始できることを嬉しく思います。Opus 4.5 は、Anthropic 社の最新かつ最も高性能なモデルで、コーディングとエージェントワークフローにおいて新たな基準を打ち立てています。Opus 4.5 は、SWE-bench において最先端のパフォーマンスを達成しています。開発タスクの実装や複雑なバグの修正において、複数のシステムにわたって推論を行いながら、トレードオフと曖昧さのバランスをより適切に取ることができます。Opus 4.5 は、長時間のタスクを実行し、複雑なコードベース全体にわたって推論できるエージェントを動かすことに最適であり、仕様駆動開発に理想的です。
イベントストーミングから要件・設計・タスクへ。Kiro を活用した仕様駆動開発
イベントストーミングは、ビジネスの流れを可視化し、業務のエキスパートや開発メンバーが同じ理解を持てるようにするためのプラクティスです。Big Picture を使ってサブドメイン間の関係性を整理したり、業務内容をコードに落とし込むための設計に活用したりと、業務分析から設計まで幅広く役立ちます。しかし、イベントストーミングで得られた成果物を「どこから実装に落とし込むのか」「どうテストするのか」といった部分は、開発者がつまずきやすいポイントではないでしょうか。
本ブログでは、Kiro の Spec 機能を活用して、イベントストーミングの成果物を要件定義・設計・実装タスクへと変換していくプロセスを紹介します。
Amazon Q Developer CLI から Kiro CLI へ : 知っておくべき変更点
Kiroweeeeeeek in Japan の Day 6 では、Amazon Q Developer CLI から Kiro CLI で変更された点や Kiro CLI のおすすめ機能について解説します。本記事では、Kiro の一般提供で利用可能になった Kiro CLI に焦点を当て、「Amazon Q Developer CLI から Kiro CLI で何が変わったの?」という疑問をお持ちの方の参考になれば幸いです。









