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11 社合同 AI-DLC Unicorn Gym で体験した開発のパラダイムシフト
「システム開発に産業革命のような大きなインパクトを与えると感じた」―参加者のこの言葉は、2026 年 1 月 22 日〜 23 日に開催した「合同AI-DLC Unicorn Gym」で何が起きたかを物語っています。11 社 87 名のエンジニアとビジネスパーソンが 2 日間で体験したのは、AI ツールの活用法ではなく、開発プロセス全体の変革でした。AI-Driven Development Lifecycle は、AI が計画を作成し、人間は重要な意思決定に集中します。数ヶ月かかる開発が 2 日間で完了し、会議とドキュメントに費やしていた時間が創造的な対話に変わりました。参加者の多くが継続を希望した 2 日間で、何が変わったのでしょうか。
Kiro CLI 1.24.0:スキル、カスタム Diff ツール、改善されたコードインテリジェンス、会話の圧縮
Kiro CLI 1.24.0 では、大規模なドキュメントセットの段階的な読み込みを可能にする Skills、カスタム Diff ツール、18 言語に対応した組み込みコードインテリジェンス、リモート認証、web_fetch ツールの詳細な権限管理、長時間のセッションをスムーズに維持する会話圧縮の詳細なコントールが導入されました。これらのアップデートが私の Kiro ライフを更に快適にしてくれたので、今回はこれらの追加された機能を深堀ってご紹介します。
IDE 診断機能による Kiro の進化
初期のコーディングエージェントは、IDE が検出したエラーを認識できず、コード生成後に時間のかかるビルド/テストコマンドで検証する必要がありました。Kiro は Language Server Protocol(LSP)を活用して IDE 診断情報への直接アクセスを実現し、エージェントがリアルタイムで型エラーや構文エラーを検出・修正できるようになりました。この診断駆動型アプローチにより、コマンド実行が 29% 削減され、わずか 35 ミリ秒で検証が完了するようになり、TypeScript から Terraform まで多様な技術スタックでコード品質が大幅に向上しました。
すべてのタスクを一括実行:リリースを見送り続けていた機能をついに公開
Kiro のローンチ当初、ユーザーから最も要望の多かった「すべてのタスクを一括実行」機能を、私たちは意図的に実装しませんでした。エージェントが自律的に複数タスクを実行すると、失敗時の問題特定に多くの時間がかかるためです。過去数か月間、プロパティベーステスト(PBT)、LSP 診断、サブエージェントなど、バッチ実行を本当に安全にする基盤を構築してきました。本日リリースする「すべてのタスクを一括実行」機能は、各タスクの出力を厳格な検証プロセスで確認しながら、自動実行のスピードと信頼性を両立します。
プロパティベーステストが見つけた、私が決して発見できなかったセキュリティバグ
本記事では、Kiro の仕様駆動開発ワークフローを使用したチャットアプリケーション開発において、プロパティベーステスト(PBT)が従来のテスト手法では発見困難なセキュリティバグをどのように発見したかをお伝えします。75 回目のテスト反復で __proto__ というプロバイダー名が JavaScript プロトタイプの誤った処理を露呈し、ランダム生成による体系的な入力空間の探索が、手動コードレビューや単体テストでは見逃されるエッジケースを効果的に発見できることを実例とともに紹介します。
Kiro のマルチルートワークスペース:1 つのプロジェクト内だけでなく、複数のプロジェクトにまたがって作業する
本記事では、Kiro の新しいマルチルートワークスペース機能により、複数のプロジェクトを単一の IDE ウィンドウで効率的に管理する方法をお伝えします。共有ライブラリとメインアプリケーション、複数のマイクロサービス、モノレポのパッケージなど、関連するプロジェクトを同時に編集する際の課題を解決し、各ルートが独立性を保ちながら統合された開発環境を提供する仕組みと、その設定方法や実際の活用例を詳しく説明します。
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。
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。
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。








