Author: 吉村 弘明

Kiro は誕生から 1 周年を迎え、AI コーディングからエージェンティックエンジニアリングへと進化しました。7 月 13 日から 17 日まで（太平洋時間）の 1 週間、コミュニティへの感謝を込めたバースデーウィークを開催します。ボーナスクレジットを獲得できるデイリーコーディングチャレンジ、7 月 15 日のバースデーパーティーライブストリーム、コミュニティスポットライト、そしていくつかのサプライズをご用意しています。#BuildWithKiro #TeamKiro #1YearOfKiro で、皆さんの 1 年目を一緒にお祝いしましょう。

Kiro の超過利用に関する 2 つの新機能をご紹介します。チーム向けには、AWS Service Quotas コンソールからアカウント単位で超過利用の上限を設定できるようになりました。個人開発者向けには、有料プラン利用者が前払いで購入できるアドオンクレジットパック (最小 5 ドルから) を追加しました。後から届く想定外の請求書に驚かされることなく、支出をコントロールしながら Kiro を使い続けられます。

医療情報システム開発で避けて通れない数多くの業界ガイドラインに対して、AI 駆動開発でどう立ち向かうか。本記事では、ガイドラインの知識を Agent Skills、開発標準を Agent Steering として Kiro に与え、必要なときに必要な分だけコンテキストを参照させながら、人間が意思決定権を持って協働する「Kiro をチームの一員に育て上げる」アプローチを紹介します。

API 仕様とテストの乖離は開発現場の慢性的な課題です。本記事では、エージェント駆動の開発システム Kiro を使い、Swagger/OpenAPI 仕様から axios ベースの HTTP テスト、Express のモックサーバー、モックと実 API を切り替える設定、HTML レポートまでを含む Node.js テストスイートを数秒で自動生成する方法を解説します。Petstore API を例にステアリングファイルの活用、生成されたテスト品質、削除ライフサイクル検証、認証付き内部 API への適応、ヘッドレスモードによる CI/CD 自動再生成まで紹介します。

Kiro Web に、繰り返し発生するタスクを自動化するクラウドで動作する Automations 機能を追加しました。スケジュールを設定すると、Kiro が自律エージェントとしてサンドボックス上でタスクを実行し、変更を含むプルリクエストを自動的に開きます。ドキュメント更新、テスト生成、TODO 整理など、定期的な作業をまかせられます。

Kiro のネイティブ iOS アプリが登場しました。スマートフォンから直接、クラウド上で動作する Kiro セッションの起動、監視、軌道修正、対話が可能になり、chat / spec / autonomous の 3 モードに対応します。差分はネイティブカードで読みやすく描画され、Web セッションと ID・設定・モデルがそのまま同期されます。ノート PC を開かずとも、移動中や待ち時間にエージェントへ作業を委譲し、後から PR として確認できます。

Kiro は月額 $40 の Pro+ と月額 $200 の Power プランの間のギャップを埋める新プラン「Kiro Pro Max（月額 $100）」を発表しました。月 5,000 クレジット、全プレミアムモデルへのアクセス、スペックやカスタムサブエージェントなど Power プランと同等の機能を提供します。Kiro を日常的な主要ツールとして使うプロフェッショナル開発者向けのプランです。

Kiro IDE に 3 つの新機能が追加されました。並列タスク実行では、Spec 内の独立したタスクを依存グラフに基づいて同時実行し、実装時間を大幅に短縮します。クイックプランモードでは、事前の確認質問を通じて要件・設計・タスクを一括生成し、Spec 作成を高速化します。要件分析では、ニューロシンボリック AI を活用して要件の曖昧さや矛盾を自動検出し、実装前に問題を解消できます。

Anthropic の最新モデル Claude Opus 4.7 が Kiro IDE および CLI に順次展開されました。Opus 4.6 の直接アップグレード版として、複雑で長時間にわたるタスクでのコーディング性能が向上し、複数ファイル・ツールにまたがるマルチステップ実装や自己検証機能を備えています。Kiro のスペック駆動開発との親和性も高く、大規模コードベースでの高忠実度な実装を実現します。

Kiro に新たに MiniMax M2.5 と GLM-5 の 2 つのオープンウェイトモデルが追加されました。MiniMax M2.5 はクレジット乗数 0.25x の低コストモデルで、SWE-Bench Verified 80.2% を達成し、マルチステップ実装や長時間エージェントセッションに最適です。GLM-5 は 200K コンテキストウィンドウを持つ大規模 MoE モデルで、リポジトリ規模の複雑なアーキテクチャ変更や長期エージェントワークフローに強みを発揮します。両モデルは IDE と CLI から即座に利用可能です。