Category: Amazon Q

このブログでは、Kiro のチェックポイント機能についてご紹介します。チェックポイント機能は、開発セッション中の任意の時点に Kiro の変更を巻き戻す力を与えます。Kiro がコードベースを変更すると、チャット履歴に自動的にチェックポイントマーカーが作成されます。ビデオゲームのオートセーブポイントのようなものだと考えてください。物事がうまくいかず、想定以上のダメージを受けた場合、以前のチェックポイントに戻って別のアプローチを試すことができます。

本ブログは Kiroweeeeeek (X:#kiroweeeeeeek) の第 3 日目です。本ブログでは、Kiro を組織で利用するにあたって気になるセキュリティとガバナンス機能についてご紹介します。

Kiro は 7 月にローンチした際に仕様駆動開発（Spec Driven Development、以下、SDD）を導入したエージェント型 IDE です。SDD では、Kiro のエージェントがコードを書く前にソフトウェアの完全な仕様を作成します。これにより、開発前にエージェントと繰り返しやり取りしながら、アプリケーションの要件を完全に捉えられているか確認できます。Kiro はその要件ドキュメントを実行して Spec （仕様）に変換し、生成されたコードが仕様に準拠しているかをチェックします。Kiro はこの実行可能な仕様を使ってプログラムをテストしますが、その際にプロパティベーステストと呼ばれる手法を使用します。私たちはこの手法は、バグ発見により効果的であると考えています。

本記事では、Amazon Q Developer の IDE プラグインから Kiro への移行方法を解説します。既存の Rules 機能は Steering として進化しています。MCP やコンテキスト管理機能も継続して利用可能です。

AWS 上の SAP 運用を最適化するには、効率的な監視、トラブルシューティング、およびメンテナンス機能が必要です。part 1 での Amazon CloudWatch Application Insight に関する以前の議論、part 2 での CloudWatch Application Insight を使用して SAP 高可用性を監視する方法、および part 3 での Amazon CloudWatch Model Context Protocol (MCP) Server と Amazon Q for command line (Q CLI) に基づき、この第4回では、これらのツールの高度な実世界のアプリケーションを実演します。実用的なユースケースを通じて、この統合が SAP メンテナンス計画をどのように効率化し、根本原因分析を加速するかを探ります。

今日の複雑な SAP 環境において、効率的な運用と迅速なトラブルシューティングは、ビジネス継続性にとって極めて重要です。SAP オブザーバビリティ（part-1 英語）と Amazon CloudWatch Application Insights の機能（part-2 英語）に関する以前の議論に基づき、この第3回では、チームが SAP ランドスケープを管理する方法を革新する強力なツールの組み合わせを紹介します：Amazon CloudWatch Model Context Protocol (MCP) Server と Amazon Q for command line (Q CLI) です。

Kiroweeeeeeek in Japan の Day 1 では、Kiro を利用するうえで最初に押さえておくべき「プラン」「請求」「認証」「移行」について整理します。本記事では、すでに Amazon Q Developer を利用している方とこれから Kiro を使い始める方の二つの立場に分けて解説します。

ついに来ました、Kiro 一般提供開始！ このタイミングに合わせて、日本のお客様に向けた特別企画として、11 月 18 日（火）から 11 月 28 日（金）まで、AWS JP Blog 連載イベント「Kiroweeeeeeek in Japan」を開催します！Week と言いながら 1 週間限定じゃないんか！というツッコミは禁止です。その代わり、e は一週間にちなんで 7 つにしています。AWS Japan 社員が、日本の開発現場の皆さまに、生成 AI／エージェント時代における “仕様駆動から実装・運用までの道筋” を、日本語で丁寧にお届けします。

深夜 2 時、本番サーバーに接続してバグをデバッグしています。この一週間、IDEでAIエージェントを使って効率よく開発を進めてきたあなたなら、こんな時こそAIの力を借りたいと思うでしょう。しかし、コンテキストを切り替えるとすると、ターミナルセッションが切れ、SSH 接続も失われ、作業の流れが途切れてしまいます。結局、手動でログを確認し、構文を検索して、一人で格闘することになります。AI が使える IDE で作業するか、実用的だけれど AI サポートのないターミナルで作業するか。本来なら、こんな選択を迫られる必要はないはずです。今回、私たちはそのギャップを解決しました。Kiro CLI なら、AI エージェントを直接ターミナルで使えます。同じエージェント、同じ機能を、どこでコーディングしていても利用できます。

7 月に Kiro プレビュー版としてローンチして以来、AI を使った構造化された開発手法として仕様（Specs）駆動開発が広く採用されてきました。私たちは、仕様駆動開発を AI コーディングツールに初めて導入し、業界全体がその価値を認識しています。計画こそが AI エージェントと共に作業する正しい方法です。この数か月間、リモート MCP（Model Context Protocol）、グローバルステアリングファイル、開発サーバーサポート、Auto エージェントなどの機能を追加し、仕様駆動開発をより柔軟にしてきました。本日、Kiro の一般提供を開始するにあたり、新しい機能の提供を開始します。これには、1/ 仕様の正確性を検証するプロパティベーステスト、2/ Kiro での開発の進捗を検証する新しい方法、3/ カスタムエージェントを備えたターミナル用の新しい Kiro CLI、そして 4/ 集中管理機能を持つチームプランが含まれます。