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Category: Kiro

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。

弥生株式会社様の AI-DLC Unicorn Gym 開催レポート: 開発プロセスの再設計による生産性の限界突破への挑戦

本稿は弥生株式会社様と AWS Japan 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今後の取り組みをお伝えするものです。
2025年、生成 AI の台頭により開発現場は大きな変革期を迎えました。弥生株式会社でも AI ツールの導入を推進してきましたが、従来の開発手法と AI のポテンシャルをどう融合させるべきか、プロダクトごとに異なる環境の中で最適な手法を模索している段階にありました。こうした中、AWS が提唱する「AI 駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)」が、開発プロセスを再定義する鍵になると考え、2025年12月10日から12日の3日間にわたって「AI-DLC Unicorn Gym」を AWS と共同で実施しました。本記事では、その実践から得られた学びを共有します。

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 CLI と Amazon MSK MCP Server を使用した自然言語による Amazon MSK の簡易管理

この記事では、Kiro CLI と Amazon MSK MCP Server を使用して、自然言語コマンドで Apache Kafka クラスターを管理する方法を紹介します。トピック管理、クラスターの健全性監視、設定の最適化など、複雑な Kafka 操作を対話形式で簡単に実行できるようになります。

Kiro powers の紹介

AI アシスタントは、フレームワークの専門知識への即座のアクセスを提供し、より速くリリースできるようにすべきです。しかし、今日の AI エージェントも同じ課題に直面しています。組み込みの知識がなければ、あなたと同じように推測と反復を繰り返します。Kiro powers は、幅広い開発とデプロイメントのユースケースに対して、その統一されたアプローチを提供します。MCP ツールとフレームワークの専門知識を一緒にパッケージ化し、動的に読み込みます。

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。