Amazon Web Services ブログ

Category: DevOps

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。

Container Network Observability を使用して、EKS クラスター全体のネットワークパフォーマンスとトラフィックをモニタリング

組織は、マイクロサービスを導入して段階的に革新し、ビジネス価値をより早く提供することで、Kubernetes […]

Amazon QuickSight BIOps – パート1 : バージョン管理とコラボレーションのためのノーコードガイド

Amazon QuickSightでのダッシュボード管理をもっと安全・効率的にしませんか？
本記事では、コードを書かずにUI操作だけで実現できる「BIOps」ワークフローをご紹介！ダッシュボードのバージョン管理、安全な並行開発、ビジュアルの再利用により、BIチームのコラボレーションを加速させ、手作業によるミスを削減します。

Amazon Q Developer for GitHub によるインタラクティブなコードレビュー体験の紹介

Amazon Q Developer for GitHub においてプルリクエスト向けの対話型コードレビュー機能が利用可能になりました。新機能では /q コマンドで Amazon Q Developer に質問でき、コードの検出結果について詳細な説明を求めたり、変更提案を受けたりできます。開発者は従来のようにドキュメントを検索してコンテキストを探す必要がなくなり、レビューサイクルの短縮と開発速度の向上が期待されます。Amazon Q Developer for GitHub は現在プレビュー版として利用可能で、GitHub Marketplace からインストールできます。

AWS Skill Builder で新しいロール別 Jam Journey を学習しましょう

AWS ソリューションアーキテクトが日々直面するクラウドの課題と同じものをシミュレートし、それらを解決できることを証明することを想像してみてください。それが AWS Jam Journey がハンズオン学習体験を通じて提供するものです。AWS Skill Builder には現在 15 の AWS Jam Journey が提供されており、本ブログでは 8 つの新しい Jam Journey と、新しいチャレンジが追加された 7 つの刷新された Jam Journey を紹介します。これらの没入型学習体験は、AWS Skill Builder 個人向けサブスクリプション と チームサブスクリプション の両方で利用できます。
AWS Jam Journey は、現実的なシナリオで AWS の知識を適用できるチャレンジベースのハンズオン体験です。認定の準備、ロール (職種) の変更、クラウドソリューションの実装のいずれであっても、これらのゲーム形式の Jam Journey は専門知識のレベルアップに役立ちます。本番環境を反映したチャレンジに取り組むことで、実務に直接活かせる実践的なスキルを身につけ、理論と実際のクラウドスキル間のギャップを埋めることができます。

Kiro のご紹介 – プロトタイプからプロダクションまで、あなたと共に働く新しい Agentic IDE

コンセプトからプロダクションまで、AI エージェントとの作業を簡素化した開発者体験を通じて開発を支援する AI IDE（統合開発環境）、Kiro の発表を嬉しく思います。Kiro は Vibe Coding “も” 得意ですが、それをはるかに超えています。Kiro の強みは、スペック (spec) やフック (hook) などの機能を使って、これらのプロトタイプをプロダクションシステムに移行することです。

AWS 環境の可視化を加速する Diagram-as-code とAmazon Bedrockの活用

この記事では、AWS インフラの構成図作成を自動化する方法として、Diagram-as-code と Amazon Bedrock を組み合わせたアプローチを紹介しています。CloudFormation テンプレートから構造化された中間ファイルを生成し、効率的かつ一貫性のあるアーキテクチャ図を作成する実践的な手法を解説しています。

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