猫でもわかるKiro CLI(AI 駆動開発への道編)

Kiro CLIを使ってAI 駆動開発を始めるための紹介です

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1. © NTT TechnoCross Corporation 猫でもわかる Kiro CLI(AI 駆動開発への道編) 2026/03/13 JAWS -UG 朝会 #79 NTT テクノクロス株式会社 加藤 洋雄
2. © NTT TechnoCross Corporation 2 自己紹介 ◼氏名：加藤 洋雄 (X ： @kamogashira) ◼所属： NTT テクノクロス株式会社 ⚫AWS 業務歴約5年 ◼AWS 認定 ⚫2024 、 2025 Japan AWS All Certifications Engineers ⚫2026 AWS Community Builders(AI Engineering) ◼好きな AWS サービス： Kiro CLI( 旧Amazon Q Developer CLI) ◼うさぎのけんた (ネザーランドドワーフ )の飼い主 けんたのオリジナルイラストです X のアイコンにも使用しています
3. © NTT TechnoCross Corporation 3 はじめに ◼Kiro CLI( 旧Q CLI) については過去 5 回外部登壇発表しています ◼今回は最近話題のAI 駆動開発(AI -DLC) と Kiro CLI の関係についての発表です # 発表日 内容 1 2025/07/28 JAWS -UG AI/ML #29 猫でもわかる Q Developer CLI(CDK 開発編)＋ほんのちょっとだ けKiro(10 分) 1’ 2025/07/31( クラメソさん主催 ) AWS インフラ × AI 活用 LT ！ 猫でもわかる Q Developer CLI(CDK 開発編)＋ちょっとだけ Kiro →#1 に更なるノウハウ、 Kiro 説明追記した内容 (*1)(15 分) 2 2025/10/29 JAWS -UG AI/ML #32 猫でもわかる Q Developer CLI 解体新書(Q CLI の取説的サイト ) →#1 ､2の続編として Q CLI の仕様、 Tips 紹介(*2)(10 分) 3 2025/11/12 JAWS -UG 朝会 #75 猫でもわかる Q Developer CLI( できる子編 )( *3) →なるべく幅広い層に Q CLI で出来る事を紹介した内容 (20 分) 4 2026/02/12 Security -JAWS #40 猫でもわかる Kiro CLI( セキュリティ編 )( *4)(20 分) →セキュリティレビュー用 Agent 作成＋レビュー結果紹介した内容 *1 ： https ://qiita .com/kamogashira/items/ 672 fbc 6cbc 48 c 28364 ff *2 ： https ://qiita .com/kamogashira/items/ec 2ed 9 b 39052 d 55 d 4 f 13 *3 ： https ://qiita .com/kamogashira/items/ 95 cc 366 b 4 a 1815 bc 4 c50 *4 ： https ://qiita .com/kamogashira/items/ 52 bbf 8 f 66 a 8ce 0cb 9166
4. © NTT TechnoCross Corporation 4 ◼話すこと ⚫私のKiro CLI 利用履歴 ⚫Kiro CLI での仕様駆動開発のコツ (※自分調べ) ⚫AI 駆動開発(AI ｰDLC) の概要(※時間の関係で超概要になってます ) ⚫Kiro CLI 活用前提でのAWS 要員育成事例 ◼話さないこと ⚫LLM 、 AI Agent 全般について ⚫Kiro CLI の一般的な設定(コンテキストファイル等 )、機能 今日話すこと・話さないこと
5. © NTT TechnoCross Corporation 5 Claude Code ≒ Kiro CLI Opus 4.6 が使えます！ Kiro CLI 超ざっくり紹介 その１ (※あくまでも個人の感想です )
6. © NTT TechnoCross Corporation 6 Claude Code って？ ◼システム開発で AI Agent を使うならこれ一択な状況です (※自分調べ) 昨日のイベントには約 4,000 人の応募がありました。 YouTube でみれます (*1) ちなみに私は裏で行われてい たこっちに参加しました *1 ： https ://www .youtube .com/watch?v=csJhIQFuYJw
7. © NTT TechnoCross Corporation 7 2月14 日リリース v1.26.0 でも多くの機 能追加がありました Kiro CLI 超ざっくり紹介 その２ ◼AWS が開発している AI Agent ◼旧Amazon Q Developer CLI が2025 /11 にKiro CLI へリブランディング
8. © NTT TechnoCross Corporation 8 Kiro CLI の更新履歴(主な機能追加紹介) ◼2025 年11 月17 日にKiro CLI にリブランディング 。 最近の機能追加が熱い！ Version リリース日 主なリリース内容 V1.27.0 2026/03/03 ・ Shell command trust levels V1.26.0 2026/02/15 ・ Skills 自動読込 v1.25.0 2026/02/05 ・ Help Agent ： Kiro CLI の機能・設定に関する質問専用 Agent 実装 ・ Enterprise Web Tools Governance ：管理者が web_search と web_fetch ツールを組織全体で無効化可能 v1.24.0 2026/01/16 ・ Granular URL Permissions ：安全な Web 情報取得を実現 ・ Skills ：大規模ドキュメント向けの段階的コンテキストロード機能 v1.23.0 2025/12/18 ・ Plan Agent ：アイデアを構造化された実装計画に変換 ・ Grep/Glob Tools ：高速ファイル検索ツール（ .gitignore 対応） v1.22.0 2025/12/11 ・ Code Intelligence ： Language Server Protocol (LSP) 統合による高精度 コード理解機能 v1.21.0 2025/11/25 ・ web_search /web_fetch ツール導入 リアルタイムインターネット情報アクセス機能 v1.20.0 2025/11/17 ・ Kiro CLI 初回リリース。パフォーマンス・品質のバランス最適化 【 主なリリース一覧 】 v1.26.0 でClaude Code と同様に Skills が自動読込される使えるようになりました
9. © NTT TechnoCross Corporation 9 私のKiro CLI(Q CLI) 利用履歴
10. © NTT TechnoCross Corporation 10 １年弱の Kiro CLI(Q CLI) との関係 ◼Kiro CLI 使用履歴 始まりはココ ！ Vibe コーディイングでゲーム作成 後にCDK+ サーバレス構成へ 社内投資案件で Azure →AWS 移行のインフ ラ CDK 開発を Q CLI を使って一人で担当 。 そ の時にKiro( 無印)が発表になる ※発表直後にダウンロード 。 仕様駆動開発 で の要件定義、 設計、 タスク化に衝撃を受ける 社内投資案件でAI Agent 開発で Strads+AgentCore の開発を一人で担 当(Kiro CLI で仕様駆動開発を実践 ) ★Opus 4.6の衝撃 Plan モードを知る＋積極活用 Skills を知る＋活用開始 2026 年 1月 2月 3月 2025 年 5月 6月 7月 8月 9月 10 月 11 月 12 月 Agent の設定方法を知る ＋専用Agent 作成 仕様駆動開発の模索 AI 駆動開発 を知る ＋検証中
11. © NTT TechnoCross Corporation 11 仕様駆動開発(SDD ： Spec -Driven Development) とは ◼要件→設計→タスクの順番に仕様書を固めてから実装する ⚫Step 1：要件定義 (requirements .md) －ユーザストーリーと受け入れ基準を AI と合意する ⚫Step 2：設計 (design .md) －アーキテクチャと技術選定の根拠を文書化する ⚫Step 3：タスク化 (tasks .md) －MVP (Minimum Viable Product) と本番向けのタスクに分解して優先度 管理する 仕様駆動開発はKiro( 無印)が大得意
12. © NTT TechnoCross Corporation 12 私のKiro CLI を使った CDK 開発の流れ(JAW -UG 朝会 #75 発表資料の再掲) ◼開発フロー 基本設計書 システム構成図 要件定義書 CDK ソース 詳細設計書 パラメータシート デプロイ手順書 運用・監視手順書 CDK デプロイ 疎通・負荷試験 最終品質評価 テストコード レビュー計画 レビュー実施 品質評価 レビュー計画 レビュー実施 品質評価 問題対応 ①設計 ②製造 ③ドキュメント作成 ④試験 ①これらは Kiro( 無印) requirements.md 、 design.md を作って もらうのもお勧め ②製造工程以降は稼働の約7～8割はレビュー関連作業になった感じ 分担 ③ドキュメントは CDK からリバース ④Kiro CLI が大活躍！ ユニットテスト 人間 Kiro CLI 設計書を修正し てCDK を修正
13. © NTT TechnoCross Corporation 13 AI にコード書かせると レビューがボトルネックになった これが去年の 8月頃からずーーっと悩みの種でした
14. © NTT TechnoCross Corporation 14 ◼私にとっての答えはこの資料です (2026 年3月11 日に行われた社内勉強会での同僚の発表資料です ) 今知るべき AI が書いたコードに対するレビューの考え https ://speakerdeck .com/watany/dark -factory -for -agent X ： @_watany さん資料 4/24 にはAgentic Coding 本が出ます
15. © NTT TechnoCross Corporation 15 私がKiro( 無印)ではなく Kiro CLI を愛用する理由
16. © NTT TechnoCross Corporation 16 なぜKiro( 無印)ではなく Kiro CLI なのか(※個人の好みです) ◼個人的にClaude Code ≒ Kiro CLI と思っています ⚫Kiro CLI はClaude Code のノウハウがかなり流用できる (これが大きい ！) ⚫Kiro( 無印)と比較して自由度が高い (その他こじつけの理由 ) ⚫ Kiro CLI はCloude Code より遅れるが主要機能は Kiro CLI にも実装される ⚫ 単にオヤジだから (Cshell 、 MS ｰDOS で育った世代でターミナル上の CLI への抵抗がない )
17. © NTT TechnoCross Corporation 17 AI Agent での開発は仕様駆動開発がおすすめです ◼仕様駆動≠仕様でプロセスを駆動する (*1) ⚫仕様は「 唯一の情報元(Single Source of Truth) 」 であって 「 プロセスの駆 動源」 ではありません ⚫仕様駆動開発は、 「 仕様書を書けばあとは AI が勝手にやってくれる 」 と誤解し がちです 。 仕様駆動開発では以下のことは人間が行う必要があります ◆仕様の粒度をどう調整するか ◆どの段階で人間が承認するか ◆タスクの複雑さに応じてプロセスの深度をどう変えるか (*1 )詳細は書籍「 実践Claude Code 入門」 を参照してください 。 AI Agent 、仕様駆動開発の教科書として超おすすめ！ 著者の一人である吉田さんは AWS HERO ＋JAWS -UG 横浜支部運営さん ここが重要 !
18. © NTT TechnoCross Corporation 18 私がAI Agent での開発で心がけていること ◼AI Agent では修正・ 改造の難易度が高い(※個人の感想です) ◼ソース修正時の計画書の内容で勝負が決まる ◼事前に計画書内のソースコードも含めて想像で書かれていないことを確認する レビューが必要なのは修正後ソースではなく、 修正のための計画書！
19. © NTT TechnoCross Corporation 19 私がAI Agent での開発で心がけていること：計画書作成手順 ◼仕様粒度、 タスクの複雑さを考慮した精度の高い作業計画を作成すること 1. Plan モード等を利用して作業計画書たたき台を作成させる (※ここがスタート ) 2. 作業計画書をaws mcp サーバ等を利用して AWS ドキュメント 、 AWS GitHub サンプルを調査させてソースコードも記入 3. 作業計画書をaws mcp サーバ等を利用してレビューする 4. 作業計画書にレビュー報告書の内容を反映させる時も指摘が正しいかチェック Kiro CLI が行う作業を可視化して上流工程で品質を担保するのが大事
20. © NTT TechnoCross Corporation 20 発表の折り返しポイントです ここで開始 10 分弱の予定
21. © NTT TechnoCross Corporation 21 AI 駆動開発(AI -DLC) の登場 やっと仕様駆動開発がわかりかけてきたところなのに。。。。
22. © NTT TechnoCross Corporation 22 AI 駆動開発(AI ｰDLC ： AI -Driven Development Life Cycle) とは ◼AWS が2025 年7月頃から提唱し始めたソフトウェア開発の新手法 ◼初出： AWS DevOps Blog( 2025 年7月31 日公開) ◼目的： AI が定型作業を担い人間は判断に集中 ◼対象：新規 ・ 既存ベースコード (マイグレーション含む )両方に対応 https ://aws .amazon .com/jp/blogs/news/ai -driven -development -life -cycle/
23. © NTT TechnoCross Corporation 23 仕様駆動開発とは別に AI 駆動開発が提唱されました ◼AI が開発プロセスを計画 、 タスク分解 、 アーキテクチャ提案などを通じて制御 ◼開発者は検証、 意思決定、 監督の最終的な責任を保持 https ://github .com/awslabs/aidlc -workflows
24. © NTT TechnoCross Corporation 24 概念から実践できるテンプレート提供へ！ ◼2025 年12 月にAWS から各種 AI Agent に対応したテンプレートが公開されました ◼誰でも AI 駆動開発を試せる時代に (GitHubo 公開： aidlc ｰworkflows) https ://github .com/awslabs/aidlc -workflows 2025 年12 月にAWS から各種 AI Agent に対応した AI 駆動開発用テンプ レートが GitHub 上に公開されています
25. © NTT TechnoCross Corporation 25 AI -DLC の教科書的Blog のご紹介 ◼AWS HERO の吉田さん (JAWS -UG 横浜支部運営)の全12 回シリーズ記事が超お すすめです https ://yoshidashingo .com/entry/aidlc 0 全12 回で分かりやすく解 説されています。必読！
26. © NTT TechnoCross Corporation 26 AI ｰDLC の３フェーズ構成 ◼アジャイルの Sprint 概念を刷新し 「 Bolt 」 という概念を導入 ⚫Inception( 何を・ なぜ)：要件分析 、 リスク評価 ⚫Construction( どう作るか )：アーキテクチャ提案 、 コード生成 ⚫Operations( どう届けるか )：デプロイ 、 管理 各フェーズに Human ｰin ｰthe -Loop の承認ゲートを設置 AI -DLC におけるユーザーの役割は 「 作る人 」 ではなく 「 判断 する人 」 として位置づけられています
27. © NTT TechnoCross Corporation 27 AI ｰDLC 3つのフェーズ中の合計 14 のステージ ◼合計14 ステージ 、 2種類あります ⚫常時実行 ⚫条件付き実行 Workspace Detection Requirements Analysis Workflow Planning Code Generation Build and Test Reverse Engineering User Stories Application Design Units Generation Functional Design NFR Requirements NFR Design Infrastructure Design Operations AI が必要なステージだけ 選んで実行します。 INCEPTION フェーズ（計画・設計） CONSTRUCTION フェーズ（実装） 【 凡例】 ・・・常時実行 ・・・条件付き実行 ・・・プレースホルダー ・・・常時実行の流れ ・・・条件付き実行の流れ OPERATIONS フェーズ（運用）
28. © NTT TechnoCross Corporation 28 AI ｰDLC の出発点 ◼ゼロから作る： Greenfield ◼既存のコードがある状態から始める： Brownfield →Workspace Detection （ ステップ 1 ） の時点でプロジェクトが空かで判断 名称 aidlc ｰworkflows での判断条件 Greenfield ワークスペースにコードなし Brownfield ワークスペースに既存コードあり Brownfield 判定時の Reverse Engineering( 既存 のコードベースを解析 )が超強力です
29. © NTT TechnoCross Corporation 29 Reverse Engineering の内容(※詳しい説明は省略します ) ◼Reverse Engineering ステージ 1. ビジネス概要 2. アーキテクチャ 3. コード構造 4. API 仕様 5. コンポーネント一覧 6. 技術スタック 7. 依存関係 8. コード品質評価 GitHub awslabs /fullstack -solution -template -for -agentcore を Revers Engineering した時に生成された architecture.md 抜粋
30. © NTT TechnoCross Corporation 30 時間が足りないので以下省略します 吉田さんの Blog を見てください 冒頭で紹介した「 Claude Code Meetup Japan #3 」 でも AI -DLC について発表されています
31. © NTT TechnoCross Corporation 31 結論： AI ｰDLC への道(※私なりの 2026 年3月時点での考えです ) ◼2026 年に求められる AI Agent での開発スキルは aidlc ｰworkflows を理解し 、 自分の業務向けにカスタマイズできる人 ⚫aidlc ｰworkflows にはAI Agent でのコーディングに対する次元を超えた知 見が盛り込まれています AI Agent でのシステム開発を経験していない人が いきなり試してもすぐにはその凄さが理解し難いです 問題があります
32. © NTT TechnoCross Corporation 32 まずはAI Agent を品質担保が必要な 業務で使って知見を得ましょう！ ※完全に個人の感想です
33. © NTT TechnoCross Corporation 33 AWS エンジニアには Kiro CLI がおすすめ！ aidlc ｰworkflows も対応しています
34. © NTT TechnoCross Corporation 34 Kiro CLI はCDK 開発が大得意！ ◼AWS で必要なコードは主に IaC なので複雑なロジックは必要とされない ⚫通常のプログラム開発だと AI Agent が生成したソースコードが特許を侵害して いないかの確認が必要になってくる ◼AWS には膨大な知識ベースがある ⚫マニュアル 、 GitHub 上サンプル 、 AWS Blog などがあり 、 MCP サーバを使っ てベストプラクティス 、 GitHub 上のAWS 提供サンプルソースを参照して高品 質なソースコードを生成しやすい
35. © NTT TechnoCross Corporation 35 AWS の知識を実践活用しやすい ◼AWS コマンド 、 API を実行して AWS 環境の調査、 操作ができる ⚫CDK デプロイ時のエラーで時間が溶けることが大幅に減らせます (CloudWatchLogs 、 CloudTrail のログ等の分析も得意です ) ⚫同様に環境構築後の疎通試験の時間も大幅に減らせます ◼CDK リポジトリを正とすることでドキュメント作成稼働が減らせます ⚫パラメータシート 、 構築手順書、 運用・ 監視手順書はKiro CLI でリバース生成 ⚫上記ドキュメントの最新化が自動化できる
36. © NTT TechnoCross Corporation 36 AWS 用おすすめMCP サーバ３つ (※個人の好みです) ◼AWS MCP Server s (GItHub )( *1)の①AWS IaC MCP Server ：必須 ⚫2026 年2月時点で65 個登録済み ◼②AWS MCP Server( ベータ版 )( *2 )：強く推奨 ⚫AWS ドキュメント調査 、 AWS API 呼び出し 、 ログ (CloudWatchLogs 、 CloudTrail イベント )分析、 インフラプロビジョニング 、 コスト管理 ◼③IAM Policy Autopilot( 2025 /12 /03 リリース )：強く推奨 ◼必要な IAM ポリシーを自動生成 、 レビューする AWS が開発したオープンソー スツール 。 MCP サーバ利用可。 *1 ： https ://github .com/awslabs/mcp *2 ： https ://docs .aws .amazon .com/aws -mcp/latest/userguide/what -is -mcp -server .html *3 ： https ://aws .amazon .com/jp/blogs/news/simplify -iam -policy -creation -with -iam -policy -autopilot -a -new -open -source -mcp -server -for -builders/
37. © NTT TechnoCross Corporation 37 AWS 学習に対するパラダイムシフト ◼今までは AWS の膨大な一次情報を読み込むのにどうして時間がかかっていた ⚫Kiro CLI が最高のAWS 家庭教師となってより本質的な理解が短時間で可能に なりました ◼マネージドサービスの俯瞰した (機能構成)理解 ⚫Kiro CLI で調査結果をアスキーアートで図解させる (AWS ドキュメントの欠点 はサービスを俯瞰した機能構成図が絶望的に少ないことだと思っています ) →BlackBelt である程度は補完は可能ではあるが 、 それでも情報が足りない
38. © NTT TechnoCross Corporation 38 例：専門 NW 試験での非対称ルーティング問題の解説 ◼専門NW 試験勉強中にKiro CLI に解説してもらった資料抜粋 (aws mcp server 利用) ◼Kiro CLI は最高のAWS 学習の家庭教師になってくれます 根本原因をわかりやすく 図解して解説してくれる
39. © NTT TechnoCross Corporation 39 Kiro CLI 活用前提での AWS 要員育成事例
40. © NTT TechnoCross Corporation 40 実践例：社外 SI 案件概要(※説明省略します ) ◼AWS を使ったセキュリティ研修用システム ⚫EC 2 オーケストレーション機能が主 ◼開発内容 ⚫社内研修システムリバースエンジニアリング ⚫クラウドネイティブ対応 (サーバレス構成へ ) ⚫新規画面(React) 、 既存画面の改造＋機能追加
41. © NTT TechnoCross Corporation 41 AWS 要員育成例：社外 SI 案件開発スケジュール実績詳細 (※説明省略します ) # 工程 1/5 1/12 1/19 1/26 2/2 2/9 2/16 2/23 3/2 1 初期教育： Kiro CLI 環境設定+ 試用 2 PoC 版CDK 調査： (サーバレス版の CDK) 3 ドキュメト作成： 基本設計、詳細設計 4 CDK 開発準備： ハンズオン＋追加の課題 5 開発実践その１： CDK 、 React ソース修正 6 環境構築 TX 環境へCDK デプロイ 7 単体・結合試験 8 お客様環境構築 検証、本番環境デプロイ 9 お客様環境試験 結合(運用試験含む) ◼BP さん作業スケジュール実績詳細 (約2か月： 2月は他の月と比較して営業日が 少ないため ) BP さんが 0.5 日で構築完了 人間がテーブル設計、画面仕様を作成すれば中間の API Gateway 、 Lambda のCDK はKiro CLI がほぼ作成 CDK デプロイ時のトラブ ルも Kiro CLI を使うこと で対処時間を劇的削減
42. © NTT TechnoCross Corporation 42 実践例：社外 SI 案件での初学者さん成果 ◼IAM Policy Autopilot (mcp サーバ)を使用して各種サービスの 最小権限設定 ◼機能追加を質の高い作業計画書を作成して Kiro CLI で問題なく実装 ◼CDK デプロイ時のエラーも Kiro CLI で根本原因を短時間で調査の上解決 Kiro CLI を駆使して正解を導き出せるスキルを習得 1月開始PJ で2月の頭にAWS 初学者さんが言った一言 「 もう Kiro CLI 無でのAWS 開発は考えられないです オンプレの仕事時と比べて約 1/3 の時間で結果だせてます」
43. © NTT TechnoCross Corporation 43 実践例： #5 AWS 初学者さんを育成してみての感想 ◼約2か月でAWS 初学者さんが実業務で貴重な戦力に育ってくれました (*1) ⚫Kiro CLI 無の場合はこのレベルに到達するには優に 1年以上はかかっていました (※私の過去の育成実績との比較 ) 予想をはるかに超えて育ってしまった。 1月頭 3月央 (*1：今回は AWS 初学者さんは特殊な例です。だれでもこうなれる訳ではありません )
44. © NTT TechnoCross Corporation 44 成功要因補足： 2月頭にOpus 4.6 がリリースされた ◼Kiro CLI で機能追加、 バグ修正は難易度が高かった (Plan モード活用しても難しい ) ◼Opus 4.6の賢さは別格 。 機能追加、 バグ修正の難易度が一気に下がった 人間に例えると 【 Sonnect 4.5 】 ◼人間開発者だと 開発歴2 年ぐらい ◼視野が狭い ◼集中力が続かない ◼Opus と比較して手を抜くことが 多い 【 Opus 4.6 】 ◼人間開発者だと 開発歴5 年以上 ◼俯瞰して CDK プロジェクトを 調査できる ◼集中力が持続する ◼基本動作がしっかりしている ゲームチェンチャー！ 4.6 はまだ試し ていないです
45. © NTT TechnoCross Corporation 45 Kiro CLI はできる子です！ 最後に
46. © NTT TechnoCross Corporation 46 おまけ：予告 ◼Kiro CLI 使いになった初学者さんが近々 JAWS -UG 朝会(20 分枠)に登壇予定中 です！ ◼初めて業務で Kiro CLI を使った感想 、 ノウハウなどに乞うご期待 ！