AWS re:Invent 2025 の現地の様子と Matt Garman の re:Invent 2025 キーノートを観て感じたこと + Kiro の進化

JAWS-UG 京都支部で発表させていただいた資料です。
AWS re:Invent 2025 の現地の様子と Matt Garman の re:Invent 2025 キーノートを観て感じたこと + Kiro の進化というタイトルです。
Kiro は re:Invent で学んだ Kiro の効率的な使い方「ステアリングファイル」を説明しています。

Transcript

1. JAWS-UG 京都支部 AWS re:Invent 2025 の現地の様子と Matt Garman の re:Invent 2025 キーノートを観て感じたこと + Kiro の進化 2025/12/13 尾谷 紘平 ForgeVision, Inc.
2. 1. 自己紹介 2. 今年の re:Invent 3. AWS の CEO Matt Garman のキーノート 4. re:Invent で学んだ Kiro の効率的な使い方 5. お知らせ Agenda
3. 尾谷 紘平（おたに こうへい） 所　属：フォージビジョン株式会社 職　務：カスタマーイネイブルメントチームマネージャ 職　歴：2019 年、フォージビジョンにジョイン。 現在は、AWS 内製化支援サービスと Orca Security の 販売担当マネージャを担当。 その他： 京都市右京区太秦生まれ、宇多野〜高雄育ち 大阪府高槻市在住 好きな AWS サービス：Amazon Connect / Kiro 好きな和菓子：阿闍梨餅　／　好きな映画館：桂 AEON 好きなお寺：永観堂　／　好きなお漬物：千枚漬け 自己紹介
4. 今年の re:Invent
5. AWS re:Invent 2025 • 開催期間： 2025/12/01 - 12/05 • 参加人数： 60,000 人超 • 出展社数： 400 社以上 • セッション： 600 以上のテクニカルセッションと 2,000 以上のラーニングセッション • 場所： ラスベガス ・Caesars Forum ・Mandalay Bay ・MGM Grand ・Venetian ・Wynn ※ 数値に関しては 12/4 Japan Wrap-up セッションで公開された情報です。今後更新される可能性があります。
6. AWS re:Invent 2025 • 開催期間： 2025/12/01 - 12/05 • 参加人数： 60,000 人超 • 出展社数： 400 社以上 • セッション： 600 以上のテクニカルセッションと 2,000 以上のラーニングセッション • 場所： ラスベガス ・Caesars Forum ・Mandalay Bay ・MGM Grand ・Venetian ・Wynn ※ 数値に関しては 12/4 Japan Wrap-up セッションで公開された情報です。今後更新される可能性があります。 ラスベガス 京都
7. AWS re:Invent 2025 • 開催期間： 2025/12/01 - 12/05 • 参加人数： 60,000 人超 • 出展社数： 400 社以上 • セッション： 600 以上のテクニカルセッションと 2,000 以上のラーニングセッション • 場所： ラスベガス ・Caesars Forum ・Mandalay Bay ・MGM Grand ・Venetian ・Wynn ※ 数値に関しては 12/4 Japan Wrap-up セッションで公開された情報です。今後更新される可能性があります。
8. AWS re:Invent 2025 • 開催期間： 2025/12/01 - 12/05 • 参加人数： 60,000 人超 • 出展社数： 400 社以上 • セッション： 600 以上のテクニカルセッションと 2,000 以上のラーニングセッション • 場所： ラスベガス ・Caesars Forum ・Mandalay Bay ・MGM Grand ・Venetian ・Wynn ※ 数値に関しては 12/4 Japan Wrap-up セッションで公開された情報です。今後更新される可能性があります。
9. AWS re:Invent 2025 • 開催期間： 2025/12/01 - 12/05 • 参加人数： 60,000 人超 • 出展社数： 400 社以上 • セッション： 600 以上のテクニカルセッションと 2,000 以上のラーニングセッション • 場所： ラスベガス ・Caesars Forum ・Mandalay Bay ・MGM Grand ・Venetian ・Wynn ※ 数値に関しては 12/4 Japan Wrap-up セッションで公開された情報です。今後更新される可能性があります。
11. ラスベガス 京都
12. CEO Matt Garman のキーノート
13. なぜできないのか？
14. インフラレイヤーのアップデート • NVIDIA P6e-GB300 • AWS AI Factories • Amazon EC2 Trn3 Ultraservers • AWS Trainium 4 基盤モデルのアップデート • Amazon Nova 2 ・Amazon Nova 2 Lite ・Amazon Nova 2 Pro ・Amazon Nova 2 Sonic ・Amazon Nova 2 Omni ・Amazon Nova Forge AgentCore のアップデート • Policy in Amazon Bedrock AgentCore • AgentCore Evaluations • Kiro Autonomous Agent • AWS Security Agent • AWS DevOps Agent その他のアップデート 1. X8i Instances 2. X8aedz Instances 3. C8a Instances 4. C8ine Instances 5. M8azn Instances 6. EC2 M3 Ultra Mac Instances 7. EC2 M4 Max Mac Instances 8. Lambda durable functions 9. S3 max object size now 50TB 10. S3 Batch Operations 10x faster 11. Intelligent-Tiering for S3 Tables 12. Automatic replication for S3 Tables 13. S3 Access Points for FSx for NetApp ONTAP 14. S3 Vectors 15. Amazon OpenSearch Service Build vector indexes up to 10x faster at one-fourth the cost 16. Amazon EMR Serverless now with no storage provisioning required 17. GuardDuty Extended Threat Detection for ECS 18. GuardDuty Extended Threat Detection for EC2 19. Amazon Security Hub 20. Unified Data Store in CloudWatch 21. More storage! Amazon RDS for SQL Server 22. More storage! Amazon RDS for Oracle 23. Optimize CPUs for RDS for SQL Server 24. RDS for SQL Server Developer Edition 25. Database Savings Plans 新サービスの発表（サマリー）
15. 生成 AI エージェントが真の価値を生むために必要な要素 生成 AI が本番環境で成功を得ているケースはまだまだ少ない 以下の 4 つのレイヤーが揃ってはじめて AI エージェントが スケーラブルでセキュアで安定したサービスを提供できる AI インフラ 推論 プラットフォーム エージェント あなたのデータ
16. AWS AI Factories 自社のデータセンターに 専用の AWS AI インフラを導入 「より高速・より省電力」 「お客様DC内にAIインフラを持ち込む」 Amazon EC2 Trn3 Ultraservers インフラレイヤーのアップデート NVIDIA P6e-GB300 AWS Trainium 4 Graviton 5
17. Amazon Nova 2 ・Amazon Nova 2 Lite ・Amazon Nova 2 Pro ・Amazon Nova 2 Sonic ・Amazon Nova 2 Omni Amazon Nova Forge Amazon Bedrock さまざまなモデルカタログ 推論プラットフォームのアップデート
18. Amazon Bedrock さまざまなモデルカタログ 推論プラットフォームのアップデート
20. 1. Policy in Amazon Bedrock AgentCore 2. AgentCore Evaluations 3. Kiro Autonomous Agent 4. AWS Security Agent 5. AWS DevOps Agent AgentCore のアップデート
21. ゲスト登壇
22. ゲスト登壇
23. アップデートラッシュ（10 分間で 25 のアップデートを発表）
24. 1. X8i Instances 2. X8aedz Instances 3. C8a Instances 4. C8ine Instances 5. M8azn Instances 6. EC2 M3 Ultra Mac Instances 7. EC2 M4 Max Mac Instances 8. Lambda durable functions 9. S3 max object size now 50TB 10. S3 Batch Operations 10x faster 11. Intelligent-Tiering for S3 Tables 12. Automatic replication for S3 Tables 13. S3 Access Points for FSx for NetApp ONTAP 14. S3 Vectors 15. Amazon OpenSearch Service Build vector indexes up to 10x faster at one-fourth the cost 16. Amazon EMR Serverless now with no storage provisioning required 17. GuardDuty Extended Threat Detection for ECS 18. GuardDuty Extended Threat Detection for EC2 19. Amazon Security Hub 20. Unified Data Store in CloudWatch 21. More storage! Amazon RDS for SQL Server 22. More storage! Amazon RDS for Oracle 23. Optimize CPUs for RDS for SQL Server 24. RDS for SQL Server Developer Edition 25. Database Savings Plans アップデートラッシュ（10 分間で 25 のアップデートを発表）
25. • キーワードは「Why not?」 • インフラ・モデル・エージェントの レイヤーがフルスタックで進化 • 制約前提ではなく、条件設計からスタートする時代へ まとめ
26. re:Invent で学んだ Kiro の効率的な使い方
27. re:Invent で学んだ Kiro の効率的な使い方（ブログ） • セッション (DVT402-R) で学んだ効果的なステアリングファイルの書き方 • アヒルを生成する • Kiro のクレジットの確認方法と、消費量の目安まとめ
28. Kiro のクレジットの確認方法と、消費量の目安まとめ • Kiro はクレジットで動作する • https://app.kiro.dev/ でも、詳細を確認可能 ↓ クリックすると詳細を確認可 フリー版は 50 クレジット/月 利用可
29. Kiro のクレジットの確認方法と、消費量の目安まとめ • タスクの複雑さに応じて、クレジットの消費量が変わる 以下のようなプロセスを止めるだけの処理でも調査が必要だったり すると、0.13 クレジットを消費
30. Kiro のクレジットの確認方法と、消費量の目安まとめ • Auto モード:モデル固定 = 1:1.3 • kiro-cli（旧: Amazon Q CLI）の終了コマンド /quit を quit と入力した場合、 Auto モードの場合：0.07 クレジットを消費 固定の場合： 0.09 クレジットを消費
31. アヒルを生成する • /dev/quest という学習体験型のスタンプラリー のコンテンツの一つ • 「Quack the Code」 • バックエンドは問題ないが、フロントエンドが 壊れており、Kiro を用いた修正が必要
32. アヒルを生成する • ステアリングファイルに以下を記載 - ユーザーとのやりとりは全て日本語で行う - すべてのAPI関数はアヒルテーマの名前を使用 (quackFetch, waddle など) - プロンプトには必ず 'duck' を含める - エラーメッセージは励ましの言葉でアヒルテーマにする - API呼び出しにはasync/awaitを使用 • Spec ファイルに以下を記載 私の以下の Spec から、アヒルジェネレータを実装してください。 Spec ファイルの名前は、`duck-generator-feature.md` でお願いします。 - 基本的には、既に作成されているコードを修正する形で実装する - なければ、追加実装したいもの -- アヒルの説明を入力するフィールド -- "アヒルを生成" ボタン -- ローディング状態 ("あなたのアヒルを孵化中...") -- 生成されたアヒル画像の表示 -- "もう一度生成" ボタン -- アヒルのダジャレでエラーハンドリング
33. アヒルを生成する • ステアリングファイルに以下を記載 - ユーザーとのやりとりは全て日本語で行う - すべてのAPI関数はアヒルテーマの名前を使用 (quackFetch, waddle など) - プロンプトには必ず 'duck' を含める - エラーメッセージは励ましの言葉でアヒルテーマにする - API呼び出しにはasync/awaitを使用 • Spec ファイルに以下を記載 私の以下の Spec から、アヒルジェネレータを実装してください。 Spec ファイルの名前は、`duck-generator-feature.md` でお願いします。 - 基本的には、既に作成されているコードを修正する形で実装する - なければ、追加実装したいもの -- アヒルの説明を入力するフィールド -- "アヒルを生成" ボタン -- ローディング状態 ("あなたのアヒルを孵化中...") -- 生成されたアヒル画像の表示 -- "もう一度生成" ボタン -- アヒルのダジャレでエラーハンドリング
34. セッション (DVT402-R) で学んだ効果的なステアリングファイル の書き方 • Kiro で Lode Runner 的なレトロゲームを 作りました。 • ステアリングファイルの効率的な 使い方をまとめています。
36. まとめ • Kiro Free は月 50 クレジット • クレジットの使用状況は、右下をクリックするか app.kiro.dev から確認可能 • タスクの種類やモデルによってクレジット消費が変わる • spec モードを使うときはクレジットに注意 • クレジット消費を抑えて効率的に開発するには、生成 AI に明確な指示を出す必要あり
37. reCap イベントやります！
38. 大阪でも reCap イベントやります！
39. 初心者支部（関西）を企画中です！ イベント準備進めています