Kiroをチームで運用してわかった、AI codingを地に足つけて回すコツ

AIAgent勉強会｜AIコーディングの再現性を上げる工夫や開発効率を高めるツール選定
https://almondo.connpass.com/event/374129/

※ 当日は体調不良につき登壇を欠席しており、イベント主催者に発表内容をご紹介いただきました。ご紹介いただきやすいようスライドの一部修正もしていただきました。

Transcript

1. 2025/11/18 AIAgent勉強会｜AIコーディングの再現性を上げる工夫や開発効率を高めるツール選定 Kiroをチームで運用してわかった、 AI codingを地に足つけて回すコツ @rinchsan
2. 目次 5段階のAI活用レベル 1 Spec駆動開発の重要性 2 KiroでSpec駆動開発 3
3. VP of Technology @SODA inc. ◦ 2020年10月に入社 ◦ Webエンジニア → VPoE → CTO → VPoT ⇧⇧⇧ Backend Engineer @CyberAgent ◦ 2019年新卒入社 バックエンドエンジニア ◦ Go / AWSでサービス開発 Masaya Hayashi - @rinchsan @rinchsan
4. SNKRDUNK とは 「SNKRDUNK （スニーカーダンク）」は、スニーカーやアパレルを中⼼とするファッショ ン領域やトレーディングカード‧フィギュアなどを中⼼に、個⼈間での売買を簡単に⾏える 国内最⼤級のファッション‧コレクティブルマーケットプレイスです。 サービス開始：2018年7⽉ 利⽤料：無料 ※取引が成⽴すると、⼿数料および配送料がかかります 対応OS：Android、iOS ※Webブラウザからも利⽤可能 スニーカーダンク 取扱商品 フットウェア スニーカー、シューズ、パンプスなど トレカ‧ホビー トレカ、フィギュア、ゲームなど アパレル Tシャツ、アウター、キャップなど ファッション⼩物 時計、バッグ、アクセサリーなど 取引の過程で、運営がすべての商品を確認し、正規品を保証する「真贋鑑定」をおこなって おり、お客さまに安⼼‧安全な取引環境を提供しています。
5. SNKRDUNK の特徴 取引の過程で運営が全ての商品を確認 出品者から届いた商品に問題がないことが確認でき た時点で、出品者には売上⾦が振り込まれます。 万が⼀、購⼊者から返品希望があった場合にも、運 営と購⼊者でやり取りを⾏うため、出品者での対応 は必要ありません。 スニーカーダンク スニダンの安⼼‧安全な取引システム すべての取引が匿名配送 ユーザー同⼠のやりとりゼロ
6. 目次 5段階のAI活用レベル 1 Spec駆動開発の重要性 2 KiroでSpec駆動開発 3
7. 5段階のAI活用レベル 1
8. 自動運転のレベル分け
9. “自動運転のレベル分け” とのアナロジー “AIにどこまで任せるか” とのアナロジーを考えられそう 引用：https://www.mlit.go.jp/common/001226541.pdf
10. 業務の完全自動運転
11. “LayerX社による業務の自動運転レベル” とのアナロジー “AIにどこまで任せるか” とのアナロジーを考えられそう 引用：https://speakerdeck.com/yuya4/layerx-ai-deim2025?slide=31
12. 生成AIの活用レベル
13. DeNA社のDARS（DeNA AI Readiness Score） 高いレベルでは組織に対する影響を重視 引用：https://dena.com/jp/news/5279/
14. 生成AIの活用レベル(仮)
15. 5段階の生成AI活用レベル(仮)をつくってみる 自動運転と同じく、レベル3からAI主導に レベル5 レベル4 レベル3 レベル2 レベル1 要望発見も含めてAIがすべての開発を実施？（完全自動開発） 要望→要件→設計→実装→…をすべてAIに任せる（特定条件下における完全自動開発） 要望→要件、要件→設計、設計→実装、などをAIに任せる（条件付自動開発） テストコード実装など部分的な開発をAIに任せる（特定条件下での自動開発機能） Tab補完などで部分的に開発の支援を受ける（開発支援）
16. AIレベルのマッピング
17. SODAの中のエンジニアを肌感でマッピングしてみる（数ヶ月前） 半数の人がまだレベル2に留まっているのではないか？ レベル5 レベル4 レベル3 レベル2 レベル1 要望発見も含めてAIがすべての開発を実施？（完全自動開発） 要望→要件→設計→実装→…をすべてAIに任せる（特定条件下における完全自動開発） 要望→要件、要件→設計、設計→実装、などをAIに任せる（条件付自動開発） テストコード実装など部分的な開発をAIに任せる（特定条件下での自動開発機能） Tab補完などで部分的に開発の支援を受ける（開発支援） 󰞵󰠁 󰞵󰳕󰠁󰳕󰠁󰞵 󰠁 󰞵
18. AIレベル3の人を増やしたい
19. 目次 5段階のAI活用レベル 1 Spec駆動開発の重要性 2 KiroでSpec駆動開発 3
20. Spec駆動開発の重要性 2
21. 凄腕AI使いの共通点
22. 自然とSpec駆動開発を実践している AI活用で大きく生産性が向上しているエンジニアの共通点 PRD 「システム設計 　してください」 Design Doc 「タスク分解 　してください」 Task List 「タスクBを実装　 してください」 PR 「タスクAを実装　 してください」 PR 「タスクCを実装　 してください」 PR ※ 「この手法名前あったんだ」と思った人も多そう
23. 5段階の生成AI活用レベル(仮) レベル3がまさにSpec駆動開発 レベル5 レベル4 レベル3 レベル2 レベル1 要望発見も含めてAIがすべての開発を実施？（完全自動開発） 要望→要件→設計→実装→…をすべてAIに任せる（特定条件下における完全自動開発） 要望→要件、要件→設計、設計→実装、などをAIに任せる（条件付自動開発） テストコード実装など部分的な開発をAIに任せる（特定条件下での自動開発機能） Tab補完などで部分的に開発の支援を受ける（開発支援）
24. 目次 5段階のAI活用レベル 1 Spec駆動開発の重要性 2 KiroでSpec駆動開発 3
25. KiroでSpec駆動開発 3
26. Spec駆動開発をネイティブでサポートするAWS製エディタ このようなツールを組織全体に導入することで、レベル3をさらに増やせる？ 意識せずともSpec駆動開発を実践できるツール
27. Waitlistに登録して待つ期間が終了し、誰でもダウンロードできるように kiro.dev/downloads/ からダウンロードできます
28. 使ってみての課題
29. 使ってみての課題 AIは要件や設計を 等分した粒度で分けがち バリデーションやリトライ処理が 漏れがち AIはパフォーマンスや監視など 非機能要件がだいすき 余計な要件を追加してくる 1 AIはスニダンのドメイン知識はないので 当たり前のことが抜けがち 2 コード例が既存のコード規約や慣習を 踏襲していない 3 AIは実行コストが高すぎる 動作確認とか負荷試験とかだいすき 余分なタスクを作ってくる 4 AIは一般的に良いとされているコードが だいすき タスクの粒度が不適切 5 これは1つのPRで 実装するには 大きすぎるんだよな〜 これとこれは同じPR内で 実装したいんだよな〜
30. Steering整備による課題解決
31. Steeringを整備する 公式ドキュメント：kiro.dev/docs/steering/
32. 整備すべきSteering例 例えば、テスト関連のルールは testing-standards.md へ ref: https://kiro.dev/docs/steering/
33. 整備すべきSteering例 例えば、テスト関連のルールは testing-standards.md へ ref: https://kiro.dev/docs/steering/
34. 整備すべきSteering例 他にも例えば、コードの規約や慣習は code-conventions.md へ ref: https://kiro.dev/docs/steering/
35. 今回の課題に対するSteering整備
36. Requirements: 余計な要件を追加してくる 要件定義のガイドラインを作成してそれに沿った内容を生成させることで解決
37. Requirements: バリデーションやリトライ処理が漏れがち チェックリストを作成しAIが自律的にFBサイクルを回せるようにして解決
38. Design: コード例が既存コードの規約や慣習を踏襲していない 既存のコードをうまく参照できるガイドラインで解決
39. Task list: 余分なタスクを作ってくる & タスクの粒度が不適切 タスク粒度やテンプレートなどのガイドライン整備で解決
40. SODAの中のエンジニアを肌感でマッピングしてみる（現在） Kiroから学び、半数以上をレベル3に押し上げることができた！（多分！） レベル5 レベル4 レベル3 レベル2 レベル1 要望発見も含めてAIがすべての開発を実施？（完全自動開発） 要望→要件→設計→実装→…をすべてAIに任せる（特定条件下における完全自動開発） 要望→要件、要件→設計、設計→実装、などをAIに任せる（条件付自動開発） テストコード実装など部分的な開発をAIに任せる（特定条件下での自動開発機能） Tab補完などで部分的に開発の支援を受ける（開発支援） 󰞵󰳕󰠁󰳕󰞵󰠁󰳕 󰞵󰠁 󰞵
41. その他の課題
42. Claude Codeでもいいです() Spec駆動開発はAIツールにとらわれない再現性の高い開発手法 実際にClaude Codeで Spec駆動開発できる スラッシュコマンドも 運用されてたりします 特にDesignとTask list生成およびTask実行はClaude Codeのほうが・・？
43. まとめ
44. 自然とSpec駆動開発を実践している AI活用で大きく生産性が向上しているエンジニアの共通点 PRD 「システム設計 　してください」 Design Doc 「タスク分解 　してください」 Task List 「タスクBを実装　 してください」 PR 「タスクAを実装　 してください」 PR 「タスクCを実装　 してください」 PR ※ 「この手法名前あったんだ」と思った人も多いはず
45. 5段階の生成AI活用レベル(仮) レベル3がまさにSpec駆動開発 レベル5 レベル4 レベル3 レベル2 レベル1 要望発見も含めてAIがすべての開発を実施？（完全自動開発） 要望→要件→設計→実装→…をすべてAIに任せる（特定条件下における完全自動開発） 要望→要件、要件→設計、設計→実装、などをAIに任せる（条件付自動開発） テストコード実装など部分的な開発をAIに任せる（特定条件下での自動開発機能） Tab補完などで部分的に開発の支援を受ける（開発支援）
46. SODAの中のエンジニアを肌感でマッピングしてみる（近い将来） Kiroによって100%のエンジニアがレベル3に！（妄想） レベル5 レベル4 レベル3 レベル2 レベル1 要望発見も含めてAIがすべての開発を実施？（完全自動開発） 要望→要件→設計→実装→…をすべてAIに任せる（特定条件下における完全自動開発） 要望→要件、要件→設計、設計→実装、などをAIに任せる（条件付自動開発） テストコード実装など部分的な開発をAIに任せる（特定条件下での自動開発機能） Tab補完などで部分的に開発の支援を受ける（開発支援） 󰞵󰳕󰠁󰳕󰞵󰠁󰳕󰞵 󰠁󰞵
47. 2025/11/18 AIAgent勉強会｜AIコーディングの再現性を上げる工夫や開発効率を高めるツール選定 Kiroをチームで運用してわかった、 AI codingを地に足つけて回すコツ @rinchsan