Author: 稲田大陸

先日、開発者コミュニティが互いに発見し、つながり、よりよいものを作るための場として Kiro コミュニティハブと Kiro Labs をローンチしました。すでにギャラリーにプロジェクトを投稿したり、これから開催するイベントをシェアしたりする動きが始まっています。今日はそこからもう一歩踏み込みます。Kiro Ambassadors は、フィードバックを寄せ、コンテンツを発信し、他のビルダーを支えてくれる、最もアクティブな開発者のみなさんとの関係を公式なプログラムにしたものです。すでに Kiro を前に進めてくれていて、これからの方向性にも直接関わりたいと考えている開発者のための仕組みです。Kiro を実際のワークフローの一部として使っている開発者の影響力とインパクトを、さらに広げていきたいと考えています。

Kiro コミュニティは、日々新たなものを生み出し続けています。境界を押し広げるハッカソンプロジェクトから、カスタムフック、創造的なエージェントワークフロー、そして SNS や Discord で共有される MCP インテグレーションまで、皆さんは私たちの想像を超える場所へ Kiro を連れて行ってくれました。Amazon 社内でも同じ現象が起きています。多様なバックグラウンドを持つビルダーたちが、私たちの予想を超える形で Kiro を最大限に活用するワークフロー、インターフェイス、ツールをカスタマイズしています。そして今、私たちはこれらすべてにふさわしい拠点を用意しました。

コンプライアンス管理は、時に圧倒的な負担に感じることがあります。多くのエンジニアリングチームにとって、継続的に大きな注意を払い続ける必要がある業務です。チームは年間サイクルごとに 40 時間以上をかけてエビデンスを収集し、クラウドプロバイダーのコンソールを操作し、監査期限が迫る中でスプレッドシートを作成しています。戦略的ポートフォリオ管理のリーダーとして世界中で 3,000 社以上の顧客にサービスを提供する Planview も、同じ課題に直面していました。マルチサービスの AWS インフラストラクチャ全体で SOC 2 コンプライアンスを維持するために、顧客向けの機能開発に充てるべきエンジニアリング時間が消費されていたのです。ここでは、Planview が Kiro CLI を使ってコンプライアンスワークフローをどのように変革し、コンプライアンスサイクルあたり 40 時間以上を削減したかをご紹介します。

ターミナルで作業する開発者にとって、ワークフローに合ったツールが必要です。その逆ではありません。だからこそ私たちは Kiro CLI を開発しました。Kiro CLI は、そのまま使えるエージェント型ターミナルで、高品質なコードをより速くリリースできます。ローンチ以来、皆さんから素晴らしい反響をいただきました。気に入った点、改善が必要な点、そして足りない機能について教えていただきました。私たちはその声に耳を傾け、本日、皆さんからリクエストの多かった 3 つの大きな機能をリリースしました。

学生は、私たちが暮らす世界を形作る未来の意思決定者です。この信念が、本日発表するすべての根幹にあります。まだ学び、実験し、何を作りたいかを模索している段階のみなさんに、本格的なツールを届けたいと考えています。本日より、Kiro Students プランを開始します。対象の大学生は、月 1,000 クレジット付きの Kiro を 1 年間無料でご利用いただけます。クレジットカード不要。トライアル期間の制限もありません。

AAAI 2026 のパネルディスカッションで、Microsoft、Mistral、シンガポール国立大学、LinkedIn、AWS の研究者と実務者が、コーディングエージェントを本番環境に投入する際の現実的な課題について議論しました。研究は能力の最適化に注力する一方、本番環境では信頼性、コスト、レイテンシー、信頼、組織への適合性を同時に最適化する必要があり、そのギャップはアーキテクチャ設計、スケーラブルな強化学習環境の構築、評価ベンチマークの現実との乖離、そして人間とエージェント間の信頼構築という複数のレベルで現れます。パネルの結論は、AI エージェントの成功にはモデルの性能向上だけでなく、監査可能性や説明可能性を備えた信頼の仕組みづくりが不可欠であり、人間の役割はコードを書くことから、判断し、委任し、曖昧さを解消することへと移行しているというものでした。

本記事は、三菱電機グループの社内 AWS ユーザーグループ「MAWS（Mitsubishi AWS User Group）」シリーズの第 3 弾です。第 1 弾では一人のエンジニアの小さな行動から 300 人を超えるコミュニティへと成長した誕生ストーリーを、第 2 弾では実務への展開や経営層との対話、次世代への継承といった MAWS の進化をお伝えしました。2026 年 3 月 6 日、755 名に成長した MAWS のリーダーたちが AWS Tokyo Executive Briefing Center に集まり、AWS VP / Chief Evangelist の Jeff Barr とのセッションが実現しました。Jeff の 23 年間の AWS での経験をもとに、AI 時代における開発組織の変化、生産性のパラダイムシフト、そして人材育成の課題について議論が交わされました。本記事では、セッションで共有されたインサイトと、MAWS メンバーとの対話から見えてきた AI 時代の組織変革の姿をお伝えします。

エージェントが 1 つの関数を見つけるために何千行も読み込み、わずかなフォーマットの違いのせいで更新に失敗することは AI コーディングアシスタントを使っているすべての開発者が経験したことがあるでしょう。現在のアプローチはファイル全体を読み込み、完全一致の文字列マッチングを行いますが、トークンを大量に消費し、簡単に壊れてしまいます。私たちはより良いものを構築しました。

2026 年 1 月、三菱電機株式会社 電力システム製作所 電力 ICT センターで、 3 日間にわたる「AI-DLC Unicorn Gym」が開催されました。 AI 駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）を組織的に体験する Unicorn Gym に、 33 名のエンジニアが参加。本記事では、運営を担当した電力 ICT センターの中村様が聞き手となり、実際に参加した増成様、相原様、小森様に体験を語っていただきました。

Kiro の Specs に 2 つの新しいタイプが追加されました。既存アプリやブラウンフィールドプロジェクトで技術アーキテクチャがすでに決まっている場合に設計ドキュメントから始められる「デザインファーストワークフロー」と、現在の振る舞い・期待される振る舞い・変更されない振る舞いの 3 セクションで構造化し、プロパティベーステストでリグレッションを防ぎながら外科的にバグを修正できる「バグ修正 Spec」です。従来の要件ファーストに加え、開発者の思考の出発点に合わせた柔軟なワークフローが選択できるようになりました。