Category: Artificial Intelligence

先週、Kiro Crew をフルタイムで開発している私たち3人は、7日間で 1,000 件の pull request をマージしました。1日あたり 120 件を超え、そのすべてが CI とレビューを通っています。Kiro Crew は、このフルタイムのエンジニア3人を中心に、500 人近い熱心なコミュニティコントリビューターとともに開発されています。

この数字を狙っていたわけではありません。並行して開発を進めるやり方が次々に限界にぶつかり、それを越えるたびに少しずつ到達した結果です。ボトルネックにぶつかるたびに、1人がより多くのセッションを回せる新しい進め方が生まれました。振り返ると、その変化は5つの段階に整理できます。最新の段階が、私たちが Crew Mode と呼んでいるものです。コーディングエージェントを使っているなら、あなたもこの梯子のどこかにいます。そして今いる段階が、次に壊れるものを教えてくれます。

今月は「エージェントに現場を任せるとき、境界線をどこに引くか」をピックアップトピックとしてお届けしつつ、8 月に公開された製造業向けのブログとサービスアップデートをご紹介します。

エンタープライズ ERP の例外対応は、SAP のスリーウェイマッチや RPA、従来型 ML でも解決しきれず、手作業に依存してきました。本稿では、Amazon Bedrock AgentCore と Strands を基盤に、ナレッジベースの SOP を実行時に解釈して SAP／非 SAP システム横断で例外を自律解決する「エージェント型 SOP」フレームワークを紹介します。EventBridge・Lambda・DynamoDB・Bedrock Knowledge Bases・SES を組み合わせ、ヒューマン・イン・ザ・ループと監査水準の証跡を備えたリファレンスアーキテクチャと技術的ベストプラクティスを解説します。あるグローバル製造業では 30 日超を要した PO 引当計上が数分に短縮されました。

はじめに 本記事は、株式会社レスター（以下、レスター）の加瀬 友基 氏による寄稿記事です。 レスターでは、各社 […]

※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿は、NTTドコモ モバイルイノベーションテック部（以下、M […]

※ この投稿はお客様に寄稿いただいた記事です。 本稿では、株式会社NTTドコモ（以下、ドコモ）モバイルイノベー […]

Claude Fable 5.1 が本日より Kiro のエンタープライズ顧客向けに利用可能になりました。長時間にわたるコンテキスト量の多いエージェントセッションにおいて、Fable 5.1 は新しい基準を打ち立てます。症状を並べるのではなくコードの根本原因まで問題を追跡し、複雑なタスクの全体を通してコンテキストと意図を保持します。

店舗業務支援 AI エージェント SMART を起点に、ファッション・アパレル業界 6 社 20 名が集まった第一回ナレッジ共有会の開催報告です。週報作成 15 分が 0 分に、IT 未経験の店舗出身メンバーが 2 週間で Web アプリ開発、ベテランの経験に依存していた在庫消化業務のエージェント化——SMART の合同ブートキャンプから活動を始めた 3 社が、実際に手を動かし、現場との対話を重ねて得た実践ナレッジを発表しました。作って終わりにしない AI エージェント開発のヒントが詰まった当日の模様をレポートします。

技術的負債への従来のアプローチは、開発者の時間を保守に割り当てて機能提供を遅らせるか、負債が複利で膨らむのを放置するかの二択を強います。対話型の AI コーディングアシスタントは個々のタスクを速くしてくれますが、それでもすべてのステップで開発者がループの中にいる必要があります。私たちが欲しかったのは第三の選択肢、つまり issue を読むところからプルリクエストを開くところまで保守タスクを一気通貫で引き受け、エンジニアは判断が最も価値を持つコードレビューでだけ関わる、という形です。それが Web の Kiro の autonomy モードです。保守を含む幅広いタスクをこなせるエージェンティックなソフトウェアエンジニアリングツールで、エンジニアはより価値の高い仕事に集中できます。実際にどうなったかというと、2 か月のあいだに Kiro は私たちのリポジトリ群で 87 件のオープン issue に対応するプルリクエストを提出しました。これは、それまでの 22 か月（約 2 年）でチームが対応してきた量に迫る数です。本記事では、どのようにセットアップしたか、2 つのケーススタディの詳細、そして自分のリポジトリで Kiro を自律的に使う方法を紹介します

Kiro の IDE、CLI、Web のすべてで、GPT‑5.6 Sol、Terra、Luna が 100 万トークンのコンテキストウィンドウに対応します。これにより、コードベース全体、長文ドキュメント、長く続いたマルチターンのエージェント履歴を、チャンク分割や要約を挟まず、細部を失わないまま 1 回のリクエストで処理できるようになります。