Amazon Web Services ブログ
Category: Kiro
AWS Weekly Roundup: イスタンブールの AWS ローカルゾーン、オープンソースの ExtendDB、Kiro Web など (2026 年 5 月 25 日)
スタートアップとの仕事には、本当に刺激的な何かがあります。私は 2 年以上にわたって、このような仕事に精力的に […]
AI ツールで実現する継続収益ビジネス 〜開発力を資産に変える〜 – AWS Local Executive Roadshow 名古屋編(#4/8)開催レポート
こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です […]
3 か月で開発スピード 3 倍を達成:キヤノン IT ソリューションズ様が実践した AI Coding Agent 導入・普及の仕組みづくり
本記事では、キヤノン IT ソリューションズ株式会社様が 、Amazon Q Developer を開発現場に導入し、3 か月間効果検証を実施した取り組みをご紹介します。コード生成やレビュー支援による効率化、現場での活用事例、そして検証から得られた知見について詳しく解説します。
「人がいない」を、AIが埋める ── 養鶏・防災・建設・化学の中堅・中小企業4社が示すDX最前線
少子高齢化、人口減少、労働力不足、地方における過疎化と地域経済の空洞化、医療・介護リソースの構造的逼迫、そして […]
AI ツールで実現する継続収益ビジネス 〜開発力を資産に変える〜 – AWS Local Executive Roadshow 大阪編(#2/8)開催レポート
こんにちは。Amazon Web Services Japan のソリューションアーキテクト、田中 里絵 です […]
3人月の開発を2日間で ─ 日立グループ初の AI-DLC 実践で得たリアルな手応え
株式会社日立産業制御ソリューションズ様が、11社合同「AI-DLC Unicorn Gym」に参加し、Kiroを活用したAI駆動開発ライフサイクル(AI-DLC)で従来3人月(約530時間)規模のIT資産・セキュリティデータ統合基盤を、わずか2日間(約70時間)で構築した実践事例をご紹介します。要件定義から設計・実装・デプロイまでの全工程をAI主導で進めた手応えと、エンジニアに求められる役割の変化について、現場のエンジニアによる寄稿でお届けします。
AWS MCP Server の一般提供を開始
私はこれまで長きにわたって AI エージェントと MCP ツールを利用して構築してきましたが、常に 1 つの疑 […]
Build with Kiro: コミュニティハブと Kiro Labs のご紹介
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。
Kiro Agent で SAP Clean Core ジャーニーを加速する
Kiro エージェントは、SAP Clean Core 戦略へのアプローチを変革します。Clean Core ジャーニーは通常、カスタムコードのアセスメント、違反の修正、そして今後の Clean Core 方式での運用という3つのフェーズで展開されますが、Kiro エージェントはそのすべてを加速できます。GitHub でリリースされたこれらのオープンソースエージェントは、ABAP コード違反の分類を自動化し、詳細な修正ガイダンスを提供します。数千の ABAP オブジェクトを手動でレビューする代わりに、数週間かかっていた包括的なアセスメントを数時間で完了できるようになります。
Amazon Q Developer のサポート終了に関するお知らせ
私たちが Amazon Q Developer を立ち上げたときの目標は、AI による支援を開発者の作業の流れに直接組み込むことでした。お客様は VS Code、JetBrains、Eclipse、Visual Studio にわたって Q Developer を導入し、コード生成やデバッグ、チャットベースのガイダンスに活用してきました。Q Developer は、AI が日々の開発サイクルに欠かせない存在であることを証明しました。
この 1 年で私たちが学んだのは、もっともインパクトのある AI 開発者体験はコード生成や補完にとどまらないということです。開発者には、プロジェクト全体 —— アーキテクチャ、要件、テスト、そしてコードの背後にある意図 —— を理解する AI が必要です。そのためには、専用に設計された環境が必要になります。それこそが、私たちが Kiro を構築した理由です。






