はじめに
本記事は、2026年4月15日(水)に開催された「JAWS-UG CDK支部 #25 〜AI時代のCDK、みんなどう書いてる？〜」で発表した
「猫でもわかるKiro CLI(CDKコーディング編)」
の紹介記事です。
記事内容について
本記事では、筆者が約10か月Amazon Q Developer CLI(以降 Q CLIと略す)の頃から使い続けてたどり着いた自分なりのCDKコーディングについての考え方、コーディング手法を中心に紹介します。
猫でもわかるQ CLI・Kiro CLIシリーズ一覧
本記事は猫でもわかるQ CLI三部作の続くKiro CLI第三弾になります。ご興味のある方はQ CLI三部作についても目を通していただけると幸いです。
【猫でもわかるQ CLI・Kiro CLIシリーズ一覧】
| # | タイトル |
|---|---|
| 1 | 猫でもわかるQ Developer CLI(CDK開発編)+ちょっとだけKiro |
| 2 | 猫でもわかるQ Developer CLI解体新書 |
| 3 | 猫でもわかるQ Developer CLI(できる子編) |
| 4 | 猫でもわかるKiro CLI(セキュリティ編) |
| 5 | 猫でもわかるKiro CLI(AI駆動開発への道編) |
| 6 | 猫でもわかるKiro CLI(CDKコーディング編) ← 本記事 |
Kiro CLIでCDKコーディイングの補足
CDKは通常のアプリ開発と異なり、難しいロジックが必要になることは稀です。それはCCDKがAWS上に作成するリソースをひたすら定義するためのものだからです。たまに複数同じリソースを作成する際にループを使うなどです。
またCDKソースのベースとして高品質なサンプルコードがaws-cdk-examples上に多数公開されています。そのため業務においては、これらのサンプルコードをベースに改造して使っています。2026年2月のAnthropic Opus 4.6出現前までは、既存ソースの修正は気が重たかったのですが、Opus 4.6は緻密な作業計画書さえ作ればほぼ狙い通りのソース修正をしてくれるようになりました。Sonnet 4.5とは雲泥の差に衝撃を受けたのはいい思い出です。
発表内容
なぜKiro CLIなのか
世の中Claude Codeが大流行りですが、私はKiro CLI推しです。いい意味でAWSが他のAI Agentから厳選した機能を実装して頂けているので基本的に困ることはあまりありません。それよりも --ClassicモードでLLMの思考内容を確認するのがとても勉強になると思っています。
AIになるべくコードを書かせない(CDK限定です)
誤解を恐れずに言うと、CDKの場合はサンプルコードが豊富にありますのでAI Agentに一から書かせるのは悪手だと考えています。AWSには膨大な一次情報があり、ソースコードもしかりです。実績のあるソースを活用するのが私のスタイルです。
Kiro CLIにサンプルコードの内容を詳細に理解させる
私はAWSが公開しているAI-DLCテンプレート(GitHubo公開：aidlcｰworkflows)をBrownfieldとし、Reverse Engineeringをさせて各種ドキュメント作成を行っています。これによりAI AgentがCDKソース内容を十分に理解してくれて修正時の精度がかなり向上します(自分しらべ)。
作業計画書が命
Kiro CLIが行う作業を可視化して上流工程で品質を担保するのが大事です。そんためには作業計画書が命と考えています。作業計画書作成まではKiro CLIに徹底的に調査、サンプルソースを書かせて、人間がきっちりとレビューしています。実際のコード修正時はKiro CLIに計画書の手順通り淡々と作業をさせ、余計なことを考える余地をあたえないのが現時点では私がたどり着いた方法です。詳細は発表資料の方を参照してください。
おわりに
繰り返しになりますが、私はAI AgentでのCDKコーディングは特殊だと考えます。ロジックの少ないコードをいかに短時間で高品質なものに仕上げるかを考えるとCDKならではの考え方もあると思っています。コードを書くのが楽しい人からすると邪道に見えてしまかもしれまんが。