はじめに
本記事は、2026年3月13日(金)に開催された「JAWS-UG朝会 #79」で発表した
「猫でもわかるKiro CLI(仕様駆動開発への道編)」
の紹介記事です。
記事内容について
本記事では、筆者が約8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仕様駆動開発と今検証中のAI駆動開発について中心に紹介します。またKiro CLI利用前提でのAWS初学者育成結果も含まれます。
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第二弾になります。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) ← 本記事 |
発表内容
約8か月Q CLI、Kiro CLIでのCDK開発における自分なりの仕様駆動開発のコツをまとめています。また現在検証中のAI駆動開発(AI-DLC:aidlc-workflows)についても書いています。
また、去年までは1人でKiro CLIを使ってCDK開発を実施してきましたが、2026年1月頭から3月央までAWS初学者(オンプレミス開発経験あり)の育成をKiro CLIありきで実施した内容も含めました。Kiro CLIを活用することによってオンプレミス要員を短期間でAWS要員にスキルチェンジすることもできました(色々と条件に恵まれた結果です)。
発表資料
発表資料抜粋
私のQ CLI、Kiro CLI使用履歴
最初はVibeコーディングから始めて2026年3月時点ではAI駆動開発(AI-DLC)を検証中です。
AI Agentコーディング時のレビュー
AI Agentが書いたソースコードに対するレビューについて同僚の発表資料内容にとても考えさせられました。そしてすごく納得がいきなやみもかなり解消できました。ぜひ読んで頂けると幸いです。
私の仕様駆動開発について考え
AWS HERO吉田さんを勝手に師匠と思っています。
計画書が大事
AI Agentが行うことを事前に可視化して仕様の粒度、深度を確認することで意図した通りのコード修正を行えるようになってきました。品質は上流工程で作り込むのが基本と考えます。
AI-DLC 3フェーズ、14ステージ
AI-DLCでは以下の３つのフェーズに常時実行、条件付き実行の合計14ステージがあり、AIが必要なステージだけ選んで実行します。
- Inception(何を・なぜ)：要件分析、リスク評価
- Construction(どう作るか)：アーキテクチャ提案、コード生成
- Operations(どう届けるか)：デプロイ、管理
AWS初学者さんへの育成事例
2026年1月頭～3月央まで社外SI案件のために参画して頂いたAWS初学者さんですが、Kiro CLIのおかげで早期に貴重な戦力へと育ってくれました。
おわりに
Q CLI、Kiro CLIを本格的に業務に取り入れて約8か月。
AI-DLCのテンプレートを調べているとそこに実装されている開発時の貴重なノウハウに驚かされてばかりです。1年前はこんな未来が来ることどころかAI Agentの存在すら知りませんでした。AIを使った開発プロセス進化にただただ驚いています。
本記事が、Kiro CLIを使っての仕様駆動開発、AI駆動開発の参考になれば幸いです。