最近リリースされたKiroというAIエディタがちょっと面白いので、簡単な紹介と個人的感想を書いていきます。
一言でいうと、「コードを書く前の、考えるフェーズをより強化してくれるエディタ」です。
https://kiro.dev/blog/introducing-kiro/
💡 何故Kiroなのか？
AIエージェントに何度かプロンプトを打ち込んで、気づけば動くアプリができてた──
そんな体験、最近増えてきましたよね。
「魔法みたい！」って感動する一方でそのアプリ、本当に運用に耐えられる設計してますか？っていう課題にぶつかることがあるかなと思います。
- プロンプトを何回も試してようやくアプリが動いた。でも、どんな設計思想・技術前提で考えてるのかよくわからない
- エージェントにガイドして構築したけど、設計の判断がどこにも残ってない
- そもそも要件が曖昧すぎて、完成物がそれを満たしているのか不明
AIを活用してプロトタイプを作るのは簡単になりました。
でも、それをプロダクション品質のアプリケーションに昇華するには、要件の明確化・設計の見直し・仕様の共有が必要不可欠です。
Kiroは、そんな「AIと作ったけど、よく見ると仕様も設計も曖昧…」みたいな状況にピッタリかなと思います。
ただのAIチャットやコード補完ではなく、仕様整理 → 設計 → 実装 → プロダクション展開
までのプロセスをAIと一緒に整理しながら進められる、AIネイティブな統合開発環境（IDE）です。
💡 Kiroのコンセプト：「書く」より前の“考える”をAIでブースト
Kiroは、「コード書く前の、悩んでる時間」ことを大切にしていると感じました。
たとえば、
- 「この設計、どっちの構成がいいかな？」
- 「最近はどういった技術があるのかな？」
- 「その技術は流行ってそうだけど、メリット・デメリットは？」
- 「仕様に抜け漏れない？」
- 「この変更、他の機能に影響あるかな？」
みたいなことを自然にエディタ上でAIと一緒に考えられる。
それがKiroの最大の特徴です。
🛠️ Kiroならではの機能
■ Specs が秀逸
Kiroの真骨頂はなんといっても 「Specs（仕様）」 機能。
これが便利で、「何を作るか・なぜ作るか？」をちゃんと残しながら、AIと一緒に開発を進められます。（インセプションデッキ的に）
普通、AIと何か作るときって「どんな前提で作ったか」が忘れ去られがちかと思うのですが
KiroのSpecsは、その前提・要件・制約・設計指針みたいなものを専用の構造で整理しておけるんです。
例えば
- 機能の説明（Description）
- 対象ユーザー（Target Users）
- 要件（Requirements）
- 想定されるユースケース（Use Cases）
- データ構造やAPI設計（Schema / Endpoints）
などを1つの仕様テンプレートとしてまとめられて、AIがそれをベースにコード提案や設計議論をしてくれます
実際に使ってみると、設計フェーズでのAI活用の精度と説得力が段違いです。
■ Kiroには“再現性”がある？
これまで自分は、Claude Codeをベースにインセプションデッキを自動生成したり、アーキテクチャ図をAIに描かせたりといった取り組みをやってきました。
その精度を上げるために、CLAUDE.md に独自ルールをどんどん追加して、プロンプトも調整して……
いわば、「俺の考えた最強AI開発環境」を必死に築いていたわけです。
例：claude codeを用いたAI駆動開発
でもそのやり方、正直なところ──
再現が難しい。人に引き継ぐのも大変。組織には根づかせるのが大変かも。
で、Kiroです。
Kiroは最初から 設計・要件整理・議論・仕様化 のプロセスが組み込まれていて、
「属人化せずに再現できる」ことを前提とした環境になっています。
- Specs で要件を構造化
- Context Blocks で議論を分解
- 設計→実装→運用の流れをAIがナビゲートしてくれる
つまり、「自分がやってたことがKiroには最初からあるじゃん……！」 ってなりました
これなら、チームでも回るし、スケールもできそう。
「技術的に賢い」だけじゃなくて、「チームで運用できる形になってる」っていうのが本当に強いかなと思います。
■ Kiroが導く開発の流れ
例えば、Kiroに「AIツールであるn8nのアカウントを自動で削除する仕組みを作りたい」と相談してみます。
Kiroに「n8nのアカウントを自動で削除する仕組みを作りたい」って相談したら、いきなりコードを書くんじゃなくて、自分が考えていた技術選定にかなり近しい設計書が出てきました。しかも内容がしっかりしてる。
- 外部APIとn8nを照合して、不要アカウントを自動削除
- EventBridge + Lambda + CloudWatchでサーバーレス実装
- 誤削除対策、安全性チェック、アラートまで完備
- Terraformでインフラも全部コード化（IaC）
しかも、“仕様がOKなら、次は設計いきますね”→“設計できたら実装フェーズへ” っていう感じで、ステップを追ってガイドしてくれます。
📐 自動生成された設計と実装タスク
「仕様がOKなら、次は設計に進みますね」と言われて少し待つと、設計ドキュメントと同時に、以下のような実装タスク一覧まで自動で生成してくれました。
Start taskを実行すると自動でタスクを処理が進んでいき、
タスクが適切な単位で分かれており
何も整えなくてもここまでの精度が出ているのは、正直めちゃくちゃ便利です。
🛠️ ClaudeやCursorとの違いはここ
Kiroは、CLAUDE.mdなどのチューニングなどしなくても、最初からある程度確度高くかつ
「そもそもこの設計でいいの？」から入ってくれます。
要件をまとめて、構成図までつくって、Terraform変数や環境変数の扱い、セキュリティポリシーまで落とし込んで...
- アーキテクチャ図（Mermaid形式）
- Lambdaとn8n APIの責務分担
- エラー・認証・安全性・ログのハンドリング戦略
- CloudWatchアラームのしきい値と通知設計
- 各種テスト戦略（ユニット／E2E／負荷／セキュリティ）
がすでに整理されてる。
素晴らしいですね。
📝 まとめ：Kiroは“考える時間”をより支援してくれる
Kiroを使っていて一番感じたのは
「なぜそのコードを書くのか？」
「何を満たすべきか？」
という 思考の地盤を一緒に作ってくれる。 本当に一緒にゼロベースから考えてくれる
- 曖昧なアイデアが仕様になる
- モヤっとした設計が図になる
- 気づかなかった落とし穴がアラーム条件として提案される
ClaudeやCursorの良さもわかるけど、0→1のカオスを整理して、プロダクションまで持っていくってところでは、Kiroは一歩先に行っている感じがしました。
「AIにコードを書かせる前に、まず一緒に考えてみたい──」
そんな人には、ぜひKiroを使ってみてはいかがでしょう！