Author: 稲田大陸

Kiro の使い方を 1 週間で一気に学ぶオンラインチャレンジ「Kiro University Challen […]

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。

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。

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。

調達・セキュリティ・ベンダーリスクの各チームが、Kiro の採用に関する意思決定を裏付ける、第三者によって独立に検証されたエビデンスを利用できるようになったことをお知らせします。Kiro は、AWS の ISO/IEC 27001:2022 認証の定義された範囲（スコープ）に含まれています。チームは Kiro を、ソースコード、システムアーキテクチャ、社内ドキュメント、その他のプロジェクトコンテキストとともに利用します。こうした情報には、知的財産や、組織のセキュリティポリシーによって管理されるデータが含まれることがあります。開発ツールを承認する前に、組織はそのツールを提供する組織が情報セキュリティリスクをどのように特定し、管理し、レビューしているのかについて、明確なエビデンスを必要とします。

新年度の始まりにあたって、私たちは、より多くの学生が本格的なツールを手にしてキャンパスへ戻ることを望んでいます。そこで Kiro Students プログラムを、16 か国にわたる新たな 121 の大学へと拡大します。これら 16 か国の対象となる学生は、いまや同じオファーを受けられます。Kiro を 1 年間無料で利用でき、毎月 1,000 クレジット、そしてプレミアムモデルや Kiro Web といった有料機能にもフルアクセスできます。クレジットカードは不要。トライアルのタイマーもありません。ただ作るだけです。

AI アシスタントを使えば、AWS 上で動くアプリケーションや Web サイトを数分で立ち上げられます。しかし、実際のお客様に提供できる本番相当のものにたどり着くのは、依然として難しい部分です。セキュリティ、可観測性、型安全性、そしてレジリエンスは、本番運用では譲れない要件です。AI アシスタントがこれらすべてを一度で正しく実装できることはまれで、その出力を本番品質まで固めるには、レビュー・修正・テストのサイクルを何度も繰り返す必要があります。このギャップを埋めるため、私たちは Nx Plugin for AWS のバージョン 1.0 をリリースします。

ここ数か月で、クラウド実行は Kiro での働き方の中でより大きな位置を占めるようになりました。本日（2026 年 9 月 3 日）、Kiro Web とクラウドセッションが一般提供 (GA)になりました。あわせて、すでに構築済みの Kiro のセットアップをローカルとクラウドの両方のセッションで使えるようにする cloud configuration も提供します。これらにより、あなたのエンジニアリング作業のより多くを、Kiro とともに自然にクラウドで実行できるようになります。

Kiro IDE のコーディングエージェントがコードを書いたり変更したりすると、diagnostics ツールが静的解析器を実行して出力をチェックします。これは、開発者がエディタ上で下線として目にするのと同じチェックです。実際にこのツールは、モジュールの import 漏れ（Cannot find module ‘aws-cdk-lib’ or its corresponding type declarations）、解決できない Java の import（The import org.junit cannot be resolved）、型の不一致（Argument of type ‘string | undefined’ is not assignable to parameter of type ‘string’）、implicitly typed any、undefined symbol といったものを検出します。これらは、本来であればビルド時になって初めて表面化するような種類の問題です。