Category: Artificial Intelligence

イベントストーミングは、ビジネスの流れを可視化し、業務のエキスパートや開発メンバーが同じ理解を持てるようにするためのプラクティスです。Big Picture を使ってサブドメイン間の関係性を整理したり、業務内容をコードに落とし込むための設計に活用したりと、業務分析から設計まで幅広く役立ちます。しかし、イベントストーミングで得られた成果物を「どこから実装に落とし込むのか」「どうテストするのか」といった部分は、開発者がつまずきやすいポイントではないでしょうか。
本ブログでは、Kiro の Spec 機能を活用して、イベントストーミングの成果物を要件定義・設計・実装タスクへと変換していくプロセスを紹介します。

このブログでは、Kiro のチェックポイント機能についてご紹介します。チェックポイント機能は、開発セッション中の任意の時点に Kiro の変更を巻き戻す力を与えます。Kiro がコードベースを変更すると、チャット履歴に自動的にチェックポイントマーカーが作成されます。ビデオゲームのオートセーブポイントのようなものだと考えてください。物事がうまくいかず、想定以上のダメージを受けた場合、以前のチェックポイントに戻って別のアプローチを試すことができます。

本ブログは Kiroweeeeeek (X:#kiroweeeeeeek) の第 3 日目です。本ブログでは、Kiro を組織で利用するにあたって気になるセキュリティとガバナンス機能についてご紹介します。

本記事では、三遠ネオフェニックス様が、AWS Step Functions と Amazon Bedrock を活用し、生成 AI による AI Analyst 機能を構築されましたので、その事例をご紹介します。

本ブログでは、NTT西日本の寄稿により、Amazon Bedrock Knowledge Bases を活用した営業支援 AI ボットについて、取り組み背景、実現方法、トライアル結果について解説します

皆さんこんにちは、ソリューションアーキテクトの金杉と石見です。 AWS では、生成 AI を活用したお客様のビ […]

Kiro は 7 月にローンチした際に仕様駆動開発（Spec Driven Development、以下、SDD）を導入したエージェント型 IDE です。SDD では、Kiro のエージェントがコードを書く前にソフトウェアの完全な仕様を作成します。これにより、開発前にエージェントと繰り返しやり取りしながら、アプリケーションの要件を完全に捉えられているか確認できます。Kiro はその要件ドキュメントを実行して Spec （仕様）に変換し、生成されたコードが仕様に準拠しているかをチェックします。Kiro はこの実行可能な仕様を使ってプログラムをテストしますが、その際にプロパティベーステストと呼ばれる手法を使用します。私たちはこの手法は、バグ発見により効果的であると考えています。

本稿では、AWS 上で Claude Code を活用する 2 つの主要パターンを解説しています。Amazon Bedrock との連携は従量課金でスモールスタート可能、セキュリティ要件が厳しい場合に適しており、AWS Marketplace 経由の購入は GUI アプリケーション含むフル機能と定額制による予算管理の簡素化が特徴です。

Amazon Quick Suiteを発表しました。これは、仕事における質問への回答やアクションの実行を支援する新しいAIベースのツールスイートです。
このツールスイートにより、ユーザーは複数のアプリケーションを行き来することなく、単一のワークスペースでAIサポートによるリサーチ、ビジネスインテリジェンス、自動化機能を活用できるようになります。

本ブログシリーズでは、2025 年 4 月から 7 月にかけて実施した東京大学 松尾・岩澤研究室の AI エンジニアリング実践講座において、 AWS クラウドを活用した実践的な学習環境を用意し、1400 名を超える受講申し込み者に対して、個別のAWSアカウントを提供する大規模なオンライン講義を開講した取り組みを全 3 回に分けてまとめたものです。
3 回目は、環境の後片付けの実施方法とそこで得た知見について共有します。