概要
https://zenn.dev/ubie_dev/articles/kiro-claude-code
詳細内容
## KiroとClaude Codeの組み合わせで開発の質と速度を両取りできた
https://zenn.dev/ubie_dev/articles/kiro-claude-code
KiroとClaude Codeを組み合わせることで、要件定義の精度と実装速度を両立し、開発プロセスを最適化できると提案する。
[[AI開発, 要件定義, コード生成, 開発ワークフロー, Kiro, Claude Code]]
本記事は、Amazonがリリースした要件定義AI「Kiro」と、高速なコード実装を可能にする「Claude Code」を組み合わせることで、開発の質と速度を同時に向上させる手法を解説しています。Kiroは対話を通じて詳細な要件定義書や設計書、タスクリストを生成する能力に優れる一方、実装フェーズは遅いという課題がありました。対照的にClaude Codeは実装速度が速いものの、指示が曖昧だと手戻りが発生しやすいという弱点があります。筆者は、Kiroが生成した明確な仕様書をClaude Codeに与えることで、Claude Codeがタスクを正確に理解し、迅速に実装を完了できると説明しています。これにより、要件定義の精度と実装の効率性を両立させ、開発プロセス全体の最適化を実現できる点が重要です。
**編集者ノート**: この組み合わせは、Webアプリケーション開発におけるAI活用の一つの理想的な形を示唆しています。これまでAIによるコード生成は「手戻り」のリスクが常に付きまといましたが、Kiroのような上流工程を担うAIが明確な仕様を生成することで、Claude Codeのような実装特化型AIの真価が発揮されます。これは、開発者が「何を」作るかに集中し、「どう」作るかの大部分をAIに任せる未来のワークフローを予感させます。将来的には、この「AIによる要件定義→AIによる実装」のパイプラインが、開発チームの生産性を劇的に向上させる標準的なツールチェーンとなるでしょう。特にスタートアップのような高速開発が求められる環境では、このアプローチが競争優位性をもたらす可能性が高いと予測します。