概要
https://zenn.dev/rakushaking/articles/0abc3127206049
詳細内容
## Kiroがまだ使えない😭ので自作した！ #1
https://zenn.dev/rakushaking/articles/0abc3127206049
開発者がKiroの不足を補うため、議事録から要件定義・設計・タスクを生成し、人間による段階的なフィードバックを組み込んだAIエージェントシステムを独自に構築した経緯と、その実用的な価値を解説する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI駆動開発, エージェントアーキテクチャ, ソフトウェア開発プロセス, プロンプトエンジニアリング, LangGraph]]
本記事は、人気のAI駆動開発ツール「Kiro」の利用が制限される中、著者が独自に開発したAIエージェントシステムとその実用性を解説します。Webアプリケーション開発において、要件定義や設計といった上流工程でのAI活用は極めて重要です。このシステムは、LangGraphとAzure OpenAIを活用し、ユーザーヒアリングの議事録から「プロジェクト概要」「要求仕様（EARS形式）」「設計書」「タスクリスト」を段階的に自動生成します。
特に注目すべきは、本家Kiroにはない「プロジェクト具体化エージェント」の導入です。これは、非構造化な議事録を初期段階で詳細なプロジェクト説明に展開し、人間によるフィードバックを通じて内容を洗練させることで、LLMの入力品質を飛躍的に向上させます。これにより、生成される下流成果物（要件や設計）の精度と関連性が格段に高まります。また、「技術制約プロンプト」を組み込むことで、PowerAppsやSharePointといった特定の技術スタックに合わせた成果物の生成が可能となり、開発現場での即時適用性を高めています。
このシステムは、各生成ステップで人間の承認を必須とするワークフローを採用しており、AIの自動生成能力と人間の専門知識を融合させることで、高品質かつ実用的な開発成果物を生み出す「なぜ」が示されています。議事録から詳細な実装タスクまでを網羅する具体的な出力例は、ウェブアプリケーションエンジニアが自身のワークフローにAIをどのように組み込み、開発効率を向上させられるかの強力な示唆を与えます。最終的には、GitHubとの連携や社内RAGとの組み合わせによる、より高度なAI駆動開発の展望も示されており、AIが開発ライフサイクルの全段階でいかに価値を発揮できるかを示す好事例です。