概要
https://qiita.com/shjmsd47/items/af261ece448688d55312
詳細内容
## AWSのAIエージェントKiroで仕様駆動開発してみた ##2025JapanAWSJr.Champions
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AWSのAIエージェントKiroが仕様駆動開発によって要件定義から実装までを支援し、開発効率を飛躍的に向上させる可能性を実証する。
**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エージェント, 仕様駆動開発, AWS Kiro, 要件定義自動化, Webアプリケーション開発]]
本記事は、AWSが提供する新しいAIエージェント「Kiro」のプレビュー版を活用し、英単語学習用Webアプリケーションを開発した体験を詳細にレポートしています。従来のAI開発支援ツールがコード生成に主眼を置く「Vibe Coding」的アプローチに対し、Kiroは「仕様駆動（Specモード）」開発に重きを置いている点が、webアプリケーションエンジニアにとって特に注目すべき点です。
KiroのSpecモードでは、自然言語でアプリの構想を伝えるだけで、以下の3種類の重要なドキュメントが自動生成されます。
1. `product.md`：プロダクトの全体像を整理する要件定義書。
2. `specs.md`：画面構成、動作仕様、技術スタック、UI/UX要件など、具体的な設計内容を網羅した設計書。AIが自然言語から的確に設計に落とし込む点が画期的です。
3. `tasks.md`：フロントエンド、バックエンド、インフラなど分類別に細分化された実装タスクリスト。
このプロセスにより、開発初期段階での要件の曖昧さを排除し、ドキュメントとコードの乖離を防ぎ、後からの見直しや複数人での開発における理解促進に繋がります。筆者はこの仕組みを活用し、要件定義から実装、さらにUI修正指示までをKiroと対話しながら進め、迅速にアプリケーションを完成させました。
開発者は、コードを書き始める前にAIが生成した詳細な仕様やタスクリストを確認することで、実装に集中できる環境を自然に作り出せます。これは、特に個人開発や新しい技術を習得する学習プロセスにおいて、アイデアを体系的に整理し、具体的な開発ステップへと落とし込む上で非常に有用です。一方で、セッション開始時の英語応答や、特定のエラーでループする課題、プレビュー版の利用制限といった制約も指摘されており、今後の改善が期待されます。
Kiroは、単なるコードアシスタントを超え、開発プロセスの初期段階からAIが深く関与することで、仕様と実装の同期を保ち、開発者の思考プロセス自体を支援する新しいAIエージェントの形を提示しており、今後のGenAI開発ワークフローの変革を予感させます。