Kiroの概要
皆さんこんにちは、矢野哲平です。この番組は、耳で学ぶAIをコンセプトに、初心者・中級者向けにAIを分かりやすく解説する番組です。
今回のテーマは、Amazonが公開したコーディングツールのKiroを試す。プログラミング初心者におすすめのツールなのでは？について話していきます。
はい、ということで今日は、Amazonが公開したKiroについて話していきます。皆さん、Kiroは使ってみましたでしょうか。
こちらは先週、Amazonから公開されたAI搭載のコーディングツールとなります。今、AI搭載のコーディングツールって色々ありますよね。
マイクロソフトやオープンAI、Google、様々な会社が自社でコーディングツールを開発しています。
ここにAmazonも参入してきたという話になります。今回は実際にこのKiroを試した感想を話していきます。
実際に触ってみて感じたのは、本職のエンジニアの人はもちろん、プログラミング初心者にもおすすめのツールなのかなと感じました。
今回はそういった感じた理由なども含めて話していきます。
今日話すポイントは主に3つです。1つ目はAmazonのKiroの概要。2つ目はKiroを使った感想。
そして最後3点目にKiro以外のコーディングツール、現時点におけるコーディングツールのおすすめについて話していきます。
Kiroの機能と特徴
コーディングツールって聞くと、プログラミングをしない人にはあまり関係のない話のように感じます。
でもですね、コーディングツールを使って自分の業務を円滑にするツールを自分で自作したり、
あとは資料作りにコーディングツールを活用する人増えています。
普段、ChatGPTやGeminiを使用している人は、ちょっとAIで解決できないなという課題にぶつかった時、
AIを使って自分でツールを自作するという選択肢がおすすめです。
そういった時に、どのようなツールを使えば最も効率よく自作できるのかについても触れていきたいと思います。
では早速話していきましょう。Amazonが開発したコーディングツールのKiroです。
K-I-R-Oと書いてKiroと読みます。このKiroの内部では、アンソロピックのCloud4のモデルが動作しています。
最初、てっきりAmazonが開発しているAIモデルが搭載されているのかなと思っていました。
でも、蓋を開けてみると、中ではCloud4が動いていました。
これ、後から気づいたんですけど、Amazonってアンソロピックに多額の出資をしています。
そこら辺の兼ね合いもあって、Cloud4が搭載されているのかなと思ったりしました。
あとはコーディングのタスク、これは現時点においてはCloud4が人気が高いので、そういった背景もあるのかなと思いました。
このKiroは先週公開されました。早速使ってみたよという人も多いんじゃないでしょうか。
先にお伝えすると、このKiro、リリースされて予想以上の人気だったようで、一旦ストップがかかっています。
現在はウェイトリスト待ちの状態になります。
これはおそらく近いうちに解除されると思うんですけど、現在はそのような感じになります。
Amazonが出してきたコーディングツールということで、結構注目を浴びているようです。
ここからは実際にKiroを触ってみた感想を紹介していきます。
先に結論言うと、現時点でKiroを単体で使うのは少し厳しいかなと感じました。
ただし、他のAIツールと組み合わせると力を発揮するというのが、実際にKiroを使って感じた感想です。
ちょっとこの辺、詳しく説明していきます。
まずKiroの特徴を挙げると、AIエージェントのような動作をして、開発の設計書を作成してくれることです。
つまり、自分が作りたいものを伝えると、Kiroが開発の設計書や計画書を作ってくれます。
これは具体的にはタスク単位に細かく分割して、これからの開発の道筋を立ててくれるようなイメージです。
チャットGPTにディープリサーチってあるじゃないですか。
ユーザーの少ない支持で、AIが調査計画を立てて、インターネット上からいろいろな情報を収集してくれる。
情報収集特化のAIエージェント。あれのコーディング版のようなイメージとなります。
人間がこういったものを作りたいんだよねと、Kiroに伝えると、いきなり作成に取り掛かるのではなくて、
AIが人間にヒアリングをしながら必要な設計を作成してくれて、それを細かいタスクに分割して実装計画を立ててくれる、こういったものになります。
もちろん、Kiroが立てている実装計画に対して、人間がチェックを挟むこともできます。
例えば、この機能はいらないとか、ここにこういった機能を追加してくださいとか、
作成前に人間のチェックが入るので、作業を進めていくと、あれ、これ指示していたものと違うな、このような伝達ミスを防ぐことができます。
これ結構、コーディング以外の場面でもありますよね。
AIに指示をしたけど、ちょっとこちらの意図したものとは違ったものができたと、何度も修正が必要になってくるみたいな。
そういったことを事前に計画を立てることで減らすことができます。
こんな感じで、人間の少ない指示でAIエージェント的な振る舞いで実装計画を立ててくれる。
これがKiroを使って感じた魅力になります。
結構、他のユーザーのレビューを見ても、この点が評価されているようです。
ここまでがポジティブな評価になります。
Kiroの改善点と他のツールとの併用
ここからは、ちょっとネガティブな評価の話をしたいと思います。
Kiroを使って感じたデメリットというか、ちょっとネガティブな評価で言うと、
端的に言って、実装スピードが遅いことです。
Kiroは先に設計書と、あとはTo-Doリストのようなものを作成して、その計画をもとに実装を進めてくれます。
具体的には、そのKiroが作成したTo-Doリスト、それの項目をポチポチクリックしていくだけで進めることができます、作業を。
ここまでは良いんですよね。結構新しい体験で、UI、画面の操作も使いやすいと。
ただ、To-Doリストの項目を押してから、実装するまでの時間が結構かかります。
ここが唯一のKiroのネガティブな面かなと思いました。
ただですね、Kiroはリリースされたばかりなので、こうした点というのは今後改善されていくと思います。
何と言っても、AIに指示をするだけで、詳細な実装計画を立ててくれる。
こうした点はKiroを使うメリットだと思います。
こうした実装が遅い点は、他のAIツールを組み合わせて回避することができます。
例えば、クロードコードという他のコーディングツールがあるんですけど、それを組み合わせる方法です。
実装計画はKiroで作ってもらうと。
Kiroのデメリットである、実装が遅い部分はクロードコードに変わってもらう。
こんな感じで、AIツール単体で使うのではなくて、他のAIツールと組み合わせるアプローチ。
これは、今回のこのKiroの話だけではなくて、他のAIにも使えるテクニックだと思います。
例えば、文章構成の精度をできるだけ高く保ちたいと。
で、ChatGPT単体に文章構成のタスクを普段は渡していると。
そこにプラスして、GoogleのGeminiにも渡して、ダブルチェックで文章構成のチェックの漏れを減らす。
これ実際に私、文章構成のタスクを行うときは、ChatGPTのO3と、あとはGoogleのGeminiのGemini 2.5 Proの2つのモデルで文章構成のダブルチェックを行っています。
これ結構手間はかからないのでおすすめです。
ChatGPTに渡したプロンプト全体をコピペして、あとはそれをそのままGeminiに貼り付けるだけです。
こうすると、それぞれのモデルが見逃した文章構成のチェック、それを片方がキャッチしてくれたりするわけです。
ChatGPTが見逃した誤字脱字をGeminiがキャッチしたり、Geminiが見逃した誤字脱字をChatGPTがキャッチする、こんなイメージです。
その他にも、例えば業務計画、これはChatGPTに任せて、そこからの文章作成、これは文章作成が得意なCloudに任せる、こういった組み合わせもおすすめです。
キロの特徴と利点
こんな感じでAIツールを使うとき、単体で使って物足りなさを感じた場合、他のAIツールと組み合わせて使う方法というのもおすすめです。
話をキロに戻すと、簡単にAIエージェントが実装計画を立ててくれる点、これはプログラミング初心者におすすめのツールかなと思いました。
AIってコンテキストが大事とよく言われますよね。でもプログラミングに慣れていない人からすると、詳細な実装計画、こういったものを作るのってハードルが高いじゃないですか。
その点、キロは人間の少ない支持でもAIが自律的に施行して実装計画を立ててくれます。
つまり、自分で何かを作る作業のハードルを下げてくれるツールなわけです。
なので、プログラミング初心者でもキロと対話を重ねながら実装計画を立ててくれる点、こういった点が使いやすいかなと思いました。
今ってAIの領域でどの分野が最も熱いかって言われるとソフトウェア開発ですよね。
今回Amazonがキロを投入してきたようにソフトウェア開発がAIにおいて最も熱い分野であり激戦区です。
なぜこういったことが起きているかっていうと、端的に言ってAIと開発の相性が良いからです。
結構業界によってはAIと相性の良くない業界もありますよね。
AIを導入したけどあまり効果を実感できないなぁみたいな業界あると思います。
そういったいろいろな業界がある中で、ソフトウェア開発の業界がAIと一番相性が良いです。現時点では。
そういった背景もあって、今はAI搭載のコーディングツールがたくさんリリースされています。
MicrosoftのVS Code、あとはOpenAIのCodex、GoogleのGemini CLI、AnthropicのCloud Code、
あとそれ以外で言うと、Cursor、あとWindsurfというのもあります。
こんな感じで、とにかく選択肢が多すぎるんですよね。選択肢が多すぎて困ってしまうと。
これコーディングツール以外でもAIあるあるですよね。AIのツールたくさん多くて、どれを使えばいいかわからないと。
実際に私が試した範囲で言うと、がっつりコーディングをする場合、こういった場合はCloud CodeというAnthropicが出しているツールがおすすめです。
まだがっつり開発はしないけど、とりあえずAIエージェント搭載のコーディングを試してみたいと。
こうした人はVS Codeがおすすめです。VS Codeを無料で利用できるので、まずはお試しに使ってみたい人にぴったりだと思います。
あとは今回紹介したKiroです。現在はウェイトリスト待ちなんですけど、これが解除されたらちょっと一度触ってみても面白いと思います。
ただ、VS CodeもKiroもたくさん開発をしていくと、物足りないなと思う場面が出てくると思います。
そういった時にCloud Codeなど課金を検討するとスムーズに移行できると思います。
こんな感じで普段使っているChatGPTやGeminiなどの会話型のAI、そうしたツールにそれとは別でコーディングツールをプラスするアプローチすごくおすすめです。
なぜならChatGPTやGeminiなどAIでは難しいタスクも、AIとプログラミングを組み合わせることで解決できるケースがあるからです。
ご存知のようにAIにはハルシネーションという弱点があります。
これはAIが間違った回答を出してしまう現象のことです。
一方でプログラミングではコードの通りに処理が実行されます。
つまり書いた通りに処理が実行されるので、ハルシネーションという現象が入り込む余地がないわけです。
もし処理結果が間違っていたらコードに問題があると。結構ここらへんはAIと違って明確です。
処理結果に誤りがあれば書いたコードに誤りがあると。
こうした点を踏まえると、ハルシネーションでなかなか課題が解けないと。
そうした場合にAIだけでは解決できない課題、こうしたものはAIとプログラミングを組み合わせて解決すると。
こうしたアプローチを採用するときに活躍するのが、今回紹介したAI搭載のコーディングツールというわけです。
他のコーディングツールとの比較
Amazonのキロや、あとはアンソロビックのクロードコードなどです。
年々AIの性能が上がっているので、誰でもプログラミングを駆使してツールを自作できる。
そういった土壌は年々整っています。
なかなか最初の一歩を踏み出すのは難しいと思うんですけど、
AI搭載のコーディングツール、興味のある方はぜひ試してみてください。
今回紹介したAmazonのキロのレビュー記事や、あとはクロードコード、VSコードのリンク、
こちらは概要欄に添付しておきますので、興味のある方はぜひチェックしてみてください。
それでは今日のポイントをまとめます。
1つ目に、AmazonからキロというAI搭載のコーディングツールが発表されました。
2つ目に、キロではユーザーの指示からまず実装計画を作成します。
そしてそれを元に実装を開始します。
ここが非常に便利だなと感じました。
ただし、キロの実装スピードは遅いです、現時点では。
そういった部分は他のAIツールを組み合わせるのがおすすめです。
最後3点目、様々なAI搭載のコーディングツールがあります。
おすすめは、がっつりやりたい場合はクロードコード、
まずは無料で始めたいという場合はVSコードがおすすめです。
はい、今日はこのへんということで、本日も聞いていただきありがとうございました。
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