AIプログラミング学習 KIROを覚えて爆速プログラミング #00 Kiroについて

先日、とある仕事の案件で参加したプロジェクトで、そのプロジェクトというよりは、その会社さんが Kiro を使って開発をしていて、急いでKiroの使い方をマスターする必要がありました。 Cloud CodeベースのこのAI開発プラットフォームは、今現在、スタンダードになりつつあり、もはやこれまでのプログラミングスタイルは、不要とまではいかないけど、CLIコーディングやVibe（バイブ）コーディングをちゃんと理解しておかないと、今後仕事がなくなっていく感覚があったので、いつものように短期間学習をやってみてブログで公開したいと思います。

Kiroのざっくり理解

そもそも、その会社から聞くまで自分も KiroというAIツールを知りませんでした。 元々、「AIは後で学習しよう」程度に考えていたんですが、聞いた話によると、 「３か月プロジェクトを１か月で完了させることができるようになった」 というような話を聞き、こんな話を聞いた非エンジニア経営者は、今後これを主流の開発として採用するんだろうな・・・とまで予測することができてしまいました。

Kiroの概念

Kiroは、「スペック開発駆動」という手法に重点を置いていて、コードを書く前にアイデアを明確な計画へと落とし込みます。 AIがコードを書く「補助ツール」というより、以下のように一連で作るIDE。

仕様 → 設計 → 実装 → テスト

プロンプトから

- 要件 - 設計書 - タスクリスト

を自動生成するのが特徴。 参考 : Kiro AI: A Guide With Practical Examples（英語） AIエージェントが、

- テスト生成 - ドキュメント更新 - バグ修正

などを自動実行できる。 VSCodeベースなので基本操作は似ているのが安心できるポイントですよね。

学習の手順

1. まずは普通にインストールして触ってみる。

- 公式サイトからIDEを入れる - GitHubなどでログイン - サンプルプロジェクトを作る

この段階では、

- UI配置 - Chatパネル - ファイル編集

この3つだけ理解できれば十分でしょう。 Kiro公式サイト https://kiro.dev/

2. 最小の課題を作る

Kiroに限りませんが、学習最初のサンプルプログラムは、いきなり大きいアプリを作らないのが重要です。 おすすめ例としては、次のような構築がいいかもですね。

- TODOアプリ - APIクライアント - 簡単なWebページ

やること

- 「〇〇を作りたい」と書く - 出てきたspec（仕様書）を読む - 修正してから実装させる

→ いきなりコードを書かせない。 これがKiroの肝です。

3. スペック駆動の流れに慣れる

Kiroの基本サイクル

1. やりたいことを書く 2. specが出る 3. specを直す 4. 実装させる

普通のAIコーディングとの違いは、次の通り。

- 仕様を先に固める - タスク分解される - この感覚を掴むのが最優先

4. Agent機能を試す

流れに慣れたら次に試すと良いものは、

- テスト生成 - commitメッセージ生成 - ドキュメント生成

この辺りから「AIが作業する感」が出てくるはずです。

5. 実プロジェクトで小さく使う

いきなり全部任せないのも、悪くない学習手段です。 おすすめの使い方は、次の通り。

- 新機能の設計だけ作らせる - テストだけ生成させる - refactorだけやらせる

今やっているプログラミングの仕事の一部を手伝ってもらうイメージで、同時にKiroにも慣れようという、お得学習法です。

学習のコツ

ChatGPTのように「全部書いて」より、「仕様を作って」というのが強いですね。 スペックを修正するほど精度が上がるのは、実際にやってみると体感できます。 長いタスクほどKiro向きなのと、仕様書が残るので、その後のドキュメント構築が同時にできている感覚が、これまでにない備忘録ともなり、「忘れた！」ということがほぼなくなる感覚ですね。

最短で理解できる練習課題

とりあえず、Kiroを体験する学習課題手順を考えてみました。

1. 「JSONをCSVに変換するCLI」を作る 2. specを読んで修正 3. 実装させる 4. テストを生成させる

これをやると、30分程度で流れが理解できるようになります。

あとがき

Kiro,Kiro と言っておりますが、まださほど触っていないので、まるで深いところまでわかっておりません。 そして、こうした開発は、プログラミングエンジニアじゃなくても実際に実装までできてしまうことから、「エンジニアって今後不要になるんじゃないか？」という不安の声や質問を最近よく聞くようになりました。 個人的に思っていることは、こうした実装ができても、それを組み立てるまでの各種のエンジニアリング知識は絶対に必要だし、AIは今の所、プログラミングのコードデザインなどは言わないと整えてくれません。 平気でバグを作り出すし、その責任はAIを扱った人が持つことになります。 要するにレビューできる力は必須だし、今後これが主に求められるんじゃないかと思いますね。 レガシープログラミングも、AIプログラミングも、どちらもできないといけないということで、新旧のどちらしかできないという人が今後は淘汰されてしまう様にも考えられます。 心細くなる人はさておき、ワクワクする人は、どんどん学習を進めましょうか。