AWS Amarathon 2025 振り返り

仕様駆動開発と Kiro で移行プロジェクトを加速

登壇者: Sanchit Dilip Jain セッション: 04

振り返りシリーズ

セッションノート

Amazon Kiro とは？

VS Code と互換性あり
最先端の Claude モデルを活用
エンタープライズグレードのセキュリティアイデアとコードの隔たりを埋める
製品アイデアが PM からエンジニアへ伝達される際に忠実度を失うという課題に対応
Kiro は AI の共同執筆者として機能し、非公式な概要を、常に更新されバージョン管理された仕様へ変換
コーディング開始前に曖昧さを排除し、デリバリーサイクルを加速従来の静的文書対 Kiro の Living Specs
従来の静的文書は古くなりやすく、大量の手戻りや想定外の事態につながる
Kiro の Living Specs はコードに合わせて自動更新され、テストとメトリクスに同期し、速度の測定可能な向上を実現 Amazon Kiro のワークフロー
Amazon Kiro 流の SDLC！
取り込み: 製品概要を受け付け
展開: AI がユーザーストーリーを展開
反復: 共同編集
ロックとスタブ: 仕様を確定
すべてのステップが追跡可能で、コメントを付けられ、Git の管理下にある

精度を高めるプロンプトエンジニアリング

簡潔でコンテキストが豊富なプロンプトから、最も正確で有用な仕様が得られる穴埋めテンプレート:
ペルソナ: ユーザーは誰か？
問題: 何をする必要があるか？
成果: 成功とはどのような状態か？
非目標: スコープ外となるものは何か？反復的な改善プロセス:
人間がプロンプトを入力
AI が提案
人間が検証
仕様がすべての内部品質ゲートを通過するまで、このサイクルを繰り返す

Amazon Kiro によるレガシーのモダナイゼーション

中核的なビジネスロジックを書き直すことなく、重要な COBOL、PL/I、Assembler を Graviton 上で管理する Java へ移行するための規範的パターン
自動変換: レガシーコードを最新の Java マイクロサービスへ変換
データレプリケーション: メインフレームのデータをクラウドデータベースへリアルタイムに同期
DevOps 統合: 迅速で信頼性の高いリリースに向けて CI/CD パイプラインを確立自動コード変換エンジン
解析: レガシーソースを抽象構文木（AST）へ変換
リファクタリング: ルールベースの変換を適用し、コード構造をモダナイズ
出力: 慣用的な Java コードを Spring Boot マイクロサービスとして生成
データ形式、トランザクション境界、監査証跡を維持データ同期とメインフレームのオフロード
AWS DMS と Kiro エージェントが、メインフレームのデータを Aurora PostgreSQL へほぼリアルタイムで複製
双方向同期: パイロットフェーズ中はメインフレームが引き続き信頼できる情報源となる
ゼロダウンタイムの切り替え: 単純な DNS 切り替えによってトラフィックをクラウドへ移行ゼロトラストセキュリティ
すべてのマイクロサービスは、デフォルトで分離され、保護される
最小権限 IAM: 最小限の権限を持つ一意の IAM ロール
暗号化: KMS が保存中および転送中のデータを暗号化
継続的モニタリング: CloudTrail と Guard Duty が SOX、PCI、HIPAA に対応する監査証跡を提供ロールベースのアクセスとレビュー:
[ 1 ] プロダクトマネージャー: ストーリーとユーザー向け要件を担当
[ 2 ] テックリード: システムアーキテクチャと技術設計を担当
[ 3 ] QA エンジニア: 受け入れ基準とテスト計画を担当
Amazon Kiro は承認を追跡し、未解決のコメントを明示し、すべての役割が承認するまでマージをブロック実際の効果に関するケーススタディ: グローバル銀行
top-20 銀行のある一行が Kiro を使用し、リテール決済向けの 14 million 行の COBOL を移行
一度の週末で、失敗したトランザクションをゼロ件に抑えたシームレスな切り替えを実現
インフラストラクチャコストを 68% 削減
MIPS（メインフレーム負荷）を 90% 削減
リリース頻度が四半期ごとから毎週へ向上し、AI イニシアチブ向けの予算を確保移行ロードマップ
6 週間のパイロット版ブループリント:
第 1-2 週: プロビジョニングと変換
第 3 週: 同等性を検証
第 4 週: CI/CD パイプライン
第 5 週: 5% のトラフィック
第 6 週: メトリクスとレビュー