Kiro入門｜3つのKiroの概要と使い分け、CLI活用例まで解説

VS Codeベースのデスクトップアプリ型IDEです。GUIでファイルツリーやdiffを見ながら、AIと対話して開発を進められます。VS Codeの設定・テーマ・拡張機能をそのままインポートできるので、乗り換えコストが低いのもポイントです。
公式サイトからWindows／macOS／Linux向けにダウンロードできます。

ターミナル上でKiroのAIエージェントと対話できるコマンドラインツールです。もともと「Amazon Q Developer CLI」として提供されていたものが、Kiro CLIとしてアップデートされました。

# インストール（macOS／Linux）
curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | bash

# チャット開始
cd my-project
kiro-cli chat

SSHでリモートサーバーに接続しているときや、ターミナル中心のワークフローで作業したいときに重宝します。

kiro.devやGitHubからタスクを割り当てると、人間の介入なしで自律的にタスクを実行するエージェントです。コードの実装やテストを自動で行い、結果をプルリクエストとして返してくれます。現在はプレビュー段階で、Pro／Pro+／Powerユーザーに順次ロールアウト中です。

Kiro IDEの一番の売りはSpecsです。作りたいものを自然言語で伝えるだけで、要件定義・設計・タスク一覧まで自動で作ってくれて、そのままタスクを実行して開発を進められます。「何を作るか」の整理からAIに手伝ってもらえるのは結構ありがたいです。

IDE版と共通の機能（Hooks・Steering・MCP・カスタムエージェント）はCLIでも使えます。違いはシンプルで、GUIがないぶんターミナルだけで完結できること。SSHで作業してるときとか、IDEを開くほどでもないちょっとした作業に向いてます。活用事例のセクションで、実際にCLIを使ったデモをお見せします。

開発者が寝ている間にIssueを片付けてくれる、というイメージが近いです。人間はレビューと最終判断に集中できます。

ざっくり言うと、IDE版は「一緒に作る」、CLI版は「手足として動かす」、Autonomous Agentは「任せて待つ」という使い分けです。もちろん併用もできるので、場面に応じて使い分けるのがベストだと思います。

カスタムエージェントとSkillsを組み合わせて、セキュリティチェックに特化したAIを作ります。

前提条件

• Kiro CLIがインストール済み
• AWS CLIが設定済み（aws configure でアクセスキーとリージョンを設定）

ステップ1：セキュリティチェック用のSkillを作成

Skillとは、Kiroに「こういうタスクはこの手順でやって」と教える手順書です。プロジェクト内に以下のファイルを作成します。

.kiro/skills/security-audit/SKILL.md

SKILL.mdの内容：

name: security-audit
description: AWSアカウントのセキュリティ監査を実施する。セキュリティチェック、監査、レポート作成時に使用。

チェック手順

以下の項目のみをAWS CLIで確認し、日本語でレポートを作成してください。

※MFA設定状況の確認は対象外です。以下のリスト以外のチェックは行わないでください。

1. S3バケットのパブリックアクセス設定を確認
2. セキュリティグループで全ポート開放（0.0.0.0/0）がないか確認
3. ルートアカウントのアクセスキーが無効化されているか確認
4. CloudTrailが有効化されており、全リージョンで証跡が記録されているか確認
5. CloudTrailのログファイル検証（Log File Validation）が有効か確認
6. CloudTrailのS3バケットがパブリックアクセス不可になっているか確認
7. CloudWatchアラームが設定されているか確認（不正なAPIコール、ルートアカウント使用等）
8. CloudTrailのログがCloudWatch Logsに連携されているか確認

• AWSリソースの作成（Create*、Run*）、変更（Modify*、Update*、Put*）、削除（Delete*、Terminate\*）イベント
• セキュリティグループ・IAMポリシー・S3バケットポリシーなどの設定変更

• EC2インスタンスへの接続（SSM StartSession、EC2 Instance Connect）
• SSM RunCommandによるコマンド実行（SendCommand）
• コンソールログイン（ConsoleLogin）、特にルートアカウントの使用
• 通常と異なるIPアドレスやリージョンからの操作

• 誰が（userIdentity）、いつ（eventTime）、何を（eventName）、どのリソースに対して行ったかを明記
• 想定外の操作があれば「要確認」として強調

• ファイル名: security-report.md
• 各項目について「問題なし」「要対応」で判定
• 要対応の項目には改善案を記載

ステップ2：セキュリティ分析エージェントを作成

kiro-cli agent create security-checker

エージェントの設定ファイルに以下を記述します。

{
  "name": "security-checker",
  "description": "AWSセキュリティ専門のエージェント",
  "prompt": "あなたはAWSセキュリティの専門家です。ユーザーの指示に従い、AWS環境のセキュリティ分析を行ってください。日本語で回答してください。",
  "tools": ["*"],
  "allowedTools": ["@builtin", "use_aws"],
  "toolsSettings": {
    "use_aws": {
      "defaultRegion": "ap-northeast-1"
    }
  },
  "resources": ["skill://.kiro/skills/*/SKILL.md"]
}

ステップ3：エージェントを起動して一言で分析開始

kiro-cli chat --agent security-checker

セキュリティチェックして

たったこれだけで、エージェントがSkillの手順に従ってAWS CLIコマンドを自動実行し、環境を分析してレポートを生成します。

チェック項目を全て分析しレポート作成に関わるデータを集めてくれました！
実際にレポートの一部を確認してみましょう。

ステップ4：レポートを確認

cat security-report.md

生成されたレポートには、各項目のチェック結果と改善提案がまとめられています。リソースの変更操作や不審なアクセス、イベント等がないか調査して結果を返してくれています。

総合評価から要対応項目まで出してくれました！
さらにここから発展させると、この分析レポートをもとにトラブルシューティングする専用エージェントを別途作成して、分析→検知→修正までのフローを自動化することもできます。
このあたりのマルチエージェント活用についてはまた別のブログで話したいと思います！

ポイント

• エージェントが「誰として動くか」を定義し、Skillsが「どう動くか」の手順を定義する
• Skillsはプロジェクトの.kiro/skills/に置くので、Gitで管理すればチーム全員が同じ手順でチェックできる
• チェック項目を変えたいときはSKILL.mdを編集するだけ。エージェント自体を作り直す必要はない

Kiroは「アイデアを伝えるだけでアプリを作れる」という夢をかなり現実に近づけたAI開発ツールです。3つの形態をおさらいすると：

• Kiro IDE：Specsで仕様から作れるGUI型IDE。「設計どうしよう」から相談できる
• Kiro CLI：ターミナルで完結するCLIツール。SSH先でもサッと使える
• Kiro Autonomous Agent：GitHubと連携して、Issue対応からPR作成まで自律的にやってくれるエージェント

まずは無料プランで試してみて、自分の開発スタイルに合う形態を見つけてみてください。料金プランなど最新情報は公式サイトで確認できます。

公式リソース

• 公式サイト：kiro.dev
• ダウンロード：kiro.dev/downloads
• ドキュメント：kiro.dev/docs