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AWS KiroのAgent Focusを使ってみた

sumikawah — Wed, 26 Aug 2026 02:01:37 +0000

はじめに

前回は、AWS Kiroに搭載されている Agent Focus の概要や特徴について紹介しました。Agent Focusは、従来のコード中心の開発スタイルではなく、AIエージェントとの対話を中心に開発を進めるための機能です。

今回はその続編として、実際にAgent Focusを使用し、AIエージェントによる開発支援を体験しました。実際の操作画面や生成された成果物を確認しながら、使用方法や利便性、活用の可能性について検証した結果を紹介します。

Agent FocusでTODOリストを作成

エージェントへ作業を依頼

Agent Focusの機能を確認するため、新しいセッションを作成し、エージェントに簡単なTODOリストアプリの作成を依頼しました。

今回入力した指示内容は以下のとおりです。

Kiroは指示を受けると、まず依頼内容を分析し、実装に必要なタスクを整理します。
その後、作成したタスクごとに順番に処理を実行していきます。

コード生成結果の確認

実装が完了すると、エージェントは作成した内容の説明と実行方法を提示してくれました。

また、以下の画像のように画面右側には追加・変更されたファイルが表示されます。
変更されたファイルを選択するとIDEが開き、実際のコードや変更内容を確認することができます。

生成されたファイルを実行し、動作を確認しました。
その結果、シンプルなTODOリストアプリが作成されており、タスクの追加および削除機能が正常に動作することを確認できました。

追加機能の実装

基本機能の動作確認後、さらにAgent Focusの活用方法を確認するため、追加機能の実装を依頼しました。

今回は、タスクの進捗状況を視覚的に確認できるようにするため、円グラフによる表示機能の追加を依頼しました。
今回入力した指示内容は以下のとおりです。

実装が開始されると、エージェントは既存のコードを解析し、円グラフを表示するために必要な機能についてもあわせて検討を行いました。その結果、円グラフの表示機能だけでなく、タスクの完了状態を管理するための「完了／未完了」切り替え機能も自動的に実装されました。

生成されたファイルを実行し、動作を確認しました。その結果、完了済みタスクと未完了タスクの割合が円グラフとして表示されるだけでなく、タスクの完了状態を切り替える機能も追加されていることを確認できました。

当初は円グラフの追加のみを依頼していましたが、エージェントが機能の目的を理解し、必要と判断した関連機能まで実装していた点が非常に印象的でした。単純に指示された内容を実装するだけでなく、アプリとして成立するために必要な機能を補完しながら開発を進めていることが分かりました。

まとめ

今回、AWS KiroのAgent Focusを使用し、TODOリストアプリの作成および機能追加を行いました。

実際に利用した結果、自然言語で指示を与えるだけでエージェントがタスクを整理し、実装から修正、機能追加までを進める様子を確認できました。また、作業状況やコード差分をリアルタイムで確認できるため、開発者は実装作業そのものよりも成果物の確認や品質管理に集中できると感じました。

特に今回の検証では、コードを一切記述することなくアプリケーションの作成から機能追加まで実現することができました。従来の開発では、設計からコーディング、デバッグまでを開発者が担当していましたが、Agent　Focusでは開発者が要件を伝え、AIエージェントが実装を担当するという新しい開発スタイルを体験することができました。

もちろん現時点では、生成されたコードの確認や品質担保は開発者自身が行う必要があります。しかし、AI技術の進化によって、今後は開発者がコードを書く機会そのものが減少し、要件定義や設計、レビューといった上流工程に注力する時代が訪れる可能性もあると感じました。

今回の検証を通じて、Agent Focusは単なるコード生成ツールではなく、AIと協力して開発を進める新しい開発環境であることを実感しました。今後の発展にも大いに期待したいと思います。

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AWS KiroのAgent Focusとは

sumikawah — Wed, 26 Aug 2026 01:17:34 +0000

1. AWS KiroのAgent Focusとは

Agent Focusは、AWSが提供するAI開発環境「Kiro」に搭載された機能であり、AIエージェントとの対話を中心に開発を進めるための新しいユーザーインターフェースです。従来のIDEではコードエディタが画面の中心に配置されていましたが、Agent Focusではチャット画面が中心となり、開発者はAIエージェントに指示を出しながら開発を進めることができます。

Agent Focusは、「Chat-first（チャット中心）」の開発スタイルを実現することを目的としています。開発者はコードを直接記述するだけでなく、AIエージェントに開発作業を任せながら進捗を管理し、必要に応じて修正指示を行うことができます。

Agent Focusの画面は、以下の3つのエリアで構成されています。

Agents Panel（左側）
- エージェントセッションの管理
- 複数タスクの監視
- 実行状況の確認
Chat Panel（中央）
- AIエージェントとの対話
- タスク依頼
- 指示やフィードバックの実施
Auxiliary Panel（右側）
- 仕様書（Spec）の確認
- 変更ファイルの確認
- コード差分の表示

2. Agent Focusの使い方

① Agent Focusへ切り替える

Kiro IDEの右上にある「Agent Focus」ボタンをクリックすると、通常のIDE画面からAgent Focus画面へ切り替えることができます。また、必要に応じて通常のIDE画面へ戻ることも可能です。

② 新しいセッションを作成する

Agent Focusでは、新規セッションを作成し、AIエージェントへ作業を依頼します。

選択可能なワークフローの例は以下のとおりです。

Spec
Plan
Bug Fix
Quick Spec

③ エージェントへ指示を出す

例えば、以下のような指示を入力します。

ログイン機能を実装してください
ユーザー管理画面を作成してください
このバグの原因を調査してください

指示を入力すると、エージェントが要件分析や実装作業を開始します。

④ 作業内容を確認する

エージェントが変更したファイルやコード差分は、右側のAuxiliary Panelに表示されます。

開発者は内容をレビューし、問題がなければ承認します。また、必要に応じて追加の指示を出し、修正を依頼することもできます。

3. Agent Focusの活用方法

① 機能開発

新機能の追加をエージェントへ依頼できます。

例

商品管理機能
会員登録機能
認証機能

などの実装を依頼し、設計からコーディングまで支援を受けることができます。

② バグ修正

不具合情報を伝えることで、

原因調査
修正案作成
テスト実施

までをエージェントが支援します。

例えば、

・ログイン画面でクラッシュする問題を修正してください

と指示すると、関連コードを調査し、修正内容を提案してくれます。

③ 複数タスクの並列実行

Agent Focusでは、複数のセッションを同時に管理できます。

例として、以下のような運用が可能です。

セッション	内容
Session1	新機能開発
Session2	バグ修正
Session3	テスト作成

開発者は複数の作業状況を一覧で確認できるため、生産性の向上が期待できます。

④ 仕様書との連携

Agent Focusは、KiroのSpec機能と連携しています。

要件から以下の内容を生成し、仕様に沿った開発を進めることができます。

Requirements（要件）
Design（設計）
Tasks（タスク）

これにより、開発途中での要件漏れや設計上の不整合を防ぐことができます。

⑤ チーム開発

Agent Focusは、Steering機能と組み合わせることで効果を発揮します。

Steeringに

使用言語
フレームワーク
コーディング規約

などを登録しておくと、エージェントはそれらのルールに従って開発を進めることができます。

4. まとめ

Agent Focusは、AWS Kiroに搭載されたチャット中心の開発インターフェースであり、AIエージェントとの対話を通じて開発を進めるための機能です。従来のコード中心の開発スタイルとは異なり、開発者はエージェントへ指示を出し、進捗を管理する役割を担います。

主な特徴として、以下が挙げられます。

AIエージェントとの対話型開発
複数タスクの並列管理
Specとの連携による仕様駆動開発
Steeringとの連携による開発ルールの統一

今後、AIエージェントがソフトウェア開発において重要な役割を担うことが予想される中で、Agent Focusは「人間がコードを書く」開発スタイルから、「AIエージェントを管理しながら開発する」新しい開発スタイルを実現する重要な機能であると考えられます。

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Amazon Aurora RDS とPower BIの接続

marukor — Thu, 25 Dec 2025 00:22:51 +0000

はじめに

Amazon Aurora RDS に登録したデータをPower BIで分析しようとした際に、接続がうまくいかず時間をかけてしまったので、次に見返したときにわかるように連携方法を記事にまとめようと思います。

前提

・Amazon Aurora RDSは作成されているものとします。
・Power BI DeskTopを使用します。

解決策

先に結果から書こうと思います。
ODBCを使用してPower BIとAmazon Aurora RDSを接続することでうまくいきました。
AIに接続方法を聞いたときに””Npgsql””を使うのがベストだと回答されて、実際に他の方もこちらでやっている方もいましたが、どうしても私はNpgsqlではうまくいきませんでした。確かにいろいろ調べてみるとNpgsqlが良いというのは分かります。
ですができなかったので、今回はODBCを使用した接続手順を紹介します。