Kiro CLIはぶっちゃけどんな場面で使えばいいか考えてみた

2026.02.19

こんにちは、せーのです。
Kiro CLIって、Claude CodeやCodex、Geminiなどと比べるとまだ知名度がそこまで高くないですよね。「ぶっちゃけどんな場面で使えばいいの？」が自分でもはっきりしなかったので、同じタスクを複数のターミナルAIでやってみるうちに、Kiro CLIの強みと使いどころを探してみることにしました。
ということで、どんな場面で使えばいいかを、同じタスクで3ツールを比べながら見つけてきた話を共有します。
 Kiro CLIとは（おさらい）Kiro CLIは、Amazon Q Developer CLIの後継としてAWSから提供されているターミナル用AIコーディングアシスタントです。公式の移行ガイドでは「Kiro CLI is the next update of the Q CLI」と明言されています。
比較の相手として、この記事では次の2つを並べます。
Claude Code（Anthropic）：汎用のコーディングアシスタント。CLAUDE.mdやAgent Teamsが強み
Codex CLI（OpenAI）：GPT-5系に最適化。サンドボックスやCI/CD向けのexecモードが特徴
3つとも「ターミナルで動くAIエージェント」ですが、出自が違うので得意分野が違います。違いを整理すると、Kiro CLIは「AWSと深くつながったCLI」、Claude Codeは「何でもできる汎用」、Codex CLIは「セキュリティと自動化重視」、というイメージです。



Kiro CLI
Claude Code
Codex CLI


開発元
AWS
Anthropic
OpenAI

位置づけ
Q Developer CLI後継
汎用AIエージェント
GPT-5-Codex特化

インストール
curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install | bash
curl -fsSL https://claude.ai/install.sh | bash
npm i -g @openai/codex

対応OS
macOS / Linux
macOS / Linux / Windows
macOS / Linux / Windows(WSL)

AIモデル
Auto / Claude Sonnet 4 / 4.5 / Haiku 4.5
Opus 4.6 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5
GPT-5.3-Codex / Spark / Mini

料金（個人）
無料(50cr) / Pro $20
Pro $20
Plus $20 / APIキー

 同じタスクで比べてみた「Lambda + DynamoDB の REST API を CDK v2（TypeScript）で作って」という同じ指示を、Kiro CLI・Claude Code・Codex CLIの3つにそれぞれ出してみました。目的は「どれが最強か」ではなく、Kiro CLIがどんな場面で光るかを探すことです。
 比較結果同じ指示「Lambda + DynamoDB の REST API を CDK v2（TypeScript）で作って」を3ツールに投げた結果です。


観点
Kiro CLI
Claude Code
Codex CLI


ファイル構造
スタック内に Lambda を fromInline で集約。bin/app.ts, lib/api-stack.ts, cdk.json 等の最小構成。
cdk init から構築。lambda/get-items.ts・post-items.ts を TypeScript で分離し、NodejsFunction でバンドル。
bin/app.ts, lib/api-stack.ts, lambda/get-items.js・post-items.js（JavaScript）。Lambda は JS + AWS SDK v2。

IAM最小権限
grantReadData / grantWriteData で GET は Scan、POST は PutItem のみ付与。✓
grant(fn, "dynamodb:Scan") / "dynamodb:PutItem" で明示的に最小権限。✓
grantReadData / grantWriteData で分離。✓

テストコード
なし
なし
なし

所要時間
約 28 秒（Credits 0.32）
約 3 分 24 秒
約 1 分 6 秒（exec モードで計測）

体験の印象
最速で一通り完成。ツール実行ごとに y/n/t の確認あり。構成がシンプルで追いやすい。
初回ビルドで @types/aws-lambda 不足を自ら検知して修正。CORS・ログ設定まで入れ、Ghost レビューまで実施。丁寧だが時間はかかる。
exec で非対話実行可能。Lambda は JS＋SDK v2・Node 18。CORS は「最小構成のためスキップ」と明言。

この「同じタスクで比べる」過程のなかで、Kiro CLIならではの強みがはっきり見えてきました。以下、その強みを整理します。
 比べてみて見つけた、Kiro CLIの強み知名度はまだでも、AWSまわりで使うときの差がかなり出ます。
 1. AWSツールがビルトインのカスタムエージェントタスクに特化したカスタムエージェントを定義し、ターミナル上で切り替えて使えます。
# 利用可能なエージェント一覧
/agent list

# 新しいエージェントを作成
/agent create
カスタムエージェントには以下を定義できます。
ツール権限: ファイル操作、コマンド実行、AWS CLIツールなど、どのツールを使えるか
コンテキスト: どのファイルやディレクトリを参照するか
プロンプト: エージェントの振る舞いを制御するシステムプロンプト
MCP連携: どの外部ツールにアクセスできるか
Claude Codeにもカスタムエージェントがありますが、Kiro CLIの場合はAWSツールがビルトインで使えるのがポイントです。AWSリソースを触る作業をエージェントに任せたい場面で、比べてみて「ここが違う」と感じました。
 2. Steering（プロジェクト知識をIDEとCLIで共有）個人的にKiro CLIでいちばん「これいいな」と思った機能です。
Steeringは、マークダウンファイルでプロジェクト固有の知識をKiroに永続的に持たせる仕組みです。Claude CodeのCLAUDE.mdに近いですが、より構造化されています。


スコープ
配置場所


ワークスペース
<project-root>/.kiro/steering/*.md

グローバル
~/.kiro/steering/*.md

Kiroが推奨する基本構成は3ファイルです。


ファイル
内容


product.md
製品の目的、対象ユーザー、主要機能、ビジネス目標

tech.md
フレームワーク、ライブラリ、開発ツール、技術制約

structure.md
ファイル構成、命名規約、インポートパターン

ここで大事なのが、IDEとCLIでSteeringが共有されることです。.kiro/steering/に置いておけば、IDEで開発しているときもCLIでターミナル作業しているときも、同じルールが効きます。同じタスクを他ツールでやると「設定はIDE用とCLI用で別」になりがちなので、Kiro CLIのここは強みだと感じました。
 3. MCP連携（AWS MCPが充実）Kiro CLIはModel Context Protocol（MCP）にネイティブ対応しています。設定はコマンドラインから行えます。
kiro-cli mcp add \
  --name "awslabs.aws-documentation-mcp-server" \
  --scope global \
  --command "uvx" \
  --args "awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest" \
  --env "FASTMCP_LOG_LEVEL=ERROR"
チャット中に/mcpと打てば、現在のMCPサーバー一覧を確認できます。追加実験では上記の AWS Documentation MCP をグローバルに追加済みで、チャットで「AWSの公式ドキュメントでLambdaのコールドスタート対策を検索して」のように依頼すると MCP 経由で検索結果が得られます。
AWS関連のMCPサーバーはawslabs/mcpで公開されています。AWS Documentation MCP、CloudWatch MCP、AWS API MCPなど、AWSとの親和性の高さはKiroならではです。比べてみて、AWSドキュメントを引きながらの作業がしやすいと実感しました。
 4. Hooks（実行前後の自動化）エージェントのライフサイクルの特定ポイントで、カスタムコマンドを自動実行する機能です。


Hook
タイミング
使いどころ


AgentSpawn
エージェント起動時
環境情報の収集

PreToolUse
ツール実行前
セキュリティチェック

PostToolUse
ツール実行後
ログ記録、フォーマット

Stop
応答完了時
テスト実行、クリーンアップ

特にPreToolUseは面白くて、終了コード2を返すとツールの実行をブロックできます。例えば「本番データベースへの書き込みを禁止する」といったガードを組み込めます。同じタスクを安全に回すうえで、Kiro CLIのHooksは差になると感じました。
 機能の差は「設計思想」の差3ツールの機能を一覧で比較すると、次のとおりです。


機能
Kiro CLI
Claude Code
Codex CLI


カスタムエージェント
.kiro/agents/*.json
.claude/agents/*.md
AGENTS.md + config.toml

プロジェクト設定
Steering（3ファイル構成）
CLAUDE.md（階層継承）
AGENTS.md

MCP
ネイティブ（AWS MCP充実）
ネイティブ
サポート（Experimental）

Hooks
5種（AgentSpawn/PreToolUse等）
6種（PreToolUse/Stop等）
なし

サンドボックス
なし（ツール権限で制御）
なし（権限モードで制御）
3段階（read-only/workspace-write/full）

IDE連携
Kiro IDE（設定共有）
VS Code / JetBrains / Desktop
VS Code / JetBrains

自律実行
あり
あり
あり（exec + --json）

Web検索
あり
あり
あり

セッション管理
/chat save & resume
--resume / fork / rewind
exec resume --last

並列エージェント
delegate + use_subagent
Agent Teams
マルチエージェントロール

基本的な能力はどれも押さえています。差が出るのは設計思想です。
Kiro CLI: AWS中心。ビルトインのAWSツール、AWS MCPの充実、SteeringのIDE/CLI共有が特徴
Claude Code: 汎用性重視。CLAUDE.mdの柔軟な階層、Agent Teamsの協調
Codex CLI: セキュリティ・自動化重視。サンドボックス、CI/CD向けのexecモード
 ぶっちゃけ、どんな場面で使えばいいか同じタスクで比べてみた結果、Kiro CLIがとくに映える場面は次のとおりです。
 Kiro CLIが向いている場面AWSがメインの開発・運用
AWS MCP（ドキュメント検索、CloudWatch、AWS API）がそのまま使える
IAM Identity Centerでエンタープライズ利用もしやすい
Q Developer CLIユーザーは設定移行がほぼゼロ

IDEとCLIの両方で同じルールを使いたい
Steeringを.kiro/steering/に置くだけで、Kiro IDEとKiro CLIで共有される

AWSリソースを触る作業をエージェントに任せたい
カスタムエージェントにAWSツールをビルトインで渡せる

実行前にガードをかけたい
HooksのPreToolUseで、危険な操作をブロックできる

 他ツールとの併用もあり「Kiro CLIだけ」にしなくても大丈夫です。月$20の価格帯なので、2つ使っても$40。例えば次のような使い分けが現実的です。
Kiro CLI + Claude Code: AWSインフラ・AWSまわりの作業はKiro CLI、それ以外のアプリ開発はClaude Code
日常はClaude Code、PRの自動修正はCodex CLI: メイン開発はClaude Code、CI/CDの自動修正にCodex CLIのexecモード
 まとめKiro CLIを使ってみて感じたのは、**「知名度はまだでも、AWSまわりでは差が出る」**ということです。同じタスクをClaude CodeやCodex CLIと比べるうちに、次の点がはっきりしました。
AWSツールがビルトインのカスタムエージェントで、AWSリソース操作を任せやすい
Steeringでプロジェクト知識をIDEとCLIで共有できる
AWS MCPが充実していて、ドキュメントやCloudWatchを引きながらの作業がしやすい
Hooksで実行前後のガードや自動化をかけやすい
「ぶっちゃけどんな場面で使えばいいか」の答えとしては、AWSが主戦場の人にはKiro CLIをまず試すのがおすすめ、それ以外の汎用開発やCI/CD自動化は他ツールと組み合わせる、という使い分けがよさそうです。3ツールとも月$20から始められるので、まずは同じタスクを自分で比べてみると、自分用の使いどころが見つかると思います。
 追加実験で実施したこと（2026-02-19）記事公開後に、次の追加実験を実施し結果を反映しました。
Kiro CLI: AWS MCP の導入
kiro-cli mcp add --name "awslabs.aws-documentation-mcp-server" --scope global --command "uvx" --args "awslabs.aws-documentation-mcp-server@latest" で AWS Documentation MCP をグローバルに追加。設定は ~/.kiro/settings/mcp.json に保存されます。Kiro CLI 起動後にチャットで「AWSの公式ドキュメントでLambdaのコールドスタート対策を検索して」と依頼すると、MCP 経由でドキュメント検索結果が得られます。

Kiro CLI: Steering の配置
同一タスク用プロジェクト（kiro-test）に .kiro/steering/ を用意し、product.md（製品目的・機能）、tech.md（CDK v2・Node 20・最小権限などの技術方針）、structure.md（bin/lib/lambda の構成）の 3 ファイルを配置しました。同じプロジェクトで再度 CDK タスクを依頼すると、Steering の内容が参照されます。

Codex CLI: 同一タスクの所要時間
空ディレクトリで codex exec --full-auto "Lambda + DynamoDB の REST API を CDK v2（TypeScript）で…" を実行し、作成完了まで 約 1 分 6 秒（実測）でした。対話式ではなく exec モードのため、CI やスクリプトからの利用を想定した比較として参考になります。

以上により、比較表の Codex の「所要時間」を約 1 分 6 秒に更新し、Kiro の MCP・Steering は「設定手順と確認方法」を記事内で示せる状態にしました。
 参考資料 Kiro CLIKiro CLI公式
Kiro CLIドキュメント
Kiro CLIスラッシュコマンド一覧
Q Developer CLIからの移行ガイド
Kiro Steeringドキュメント
Kiro Hooksドキュメント
Kiro MCP連携ドキュメント
AWS MCP Servers (GitHub)
Kiro料金ページ
 Claude CodeClaude Code公式ドキュメント
Agent Teams
モデル設定
 Codex CLICodex CLI (GitHub)
Codex CLIドキュメント
Codex CLIリファレンス
Codex モデル一覧

Kiro CLIはぶっちゃけどんな場面で使えばいいか考えてみた

Kiro CLIとは（おさらい）

同じタスクで比べてみた

比較結果

比べてみて見つけた、Kiro CLIの強み

1. AWSツールがビルトインのカスタムエージェント

2. Steering（プロジェクト知識をIDEとCLIで共有）

3. MCP連携（AWS MCPが充実）

4. Hooks（実行前後の自動化）

機能の差は「設計思想」の差

ぶっちゃけ、どんな場面で使えばいいか

Kiro CLIが向いている場面

他ツールとの併用もあり

まとめ

追加実験で実施したこと（2026-02-19）

参考資料

Kiro CLI

Claude Code

Codex CLI

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	Kiro CLI	Claude Code	Codex CLI
開発元	AWS	Anthropic	OpenAI
位置づけ	Q Developer CLI後継	汎用AIエージェント	GPT-5-Codex特化
インストール	`curl -fsSL https://cli.kiro.dev/install \| bash`	`curl -fsSL https://claude.ai/install.sh \| bash`	`npm i -g @openai/codex`
対応OS	macOS / Linux	macOS / Linux / Windows	macOS / Linux / Windows(WSL)
AIモデル	Auto / Claude Sonnet 4 / 4.5 / Haiku 4.5	Opus 4.6 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5	GPT-5.3-Codex / Spark / Mini
料金（個人）	無料(50cr) / Pro $20	Pro $20	Plus $20 / APIキー

観点	Kiro CLI	Claude Code	Codex CLI
ファイル構造	スタック内に Lambda を fromInline で集約。bin/app.ts, lib/api-stack.ts, cdk.json 等の最小構成。	cdk init から構築。lambda/get-items.ts・post-items.ts を TypeScript で分離し、NodejsFunction でバンドル。	bin/app.ts, lib/api-stack.ts, lambda/get-items.js・post-items.js（JavaScript）。Lambda は JS + AWS SDK v2。
IAM最小権限	grantReadData / grantWriteData で GET は Scan、POST は PutItem のみ付与。✓	grant(fn, "dynamodb:Scan") / "dynamodb:PutItem" で明示的に最小権限。✓	grantReadData / grantWriteData で分離。✓
テストコード	なし	なし	なし
所要時間	約 28 秒（Credits 0.32）	約 3 分 24 秒	約 1 分 6 秒（exec モードで計測）
体験の印象	最速で一通り完成。ツール実行ごとに y/n/t の確認あり。構成がシンプルで追いやすい。	初回ビルドで @types/aws-lambda 不足を自ら検知して修正。CORS・ログ設定まで入れ、Ghost レビューまで実施。丁寧だが時間はかかる。	exec で非対話実行可能。Lambda は JS＋SDK v2・Node 18。CORS は「最小構成のためスキップ」と明言。

スコープ	配置場所
ワークスペース	`<project-root>/.kiro/steering/*.md`
グローバル	`~/.kiro/steering/*.md`

ファイル	内容
`product.md`	製品の目的、対象ユーザー、主要機能、ビジネス目標
`tech.md`	フレームワーク、ライブラリ、開発ツール、技術制約
`structure.md`	ファイル構成、命名規約、インポートパターン

Hook	タイミング	使いどころ
`AgentSpawn`	エージェント起動時	環境情報の収集
`PreToolUse`	ツール実行前	セキュリティチェック
`PostToolUse`	ツール実行後	ログ記録、フォーマット
`Stop`	応答完了時	テスト実行、クリーンアップ

機能	Kiro CLI	Claude Code	Codex CLI
カスタムエージェント	`.kiro/agents/*.json`	`.claude/agents/*.md`	`AGENTS.md` + config.toml
プロジェクト設定	Steering（3ファイル構成）	CLAUDE.md（階層継承）	AGENTS.md
MCP	ネイティブ（AWS MCP充実）	ネイティブ	サポート（Experimental）
Hooks	5種（AgentSpawn/PreToolUse等）	6種（PreToolUse/Stop等）	なし
サンドボックス	なし（ツール権限で制御）	なし（権限モードで制御）	3段階（read-only/workspace-write/full）
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