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【AWS Summit】3つのAI運用エージェントの違い:Kiro・DevOps Agent・Quick

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目次

はじめに

AWS Summit Japan 2026 に参加して、AI を活用した運用ツールが一気に揃ってきたことを実感しました。
ただ、ツールが増えてくると「どれを使えばいいの?」と混乱します。

会場のブースやセッションで説明を聞いていると、それぞれ役割が違うことが少しずつ整理できてきました。
今回は特に面白いと感じた以下の 3 つのツールについて、感じたことを書きます。

  • Amazon Quick(以下、Quick)
  • AWS DevOps Agent(以下、DevOps Agent)
  • Kiro

結論

「ローカルから指示するなら Kiro、クラウド側で動かすなら DevOps Agent、サクッと問い合わせるなら Quick」

Quick(旧 Quick Suite)

複数の AWS Village ブースで紹介されていたのが Quick です。

障害が発生したときに「障害前後で変更されたリソースはある?」と AWS Configの変更履歴を自然言語で問い合わせて素早く確認できる使い方が紹介されていました。

Kiro に比べると「軽く・気軽に」使えるイメージが強く、普段の業務でちょっと調べたいときに向いていると感じました。
また、グラフ化など視覚的にわかりやすくレポート化する部分は、他のツールではできない Amazon Quick の強みだと思います。
Windows/Mac 対応のデスクトップアプリもあり、Slack や Outlook などとも連携できるエージェント型のアシスタントとして動くようです。

参考:AWS Quick の事例紹介

DevOps Agent(AWS Frontier Agents)

AWS Village のデモで初めて詳しく知りました。

個人的に一番「これは違う」と感じたのが、クラウド側で動くという点です。
Kiro のようにローカルから指示するのではなく、DevOps Agent はクラウド上で動作します。
そのため、夜間の定型作業を任せたり、cron でスケジュール実行したりできます。
「人間が寝ている間に Agent が動いてくれる」というのは、Zero Ops に一歩近づくイメージで面白かったです。

紹介されていた機能をいくつか挙げると、

  • 障害調査:ヘルスチェックやメトリクス・ログ・イベントを起点に調査を開始できる
  • 定型タスクの自動化:cron ベースでスケジュール実行できる
  • コード・環境検証:リポジトリ全体を確認し、仮想環境を立ち上げてコードだけでなく環境面も含めて動作を検証してくれる

また料金の面でも、現在はサポートプランの費用の 75% 相当がクレジットとして付与される設計になっているとのことでした。

参考:AWS DevOps Agent

Kiro

今回の Summit でも、Kiro は複数のセッションやブースで登場していました。

会場での紹介の中で印象に残ったのが、Amazon GuardDuty(以下、GuardDuty) の調査に Kiro を使うユースケースです。
GuardDuty のアラート調査はスピード感が求められますが、いくつもパターンがあり手順化が難しいと個人的には感じています。

そこで Kiro を使い自然言語で調査依頼を出すことで、アカウント内のさまざまなログを横断的に検索して調査できます。
IAM ロールを ReadOnly に設定しておけば、安全に調査を回せるという話で、確かにそれなら気軽に試せると感じました。

また、「様々なモデルを選べる」という点も何度か触れられており、タスクの複雑さに応じてモデルを使い分けることで クレジット効率を上げられるのが Kiro の特徴の一つのようです。

まとめ

「AI で運用を自動化する」という方向性は理解しているつもりでしたが、
会場で具体的なデモを見て「これは現実に近い話だ」と改めて感じた 2 日間でした。

今までの運用は「アラートが来たら対応する」という受け身のスタイルが中心でした。
AI を使った運用では「能動的に問い合わせる」「Agent に先手を打ってもらう」という方向に転換していく流れが見えてきて、面白いと思いました。
まずは Quick あたりから日常的に使い始めてみようと思っています。

この記事は私が書きました

野間 太一

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猫とCloudFormationが好きです。

野間 太一

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