AWSとAzureのマルチクラウド活用における強い味方___AWS_Kiroを使った二刀流スキル作成.pdf

当資料は、2026年8月25日にAWS JawsユーザーズグループAI/ML支部の「AIエージェントとAI-DLCで加速する！AI/ML実践LT大会」の登壇時に使用した資料です。

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1. JAWS -UG AI/ML #41 ： AI エージェントと AI -DLCで加速する！ AI/ML 実践LT大会 AWS と Azure のマルチクラウド活用における強い味方 ～ AWS Kiro を使った二刀流スキル作成 ～ Kiyomasa Miyamoto IBM Japan 25 th August in 2026
2. Agenda 1. 2. 3. 4. 5. 自己紹介 マルチクラウドの課題 1. マルチクラウドの壁 2. 各フェーズに潜む知識ギャップ 解決のカギ 1. AWS Kiro によるスキル作成 2. マルチクラウド活用スキル作成 3. スキルの全体像 4. スキルの使用例 5. Terraform スキル連携 スキルは育てるもの まとめ (aws -azure -multi)
3. 1. 自己紹介 ⚫ 氏名：宮本 清正 ⚫ 経歴：大学院修士 修了後、新卒入社。 (大学院時代はシステム制御 (AI の前身)を研究。 ) • 勤続25 年。 主にメインフレーム (IBM Z) の運用自動化領域の技術支援を実施中。 • 社内AI 推進活動実施中。現在はメインフレームへの AI 活用検討にも着手。 • 時折、クラウド案件へのサポートや QA等も実施中。 ⚫ 好きな IT 技術： クラウド (AWS,Azure,Google Cloud) 、 AI 、 Linux 、 IaC 、ネットワーク ⚫ 好きな AWS サービス： CloudFormation 、 Kiro 、 Systems Manager 、 VPC Lattice など。 ⚫ AWS 活動歴 • • • 社内外登壇、外部ブログ投稿、社内コミュニティーでの 2024 -2026 Japan AWS All Certifications Engineers 2025 -2026 AWS Community Builders (Global 表彰) AWS エンジニア育成活動 ⚫ Azure 活動歴 • • 外部ブログ投稿、社内 Azure Tech CoE メンバー 主な外部ブログ Azure Storage Moverのクラウド間移行機能(プレビュー)検証 ポイント対サイトVPN接続でAzure VMへプライベート・アクセス PMI 認定資格(PMP) G検定
4. 2. マルチクラウドの課題 ～ マルチクラウド の壁 クラウドの専門家は増えた。でも、 「マルチクラウドを横断できる人材」 は少ない。 AWS エキスパート Azure エキスパート VPC / EC2 / S3 / RDS IAM / CloudWatch Lambda / EKS Well -Architected Framework CloudFormation / CDK VNet / VM / Blob / SQL Entra ID / Monitor Functions / AKS Well -Architected Framework Bicep / ARM / Terraform × 知識の壁 拡張性・耐障害性を考慮したマルチクラウド利用が増加中 しかし、両方を横断できる知識・勘所は一人のエキスパートに備わっていないことが多い 3
5. 2. マルチクラウドの課題 ～ 各フェーズ に潜む知識ギャップ 設 計 構 築 ネットワーク接続 CIDR の重複を避けた設計 VPN vs 専用線の選定基準 IaC 統合管理 Terraform State の分離戦略 命名規則・タグの統一 統合監視 CloudWatch ×Azure Monitor 統合ダッシュボード構築 ID ・認証統合 EntraID IAM Identity Center Workload Identity Federation CI/CD パイプライン AWS / Azure 同時デプロイ 設計 コスト管理 エグレス料金の可視化・最小化 DNS 設計 クロスクラウド名前解決 運 用 VPN 接続構築 クロスクラウド VPN Terraform 実装 片方のクラウドの知識だけでは判断できない セキュリティ Security Hub ×Defender for Cloud →「両方を知るエキスパート」が隣にいてほしい
6. 3. 解決のカギ ～AWS Kiro によるスキル作成 AWS Kiro とは AWS が提供する AI コーディングエー ジェント 。 (IBM のBob に相当) 特徴的な機能： SKILL.md Markdown ファイルでエージェントの 振る舞い・知識・手順を定義できる → カスタム AI エキスパートを作成可能 SKILL.md の仕組み SKILL.md （知識・手順定義） AWS Kiro エージェント 専門的な回答 ＋ アーキテクチャ図 MCP サーバーと連携して AWS / Azure の最新情報も自動取得 「自分の不足している知識を補ってアドバイスしてくれる AI エキスパートを、自分で作れる」
7. 3. 解決のカギ～ マルチクラウド 活用スキル(aws -azure -multi )作成 1 初期プロンプトを Kiro に渡す 2 約 13 分でスキル完成！ 約 13 分 カバー範囲（全 10 ステップ＋付録 3 つ）
8. 3. 解決のカギ～ スキル全体像 Azure -MCP -Server Azure 情報収集 aws -mcp AWS 情報収集 設計観点 ネットワーク / ID / データ / DNS 構築観点 IaC / 命名規則 / CI/CD drawio MCP 構成図自動生成 GitHub リポジトリ： aws -azure -multi SKILL.md 運用観点 監視 / コスト / セ キュリティ DR / BCP マルチクラウド AI エキス パート terraform -aws / azure IaC コード生成 https://github.com/duelist2021jp/azure-aws-multi
9. 3. 解決のカギ～ スキルの使用例 質問例： /aws -azure -multi AWS 東京リージョンに VPC（ EC2 稼働）、 Azure 東京に VNET （ VM 予 定）。 Azure VM から AWS S3 にプライベート接続したい。構成は可能か？ Kiro の回答： 生成されたアーキテクチャ図： ① 可能と判定 Azure Bastion で VM にプラ イベート接続 （ AWS SSM 相当） ② 推奨構成（パターン Site -to -Site VPN ＋ S3 Interface Endpoint （ PrivateLink ） A） [ アーキテクチャー図 .jpg をここに挿入 ] AWS + Azure マルチクラウド構成図 ③ 構成図も自動生成 drawio MCP サーバーで マルチクラウド構成図を作 成 PoC 規模なら Site -to-Site VPN （低コスト）／ 本番・高帯域なら Direct Connect ＋ ExpressRoute （推奨）
10. (ご参考)実際のKiro での回答イメージ
11. 3. 解決のカギ～ Terraform スキル連携 相談者のニーズに応じて、マルチクラウド設計の相談から IaC コード生成 まで 一気通貫でサポート terraform -aws スキル （ AWS IaC 生成） aws -azure -multi スキル IaC 生成が必要な場合 ベストプラクティス準拠の Terraform コード生成 terraform -azure スキル （ Azure IaC 生成） GitHub リポジトリ： terraform -aws : https://github.com/duelist2021jp/terraform-aws terraform -azure: https://github.com/duelist2021jp/terraform-azure
12. 4. スキルは育てるもの 失敗を SKILL.md に蓄積して、価値あるスキルへブラッシュ アップ 1 2 3 問題発生 解決 SKILL.md に追記 → 育てる ▪事象 VS Code のdraw .io で Azure ア イコン を PNG /SVG へエクス ポートすると 画像が崩れる（グ リッチ） ▪原因 VS Code 版 draw.io では Azure 外部 SVG のグラデー ションが正しくレンダリングさ れない Web 版 draw.io (app.diagrams.net) で エクスポートすれば解 決 Chrome レンダリング でSVG グラデーション が正常に処理される 解決策を SKILL.md に追記 「既知の問題： き出し」 Azure PNG 書 次回から同じ失敗をしない スキルに知識が蓄積され より価値あるスキルへ成長 最初の SKILL.md がゴールでは なく 使いながら 育てること が必要
13. 5. まとめ 1 2 3 マルチクラウドの壁は AI スキルで越えられる AWS と Azure 、設計・構築・運用を横断するエキスパート AI を Kiro で作れる SKILL.md ×MCP サーバーで「一気通貫」サポート 相談 → 設計アドバイス → アーキテクチャ図 スキルは「育てるもの」 → Terraform コード生成まで対応 ── 失敗→学び→蓄積がスキルの価値を上げる 気づきがあれば SKILL.md に知見を追記。育て続けることが 必要 AWS Kiro で二刀流スキルを 作る 知見を元にスキルを育てる AI と協業してマルチクラウドの壁を乗り越えよう