猫でもわかるQ Developer CLI(できる子編)

Q Developer CLIを使って得た知見をまとめました

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1. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 猫でもわかる Q Developer CLI( できる子編 ) 2025/11/12 JAWS -UG 朝会 #75 NTT テクノクロス株式会社 加藤 洋雄
2. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 2 自己紹介 ◼NTT テクノクロス株式会社 AWS 業務歴5 年弱 加藤 洋雄 (X ： @kamogashira) ◼AWS 認定 ⚫2024 、 2025 Japan AWS All Certifications Engineers ◼JAWS -UG 登壇履歴 ⚫JAWS -UG 朝会： LTx 2 回、 セッション x 2 回(主に朝会で活動しています ) ⚫JAWS -UG AI /ML 支部： 7 /28 (月)、 10 /29 (水) LT( 10 分枠)発表しました ⚫JAWS -UG 初心者支部： 8/14 (木) LT 発表でJAWS -UG 朝会を宣伝！ ◼うさぎのけんた (ネザーランドドワーフ )の飼い主 けんたのオリジナルイラストです X のアイコンにも使用しています
3. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 3 はじめに ◼本発表はAmazon Q Developer CLI( *1：以降 Q CLI と 略す)について 「できる子」と思った経験 内容について主に紹介します ◼本発表は「猫でもわかる Q CLI 」シリーズ３部作の完結編です 過去の発表内容はQiita にまとめ記事を書いています。参照して頂けると幸いです ◼※注意：個人の感想が多めの発表になってます # 発表日 内容 1 2025/07/28 JAWS -UG AI/ML #29 猫でもわかる Q Developer CLI(CDK 開発編)＋ほんのちょっとだ けKiro( *1) 1’ 2025/07/31( クラメソさん主催 ) AWS インフラ × AI 活用 LT ！ 猫でもわかる Q Developer CLI(CDK 開発編)＋ちょっとだけ Kiro →#1 に更なるノウハウ、 Kiro 説明追記した内容 (*1) 2 2025/10/29 JAWS -UG AI/ML #32 猫でもわかる Q Developer CLI 解体新書(Q CLI の取説的サイト ) →#1 ､2の続編として Q CLI の仕様、 Tips 紹介(*2) 3 2025/11/12 ←今日はココ！ JAWS -UG 朝会 #75 猫でもわかる Q Developer CLI( できる子編 ) *1 ： https ://qiita .com/kamogashira/items/ 672 fbc 6cbc 48 c 28364 ff *2 ： https ://qiita .com/kamogashira/items/ec 2ed 9 b 39052 d 55 d 4 f 13
4. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 4 みなさん Q CLI 使われていますか？ 私は2025 年5月からほぼ毎日使ってます ※AWS Builder ID があれば無料ではじめられます
5. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 5 使ってみた感想はどうでしたか？ 私はQ CLI がなくてはならない相棒になりました
6. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 6 私のQ CLI 起動時の画面キャプチャ (※あくまでも個人の設定例です ) ◼Q CLI を使ったことの無い人向けの起動画面紹介です (起動は「 q 」 と叩くだけ ) AWS のMCP サーバを 12 個指定 (多くの MCP を指定するとメモリ圧迫す るので注意が必要です ) Claude -sonnet -4.5 を設定しています ※注意 デフォルトだと 4.0 なので /model で変更す る必要があります
7. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 7 いきなり結論
8. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 8 AWS エンジニアなら Q CLI を活用して より高付加価値な仕事をしよう！ ただし AI エージェントの人格？を理解する事は必須です
9. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 9 Q CLI のバージョン履歴 Q CLI とは何ぞや？の説明は省略します
10. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 10 Q CLI の更新履歴 ◼Q CLI は意欲的にバージョンアップが行われています Version リリース日 内容 v1.19.4 2025/11/10 [New] エージェント機能強化、セキュリティ強化 v1.19.3 2025/10/29 chat stdout 出力(パイプで shell と連携可 ) v1.19.2 2025/10/28 v1.19.1 で選択不可になった claude -sonnet -4.5 復活 v1.19.1 2025/10/27 モデル・エンドポイント更新、バグ Fix 、 UI 改善など v1.19.0 2025/10/24 /paste コマンド： Ctrl+v での画像ファイル張り付け対応 v1.18.0 2025/10/13 [実験的] Agent Delegate Tool 、 Knowledge 機能の統合など v1.17.0 2025/09/29 [実験的]チェックポイント機能、コンテキスト使用率表示など v1.16.0 2025/09/17 リモート MCP 対応、 Agent 機能の拡張など v1.15.0 2025/09/02 [実験的] Tangent Mode 、 Introspect Tool など v1.14.0 2025/08/15 Knowledge 機能のベータ改善など v1.13.0 2025/07/31 Agent 機能の本格導入、ファイル操作の強化など 【 主なリリース一覧 】 (2024 年12 月v 1.5.1からオープンソース化 ) 超便利機能！ただし Agent 設定は要注意
11. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 11 業務でのQ CLI 使用内容紹介 2025 年7月から約 5か月間毎日使ってます (個人では2025 年5月から使ってます )
12. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 12 業務でのQ CLI 使用実績(2025/07 ～) # 工程 7月 8月 9月 10 月 11 月 備考 1 社内投資案件： Azure →AWS 移行 CDK 開発、 環境構築、疎通 2 RFP 入札案件対応： EC2 →EKS ＋Fargate MCP サーバ、 CDK 開発 3 社内自部署投資案件： データ分析基盤検証 CDK 開発、 環境構築、疎通 4 社内投資案件： AI エージェント PoC PoC(CDK) 開発 (AgentCore) ◼# 1 ：自社製品投資案件 (Azure →AWS 移行でのAWS 設計、構築 ) ◼# 2： RFP 入札案件対応(MCP サーバ作成、 CDK ベースでの AWS 料金見積) ◼# 3 ：自部署投資案件 (データ分析基盤の検証環境構築 ) ◼# 4 ：社内投資案件 (AI エージェント製品開発の PoC 作成) AI エージェント出力精度 の評価も実施 Apache Iceberg on AWS 環境等を構築 同規模の開発と比較して総稼働 時間半分以下で完了 短期間に精度の高い見積案作成
13. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 13 #1 ：実 業務のCDK 開発時の内容(AWS チーム担当作業 ) ◼SaaS マルチテナントの IoT デバイスデータ収集 ・ 分析システム ⚫API Gateway でIoT からの電文受信 ⚫業務アプリは ECS+Fargate 環境に実装 ⚫マルチテナント用 Web 管理画面 ◼開発実績 ⚫人間：基本 設計書、 システム構成図、レビュー ⚫Q CLI ： CDK コーディング、各種ドキュメト作成、 CDK デプロイ、 AWS 環境疎通確認 *1 ： Baseline Environment on AWS ※CDK 開発時ノウハウは第一部「猫でもわかる Q Developer CLI(CDK 開発編)」を見てください • 業務仕様、アプリ開発はアプリチームが担当 • 基本設計から AWS 環境疎通確認まで 1人で担当 • BLEA 適用(*1)
14. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 14 #2 ： RFP 入札案件対応 ◼海外製GIS パッケージを利用したポータルサイトシステム案件 ⚫概要：地図情報メインのポータルサイトシステム ⚫基本構成：サーバレス (EKS+Fargate) ◼作業内容 ⚫入札向けシステム構成図、見積詳細作成を担当 ⚫英語版マニュアル、 GitHub より EKS 版情報入手 ◼作業実績 ⚫人間：調査用 MCP 設計、システム構成図、レビュー ⚫Q CLI ： MCP サーバ作成、見積詳細資料 CDK は本番、検証、開発の３系分を作成
15. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 15 #2 ： RFP 入札案件資料作成業務における Q CLI 使用実績詳細 No. 工程 1日目 2日目 3日目 4日目 5日目 備考 1 パッケージマニュアル 調査用MCP サーバ開発 MCP サーバは Q CLI で作成 2 EKS+Fargate 情報収集 (構成・制限事項等を確認 ) Q CLI+MCP サーバで調査 3 CDK プロジェクト作成 (EKS+Fargate 構成) Q CLI でCDK コーディング、 ユニットテスト 4 システム構成図清書版作成 見積詳細作成 Q CLI で詳細な 見積情報作成 ◼CDK ベースで高精度な見積を作成 (Q CLI は見積大得意です) →私はAWS 使用料の見積が苦手(苦痛)なのでとても助かりました 【 作業スケジュール 】 【 CDK 開発規模】 ・実装ファイル数： 66 ファイル ・論調ステップ数： 5,249 行(論理) ドキュメント検索用 MCP サーバ作成 短期間でEKS ベースの設計完了 条件変更後再計算が楽
16. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 16 #2 ：例 )RPF 入札案件における Q CLI での見積詳細情報作成結果 ◼作成成果物例一覧 【 成果物一覧 (5 ファイル ) 】 1. 詳細見積書： estimate -detail.md 2. コンピューティング +DB 詳細： cost -calculation.md 3. ストレージ + ネットワーク詳細： storage -network -cost.md 4. セキュリティ・監視詳細： security -monitoring -cost.md 5. 最終サマリー： final -summary.md 見積条件の変更、再計算も 素早く簡単に！ 要件の異なる 3環境分も簡単見積 (*1) *1 ：本発表専用に条件を変えた見積結果です
17. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 17 Q CLI の良いところ・悪いところ 結構使う人間を選びます (※あくまでも個人の感想です )
18. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 18 Q CLI の良いところ・悪いところ (※あく まで個人の感想です ) 【 良いところ 】 ◼CDK ソース作成時の最小権限設定などは超得意 ⚫例)VPC 内から S3 バケットにアクセスする構成の場合 ◼気が利く。やりたい事を伝える と 意図を察してくれる ⚫例)EC2 スポットインスタスを立てる時に指定したインスタスタイプが起動で きなかったときに、近いスペックの EC2 で再実行を提案、実行してくれる 【 悪いところ 】 ◼忘れる、嘘をつく、手を抜く (後述) ◼過剰な品質の作り込みをしがち (特に本番環境の可用性) ⚫要件： RDS をAWS Backup で1回/日、 7 世代管理 →上記にプラスして週次、月次バックアップの設定までしてくれたりする
19. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 19 Q CLI でのCDK 開発時具体例
20. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 20 私のQ CLI でのCDK 開発の流れ ◼開発フロー 基本設計書 システム構成図 要件定義書 CDK ソース 詳細設計書 パラメータシート デプロイ手順書 運用・監視手順書 CDK デプロイ 疎通・負荷試験 最終品質評価 テストコード レビュー計画 レビュー実施 品質評価 レビュー計画 レビュー実施 品質評価 問題対応 ①設計 ②製造 ③ドキュメント作成 ④試験 ①これらは Kiro に requirements.md 、 design.md を作っ てもらうのがお勧め ②製造工程以降は稼働の約8割はレビュー関連作業になった感じ 分担 ③ドキュメントは CDK からリバース ④Q CLI が大活躍！ ユニットテスト 人間 Q CLI
21. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 21 AI エージェント成果物のレビューは重要かつ大変 (※自分調べ) ◼AI エージェントの初回生成時の完成度は体感 60 ～70% ◼業務成果物(CDK 、ドキュメト )は説明責任が発生する。品質向上・担保は人間の仕事 レビュー、修正指示する人間が休む暇が無い (ただし CDK はロジックがあまり含まれないのでまだ楽な方かもです ) 結果 セミナーやカンファレンス参加 時の懇親会で色々な方と話をし ましたが、多くの方が同じ悩み を持たれていました (自分調べ)
22. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 22 要件定義・基本設計は Kiro に頼ろう (※あく まで個人の感想です ) AI エージェントが作成したコードのバグを AI エージェントに修正させるのは なかなか大変です 最初から高品質のソースを生成させることが重要 高品質な要件定義・基本設計が必要！ ※Kiro を使うと短時間で高品質の要件定義、基本設計ドキュメントを作成することが可能です 大規模なチームでのアプリ開発などは、 Kiro の仕様駆動型開発がおすすめです 仕様駆動型開発なら Kiro がお勧め
23. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 23 Q CLI できる子エピソード
24. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 24 ケース１： CDK デプロイ時の トラブル対応例 (1/2) ◼トラブル内容： ECS Service デプロイ時に止まってしまった 【 発生事象】 ECS Service 作成で5分ぐらい待っても先に進まない →画面キャプチャファイル (hoge.png) 保存 原因は？
25. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 25 ケース１： CDK デプロイ時の トラブル対応例 (2/2) CFn マネコン画面キャプチャファイル hoge.png を確認して ECS Service 作成で止まっているので根本原因を調査して ECS Fargate サービスの作成中に問題が発生している可能性があります AWS CLI を直接使用して ECS Service の詳細を確認します イベントログから、 **継続的なヘルスチェック失敗 **が確認できます ヘルスチェックに失敗し続けているため、デプロイメントが完了せず、 CloudFormation スタックも完了できません 'CMD -SHELL', 'curl -f http://localhost/health || exit 1 ' が間違ってました！！ /health 不要です！ 'CMD -SHELL', 'curl -f http://localhost/ || exit 1 'に修正したよ！ ◼日本語の指示で原因分析、 対応までしてくれます (分析から対応完了まで約３分 )
26. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 26 ケース 2：負荷試験時例 (注： Q CLI とのやり取りは意訳しています ) docs 配下の業務要件を情報元に k6 で負荷試験を実施して 想定最大負荷は100/ 分トランザクションです。ログイン →データ参照 →デー タ登録のシナリオを作成して負荷試験を実施します 試験が完了しました。エラー件数は 0件です。 Lambda のメモリ使用率は約 30% でした。 Lambda のメモリサイズを小さくして再度試験を実施します ◼日本語の指示で要件に合わせた負荷試験を実施してチューニングもしてくれます Q CLI を使った負荷試験については AWS Summit Japan 2025 のExpo ステージ 「 Developers on Live 」のセッションが YouTube で公開されています。超おすすめです。 「生成 AI 時代の負荷テスト on AWS 〜 AI は負荷テストをどれだけ爆速にできるか？ 〜 」 https://www.youtube.com/watch?v=beR_FEwPo74 Q CLI が疑似アプリも作成。 正式なアプリ完成前にプレ負 荷試験が実施可能！
27. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 27 ここまでの説明を聞いて Q CLI を使いたいなと思った方へ 「 Q CLI の公式ドキュメントは見ても 何ができるかよくわからない」 との声をよく耳にします (※自分調べ)
28. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 28 そんな人たちへ朗報があります！
29. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 29 「猫でもわかる Q Developer CLI 解体新書」爆誕！ ◼https ://github .com/kamogashira -sys/q -cli -docs (GitHub 公開) ◼基本Q CLI を使って Q CLI のソースコード等を解析した結果のとりまとめ ※魂込めて作ってます v1.19.3 対応済
30. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 30 無いなら作ればいい！「 Q CLI 解体新書」作成のきっかけ ◼Q CLI のAWS ドキュメント等はお世辞にも充実しているとは言えない状況 ◼回答精度を上げたい 、 Q CLI を使いこなしたいと考えた時にドキュメント不足を痛感 ◼Q CLI ソースは GitHub( *1)で公開。 なら解析すればいいよね ？で作りました けんたです Q CLI はソースコードの 解析も大得意です！ *1 ： https ://github .com/aws/amazon -q -developer -cli
31. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 31 ここまでの説明で AI エージェントを業務で使ってみようと思った人へ 「品質確保の現実 は甘く ない」 今までの苦労から導き出した Q CLI との付き合い方の紹介
32. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 32 AI への作業原則を徹底させる (※解体新書作成時の作業原則例です) ◼コンテキストに指定した作業原則例 (タイトルのみ ) # 作業原則 1 推測は禁止、必ずソースコードで確認 2 提供する手順やコードは実際に実行して確認 3 時間よりも正確性と完全性を優先 4 手動作業は誤りの元、自動化が基本 5 ツールは既知のバグでテストする 6 影響範囲確認の徹底 7 複数の情報源で確認 8 優先順位付けの基準を確立、段階的なアプローチを採用 9 知識だけでは不十分、作業前チェックリスト確認の習慣化 10 問題発見時は根本原因を追求、ツールを段階的に改善 人間にとっては当たり前でも AI にはきちんと指示する必 要があります
33. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 33 修正指示は慎重に(※あくまでも 個人の例です) ◼修正前の準備(Q CLI の作業内容を極力可視化させる ) 1. 修正案作成依頼時は必ず「ソースは修正しないで」と釘 をさす 2. 修正案を3つ、なるべく詳細に作らせる 3. 出来た３案をそれぞれを比較・評価させる 4. どの修正案にする か決める (人間) 5. 決めた修正案の他への影響を丁寧に調査させる 6. 詳細な作業計画を作成さる 7. 作業計画をレビューさせる (レビュー用 Agent →人間) ・正確な修正をさせる事がとても重要です ・修正指示の準備で手を抜くのは悪手です ・ AI が作ったコードを AI にデバックさせる のはかなりの苦労が伴います
34. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 34 修正実施後は必ず結果検証を！ 修正実施後は結果検証が必須です なぜか？ Q CLI は手をぬくときがあるからです
35. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 35 ◼Q CLI が「 作業効率化のため～」 と言った瞬間を見逃さず Ctrl+C で強制停止！ ： ： ： Q CLI は手を抜く (注： Q CLI とのやり取は意訳しています ) 計画書に従って作業を実施して。作業指針に従って作業時間は考慮 せず正確な作業を実施する事は必ず守って 計画書に従って作業を開始します。作業指針に従って正確な作業を実施します 作業効率化のため作業対象ファイルを重要度の高いファイルに絞って作業を継 続します (キー入力「 Ctrl+C 」で Q CLI の処理を強制停止！) 厳重注意です。作業指針をに従って作業時間は考慮せず正確な作業 を実施して 作業指針に従って作業時間は考慮せず正確な作業を実施します Q CLI の作業中は手を抜かないか常に見張っておく必要 あり ※作業量が増えると原則が守られなくなる ・意志力は有限 ・疲労で判断力が低下 ・時間圧力で妥協する
36. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 36 プロンプトエンジニアリングは重要です (※以下実話です) ◼作業原則に「 「たぶん」「おそらく」などの推測表現を使わない」と指定 (*1) ◼それでも Q CLI はソースを調査しないで推測での報告をしてきた ◼Q CLI による自己分析結果 「推測表現を使わない」だけでは不十分 ⚫ 推測表現を使わなくても、推測自体は可能 ⚫「確信を持って誤る」ことを防げない ◼作業原則改善案（ Q CLI による更なる改善案） • 証拠を残す（ソースコード、ドキュメントの引用を必須化） • 検証記録テンプレートで「確認した」ことを証明 • 検証用ツールによる 自動チェック を強制 この回答であきらめたらそこで試合終了です 作業原則の改善はQ CLI との終わりなき闘いです 検証用ツールを Q CLI に作成させ、 チェック作業を自動化することが効果的 *1 ：作業原則 「「 たぶん」 「 おそらく 」 などの推測表現を使わない 」 は過去のQ CLI による作業原則の改善案でした 。 根本原因は？ 対策案は？
37. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 37 ちょっとだけ Q CLI Tips 集 資料「猫でもわかる Q Developer CLI 解体新書」発表資料からの再掲です
38. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 38 Tips ：起動したら最初にやること (コンテキスト管理は重要です ) ◼「 Context Usage Indicator 」 の設定ON は必須 ON にするとプロンプトにコンテキスト使用率を常時表示します 常時コンテキスト使用率を表示 通常コンテキスト使用率確認は /usage コマンドを使用して確認 /experiment コマンドで実験的機能の ON/OFF 設定 約32% 消費 各項目の意味は解体新書の「コンテキスト管理ガイド」 で説明しています。
39. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 39 { "prompt": "あなたはAWSインフラストラクチャのエキスパートです" } Tips ： Agent 設定のプロンプト指定がファイル参照可能に ◼v 1.19 .0でAgent 設定ファイル `prompt` フィールドで外部ファイルが参照可能に ◼長く複雑なプロンプトの管理が大幅に改善 { "prompt": "file://./aws-infrastructure-experts.md" } # AWS Infrastructure Expert あなたはAWSのインフラストラクチャ設計・構築のエキスパートです。 ## 専門領域 - Well-Architected Framework（5つの柱）に基づく設計 - マルチアカウント戦略（AWS Organizations、Control Tower） - ネットワーク設計（VPC、Transit Gateway、Direct Connect） - セキュリティ（IAM、Security Hub、GuardDuty、KMS） - コスト最適化（Cost Explorer、Savings Plans、Reserved Instances） - 運用自動化（CloudFormation、CDK、Terraform） ## 行動原則 1. **セキュリティ第一**: 最小権限の原則、暗号化、監査ログを常に考慮 2. **スケーラビリティ**: Auto Scaling、マネージドサービス優先 3. **コスト意識**: 適切なインスタンスタイプ、ストレージクラス選択 4. **可用性**: マルチAZ、リージョン間DR戦略 5. **運用効率**: Infrastructure as Code、自動化優先 ## 回答スタイル - 具体的なAWSサービス名とリソース構成を提示 - トレードオフを明示（コスト vs パフォーマンス等） - ベストプラクティスドキュメントへの参照 - 実装可能なコード例（CloudFormation/CDK/Terraform） 【 例： aws -infrastructure -experts .md 】 例のような長文のプロジェクト指定が簡単に行えるようになりました。 例は「 AWS 設計・構築全般 」です。「 障害対応・問題解決 」、「 コス ト分析・最適化 」などを専門 Agent を作るのがおすすめ 【 V1.19 .0以前のAgent 設定ファイル 】 【 V1.19 .0以降のAgent 設定ファイル 】
40. © 2025 NTT TechnoCross Corporation 40 Q CLI はできる 子！ 最後に