※本記事は、AWS re:Invent 2024のブレイクアウトセッション「Code with a generative AI–powered assistant: Amazon Q Developer (TNC110)」の内容を基に作成されています。セッションの詳細情報はAWS re:Invent（https://go.aws/reinvent ）でご覧いただけます。

本記事では、AWSシドニー地域のテクニカルトレーナーShankar Ganesh氏による講演内容を要約しております。なお、本記事の内容は講演の内容を正確に反映するよう努めていますが、要約や解釈による誤りがある可能性もありますので、正確な情報や文脈については、オリジナルの動画（https://www.youtube.com/watch?v=IOYYSMh4cu8 ）をご覧いただくことをお勧めいたします。

また、より詳細な技術情報や最新のアップデートについては、AWS公式サイト（https://aws.amazon.com ）や、AWS関連イベント（https://go.aws/3kss9CP ）、AWS公式YouTubeチャンネル（http://bit.ly/2O3zS75 ）もご参照ください。

1. はじめに

1.1 発表者の紹介と背景

本セッションの発表者であるShankar Ganesh氏は、現在AWSシドニー地域でテクニカルトレーナーとして活動しています。AWS入社前は、フルスタック開発者として実務経験を積んでおり、フロントエンド開発ではReactJSとVue.jsを使用し、バックエンド開発ではPHPフレームワークのLaravelを活用してAPIの構築を行ってきました。

この実践的な開発経験は、本セッションで紹介するAmazon Q Developerの機能や活用方法の説明において、実際の開発現場での課題や解決方法を踏まえた具体的な解説につながっています。特に、フロントエンドからバックエンドまでの広範な開発経験は、Amazon Q Developerが提供する包括的な開発支援機能の価値を実践的な視点から説明する上で重要な背景となっています。

Ganesh氏は、開発者としての経験とAWSのテクニカルトレーナーとしての知見を組み合わせることで、Amazon Q Developerの技術的な詳細だけでなく、実際の開発現場でどのように活用できるのかという実践的な視点からの説明を提供しています。

1.2 セッションの目的と概要

本セッションは、Amazon Q Developerを活用した生成AIベースの開発支援について、実践的な理解を深めることを主要な目標としています。特に、Amazon Q Developerのインタラクティブな機能を実際の開発ワークフローの中でどのように活用できるのかについて、具体的なデモンストレーションを通じて説明することに重点を置いています。

セッションは、スライドによる説明を最小限に抑え、3つの主要なデモンストレーションを中心に構成されています。具体的には以下の3つのデモを実施します：

1. Amazon Qの初期セットアップデモ：ターミナル、コンソール、CLIでのAmazon Qの設定方法、およびVS Code IDEとの連携方法について実践的に説明します。
2. コード変換デモ：Amazon Qを使用したコード変換の実例を示します。特にレガシーアプリケーションの移行に焦点を当て、どのようにしてコードを効率的に変換できるかを実演します。
3. コード生成と実装デモ：Amazon Qによる新しいコード推奨機能を活用し、実際のコード生成から実装までのプロセスを示します。

これらのデモを通じて、参加者はAmazon Q Developerの実践的な使用方法を学び、自身の開発プロジェクトでどのように活用できるかについての具体的なイメージを得ることができます。特に、開発者が日々直面する課題に対して、Amazon Q Developerがどのようなソリューションを提供できるのかを、実践的な例を通じて理解することを目指しています。

2. Amazon Q ファミリーの概要

2.1 Amazon Q for Business

Shankar：Amazon Q for Businessは、ビジネスニーズに合わせて調整された様々なデータソースと統合可能な生成AI支援ツールです。このサービスは、私達が開発したAmazon Qファミリーの中でも、特にビジネスユース向けに最適化されています。

ビジネスユーザーは、Amazon Q for Businessを使用することで、インサイトの抽出、コンテンツの作成、そして要約といった作業を効率的に行うことができます。私達は、このツールを通じて様々なビジネスユースケースに対応できるように設計しています。基本的にノーコードもしくはローコードプラットフォームとして位置づけており、開発者でないビジネスユーザーでも容易に活用できるようになっています。

特筆すべき点として、Amazon Q for Businessは異なるデータソースとの統合が可能で、ビジネスユーザーの具体的なニーズに合わせてカスタマイズできる柔軟性を備えています。これにより、ビジネスユーザーは技術的な知識がなくても、データを活用した意思決定や業務効率化を実現できます。このような特徴から、私達はAmazon Q for Businessを、より多くのビジネスユーザーがAIの恩恵を受けられるプラットフォームとして提供しています。

2.2 Amazon Q for Developer

Shankar：Amazon Q for Developerの最も重要な特徴は、IDEコンテキスト全体を理解できる能力です。私が特に強調したいのは、このツールがIDEそのものをコンテキストとして捉え、そこから推奨を行うという点です。

例えば、あなたがファクトリーパターンやリポジトリパターンなど、特定のアーキテクチャパターンを使用してプロジェクトを構築している場合、Amazon Q for Developerはそのパターンを認識し、理解します。IDE全体のコンテキストを考慮することで、プロジェクト内で一貫したコーディングスタイルに基づいた推奨を提供することができます。

Amazon Q for Developerは、プロジェクト内のコードを分析し、あなたのコーディングスタイルを学習していきます。そして、そのスタイルに基づいて、より適切なコーディング推奨を提供します。これは単なるコード補完機能ではなく、プロジェクト全体のアーキテクチャを理解した上での知的な推奨システムとなっています。特にプロジェクトで採用しているアーキテクチャパターンを考慮し、そのパターンに沿った形でコードの推奨を行うことができます。これにより、開発者はプロジェクトの一貫性を保ちながら、効率的に開発を進めることができます。

2.3 その他のAmazon Qサービス

Shankar：Amazon Q ファミリーの中で、私が特に注目している他のサービスについてご紹介させていただきます。まず、QuickSightに統合されたAmazon Qについてお話しします。QuickSightはAWSのBIツールですが、Amazon Qを直接統合することで、自然言語でクエリを入力するだけで、自動的にグラフを生成することができます。

次に、Amazon Q in Connectについてですが、これはAWSのコンタクトセンターソリューションであるConnectに統合された形で提供されています。また、Supply Chain向けのAmazon Qも提供しており、これらのサービスは既に生成AIの機能が組み込まれた形で利用可能です。

これらのサービスの特徴は、それぞれの分野に特化した形で生成AI技術を実装していることです。例えば、QuickSightでは、データ分析やビジュアライゼーションに特化した機能を提供し、Connectではカスタマーサービス向けの機能を提供しています。つまり、すでに作成された生成AI機能を実際のユースケースで直接活用できるように設計されているのです。これにより、ユーザーは複雑な設定や調整を行うことなく、それぞれの領域で生成AIの恩恵を受けることができます。

3. Amazon Q Developer の主要機能

3.1 コーディングコンパニオン機能

Shankar：Amazon Q Developerのコーディングコンパニオン機能は、開発者の作業を効率的にサポートする強力なツールです。この機能は、単なるコード補完ツールを超えて、プロジェクト全体のコンテキストを理解し、その理解に基づいたコード生成と推奨を提供します。

最も重要な特徴は、IDEそのものをコンテキストとして理解できる点です。例えば、開発者がファクトリーパターンやリポジトリパターンなどの特定のアーキテクチャパターンを使用している場合、Amazon Q Developerはそのパターンを認識し、プロジェクト全体の一貫性を保ちながらコードを生成します。

また、コーディングコンパニオンはターミナル上でも機能します。私たちが開発したAmazon Q for desktopを使用すると、ターミナル上でのコマンド入力時にも自動補完機能が利用可能です。これにより、開発者はIDEとターミナルの両方で一貫したサポートを受けることができます。

さらに、プロジェクトのコーディングスタイルを学習し、そのスタイルに基づいた推奨を提供することで、チーム全体のコーディング規約の一貫性を維持することができます。これは、新しいチームメンバーのオンボーディングや、大規模プロジェクトでの開発効率の向上に特に有効です。

3.2 セキュリティ脆弱性検出

Shankar：セキュリティ脆弱性検出は、Amazon Q Developerの重要な機能の一つです。私たちは、プロジェクト全体のセキュリティスキャンを実行する機能を実装しています。これは単なる表面的なスキャンではなく、プロジェクト内のすべてのファイルとその依存関係を徹底的に分析します。

実際のデモで私が示したように、脆弱性のあるコードスニペットを含むプロジェクトに対してスキャンを実行すると、Amazon Qは詳細な分析結果を提供します。例えば、あるプロジェクトでは9つの重大な問題、50の高リスクの問題、そして10の中程度のリスクを持つ問題を検出しました。

具体的な例として、クロスサイトスクリプティング（XSS）攻撃の脆弱性を検出した際には、CVEの詳細な説明とともに、具体的な修正方法を提案します。Amazon Qは単に問題を指摘するだけでなく、AWS文書へのリンクを提供し、各CVEの詳細な説明と最善の対処方法を示します。

また、インストールされているプロジェクトの依存関係もスキャン対象となり、使用しているライブラリやパッケージの既知の脆弱性も検出します。これにより、直接のコードだけでなく、使用しているサードパーティのコンポーネントを含めた包括的なセキュリティ評価が可能となります。セキュリティの修正提案は、実装可能な具体的なコード修正の形で提供され、開発者はこれを直接適用することができます。

3.3 レガシーアプリケーションの移行支援

Shankar：Amazon Q Developerを使用したレガシーアプリケーションの移行支援について、実際のユースケースを基にご説明したいと思います。例えば、Java 8からJava 17への移行というケースを考えてみましょう。私たちは、この移行プロセスを効率化するために4つの主要なコマンドを用意しています。

これらのコマンドは、AWS公式ブログで詳しく紹介されている「dev」「test」「review」「dock」です。さらに、「transform」コマンドを使用することで、実際のコード変換プロセスを開始することができます。このコマンドは、単なる機械的な変換ではなく、プロジェクト全体のコンテキストを理解した上で変換を行います。

実際の変換プロセスでは、まずプロジェクト全体のフォルダ構造とファイルを分析します。その後、新しいランタイムバージョンを選択し、変換プロセスを開始します。このプロセスには通常10-11分程度かかりますが、その間に必要な依存関係の更新も自動的に行われます。Mavenやgradleなどのパッケージマネージャーから、新しいランタイムに対応した依存関係を自動的に取得します。

特筆すべき点として、このプロセスはGitバージョン管理と統合されているため、変換前後の差分を明確に確認することができます。これにより、変更内容を詳細にレビューし、必要に応じて調整することが可能です。私たちは、この機能を使って数百ものアプリケーションをJavaの新しいランタイムに移行することに成功したお客様の事例を持っています。これにより、開発者は新機能の開発により多くの時間を割り当てることができ、移行作業に費やす時間を大幅に削減することができます。

3.4 AWS文書連携によるチャットインターフェース

Shankar：Amazon Q Developerは、IDEのVS Code内にチャットインターフェースを備えており、AWS文書のデータを直接活用することができます。このチャットインターフェースは、特にインフラストラクチャやアーキテクチャの設計段階で非常に便利な機能です。

例えば、インフラストラクチャを構築する前に、予想されるコストを事前に確認したい場合があります。その際、チャットインターフェースを通じて、設計しているアーキテクチャの予想コストを直接質問することができます。プライシングプランの情報にアクセスし、具体的な見積もりを提供してくれます。

また、AWSのサービスに関する質問がある場合、例えばCloud FormationやCDK、SAM CLI、Terraformなどのインフラストラクチャコードに関する質問も、チャットインターフェースを通じて直接問い合わせることができます。AWSドキュメントに基づいた正確な情報を即座に得ることができ、特にサービスの制限やクォータについての情報も簡単に確認できます。

これにより、開発者は基盤となるインフラストラクチャの作成に時間を費やす代わりに、ビジネスロジックの実装により多くの時間を割くことができます。私たちは、このチャットインターフェースを通じて、AWS文書の膨大な情報を効率的に活用し、開発者の生産性を向上させることを目指しています。

4. セットアップと構成

4.1 VS Code拡張機能のインストール

Shankar：まず、VS CodeでAmazon Q Developerを使用するための設定手順をご説明します。VS Codeを開いたら、拡張機能タブに移動してください。既にノートPCをお持ちの方は、私と一緒に設定を進めることができます。時間も十分にありますので、実際に試していただけます。

拡張機能タブで「Amazon Q」を検索すると、拡張機能が表示されます。この拡張機能をインストールすると、すぐにBuilder IDでのログインを求められます。Builder IDでサインインするか、ログインすれば、チャットインターフェースを使用して Amazon Qと対話を始めることができます。

プロジェクトで使用する場合は、プロジェクトフォルダを開くと、Amazon Qがプロジェクトの内容を理解し、コンテキストに応じた推奨を提供し始めます。この動作確認は、VS Codeの右側に表示される2つのアイコンで確認できます。1つ目のアイコンはAWSプロファイルの選択に使用し、もう1つはAmazon Q自体の動作状態を制御します。

例えば、Amazon Qが動作中の場合は「Pause Auto-Suggestion」と表示され、一時停止すると「Resume」と表示が切り替わります。これらのアイコンを使用することで、Amazon Qの動作状態を簡単に確認・制御することができます。このように、VS Code上でAmazon Qを効率的に利用するための基本的な設定が完了します。

4.2 Builder IDの設定

Shankar：Amazon Q Developerを利用するために必要なBuilder IDの設定について説明させていただきます。Builder IDには無料プランと有料プランの2つのプライシングプランがあります。まず、基本的な機能を利用するには無料プランのBuilder IDが必要です。有料プランでは、Builder IDに加えて組織のIAM Identity Centerとの統合も可能となります。

Builder IDの作成プロセスは非常に簡単です。アクセス可能なメールアドレスを使用してBuilder IDアカウントを作成します。私の場合は、Amazon.com小売アカウントと同じメールアドレスをBuilder IDとして使用しています。メールアドレスを入力すると、確認コードが送信されますので、それを使って認証を完了します。

アカウント連携の方法については、VS Code上でのデモでお見せしましょう。VS Codeで「Sign in to get started」をクリックし、「Use for free」を選択して「Continue」をクリックします。これによってブラウザでBuilder IDの認証画面が開きます。認証が完了すると、VS CodeでAmazon Qの使用を開始することができます。

このプロセスは一度設定すれば完了です。私が実際にデモでお見せしたように、アクセスを許可すると自動的にVS Codeに戻り、Amazon Qの機能が利用可能になります。この設定により、開発者は迅速にAmazon Q Developerの機能を活用し始めることができます。

4.3 IAMアクセス権限の設定

Shankar：Amazon Q DeveloperをAWSアカウントで使用する際のIAMアクセス権限設定について説明させていただきます。私たちはIAMポリシーとアクセス許可セットを整備しており、これらはAWS公式ドキュメントで詳しく説明されています。

組織内でAmazon Q Developerを使用する場合、IAM管理者は必要なポリシーをユーザーに付与する必要があります。AWS公式ドキュメントの「Amazon Q Developer IAM Documentation」には、必要なすべての権限セットが記載されています。特に、アイデンティティベースのポリシー例がすでに用意されており、これらを直接利用することができます。

私がデモでお見せしたように、VS CodeでのAmazon Q Developerの使用時には、AWSプロファイルを選択して接続する必要があります。このプロファイルは、Amazon Qを実行するAWSアカウントと関連付けられており、課金やアクセス許可の管理に使用されます。

組織のSSOとの統合も可能です。特に有料プランでは、IAM Identity Centerとの統合が可能で、組織の既存の認証システムとシームレスに連携することができます。これらのIAMポリシー設定は、AWS公式ドキュメントにあるページをブックマークしておくと便利です。実際の設定時に必要な情報がすぐに参照できるためです。

5. 実践デモンストレーション

5.1 CloudFormationテンプレート生成

Shankar：それでは、Amazon Q DeveloperのCloudFormationテンプレート生成機能のデモをお見せしたいと思います。例として、複雑なインフラストラクチャを構築するためのテンプレートを生成してみましょう。

チャットインターフェースに次のような要件を入力してみました：「2つのEC2インスタンスをロードバランサーの背後に配置し、オートスケーリンググループを設定してください。必要なVPC、NATゲートウェイ、サブネット、ルートテーブル、インターネットゲートウェイも作成してください。また、ポート80と422のトラフィックを許可するセキュリティグループも設定し、2つのEBSボリューム、1つのS3バケット、1つのDynamoDBテーブルも含めてください。」

Amazon Qは、この要件を理解し、数百行にも及ぶ完全なCloudFormationテンプレートを生成します。生成されたテンプレートには、要求したすべてのAWSリソースが含まれており、それぞれが適切に設定されています。このテンプレートは、新しいYAMLファイルにコピーして、CloudFormationにアップロードするだけで使用できます。

生成されたテンプレートの検証は非常に重要です。生成されたコードを確認し、必要なすべてのCloudFormationリソースが含まれていることを確認します。また、各リソース間の依存関係が適切に設定されているかも確認します。このように、Amazon Qは複雑なインフラストラクチャ構築の作業を大幅に効率化することができます。

5.2 コードドキュメント生成

Shankar：次に、MVCプロジェクトでのドキュメント生成機能のデモをお見せしましょう。このデモでは、Laravelフレームワークを使用したシンプルなモデル・ビュー・コントローラベースのプロジェクトを使用します。

プロジェクト内のroutesファイルには、認証関連のさまざまなルート（ログイン、登録、サインアップ、パスワード確認、パスワード忘れなど）が定義されています。これらのコードを理解するために、Command + Shift + Iでインラインチャットを開き、「このファイルにドキュメントやコメントを追加して、何が起きているのか理解できるようにしてください」とリクエストしました。

Amazon Qは即座に応答を開始し、必要なコマンドのインポートから始まり、各ルートの機能を詳細に説明するコメントを生成しました。生成されたコメントは、コードの上部に適切に配置され、各セクションの機能を明確に説明しています。このプロセスが完了すると、生成されたドキュメントを受け入れるか拒否するかを選択できます。

受け入れを選択すると、コードは自動的に更新され、すべての必要なドキュメントが追加されます。これは特に、新しいチームメンバーがプロジェクトに参加する際や、古いコードベースを理解する必要がある場合に非常に有用です。インラインチャットを使用することで、コードのドキュメント化をインタラクティブに、かつ効率的に行うことができます。

5.3 Java 8からJava 17への移行

Shankar：Java 8からJava 17への移行デモについて、シドニーのプロサービスチームが作成した実際の事例を使用してご説明します。このデモでは、Java 1.8で書かれた既存のアプリケーションを使用しています。

JetBrains IDEを使用して、まず「/transform」コマンドを実行します。このコマンドを使用すると、Amazon Q Developerはプロジェクト全体のフォルダ構造とすべてのファイルを分析し始めます。その後、新しいランタイムバージョンへの更新を確認するプロンプトが表示されます。

変換プロセス自体は10-11分程度かかりますが、その間Amazon Qは自動的に以下の作業を行います：

• MavenやGradleなどのパッケージマネージャーから、新しいランタイムに対応した更新された依存関係の取得
• コードの変換処理
• 環境変数の更新
• JDK/JREパスの新しいランタイムバージョンへの設定

特に重要な点として、このプロジェクトはGitでバージョン管理されているため、変換前後の差分を詳細に確認することができます。Amazon Qは変換完了後、実施した変更の詳細なレポートを提供し、開発者に変更を受け入れるかどうかの選択を促します。

このプロセスは非常に効率的で、実際に何百ものアプリケーションをこの方法で新しいJavaランタイムに移行することに成功したお客様がいます。これにより、開発者は移行作業に時間を費やす代わりに、新しい機能の開発により多くの時間を割り当てることができます。

5.4 セキュリティ脆弱性スキャン

Shankar：セキュリティ脆弱性のスキャン機能をデモンストレーションするために、私は「yeswehack/vulnerable-code-snippets」という、異なるプログラミング言語で書かれた脆弱性のあるコードスニペットを集めたGitHubリポジトリを使用します。このリポジトリを既にクローンして、開発環境に用意しています。

Amazon Qのプロジェクト全体のセキュリティスキャン機能を実行すると、驚くべき結果が得られました。具体的には：

• 9つの重大な問題（critical issues）
• 50の高リスクの問題（high issues）
• 10の中程度のリスクを持つ問題（medium issues）

例として、クロスサイトスクリプティング（XSS）攻撃の脆弱性が検出されたPHPファイルを見てみましょう。Amazon Qは単に脆弱性を指摘するだけでなく、以下の情報を提供します：

• CVEの詳細な説明
• 具体的な問題箇所の特定
• 推奨される修正方法
• AWS文書への直接リンク（CVEの詳細情報と推奨される対策を含む）

修正の提案では、「Generate Fix」オプションを使用することで、CVE問題を解決するための具体的なコード修正案が提示されます。この修正案は、そのまま実装可能な形で提供され、開発者は提案された修正を直接適用することができます。これにより、セキュリティ問題の特定から修正までのプロセスが大幅に効率化されます。

5.5 RESTful APIの実装

Shankar：次に、CDKプロジェクトを使用したRESTful APIの実装例をご紹介します。このデモでは、新しいCDKプロジェクトを作成し、ToDoアプリケーション用のAPIを実装します。

まず、Amazon Qのチャットインターフェースを使用して、「TypeScriptを使用してCDKでToDoアプリケーション用のAPIゲートウェイとLambda関数を作成してください」とリクエストします。Amazon Qは、必要なCDK構成とLambda関数を含む完全なソリューションを生成します。

生成されたコードには、以下の要素が含まれています：

• APIゲートウェイの設定
• Todoリソースの定義
• GET、POST、PUT、DELETEメソッドの実装
• TypeScriptで記述された整理された、読みやすいコード構造

特筆すべき点として、生成されたLambda関数のコードは、TypeScriptのインターフェースを使用した適切な型定義を含み、すべてのRESTメソッドに対応する実装が含まれています。このコードは、カーソル位置に直接挿入することも、コピー＆ペーストで利用することもできます。

このように生成されたコードは、従来の「スパゲティコード」とは異なり、整理された構造を持ち、簡単に理解できる形式になっています。これにより、開発者は基本的なインフラストラクチャのセットアップに時間を費やすことなく、ビジネスロジックの実装に集中することができます。

6. ベストプラクティスと使用例

6.1 コード最適化

Shankar：ここでは、Amazon Q Developerを使用したコード最適化の具体的な例をご紹介します。私たちのCDKプロジェクトの例を使って、コード最適化の実践的なアプローチをお見せします。

コードを最適化する際は、特定のコードスニペットを選択し、右クリックメニューから「optimize」を選択するだけです。Amazon Qは選択されたコードを分析し、最適化の提案を行います。この最適化プロセスでは、コードが読みやすく保守しやすい形に再構成されます。

例として、CDK構成のコードを開いてみましょう。このコードはTypeScriptで書かれており、VPCの作成、クラスターの設定、Secrets Managerでのシークレット管理、Aurora MySQLデータベースの作成など、様々な要素が含まれています。このような複雑なコードでも、Amazon Qは文脈を理解し、適切な最適化提案を行います。

特に、スクロールダウンして見ると、WordPressブログ用のデータベース作成、ファイルシステムのセキュリティグループの設定、タスク実行ロールの作成、タスク定義の設定などの複雑な処理が含まれています。これらのコードを選択して最適化を実行すると、Amazon Qは各コンポーネントを整理し、より効率的な構造に再編成します。また、必要に応じてコードの説明を求めることもでき、最適化の根拠を理解することができます。

6.2 テストケース生成

Shankar：Amazon Q Developerのテストケース生成機能について、実際のプロジェクトを例に説明させていただきます。プロジェクト内で「/test」コマンドを使用すると、Amazon Qは自動的にプロジェクト全体を分析し、必要なテストケースを生成します。

特に注目すべき点は、既存のコードベースを理解した上で適切なテストケースを提案する能力です。例えば、先ほどのプロダクト機能の実装で作成したモデル、ファクトリー、シーダー、コントローラー、ルート、ポリシー、リクエスト、およびレスポンスに対して、自動的に包括的なテストケースを生成します。

テストカバレッジの確保に関しては、Amazon Qは単にテストケースを生成するだけでなく、各機能の境界条件やエッジケースも考慮に入れます。また、生成されたテストケースは、プロジェクトで使用されているテストフレームワークやアサーションライブラリに適合する形で実装されます。

テスト実装に関して、「/test」コマンドは必要なテストファイルを自動的に作成し、適切なディレクトリ構造に配置します。これにより、開発者はテストの実装に時間を費やすことなく、ビジネスロジックの開発に集中することができます。

6.3 インフラストラクチャコードの支援

Shankar：Amazon Q Developerは、インフラストラクチャコードの作成と管理において、包括的な支援を提供します。特にIaCのベストプラクティスに関して、AWS文書との直接的な統合を活用することで、最新のガイドラインに沿ったインフラストラクチャコードの生成が可能です。

例えば、インフラストラクチャ設計の際に、Amazon Qのチャットインターフェースを使用してAWSのリソース構成に関する質問をすることができます。CloudFormation、CDK、SAM CLI、Terraformなどの異なるIaCツールに対応し、それぞれのベストプラクティスに従ったコードを生成します。

コスト最適化に関しては、設計段階で予想されるコストを事前に確認することができます。具体的なアーキテクチャ設計に対して、Amazon Qにコスト見積もりを依頼することで、デプロイ前に潜在的なコスト問題を特定し、最適化の提案を受けることができます。

コンプライアンスチェックについては、生成されたインフラストラクチャコードがAWSのベストプラクティスとセキュリティガイドラインに準拠しているかを自動的に確認します。これにより、開発者はインフラストラクチャの設計と実装に集中しながら、セキュリティとコンプライアンスの要件も満たすことができます。

7. 今後の展開

7.1 今後の機能拡張予定

Shankar：Amazon Q Developerの将来の展開について、私たちが計画している主要な機能拡張をご紹介します。当面の改善点として、開発ツールとのより深い統合を進めています。

特に注力している分野は、現在のAmazon Q Developerの機能をさらに拡張し、より広範な開発シナリオをサポートすることです。例えば、コンプライアンスとセキュリティのベストプラクティスに関するより包括的なサポートを提供することを計画しています。

また、現在のインフラストラクチャコード生成機能を強化し、より複雑なアーキテクチャパターンにも対応できるように改善を進めています。私たちは、開発者の皆様からのフィードバックを基に、特に要望の多かった機能の拡張を優先的に進めています。

このような拡張予定の機能は、既存のワークフローにシームレスに統合され、開発者の生産性をさらに向上させることを目指しています。改善点は主にユーザーインターフェースの使いやすさ、レスポンス時間の短縮、より高度な文脈理解能力の実現に焦点を当てています。

7.2 言語とフレームワークのサポート拡大

Shankar：私たちは、Amazon Q Developerのサポート範囲を継続的に拡大していく予定です。現在計画している拡張には、さらに多くの開発言語とフレームワークのサポートが含まれています。

具体的には、追加の開発ツールとの統合を進めています。また、既存の開発ツールとの統合をより深化させることで、開発者の皆様により包括的な開発支援を提供できるようになります。特に、開発者コミュニティからの要望が高い言語やフレームワークについては、優先的にサポートを追加していく予定です。

これらの拡張により、より多くの開発シナリオに対応できるようになり、異なる開発環境や技術スタックを使用する開発者の方々にも、Amazon Q Developerの機能を最大限に活用していただけるようになります。私たちは、開発者の皆様からのフィードバックを基に、サポート言語とフレームワークの優先順位を決定しています。

今後も、開発者コミュニティのニーズに応じて、継続的にサポート範囲を拡大していく予定です。これにより、より多くの開発者がAmazon Q Developerの恩恵を受けられるようになることを目指しています。

8. 学習リソース

8.1 AWS認定試験の準備

Shankar：AWS認定試験の準備にもAmazon Qを効果的に活用することができます。私からのアドバイスとして、Amazon Qのチャットインターフェースを使用した独自の学習方法をご紹介します。

例えば、AWS認定ソリューションアーキテクトの試験ガイドからサンプル問題を選び、その問題をAmazon Qのチャットに投げかけてみてください。正解を選択し、その理由を説明するよう依頼することで、より深い理解を得ることができます。これは、Amazon QがAWS文書のデータを活用できるため、非常に効果的な学習方法となります。

また、本日のセミナー参加者の皆様には、AWS認定試験の受験料を50%割り引くバウチャーをご用意しています。このバウチャーは、ご希望のAWS認定試験に対して使用することができます。認定試験の準備には、AWSのSkill Builderアカウントを活用することをお勧めします。Skill Builderでは、コース、ビデオ、スニペット、そしてラボなど、試験準備に役立つ豊富なリソースにアクセスすることができます。

これらのリソースとAmazon Qを組み合わせることで、より効果的な試験対策が可能になります。特に、概念的な理解が必要な分野では、Amazon Qにより詳細な説明を求めることで、理解を深めることができます。

8.2 Skill Builderの活用

Shankar：AWS認定試験の準備を効果的に進めるために、AWSのSkill Builderの活用を強くお勧めします。Skill Builderには、AWS認定試験の準備に必要な包括的な学習リソースが用意されています。

具体的には、トピックごとに整理されたブートキャンプやスポットライトラボを活用することで、体系的な学習を進めることができます。これらのリソースは、単なる理論的な知識だけでなく、実践的なハンズオン経験を提供します。

また、Skill Builder上で提供される学習教材は、実際の認定試験で出題される内容と密接に関連しています。ブートキャンプでは、特定のトピックについて深く掘り下げて学習することができ、スポットライトラボでは実際のAWSサービスを使用した実践的なトレーニングを行うことができます。

このように、Skill Builderを活用することで、理論と実践の両面から効果的な試験準備を行うことができます。また、これらのリソースはAmazon Qと組み合わせることで、より深い理解を得ることができます。特に、実践的なラボで疑問が生じた場合、Amazon Qに質問することで詳細な説明を得ることができます。

9. まとめ

9.1 主要な利点のまとめ

Shankar：今日のセッションを通じて、Amazon Q Developerの主要な価値提案について説明させていただきました。特に重要な点は、開発者がビジネスロジックの実装により多くの時間を費やせるようになることです。

私たちが示したデモでは、以下のような具体的なメリットが明らかになりました：

• CloudFormationテンプレートの自動生成による、インフラストラクチャコードの効率的な作成
• コードドキュメントの自動生成による、プロジェクトの理解性向上
• Java 8からJava 17への移行など、レガシーアプリケーションの効率的な移行支援
• セキュリティ脆弱性の自動検出と修正提案による、アプリケーションのセキュリティ向上
• RESTful APIの実装支援による、開発時間の短縮

これらのユースケースは、実際のお客様の事例に基づいています。例えば、数百ものアプリケーションを新しいJavaランタイムに移行することに成功したケースや、複雑なインフラストラクチャの設計を効率化したケースなど、Amazon Q Developerは実際の開発現場で大きな価値を提供しています。

今後も、より多くの言語とフレームワークのサポート、さらなる機能の拡張を通じて、開発者の皆様の生産性向上を支援していきます。

9.2 フィードバックの重要性

Shankar：最後に、セッションサーベイについて皆様にお願いがあります。モバイルアプリでセッションサーベイを完了していただきたいと思います。このフィードバックは私たち講師にとって非常に重要です。なぜなら、これが私たちの糧となるからです。

皆様のフィードバックを通じて、このセッションが価値あるものだったか、具体的な洞察を得られたか、そして職場に戻ってから実際に実装できる知識を得られたかを知ることができます。私たちはこれらのフィードバックを真摯に受け止め、今後のセッションの改善に活用させていただきます。

特に、Amazon Q Developerのような新しいツールについてのセッションでは、皆様の具体的なフィードバックが非常に重要です。実際の開発現場でどのように活用できそうか、どのような機能があれば更に役立つか、といった観点からのフィードバックは、製品の改善に直接反映されていく可能性があります。