AI DevOpsプラットフォームのリーディングカンパニーであるHarness（ハーネス）は、AIソフトウェアの開発およびデリバリープロセスを効率化するため、Amazon Web Services（AWS）との一連の統合を発表した。企業がソフトウェア開発を迅速化するためにAI支援コード生成ツールを導入するケースが増えるにつれ、これらのコードを安全かつ効率的に本番環境にデリバリーするという課題がますます深刻化している。Harnessは、AWSのセキュアなAI開発ソリューションと独自のデリバリーインテリジェンスを組み合わせ、コード作成からデプロイメントまで一貫したパスを構築することで、この課題の解決を目指している。
同社は、AIソフトウェアの開発とデリバリーを統合するための3つの取り組みを発表した。まず、HarnessのModel Context Protocol（MCP）サーバーとKiroの統合により、開発者はCI/CDパイプラインの管理とトラブルシューティング、セキュリティー問題の把握、そして自然言語クエリーを用いたAWS環境からのクラウドコスト分析を、直接行うことができる。次に、Harness SaaS on AWSは、企業がAWS上でHarnessを統合されたガバナンス、セキュリティー、そしてパフォーマンスで実行できるようにする。最後に、HarnessはAIソフトウェアデリバリーとHarness Software Delivery Knowledge GraphにおいてAWSと連携している。これは、開発者によるチェック、セキュリティー、そしてワークフロー自動化をライフサイクルの早い段階に組み込むことで、デリバリーをよりインテリジェントで適応性の高いものにする。
HarnessはMCPサーバーを介してKiroと統合されているため、エンジニアリングチームは異なるツールを切り替えることなく、コードの作成からデリバリーの問題解決までスムーズに移行できる。開発者は、ビルド失敗の原因を特定し、推奨される修正を評価し、IDEまたはCLIから直接自動解決を開始できる。Harnessは、これらの機能を支えるデリバリーインテリジェンス、パイプラインコンテキスト、ガバナンスを提供し、AI生成コードの迅速な作成だけでなく、迅速かつ安全なデプロイも実現する。
HarnessはAWSに完全にデプロイできるようになり、信頼できるコンプライアンス準拠のAWSパートナーとしての地位を強化した。企業は、チーム全体のガバナンス、パフォーマンス、可視性を維持しながら、AWS環境内でプラットフォームを完全に運用できる。この開発は、コンピューティング、ストレージ、可観測性にわたってHarnessとAWSの深い技術的連携を反映している。既にAWSで構築および運用している顧客にとっては、AI支援開発からエンタープライズ規模の配信まで、統一されたパスが生まれる。HarnessとAWSの継続的なコラボレーションには、パイプラインが繰り返し発生するエラーを自動的に検出して防止できるようにするルールと学習システムや、開発者のチェックとワークフローをコード生成プロセスに直接埋め込むシフトレフトイニシアチブなどのイニシアチブが含まれる。これらのプロジェクトは、AWSデータを使ってHarness AIとソフトウェア配信ナレッジグラフを拡張し、企業に豊富なコンテキストと、ソフトウェアの信頼性、セキュリティー、ガバナンスの継続的に改善される基盤を提供する。
出典：Harness
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