20260731_個人開発のコスト削減は Bedrock AgentCoreに任せよう
-- Views
August 19, 26
スライド概要
関連スライド
Meta XR SDK(V66-74)でQuestアプリを開発
あうぜん
1.2M
各ページのテキスト
個人開発のコスト削減は Bedrock AgentCoreに任せよう 2026/08/18 株式会社メンバーズ DO-DevOps推進1G デブオプスリードカンパニー 木内 遼 顧客と共に社会変革をリードする デジタル実装パートナー URL: https://www.members.co.jp/ Members Co.,Ltd.
目次 自己紹介 解決したかった課題 コスト最適化エージェントの内容 アーキテクチャ AgentCore Runtimeの設定内容 AgentCore Memoryの設定内容 エージェントのプロンプト エージェントの動作とガードレール 動作結果のイメージ まとめ 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Members Co.,Ltd. 2
自己紹介 ● 名前 ：木内 遼（きうち りょう） ● 所属 ：株式会社メンバーズ DevOpsリードカンパニー ● 主な仕事 ：SREエンジニア、インフラ/バックエンドエンジニア ● 好きな物 ：ウルトラマン https://www.members-devopslead.com/ https://www.members-devopslead.com/ Members Co.,Ltd. 3
解決したかった課題 個人開発のリソースは余暇の時間（毎週数時間程度）。作りたい物だけに時間を使いたい。でも現実は―― 作りたい物を作る時間 100% 理想 現実 作りたい物 コスト セキュリティ 運用 コストやセキュリティなど「他の事」に時間が奪われ、開発に集中できない 本来やりたい事に時間を使うため、「何か」に任せたい → コスト最適化エージェントを作って任せる事にした Members Co.,Ltd. 4
コスト最適化エージェントの内容 ● CostExplorerの実績を元に、コスト削減案の検討→実装→PR作成まで実施してくれる。 01 02 03 04 起動と通知 分析とPR作成 レビューと承認 適用とコスト削減 CostExplorerがコスト異 常を検知すると、SNS 等を経由してLambdaを 起動する Bedrock AgentCoreが Cost Explorerから支出 を分析してGitHub上に 削減コードのPRを自動 生成する AIが提案した根拠や削 減見込みを人間が確認 し問題がなければPRを マージ マージ後、既存のCI/CD 経由でTerraform apply が実行され実際のコス ト削減が反映される Members Co.,Ltd. 5
アーキテクチャ エージェント部分の実装はAgentCore内で完結。人間はレビューのみ実施とするため CostExplorerやGitHubとの連携や、CI/CDは作り込み。 ① 検知 Cost Explorer Anomaly Detection ② 中継・バッファ SNS → SQS ③ 起動 ④ 中核 ⑤ PR作成 ⑥ 成果 AgentCore起動 Lambda AgentCore Runtime GitHub操作 Lambda GitHub Draft PR ※ シェルスクリプトからAgentCoreRuntimeを手動起動も可能（コスト棚卸し等の用途向け） AgentCore Runtime が内部で担うこと Claude AgentCore Memory Cost Explorer 照会 (Amazon Bedrock で推論) (PR作成実績を記憶) (原因の分析) ⑦ 人が Draft PR をレビュー & マージ → 既存の CI/CD が Terraform apply を実行しコストを削減 提案は AI、意思決定は人 ― 安全に自動化 Members Co.,Ltd. 6
AgentCore Runtimeの設定内容 ― 直接コードデプロイ方式 コンテナの管理を不要にしたいため、コードを同梱したzipファイルをS3に置き、Runtime はそれを参照して起動するように構成 コード + 依存 agents/ を zip 化 （arm64向けwheelを同梱） 🪣 S3 バンドル AgentCore Runtime マネージドPython 3.13で直接起動 OS・ランタイムのCVEパッチはAWSが自動適用 ネットワーク / プロトコル PUBLIC + HTTP。外部通信はGitHub等のパブリッ クAPIのみのため、VPCを作らずシンプルに 環境変数 周辺リソース 使用モデル（Claude）・Memory ID・GitHub操作 Lambda名をRuntimeへ注入 IAM・KMS・S3・CloudWatchも含め、全て Terraformで最小権限で構築 Members Co.,Ltd. 7
AgentCore Memoryの設定内容 ― PR作成実績を記憶 同じコスト異常シグナルで、PRを二重に作らないようにMemoryに記憶するように構成 未処理 コスト異常シグナル CostExplorerからanomaly_idが 連携される 処理済み？ 調査して Draft PRを作成 Memory内を ListEventsで走査 CreateEvent 対応済みを記録 処理済み AgentCore Memory スキップ PRを二重に作らない イベントはKMSで暗号化 90日経過でMemoryは自動失効 （一定期間経過したシグナルは再調査OK） 権限は CreateEvent / ListEvents のみ Members Co.,Ltd. 8
エージェントのプロンプト プロンプトに細かなロジックは詰め込まず、"何をどこまでやるか"の境界定義に徹した # agents/cost/prompt.py — SYSTEM_PROMPT（抜粋） 3部構成で明文化 あなたは AWS コスト最適化エージェントです。 検知されたコスト異常の原因を調査し、Terraform に よる削減策を Draft PR として提案します。 「スコープ・手順・厳守事項」に分けて職務を記述し、AIの動 きから曖昧さを減らす。細かな要望よりも「やらない事」を明 示して振る舞いを予測可能にした。 # スコープ - 対象は Project=xxx（※タグ名） のリソースのみ - 独自に削減機会を探さず、CostExplorerからの分析に集中する シンプルなプロンプトで費用が小さい # 手順 1. cost_breakdown で異常期間の内訳を取得し原因特定 2. list_dir / read_file で terraform/ の定義を読む 3. 本番を壊さない安全な削減策を設計する 4. open_pull_request で Draft PR を作成する 複雑な分岐がせず、短く固定的なプロンプトのため、 安価なモデルでも十分期待した結果が得られる。 （例：Sonnet 4.5使用で1回あたり$0.4） コンテキストを小さくして動作を安定化 コンテキストは必要な時だけツールにreadさせる設計のため、 持ち回る情報量が少なく、エージェントの動作結果が安定する ようになっている。 # 厳守事項（ガードレール） - PR は必ず draft=true で作成する - 変更は terraform/ 配下のみ。apply/destroy 禁止 - ブランチ名は cost/anomaly-<signal_id>（冪等化） Members Co.,Ltd. 9
エージェントの動作とガードレール 自律的にDraft PR作成まで任せるが、プロンプトとコードで二重のガードレールを設ける 自律的な調査ループ（最大20ターン） コードで強制するガードレール 調査 設計 ツール実行 変更範囲を限定 コード変更は許可したパス配下のみ。他のパスへの変更はPR作成前に拒否 ツール呼び出しが無くなるまで繰り返し、無くなったら完了 禁止コマンドを検査 apply / destroy / rm -rf を含むPRはコード側で機械的に弾く 渡しているツールは4つだけ cost_breakdown read_file 必ずDraftで作成 draft=true を必須化。適用の最終判断は人間のレビューに残す list_dir open_pull_request コスト照会・リポジトリ読み取り・PR作成に限定。 Git操作と認証情報はLambda側に隔離（エージェントに鍵を持たせない） 認証情報を隔離 GitHub Appの鍵はLambda側のみ。乗っ取られても盗む物が無い Members Co.,Ltd. 10
動作結果のイメージ CostExplorerの実績から、WAFのルール変更によるコスト削減のPRを作成できている CostExplorerでの料金の内訳 （WAFが高額な事を読み取れている） Members Co.,Ltd. 11
学び ● 人がやるよりも遥かにコストメリットが高い（時間かからない、料金も安い） ● IAMなど既存のAWSのサービスで運用できるので、認知負荷が低い ● シンプルにしたのが良かった。複雑な分析は向いていないかも 良かった所 いまいちだった所 ・PR作成まで自走するため、コスト削減 に必要な人の作業時間が大幅に減った ・複雑な分析を任せたいといったケース には向いていない （エージェントの不安定化、金銭的コス ト上昇のトレードオフが発生） ・エージェントの実行費用がかなり安い → AWS FinOps Agentでコスト削減案の 分析をし、別途実装するように部分的に AIに任せるアプローチの方が効果を出せ そう ・IAMなど既存のサービスで管理できる ので、新しく覚える事が少ない Members Co.,Ltd. 12
顧客と共に社会変革をリードする デジタル実装パートナー 本資料に関してご不明な点等がございましたら、 下記までお問い合せください。 株式会社メンバーズ https://www.members.co.jp/ https://www.members.co.jp/ Members Co.,Ltd.