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title: 20260731_個人開発のコスト削減は Bedrock AgentCoreに任せよう
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author: [木内遼](https://docswell.com/user/2805882)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: 20260731_個人開発のコスト削減は Bedrock AgentCoreに任せよう by 木内遼
published: August 19, 26
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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.


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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
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Members Co.,Ltd.
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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.
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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
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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.
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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 &amp; 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
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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
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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
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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、&quot;何をどこまでやるか&quot;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-&lt;signal_id&gt;（冪等化）
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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
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# Page. 11

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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）
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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
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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
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下記までお問い合せください。
株式会社メンバーズ
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