Claude Codeを使って社内のAWSコストを可視化してみた！
結論
- Claude Codeを利用して開発した結果、発案から実装までわずか3週間で達成することができた。
- 社内管理を見える化することで、社員がコスト意識を持つきっかけになれた。
開発のきっかけ
近年、社員数の増加に伴いAWS利用料などの販売管理費が増加しており、その管理が喫緊の課題でした。一方で情報システム部のみで全てを管理することは難しく、コスト管理は各担当者のベストエフォートになっていました。そこで、「1ヶ月間でAWSアカウントの管理主体を明確にし、コスト管理できる仕組みを構築する」というミッションに取り組むことになりました。
本記事では、AIツールの「Claude Code」を活用し、発案からわずか3週間でコストの可視化とSlack通知の仕組みを実装した事例をご紹介します。短納期での社内効率化を目指す方の参考になれば幸いです。
利用した技術スタック
- AWS Cost Explorer API: AWS標準機能を利用し、追加コストを最小限に抑えるため。
- Slack: 社内文化との親和性が高く、日常的なコミュニケーションツールとして最適であるため。
- Claude Code: 提案からシステム設計、コーディングまで一気通貫で対応できるAIツールとして採用。
システム構成と処理の流れ
- 組織情報の管理: Googleスプレッドシートに、組織情報とプロジェクト別のメンバー情報を記載します。
- データの連携: Google CloudのWorkload Identity連携を利用し、スプレッドシートの情報をAWS Lambdaへ出力します。
- 定期実行と通知: AWS EventBridge Schedulerで指定時間にLambdaを起動し、Cost Explorerから取得した情報を整形してSlackに通知します。
注意点 AWS Lambdaの実行可能時間は最大15分です。一度に膨大な情報量を処理しようとするとタイムアウトの恐れがあるため注意が必要です。
工夫したポイント 実装に入る前にCLAUDE.mdやSKILL.mdといったドキュメントを整備し、「どのようなシステムを作るか」を明確にしました。コーディングをAIに任せる分、人間側が構造化されたイメージを描くことが重要だと実感しています。
失敗から学んだ教訓 開発を急ぐあまり、機能を先に実装してからドキュメントに追記してしまうことがありました。AIと協業する際は、新しい要件が出た場合でも「必ずドキュメントを更新してから実装に落とし込む」手順を徹底すべきだと学びました。
今後の展望としては、他のクラウドサービスへの横展開や、使用しているリソースごとのより詳細な課金情報も取得できるよう機能を拡張していく予定です。
この記事が、社内のコスト管理や業務効率化を推進する皆様の一助となれば幸いです。
