いちAWSエンジニアのAI活用を振り返る #devio2026 / devio osaka 2026 kawahara

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1. いちAWSエンジニアのAI活用を振り返る DevelopersIO 2026 Osaka 2026-09-28 川原征大(kawahara-masahiro) 1
2. イントロ 2
3. 自己紹介 川原征大 (kawahara-masahiro) クラウド事業統括本部 コンサルティング部 AWSマルチアカウント環境のコスト/セキュリティ改善、AI活用 推進、CCoE支援など 好きなこと: 旅行/ツーリング/スプラトゥーン/Emacs ブログ: https://dev.classmethod.jp/author/kawahara-masahiro/ 3
4. 本セッションで伝えたいこと ここ1〜2年で、生成AIの使い方が大きく変わりました。 使うツールが短い周期で入れ替わった それにあわせて働き方やマインドセットも変わった 実際に使ってきたAIツールを紹介しながら、いちAWSエンジニアの変化を 振り返ります。 4
5. 主に紹介するツール いろいろなAIツール simonw/llm など Claude Code (で使っている便利ツール) AWS MCP Server DuckDB Skills など 5
6. Claude Code 時代以前 2025年前半ごろの使い方 6
7. 2025年前半ごろの使い方 ツール 使用場所 用途 AI-Starter ブラウザ AIチャット simonw/llm ターミナル 単発の問い合わせ Claude Code ターミナル 検証程度 7
8. AI-Starter: 生成AIチャット環境 画像: AI-Starter | クラスメソッド株式会社 8
9. AI-Starter: 主な用途 シェルスクリプトや簡易な Lambda 関数を書かせる Terraform や CDK の diff を要約させる など 9
10. simonw/llm: コマンドラインからLLM実行 OpenAI や Bedrock など、さまざまなモデルに対応 パイプで標準入力を渡せる プラグインやテンプレートなど拡張機能も豊富 https://github.com/simonw/llm 10
11. simonw/llm: 紹介ブログ simonw/llm: コマンドラインから生成AIモデルを気軽に実行できるツールがとても便利 | DevelopersIO 11
12. simonw/llm: 主な用途 CloudFormation や Terraform の コードを要約・解説させる AWS CLI コマンド出力/ヘルプを要約・解説させる など 12
13. Claude Codeは… 当時 (2025/03あたり) はまだプレビュー中 Claude 3.7 Sonnet を Bedrock から呼び出して使おうとしていた 従量課金なので気軽に使えていなかった が、GAして Pro や Max (サブスクプラン) で Claude Code を使えるよ うになってから利用が急加速しました。 13
14. Claude Code 時代 2025年後半から今現在に至るまで 14
15. AWSエンジニアの Claude Code 活用 用途 主なツール 技術調査 / リソース調査 AWS MCP Server ログやコストの分析 Skills (DuckDB Skills) IaC(Terraform)を書かせる いろいろ 15
16. 補足1: MCPとは？ "MCP（Model Context Protocol）は、AIアプリケーションを外部シス テムに接続するための、オープンソースの標準" 引用: What is the Model Context Protocol (MCP)? - Model Context Protocol 16
17. 補足2: Skills とは？ "Agent Skills は、専門的な知識とワークフローによって AI エージェント の能力を拡張するための、軽量でオープンなフォーマット" 引用: Agent Skills Overview - Agent Skills 17
18. AWS MCP Server とは AWS が提供するマネージドな MCP サーバーであり、 Agent Toolkit for AWS の一部です。 ドキュメント検索やサービス情報の取得を実施できる IAM 認証すれば サンドボックス環境で API を呼ぶスクリプトも実行 可能 18
19. 補足: AWS MCP Server と awslabs/mcp の違い awslabs/mcp は、AWS が OSS で公開している MCP サーバー群です。 Agent Toolkit for AWS は、awslabs/mcp の後継にあたります。 https://awslabs.github.io/mcp/ 19
20. AWS MCP Server: 主な用途 AWS の仕様や新機能を最新ドキュメントから調べる AWS 環境のリソースの状態や設定を調べる 20
21. DuckDB Skills とは DuckDB はオンライン分析処理(OLAP)に特化したデータベースシス テム DuckDB Skills は 公式が出している Claude Code 向けの DuckDB スキル集 CSV や Parquet、JSON に自然言語で問い合わせて、分析・集 計できる 21
22. 利用できるスキル抜粋 スキル名 ひとこと概要 CSV/JSON/Parquet等を拡張子から自動判別して読み read-file 込み・スキーマ確認 アタッチ済みDBやファイルに対してSQL/自然言語でク query エリを実行する read過去のClaude Codeセッションログを検索し、決定事項 memories やTODOを掘り起こす DuckDB/DuckLake公式ドキュメントとブログを全文検 duckdb-docs 索する 22
23. IaC(Terraform)を書かせる 肌感として Opus 4.6 以降は素の状態でも、だいたい期待したものを 作ってくれる チームで扱うなら周辺環境も整えておくと便利 フォーマッター/リンター: terraform fmt, tflint セキュリティスキャン: trivy これらを pre-commit や CI に組み込む 気になっているが、あまり使えていないツール terraform-mcp-server : Terraform Registry の最新情報を参照 できる Terraform Skills : HashiCorp公式のTerraform向けSkills 23
24. 参考になるブログ 「Terraformを安全に効率よく書くためのClaude Code活用術」登壇レポート | DevelopersIO 24
25. おわりにむけて 25
26. ツールの遷移まとめ ツール 2025年 前半 2025年 後半 〜 現在 AI-Starter 高 中 低 simonw/llm 高 中 Claude Code 低 高 必須 26
27. 横道: チームとして活用しているツールたち #1 Gemini (Notebookなど) Notebook にソースをまとめ、キャッチアップや振り返りに使 う。チームへの共有も簡単 Google Drive 上のデータを検索・解説させる Slack AI 社内情報を誰かに聞く前に雑に問い合わせる 27
28. 横道: チームとして活用しているツールたち #2 Kiro AWS 謹製の AI エージェントツールで、IDE と CLI がある IAM Identity Center と連携でき、ライセンス管理が AWS 内で 完結する CCoE として、利用部門向けに Kiro の活用基盤を展開している AWS DevOps Agent AWS が提供するマネージドな AI オペレーションエージェント AWS リソースへの問い合わせが簡単にできる アラートの調査を自動で実行し、初期調査の負担を減らせる 事前準備や前提条件が少なく、導入を勧めやすい 28
29. おわりに 使ってきた AI ツールの移り変わりを振り返りました。 AI ツールがどんどん便利になっていって、 自分の考え方や立ち回りも変 えていく必要を感じています。 より上位のレイヤーを意識する、関わる 考えていることを頭の中からひねり出して AI に渡す 言語化やコミュニケーションがさらに大事になってきそうです。 29