AWS における AI for FinOps / FinOps for AI

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1. AWS における AI for FinOps for AI Yuki Kasuya / 加須屋 悠⼰ Technical Account Manager 2026/10 © 2026, Amazon Web © 2026, Services, Amazon Inc. or Web its Services, affiliates.Inc. All or rights its affiliates. reserved.All rights reserved.
2. はじめに 2026/10 時点で、AWS FinOps Agent はプレビューリリースとなります。 内容に変更がある場合があります。 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved.
3. ⾃⼰紹介 Yuki Kasuya / 加須屋 悠⼰ アマゾンウェブサービスジャパン Technical Account Manager コストに関する AWS Black Belt Online Seminar を担当しました © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 3
4. アジェンダ 1. FinOps とは 2. FinOps における課題 3. AI for FinOps - AWS FinOps Agent による解決 4. FinOps for AI - AWS 新機能による解決 5. まとめ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 4
5. AWS FinOps Agent とは © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 5
6. なぜ FinOps ︖ https://www.finops.org/wg/adopting-finops/ Adopting FinOps Pitch Deck by FinOps Foundation, CC BY 4.0 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 6
7. FinOps とは、テクノロジーのビジネス価値を最⼤化し、タ イムリーでデータドリブンな意思決定を可能にし、財務的 な説明責任を⽣み出す、エンジニアリング・財務・ビジネ スチームのコラボレーションを通じた、オペレーションの フレームワークであり⽂化的なプラクティスである。 FinOps Foundation Technical Advisory Council https://www.finops.org/introduction/what-is-finops/ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 7
8. FinOps とは https://www.finops.org/introduction/what-is-finops/ Introduction to FinOps by FinOps Foundation, CC BY 4.0 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 8
9. © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 9
10. Principles FinOps の実践を導く 6 つの原則 “FinOps Principles act as a north star, guiding the activities of our FinOps practice.” © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.finops.org/wp-content/uploads/2026/04/FinOps-Framework-Poster-March-2026-v3.pdf © FinOps Foundation, CC BY 4.0
11. Principles Teams need to collaborate Business value drives technology decisions Everyone takes ownership for their technology usage チームが協⼒し、効率とイノベーショ ンのために継続的に改善する コスト、品質、スピードのトレードオ フを意識して判断する 使⽤量とコストの説明責任を現場 （edge）に移し、エンジニアがアーキ テクチャ設計から⽇々の運⽤まで、コ ストのオーナーシップを持つ FinOps data should be accessible, timely, and accurate FinOps should be enabled centrally Take advantage of the variable cost model of the cloud. コストデータは、⼿に⼊りしだい処理 して共有する・⽀出についての⼀貫し たビジビリティを、組織のすべての階 層に提供する 中⼼となる FinOps 機能が、説明責任 を共有するモデルのもとで、ベストプ ラクティスを奨励し、広め、実践でき るようにする 技術的な要件だけでなく、こうしたコ ストモデルの観点も踏まえて、テクノ ロジーの意思決定を⾏う © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.finops.org/framework/principles/ © FinOps Foundation, CC BY 4.0
12. Personas FinOps に関わるステークホルダーのグループ “Personas represent broad stakeholder groups that must collaborate, not individual people.” © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.finops.org/wp-content/uploads/2026/04/FinOps-Framework-Poster-March-2026-v3.pdf © FinOps Foundation, CC BY 4.0
13. Core Personas FinOps Practitioner Engineering Finance FinOps の⽂化確⽴・ビジネス価値を最 ⼤化するために、FinOps Framework 知識により、ビジネス、エンジニアリ ング、財務の各チームの橋渡しをする コスト効率、性能、信頼性、セキュリ ティ、コンプライアンスを実現するた めに、テクノロジー基盤の設計、構築、 管理、最適化に責任を持つ FinOps Practitioner と連携し、ビジネ ス価値を定量化し、FinOps の情報に基 づく意思決定の前提となる財務・会計 上の枠組みを定める Product Procurement Leadership FinOps をビジネス⽬標や戦略的投資と 結び付ける施策に優先順位を付け、ビ ジネス価値を⽣み出す FinOps Practitioner と連携し、ベン ダーとの関係性の最適化と強化、⽀出 のリターンを最⼤化することに責任を 持つ ビジネス⽬標と技術⽬標を定め推進し、 FinOps 施策を優先できるようにし、説 明責任と FinOps による意思決定の⽂ 化を実現するための⾏動を促す © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.finops.org/framework/personas/ © FinOps Foundation, CC BY 4.0
14. Domains FinOps の実践で得られる成果（アウトカム） “Domains are the outcomes of a FinOps practice.” © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.finops.org/wp-content/uploads/2026/04/FinOps-Framework-Poster-March-2026-v3.pdf © FinOps Foundation, CC BY 4.0
15. Domains Understand Usage & Cost Quantify Business Value Optimize Usage & Cost Manage the FinOps Practice Outcome Outcome Outcome Outcome 組織のテクノロジー利⽤状況を より理解できるようにする 使⽤量をビジネス価値と結び付 け、使⽤量が⽣む影響と価値が、 ⾒える形で期待の範囲に収まる ようにする システムを効果的に設計・構築 し、無駄や不要な使⽤量を継続 的に減らし、リソースに⽀払う 料⾦を最適化して価値を⽣める ようにする 継続的な改善によって組織全体 を変えて⾜並みをそろえ、 FinOps を取り⼊れ、テクノロ ジーの利⽤を会社の価値につな げられるようにする Supported Principles Supported Principles Supported Principles Supported Principles Teams need to collaborate Everyone takes ownership for their technology usage FinOps data should be accessible, timely, and accurate FinOps should be enabled centrally © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.finops.org/framework/domains/ © FinOps Foundation, CC BY 4.0 Business value drives technology decisions FinOps data should be accessible, timely, and accurate Take advantage of the variable cost model of the cloud. Teams need to collaborate Teams need to collaborate Business value drives technology decisions Everyone takes ownership for their technology usage Everyone takes ownership for their technology usage FinOps data should be accessible, timely, and accurate Take advantage of the variable cost model of the cloud. FinOps should be enabled centrally
16. Capabilities Domain の成果を達成する⽅法を⽰す活動 “Capabilities describe how to achieve them.” © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.finops.org/wp-content/uploads/2026/04/FinOps-Framework-Poster-March-2026-v3.pdf © FinOps Foundation, CC BY 4.0
17. Capabilities: Allocation 例 Allocation Domain︓Understand Usage & Cost アカウント、タグ、ラベルなどのメタデータで、コストと使⽤量を割り当て・共有する戦略を定め、チームに説明責任を⽣む Definition Maturity Assessment Functional Activities Measures of Success & KPIs Inputs & Outputs コストを、その責任を持 つ⼈やチームに割り当て る⽅法を定める 段階ごとに、配賦の粒度 とメタデータの扱いがど う変わるかを⽰す Persona ごとに担う活動 を⽰す この Capability の成果を 測る指標を⽰す 他の Capability と、要件 やデータを受け渡す Strategies Maturity Personas KPIs Capabilities Allocation Strategy コストを組織にどう対応 付けるか Crawl アカウント単位、作成 後に⼿作業で記録 Tagging Strategy 使⽤量とリソースをどこ に対応付けるか Walk アプリ・サービス単位 、共有コストを按分 Shared Cost Strategy 共有コストを予算にどう 配賦するか Run 必要な粒度、作成時に 必須として強制 FinOps Practitioner 直接配賦できたコスト の割合 Engineering 分類できないコストの 割合 Finance Product Leadership © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.finops.org/framework/capabilities/allocation/ FinOps Framework: "Allocation" by FinOps Foundation, CC BY 4.0 メタデータの準拠率 Data Ingestion Reporting & Analytics Invoicing & Chargeback Governance, Policy & Risk
18. Phases 繰り返し実施する 3 つのフェーズ “FinOps is performed by working iteratively on the Framework Capabilities through three phases: Inform, Optimize and Operate.” Inform © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.finops.org/wp-content/uploads/2026/04/FinOps-Framework-Poster-March-2026-v3.pdf © FinOps Foundation, CC BY 4.0 Optimize Operate
19. Maturity Capability ごとの成熟度 “The practice of FinOps is inherently iterative and maturity of any given process, functional activity, Capability or Domain will improve with repetition.” Crawl Walk © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.finops.org/wp-content/uploads/2026/04/FinOps-Framework-Poster-March-2026-v3.pdf © FinOps Foundation, CC BY 4.0 Run
20. FinOps とは “FinOps とは、テクノロジーのビジネス価値を最⼤化し、タイムリーでデータドリ ブンな意思決定を可能にし、財務的な説明責任を⽣み出す、エンジニアリング・財 務・ビジネスチームのコラボレーションを通じた、オペレーションのフレームワー クであり⽂化的なプラクティスである。” FinOps Framework は、FinOps を実践するた めのフレームワーク Principles 実践を導く 6 つの原則 Personas ステークホルダーのグループ Domains FinOps の実践で得られる成果 Capabilities 成果を達成する⽅法を⽰す活動 Maturity Capability ごとの成熟度 Phases 繰り返し実施される 3 つのフェーズ https://www.finops.org/framework/ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 20
21. FinOps における課題 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 21
22. FinOps における課題 - お客様の声 - FinOps for Public Cloud 過負荷な FinOps チーム 1 - 4 名のチームが全てのアカウ ント、サービス、エンジニアリン グ組織をカバーしている 推奨事項の先送り アイドルリソースやライトサイジ ングの推奨事項を誰も担当しない ため、毎⽉溜まり続ける © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 積み重なるコスト異常 うんざりする レポート作成 コストのスパイクにより、チーム がアラート対応に追われ、根本原 因調査が遅れてしまう コスト戦略に費やすべき FinOps プラクティショナーの時間が、毎 週・毎⽉の定期的なレポート作成 で浪費される 様々なツール スケールしづらい プラクティス コストデータが、Cost Explorer, Cost Anomaly Detection, Cost Optimization Hub やタグ管理⽤ス プレッドシートに散在する クラウド⽀出が増えているにも関 わらず、FinOps 成熟度は横ばい になっている 22
23. FinOps における課題 - AI への適⽤ - FinOps for AI State of FinOps とは、FinOps Foundation による年次のサーベイ • 今後 12 ヶ⽉における、FinOps for AI 優先度がトップに Challenges ／ 課題 1. Visibility into AI costs - AI コストの可視化 2. Allocating AI costs to business units - AI コスト配分・配賦 3. Determining AI value/ROI - AI バリュー・ROI 今後 12 ヶ⽉の優先事項 Top 6 https://data.finops.org/ State of FinOps 2026 © FinOps Foundation, CC BY4.0 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 23
24. Is AI driving value? What is AI Tokenomics (Draft) https://www.tokeneconomics.com/what-is-ai-tokenomics/ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 24
25. AI Tokenomics 爆誕 “AI Tokenomics (i.e., “AI Economics”) is the discipline of converting energy and capital into AI capabilities and efficiently consuming that intelligence across the organization, to realize measurable business value.” – Tokenomics Draft Definition v0.5.2, September 1 2026 https://www.tokeneconomics.com/what-is-ai-tokenomics/ https://tokenomics-foundation.github.io/tokenomics_mindmap/mindmap.html © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.tokeneconomics.com/state-of-tokenomics/ 25
26. FinOps の課題 FinOps 全般 • ⼈・時間の不⾜ • 先送り・後回し • 変化の速さ、⽀出の急変、etc... © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. FinOps for AI • AI コストの可視化 • AI コスト配分・配賦 • AI バリュー・ROI • (new) Tokenomics 26
27. AI for FinOps - AWS FinOps Agent による解決 - © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 27
28. AWS FinOps Agent とは クラウド環境全体に対して、コストを継続的にモニタリング、コスト異常を調査、 コスト最適化機会の発⾒を⾏うフロンティアエージェントです。 ⾃然⾔語でコストに関して質問ができ、スケジューリングされたレポート作成やイ ベントトリガーによるコスト異常分析などが実⾏可能です。 チャット画⾯ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. レポート出⼒例 28
29. AWS FinOps Agent 概要 データソース アウトプット AWS Cost Explorer AWS FinOps Agent コスト・使⽤量、予測、SPs / RI AWS Cost Anomaly Detection コストモニター、検出された異常 毎週⽉曜⽇に、先週⽐のレポート を作成してください︕ ✦ スケジュールに⼊れました。 AWS Cost Optimization Hub 最適化の推奨事項、推定削減額 AWS Compute Optimizer ライトサイジング、リソース最適化 AWS CloudTrail API アクティビティログ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. トリガー 会話 スケジュール コスト異常 チャットでの回答 Web アプリで質問・深掘り Slack への投稿 異常の調査サマリーなど Jira チケット 最適化の推奨、調査の割り振り 組織を理解する機能 コンテキストファイル・メモリ アカウントの紐づけや 設定・過去の調査結果を記憶 レポート HTML / PDF / PPT 29
30. AWS FinOps Agent チャットでの分析例 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 30
31. AWS FinOps Agent 機能概要 • Agents • AWS アカウントで設定する AWS FinOps Agent の独⽴したインスタンスです。 各 Agent は、それぞれの IAM 権限、コンテキストファイル、メモリ、タスク キュー、サードパーティ統合を使⽤して独⽴して動作します • Tasks • バックグラウンドで実⾏される処理です。オンデマンド、スケジュール、イベ ントベースの 3 つのタスクタイプをサポートしています • Automations • AWS FinOps Agent がなにをいつ実⾏するのかに関する定義です。 Automations で定義したスケジュール、イベントをトリガーとして、Tasks を 実⾏します • Artifacts • AWS FinOps Agent が作成したレポートや分析結果のファイルです。AWS マ ネージドのインフラに保存されます • Context files / Memory • Context files は、AWS FinOps Agent が組織などの⽂脈を理解する⼿助けとな るファイルです • Memoryは、エージェントが記録する会話の内容やユーザーの設定です © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Agents Automations 31
32. AWS FinOps Agent バックグラウンド動作概要 チャットもしくは⼿動でバックグラウンドで動く Automations/Tasks を設定可能 AWS FinOps Agent ユーザー Automations Tasks On-demand 「先⽉のコストレポートを作る タスクを作って」 頼んだとき データソース（読み取り） Cost Explorer 「毎週⽉曜に、新しく検出した 最適化について Jira に起票して」 スケジュール Scheduled Cost Optimization Hub 毎週⽉曜 毎週 Compute Optimizer 「本番モニターで異常が出たら 原因を調べて Slack に投げて」 イベント Event-based Cost Anomaly Detection EventBridge ルール 異常ごと Cost Explorer CloudTrail アウトプット Artifacts HTML・PDF・PPT Jira チケット起票 Slack チャンネルへ投稿 Context files・Memory 読み込み 担当チーム表・除外ルール・設定・テンプレートなど © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 32
33. AWS FinOps Agent ユースケース コストに関する質問 ⾃然⾔語による、⽀出、要因、内訳、⽐較、Savings Plans や Reserved Instances の使⽤率などに関する質問 カスタムレポート ⼀度の実⾏もしくは定期的なスケジューリングによる、 グラフ、図解された統計や内訳を含むレポートを HTML、PDF、または PPT で⽣成 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. コスト異常対応 スパイクの原因となった API コール、IAM ロールや 変化を特定するために CloudTrail と関連付けた Cost Anomaly Detection アラートの調査 コスト最適化 Cost Optimization Hub と Compute Optimizer からの明⽰ 的で優先付けられた節約機会について、コンテキストファイ ルと関連付けた Jira チケット作成もしくは Slack 投稿 33
34. コストに関する質問 ⾃然⾔語で、 FinOps Agent にコストに関 する質問ができます。 質問とレポート作成依頼 • 従来 - FinOps チームがエンジニアからコス トに関する質問を受けて回答してい ました • FinOps Agent により - エンジニアが直接 FinOps Agent にコ ストに関する問い合わせを⾏って分 析させることができるため、FinOps チームがチャージバックロジック、 最適化戦略、リーダーシップレポー ト作成などに時間を費やすことがで きます https://docs.aws.amazon.com/finops-agent/latest/userguide/cost-inquiry.html © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 34
35. コストに関する質問 Everyone takes ownership for their technology usage & FinOps should be enabled centrally AWS FinOps Agent により、皆がオーナーシップを持つ Principles を⽬指す 担当チーム Engineering edge Product 従来 すべての質問が FinOps チームへ FinOps チーム FinOps Practitioner Reporting & Analytics Invoicing & Chargeback なんで先⽉コストが増えたの︖ チャージバックロジック Anomaly Management ↓ ⾃然⾔語で質問できる これコスト異常なの︖ Forecasting 来期の⽀出予測はどのくらい︖ オーナーシップを持たせる © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. central Executive Strategy Alignment 経営戦略 AWS FinOps Agent ⾃社のコストデータで 説明付きで回答 Allocation アカウント戦略・タグ付け戦略 より戦略的な業務へ 35
36. コスト異常対応 Cost Anomaly Detection で検出されたコスト異 常をトリガーとし、AWS FinOps Agent が⾃動 的にコスト異常について調査し、結果のレポー ト作成、もしくは Jira / Slack にポストできます。 従来 - Cost Anomaly Detection のアラートを受け 取り、詳細ページを確認し、根本原因やグ ラフからコスト異常か既知のコスト増加か、 などを調査・判断し、対応していました • AWS FinOps Agent により - ⼀度ワークフロー（Automations）を定義 するだけで、⼈間が実施していたコスト異 常調査を AWS FinOps Agent が Cost Anomaly Detection をトリガーとし⾃動的 に⾏い、結果を通知できます • コスト異常検知 Slack 通知例 https://docs.aws.amazon.com/finops-agent/latest/userguide/automated-anomaly-response.html © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 36
37. コスト異常対応 Inform Optimize Operate AWS FinOps Agent により、異常切り分けを⾃動化し Phase を⼩さく・素早く回す Anomaly Management 担当チーム × FinOps チーム Inform Cost Anomaly Detection Optimize 従来 FinOps チーム 異常 異常 異常 ⼿作業で切り分け 調査・分類 後回し Governance, Policy & Risk 異常検知 ↓ ⼀度ワークフローを設定するだけ 根本原因 アラート 異常 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. AWS FinOps Agent AI が切り分け Reporting & Analytics Operate 異常検知 ごと 解決・記録 Usage Optimization Forecasting / Budgeting 37
38. カスタムレポート AWS FinOps Agent により、オンデマンド もしくはスケジューリングされた財務・コ ストに関するレポート作成を依頼すること が可能です。 カスタムレポート例 • 従来 - CCoE や FinOps チームなどがエグゼ クティブ向けのレポートや毎⽉のレ ポート作成を⼿動で実施していました • AWS FinOps Agent により - 毎⽉何時間もかけて⼿動で⾏っていた レポート作成作業を、AWS FinOps Agent に任せられます https://docs.aws.amazon.com/finops-agent/latest/userguide/custom-cost-reporting.html © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 38
39. カスタムレポート Crawl Walk Run AWS FinOps Agent により、レポーティングを⾃動化し Maturity を⾼める Reporting & Analytics Run Walk Crawl マニュアル デリバリー ⼀度スケジュールを設定するだけ セルフサービス AWS FinOps Agent ⾃動で定期的にレポート作成 ダッシュボード FinOps チームが⽤意 FinOps チーム FinOps チーム → コスト戦略へ ⼿動作成 ⽇次 ⽉次 Leadership Finance Product Engineering © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Leadership Finance Product Engineering Leadership Finance Product Engineering 39
40. AI for FinOps - AWS FinOps Agent による解決 • FinOps の課題として - 本来実施したい作業・業務への注⼒が難しい - ⼈・時間の不⾜、先送り・後回し、変化の速さ、⽀出の急変への対応など • 解決⼿段の 1 つとして AI for FinOps - AI エージェントに任せられる作業は任せて、本来実施したい作業・業務に注⼒ できる可能性があります © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 40
41. FinOps for AI - AWS 新機能による解決 - © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 41
42. FinOps for AI の課題・新機能リリースタイムライン 1. 可視化 • • 3. バリュー・ROI 2. 配分・配賦 どのモデルにいくらかかったか トークンがどう使われているか • • • Data Ingestion どのアプリケーションが使ったか 誰が使ったか どのリクエストで使ったか Allocation • 使ったコストに⾒合う成果がある か Unit Economics Reporting & Analytics 新機能リリースタイムライン 可視化 CUR︓Bedrock operation visibility CloudWatch︓Generative AI observability 2025/10 2025/11 2025/12 2026/01 2026/02 CUR︓Bedrock product metadata Bedrock︓bedrock-mantle CloudWatch metrics 2026/03 2026/04 Bedrock︓Projects API Bedrock︓IAM principal cost allocation © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. Cost Explorer︓Bedrock product attributes CloudWatch︓Coding Agent Insights 配分・配賦 2026/05 2026/06 2026/07 Cost Anomaly Detection Bedrock third-party models 2026/08 2026/09 2026/10 Bedrock︓IAM principal cost allocation for bedrock-mantle Bedrock︓request-level usage attribution 42
43. 1. 可視化 Data Exports (CUR) : 明細アップデート Data Ingestion Reporting & Analytics 2026/01 2026/07 Bedrock 明細の オペレーション詳細・製品メタデータをサポート • オペレーション詳細︓オペレーションの種類が、「Usage」から 「InvokeModelStreamingInference」や「InvokeModelInference」など詳細に記載されるように なりました • 製品メタデータ︓モデルプロバイダー・モデル名・トークンの種類・推論モードの属性が⼊るよ うになりました CUR 2.0 line_item_operation, model metadata カラム例 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/01/amazon-bedrock-granular-usage-visibility/ 43 https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/07/aws-data-exports-amazon-bedrock-product-metadata/
44. 1. 可視化 Cost Explorer : Product Attributes Data Ingestion Reporting & Analytics 2026/10 Cost Explorer などで Bedrock コストの属性別分析をサポート • 新しいディメンション「product attributes」で、モデル・モデルプロバイダー・トークンの種 類・機能ごとに、Cost Explorer などでグループ化と絞り込みができるようになりました Product attribute : Model でグループ化 https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/10/aws-bedrock-attributes-in-cost-explorer/ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 44
45. 1. 可視化 CloudWatch : ⽣成 AI の利⽤状況 Data Ingestion Reporting & Analytics 2025/10 2026/07 Generative AI observability Coding Agent Insights Bedrock のモデル呼び出しやトークン使⽤量・レイテンシ・エラーな どをダッシュボードで⾒られるようになりました OpenTelemetry メトリクスに基づいて、コーディングツールのトーク ン数などを部⾨・チーム・ユーザー別に⾒られるようになりました Model Invocations ダッシュボード Coding Agent Insights ダッシュボード https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2025/10/generative-ai-observability-amazon-cloudwatch/ https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/07/cloudwatch-coding-agent-insights/ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 45
46. 2. 配分・配賦 Application Inference Profiles Allocation 2024/11 アプリケーション推論プロファイルによるコスト配分をサポート • タグを付けたアプリケーション推論プロファイルを、モデル ID の代わりに指定して呼び出すこと で、推論コストを部⾨・チーム・アプリケーションごとに Cost Explorer と CUR で分析できます 呼び出し（モデル ID の代わりにプロファイルの ARN を指定） runtime.converse( modelId=("arn:aws:bedrock:us-east-1:123456789012:" "application-inference-profile/a1b2c3"), messages=[ ... ]) アプリケーション推論プロファイル作成例 InvokeModel・Converse での呼び出し例 https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2024/11/amazon-bedrock-cost-allocation-tags-inference-profiles/ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 46
47. 2. 配分・配賦 IAM Principal Cost Allocation Allocation 2026/04 2026/08 IAM プリンシパルごとの Bedrock コスト配分をサポート • Bedrock を呼び出した IAM ユーザー・ロールのタグで、推論コストを Cost Explorer と CUR 2.0 で分析可能になりました • 2026/08 bedrock-mantle にも対応しました CUR 2.0 line_item_iam_principal カラム例 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/04/bedrock-iam-cost-allocation/ 47 https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/08/amazon-bedrock-expands-iam-principal-cost-allocation-bedrock-mantle/
48. 2. 配分・配賦 Projects API・Request Metadata Allocation 2026/02 2026/05 API・リクエストレベルのメタデータ・タグをサポート • Projects API︓OpenAI 互換 API のプロジェクトにタグを付け、アプリケーションやチームごとに コストを分けられるようになりました • Request Metadata︓InvokeModel でも呼び出しごとにキーと値を付けられるようになりました。 値はモデル呼び出しログにのみ記録されます Projects API（OpenAI 互換 API） Request Metadata（InvokeModel） 作成（タグ付与） curl -X POST $OPENAI_BASE_URL/organization/projects ¥ -d '{"name": "chatbot-prod", "tags": {"Team": "cx"}}' → {"id": "proj_abc123", ...} POST /model/anthropic.claude-3-haiku-.../invoke X-Amzn-Bedrock-Request-Metadata: {"team": "orchestrator", "environment": "preview-test"} 利⽤（プロジェクト ID 指定） client = OpenAI(project="proj_abc123") client.chat.completions.create(model=..., ...) モデル呼び出しログ "requestMetadata": {"team": "orchestrator", ... } タグ付きのプロジェクトの作成と、リクエストのメタデータの指定例 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/03/amazon-bedrock-projects-api-mantle-inference-engine/ https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/05/amazon-bedrock-request-level-usage-attribution/ 48
49. 3. バリュー・ROI Tokenomics Unit Economics 使ったコストに⾒合う成果があるか、をどのように導出するかが今後の課題 AI Unit Economics TCA（Total Cost of AI） 算出可能なコスト - AWS 機能 ＝ TCA（Total Cost of AI） Realized Value Realized Value 今後考えていくこと Direct Dollar Wins 可視化 コストと利⽤量 売上の創出・コスト回避 配分・配賦 アプリ・ユーザーごと Labor Categories 今後考慮するコスト ⽣産能⼒の向上・作業の補助・ ⾃動化 ・プラットフォーム ・ソフトウェア・ライセンス Intangible Outcomes ・⼈件費 ・業務プロセスの変化 © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. https://www.tokeneconomics.com/insights/ total-cost-of-ai-tca/ https://www.tokeneconomics.com/projects/ai-value-classification/ 品質・市場投⼊の速さ・リスク 低減 49
50. （異常検知 Cost Anomaly Detection） Anomaly Management 2026/08 Bedrock のサードパーティモデルの異常検出をサポート • Anthropic や OpenAI などのモデルも、異常の検出対象となりました Bedrock 1st party, 3rd party モデル 異常検知例 https://aws.amazon.com/about-aws/whats-new/2026/08/aws-cost-anomaly-detection-bedrock-3P/ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 50
51. FinOps for AI - AWS 新機能による解決 • FinOps for AI の課題として • AI コストの可視化 • AI コスト配分・配賦 • AI バリュー・ROI - ( new Tokenomics) • AWS 新機能による解決 • 可視化、配分・配賦の関連機能が順次リリースされています • バリュー・ROI • TCA(Total Cost of AI) やバリューについて、今後考慮していく必要があります © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 51
52. まとめ © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 52
53. まとめ FinOps • “FinOps とは、テクノロジーのビジネス価値を最⼤化し、タイムリーでデータドリブンな意思決 定を可能にし、財務的な説明責任を⽣み出す、エンジニアリング・財務・ビジネスチームのコラ ボレーションを通じた、オペレーションのフレームワークであり⽂化的なプラクティスである。” AI for FinOps • AWS FinOps Agent とは、クラウド環境全体に対して、コストを継続的にモニタリング、コスト 異常を調査、コスト最適化機会の発⾒を⾏うフロンティアエージェントです - AWS FinOps Agent を活⽤することで、AI エージェントに任せられる作業は任せて、本来実施 したい作業・業務に注⼒できる可能性があります FinOps for AI • AI コストは AWS の機能で可視化・配分できるようになってきています。 • TCA(Total Cost of AI) やバリューについて、今後考慮していく必要があります © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 53
54. AI for FinOps for AI © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 54
55. AI for FinOps + FinOps for AI © 2026, Amazon Web Services, Inc. or its affiliates. All rights reserved. 55
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