AIとはじめる AWS設計・構築 SAPPORO ENGINEER BASE #17 クラウド 2026.10.16 ・ いわさ（@Tak1wa） 

自己紹介 いわさ クラスメソッド / ソリューションアーキテクト AWS・Azure の技術支援 X: @Tak1wa 普段はお客様のクラウド設計・構築を支援しています。 

これまで AWSの設計・構築とは 構成を考えて、設定を決めて、リソースを作る。 アーキテクチャを 設計する → パラメータを 決める → リソースを 構築する → 動かす 

デモ ・ 従来のやり方 手動でAWSを設計・構築してみる 

これまで 効率化や品質の工夫もしてきた 知識をつける：資格を取る、ドキュメントを読む 設計・構築を効率化：自動化のパイプライン、IaC の導入 品質を担保：レビュー、テスト どれも自分でやってきた。 

AIの活用 

AIの活用 AIで位置づけが変わってきた 知識にも作業にも、AIをここまで活用できる。 知識 AIが知識を補完してくれる 前提知識が浅くても調べながら進める 作業 AIが設計・構築を代行してくれる 構成案やコードをAIが書く 

AIの活用 設計・構築に使うコーディングエージェントの例 Claude Code Anthropic 製 指示を出すと、調査・設計・構築を進めてくれる。 Codex OpenAI 製 Kiro AWS 製 

デモ ・ AIを使う AIでAWSを設計・構築してみる 

課題 一方で、新しい課題も出てくる これまで AIが入ると 新たな課題 知識 自分で前提知識を積む AIが知識を補完する AIの答えが正しいか判断で きない 作業 設計・構築を手でやる AIが作業を代行する 想定外の作業をされても止 められない 

対処 ① 知識 AIを鵜呑みにせずとも済む土台を持つ 資格取得は引き続き有効（基礎を押さえる） 一次情報を引用させて、裏を取る 壁打ちしながら、自分のインプットにも使う 

対処 ② 作業 仕組みやプロセスで守り、AIも使う IAM の最小権限と、必要なときだけの権限昇格で誤操作を防ぐ 人が作業したときと同じ品質ゲート（レビュー・テスト）は必要 ただし人がボトルネックになりやすい。その部分にAIを導入する 例：脆弱性診断やE2EテストをAIに実行させる／PRをAIが作り人がレビューする（逆も） 

まとめ 課題を認識して、うまく活用する AIを使うとき、気をつける点はいくつかある 一方で、知識習得も作業もこれまでより効率的になった 課題を認識しつつ活用して、レバレッジを効かせる 

ありがとうございました