生成AIと共に料金分析をしてみる

【AI】AILT会 - vol.2での登壇資料です
https://ai-likers.connpass.com/event/400259/

Transcript

1. 生成AIと共に料金分析をして みる しろみ
2. 目次 • 本LTはこのような話をします • このテーマを選んだ理由 • 今回紹介するアップデートで料金分析の仕方がどう変わるか
3. このLTで伝えたい内容 • そこからこのような事をお伝えができたらと思います • 料金分析をどんな時になぜするのか • 生成AIを活用してどう分析が出来るのか (このアップデートで何がどう嬉しいのか)
4. 自己紹介 名前: しろみ (@siromiascode08) ロール: クラウド領域の運用保守に携わるインフラエンジニア やっていて大変だった運用業務: AWS利用料の分析・報告 使ってみたいAWSサービス: AWS FinOps Agent
5. このテーマを選んだ理由
6. このテーマを選んだ理由 • AILT会のテーマは、AIについて話すLT会 • 生成AIと共に運用の負担を減らす話を題材にしたいと考えました • その際に料金分析をAmazonQと共に出来るようになったという アップデートが今年出てきていることを知りました • そのため、今回は料金分析を生成AI(AmazonQ)と共に実施する方法 についてお話していこうと思います
7. 紹介するアップデート内容について
8. 紹介するアップデート内容について • 今回のLTでは2つ紹介します。 • 下記は公式ブログのタイトルです • AWS Cost Explorer が Amazon Q を利用した自然言語クエリ機能を導入 ◦ • 2026年 4月 7日に公式アナウンスされたアップデートです。 AWS で、コスト異常を調査する AI を活用したコスト調査機能が 提供されるようになりました ◦ 2026年 6月 8日に公式アナウンスされたアップデートです。
9. 紹介するアップデート内容について • アップデート内容を話す前に料金分析は次の目的や機会があります • 料金を分析する目的 • ◦ どのサービスの料金がなぜ増えたのか (要因分析) ◦ AWSの利用料を現状にあった金額まで削減する (コスト最適化) 料金を分析する機会 ◦ コスト最適化のための現状分析 ◦ 顧客への定期的な報告 (月次報告書の中身として分析結果を記載 ) ◦ AWS Cost Anomaly DetectionやBudgetsからの通知
10. 紹介するアップデート内容について • 今回のLTで扱うAWSサービスや機能をざっくりと紹介します。 • AWS Cost Explorer • • ◦ AWSの利用料金を分析できるサービスです。 ◦ AWSのサービス毎や具体的になんの項目でいくら掛かっているかを分析することが出来ます。 AWS Cost Anomaly Detection ◦ ◦ AWS利用料の異常を検出することが出来るサービスです。 ◦ ◦ 使用料が急激に増加したことを検出・通知することが出来ます。 Amazon Q ◦ AWSが提供する生成 AIアシスタントサービスです。 (チャットボットのようなもの ) ◦ コミュニケーション取るときのような、いわゆる自然言語で質問をすることができます。
11. このアップデートで何がどう嬉しいの？
12. このアップデートで何がどう嬉しいの？ • みなさんは次のような経験はありますか？ • ある日、AWSからサービスのアップデートや新サービスの発表が • ◦ ただ読んでみてもどういう時に使用できるかイメージが付かない ◦ というか、そのアップデートで何ができるのかよく分からない なのでこちらのアップデートによって、料金分析のやり方が どう変わるかBefore、Afterという形で紹介していこうと思います。
13. アップデート内容を紹介する前に みなさんこんな経験ありますか？
14. アップデート内容を紹介する前に • ただ料金分析をしていく中で、こんな辛い場面もあります • なぜ利用料金が増加したのか要因がイメージしずらい • ◦ 増加した項目(使用タイプ)がどういった料金なのか分からない ◦ なぜ増加したのかが分からない(要因は何か) そもそも分析したい料金をAWS Cost Explorer上で抽出する方法が難しい ◦ 分析する際の手間もかかる
15. アップデート内容をBefore・After形式で紹介していきます
16. アップデート内容(Before) • 色々なやり方があるかと思いますが、次のような流れとなります • 請求金額の大きいもの・急激に増加しているサービスがないかを確認 ◦ • • ディメンション（分類の軸）でサービスを選択 該当しているサービスがある場合、どういった項目で増加しているか確認 ◦ フィルター条件で対象のサービスを選択 ◦ ディメンションで使用タイプを選択 増加した要因を調査 ◦ EC2等の起動時間によるものであれば、 CloudTrailのログやインスタンスの稼働状況の確認 ◦ CloudFrontやALB等のリクエスト数によるものであればメトリクスの確認
17. アップデート内容(Before) • AWS Cost Anomaly Detectionでは次のような流れとなります • 検出された異常の欄を確認 • 調査したい検出の「根本原因の表示」をクリック • どの使用タイプが増加・異常と判定されているのかが表示されます • 使用タイプごとに考えられる要因を追加で調査します ◦ CloudTrailから操作履歴を確認 ◦ 要因と考えられるもののメトリクスを確認
18. アップデート内容(After) • AmazonQと共に料金を分析する場合、下記の流れとなります • Cost Explorer上で質問するをクリック
19. アップデート内容(After) • クリック後、AmazonQが起動します • 分析したい内容を入力してEnterをおすとAmazonQが分析をしてくれます
20. アップデート内容(After) • どういった要因で増加したのかもAmazonQにて調査することができます ◦ どの項目で利用料金が増加したのか ◦ 要因としてどのようなものが考えられるか
21. アップデート内容(After) • AWS Cost Anomaly Detectionでは次の流れで調査することができます • 調査したい異常検出の根本原因を表示 • 右上の「Investigate With Amazon Q」をクリック
22. アップデート内容(After) • その結果、異常とみなされたコストの調査内容が出てきます • ただし注意点として下記の内容があります • 請求アカウントのCloudTrailを元に判断する ◦ その為CloudTrailの履歴が別アカウントにある場合は CloudTrailを元にした調査はできないです
23. アップデート内容(Before) 料金分析で必要となることは下記が挙げられます 1. 利用料の増加したサービスの特定 2. 特定後、どの項目で増加しているのかを調査 3. 要因分析 4. それは正当なのか・異常性があるのかを判断 ◦ 場合によっては別の担当部署やお客さんに確認をお願いする場面もあります これらの内、1〜3をAmazonQと共に分析することが可能となりました それにより分析する際の負担を減らすことが可能となりました
24. 余談ですが、最近でたAWS FinOps Agentと何が違うの？
25. AWS FinOps Agentと何が違うの？ 料金分析をする点では実は同じです、ただ下記の違いがあります • AmazonQ ◦ チャットベースで料金分析を実施 ◦ ただし具体的な料金の最適化までは自発的に教えてくれない ▪ • チャットで伝える必要あり AWS FinOps Agents ◦ チャットベースでの分析は AmazonQと同様 ◦ 具体的にコストをどう削減・最適化したらいいかも自発的に考えてくれる ▪ いわゆるFinOPSに特化したフロンティアエージェントとして役割を担ってくれる
26. まとめ • 今回のLTで伝えたいことは下記です • 料金の分析をチャットベースで実施することが可能となった • 料金分析時はどう増えたかと一緒に要因まで考えることが重要 • AWS FinOps Agentと似ているところはあるけど、用途は異なる
27. ご清聴ありがとうございました ※こちらのイラストとスライドの背景は GPT-4oに描いていただきました