https://speakerdeck.com/watabo 2026-05-18 03:18:28 -0400 Cost Anomaly Detection (CAD) 運用の効率化について発表しました。 CADは異常を「検知」してくれるが、それが報告すべき異常か静観でいい既知パターンかという「気づき」までは人手で毎回1時間かかる。この調査ギャップにAIを差し込むのが本セッションの提案です。 EventBridge → Lambda → Cost Explorer API → Amazon Bedrock (Claude Haiku 4.5) → Teams/Slack のサーバーレス構成で、生のCADアラートを構造化された判定通知(verdict / reason / next action)に変換し、1時間を数十秒に短縮します。 AWSの既存レコメンドが効く領域にAIは不要で、AIは「検知」ではなく「解釈」に使うとよい。 Cost Anomaly Detection (CAD) 運用の効率化について発表しました。 CADは異常を「検知」してくれるが、それが報告すべき異常か静観でいい既知パターンかという「気づき」までは人手で毎回1時間かかる。この調査ギャップにAIを差し込むのが本セッションの提案です。 EventBridge → Lambda → Cost Explorer API → Amazon Bedrock (Claude Haiku 4.5) → Teams/Slack のサーバーレス構成で、生のCADアラートを構造化された判定通知(verdict / reason / next action)に変換し、1時間を数十秒に短縮します。 AWSの既存レコメンドが効く領域にAIは不要で、AIは「検知」ではなく「解釈」に使うとよい。 Mon, 18 May 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/watabo/awsnokosutoyi-chang-nihaqi-dukunonimoshi-jian-gakakaru https://speakerdeck.com/watabo/awsnokosutoyi-chang-nihaqi-dukunonimoshi-jian-gakakaru