AI時代のコスト管理を考えよう〜明日から使える実践AWSノウハウ～

AWS Summit Japan 2026 の Builder Community Lounge のチョークトークです。

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1. AI時代のコスト管理を考えよう AWS Summit 2026 ~Builder Community Lounge~ 2026/6/25 株式会社 野村総合研究所 前原 良美 〜明日から使える実践AWSノウハウ〜
2. 自己紹介 株式会社 野村総合研究所 プラットフォームサービス開発一部 前原良美 2 【AWSコミュニティ】 【社内コミュニティ】 ▪ 社内AWS勉強会運営 ▪ 開発コミュニティ（xPalette） ▪ JAWS-UG 配信部 ▪ Ops-JAWS 運営 ▪ Education-JAWS運営 ▪ JAWS Sonic 2026 企画担当
3. 目次 3 はじめに 1 コスト管理方法（予測・計画 / 可視化 / 最適化 / FinOpsの実践）の紹介 2 AIを用いてコスト管理をする際に大事なこと 3 生成AIサービスを利用する際のコスト管理で大事なこと 4 さいごに 5
4. はじめに 4 ▪ スペック増強 ▪ ログやデータ、トラフィックの増加 ▪ 生成AIのトークン使用量増加 クラウドのコストは、様々な理由で増える 日々のコスト管理がとても重要
5. 日々のコスト管理のやり方 5 AWSの提唱しているクラウド財務管理 （CFM：Cloud Financial Management）の実施 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-cost-optimization-guidebook/
6. 予測・計画 / 可視化 / 最適化 / FinOpsの実践 6 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-cost-optimization-guidebook/ 予測・計画 可視化 最適化 FinOpsの実践 ：コストを試算する ：現状のコストを把握する ： AWS構成を見直す ：コスト管理の仕組み作り
7. 目次 7 はじめに 1 コスト管理方法（予測・計画 / 可視化 / 最適化 / FinOpsの実践）の紹介 2 AIを用いてコスト管理をする際に大事なこと 3 生成AIサービスを利用する際のコスト管理で大事なこと 4 さいごに 5
8. ① 予測・計画 8 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-cost-optimization-guidebook/ ① 予測・計画 ② 可視化 ③ 最適化 ④ FinOpsの実践 ：コストを試算する ：現状のコストを把握する ： AWS構成を見直す ：コスト管理の仕組み作り
9. 予測方法 その１ 9 AWS 料金見積りツールで試算 https://calculator.aws/#/ ① 予測・計画
10. 料金見積りツール（１/４） 10 入力項目をもとに自動でコスト試算 ① 予測・計画
11. 料金見積りツール（２/４） 11 細かな計算結果についても表示 ① 予測・計画
12. 料金見積りツール（３/４） 12 生成された見積り結果のURLをもとに、AWSアカウントへ見積りを連携可 ① 予測・計画
13. 料金見積りツール（４/４） 13 見積りをパブリック公開したくない人も、AWSアカウント内の料金見積り ツールで値を入力すれば、クローズドにアカウントへ見積りを連携可 ① 予測・計画
14. 予測方法 その２ 14 日本語や英語で生成AI（とMCP）に見積り金額を算出依頼 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-price-list-gets-a-natural-language-upgrade-introducing-the-aws- pricing-mcp-server/ ① 予測・計画
15. AWS Pricing MCP Server（１/２） 15 質問をもとに、生成AIがMCPへ各AWSサービスの価格情報を確認 ① 予測・計画
16. AWS Pricing MCP Server（２/２） 16 MCPからのレスポンスをもとに、生成AIが質問に回答 ① 予測・計画
17. 予測後の作業 17 AWS Budgetsに予測した値を登録 ⇒予測値と実績値を後日比較 ① 予測・計画
18. ② 可視化 18 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-cost-optimization-guidebook/ ① 予測・計画 ② 可視化 ③ 最適化 ④ FinOpsの実践 ：コストを試算する ：現状のコストを把握する ： AWS構成を見直す ：コスト管理の仕組み作り
19. 可視化方法 その１ 19 請求書で、実際にかかったコストを確認 ② 可視化
20. 請求書 20 利用サービスごとに、課金ロジックとコストを確認可能 ② 可視化
21. 可視化方法 その２ 21 AWS Cost Explorerでコストの詳細を分析 ② 可視化
22. 詳細は、過去ブログ参照 AWS Cost Explorer（１/３） 22 レポートパラメータを用いて、グラフを適宜カスタマイズ可能 ② 可視化
23. AWS Cost Explorer（２/３） 23 レポートパラメータのおすすめディメンション/フィルター項目 項目 説明 サービス AWSサービスごとの利用コストがわかる 例：Amazon EC2（インスタンス）、Amazon EC2（その他）、Amazon S3 使用タイプ サービス内の、具体的なコスト内訳がわかる 例：APN1-LoadBalancerUsage、APN1-NatGateway-Hours タグ 指定したAWSコスト配分タグごとの利用コストがわかる 例：aws:createdByタグ（リソース作成者ごと）、自作のタグ ② 可視化
24. AWS Cost Explorer（３/３） 24 Cost Explorerの結果をもとにした生成AIコスト分析もAmazon Qで可能 ② 可視化
25. 可視化方法 その３ 25 AWS Compute Optimizerで 利用中リソースの最適化可能ポイントをチェック ② 可視化
26. AWS Compute Optimizer（１/２） 26 Amazon EC2 から Amazon Aurora・Amazon RDS まで、様々な AWSサービスのコスト削減可能額を確認可能 ② 可視化
27. AWS Compute Optimizer（２/２） 27 リソースタイプ（例：EC2 インスタンス）を指定すると、リソースの一覧と それぞれの削減可能額を確認可能 ② 可視化
28. 可視化方法 その４ 28 コスト最適化ハブでCompute Optimizerやリザーブド インスタンス、Savings Planの状況を一括チェック ② 可視化
29. コスト最適化ハブ（１/２） 29 コスト削減可能なサービスと推奨アクションのダッシュボードを表示 ② 可視化
30. コスト最適化ハブ（２/２） 30 「機会を見る」ボタンを押すと、該当リソースごとの推奨アクションを表示 （リソースをクリックすることでAmazon Qでの追加調査も可能） ② 可視化
31. 可視化方法 その５ 31 コスト最適化のポイントを知りたい人は、 Trusted Advisorの「コスト最適化」ページを確認 （※サポートプランへ加入している場合のみ利用可） ② 可視化
32. Trusted Advisor（１/２） 32 Trusted Advisor以外のサービスで検出したレコメンドの概要も表示 ② 可視化
33. Trusted Advisor（２/２） 33 レコメンド項目を選択すると、レコメンド内容のサマリを表示 ② 可視化
34. 可視化方法 その６ 34 Cloud Intelligence Dashboards フレームワークを 用いてよりカスタマイズされたダッシュボードで状況を分析 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/guidance/latest/cloud-intelligence-dashboards/getting-started.html AWS Cost & Usage Report AWS Compute Optimizer AWS Trusted Advisor データソース AWS Glue Amazon Athena Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) データレイク 他にも色々 Amazon Quick ダッシュボード ② 可視化
35. Cloud Intelligence Dashboards（１/６） 35 AWSエンタープライズサポートが提供しているフレームワークで、 様々なダッシュボードがデモ付きで公開 https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/guidance/latest/cloud-intelligence-dashboards/dashboards.html ② 可視化
36. Cloud Intelligence Dashboards（２/６） 36 コスト関連のダッシュボード例は下記の通り https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/guidance/latest/cloud-intelligence-dashboards/dashboards.html 項目 具体例 スタンダードな コスト管理ダッシュボード • CUDOS ダッシュボード • コストインテリジェンス ダッシュボード • KPI＆モダナイゼーション ダッシュボード 特定AWSサービスに特化した コスト管理ダッシュボード • Trusted Advisor Organizational (TAO) ダッシュボード • Compute Optimizer ダッシュボード • Cost Anomaly ダッシュボード AWSサービスの特定の設定に特化した コスト管理ダッシュボード • Extended Support Cost Projection • Graviton Savingsダッシュボード 特定ユースケース用に特化した コスト管理ダッシュボード • Kubecost Containers Cost Allocation ダッシュボード • SCAD Containers Cost Allocation ダッシュボード • Pricing Change Analysis ダッシュボード ② 可視化
37. Cloud Intelligence Dashboards（３/６） 37 CUDOSダッシュボード（スタンダードなコスト分析情報を掲載） https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/guidance/latest/cloud-intelligence-dashboards/dashboards.html ② 可視化
38. Cloud Intelligence Dashboards（４/６） 38 Compute Optimizer ダッシュボード https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/guidance/latest/cloud-intelligence-dashboards/dashboards.html ② 可視化
39. Cloud Intelligence Dashboards（５/６） 39 Extended Support Cost Projection（延長サポート情報を掲載） https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/guidance/latest/cloud-intelligence-dashboards/dashboards.html ② 可視化
40. Cloud Intelligence Dashboards（６/６） 40 Kubecost Containers Cost Allocation ダッシュボード（Kubernetes のコスト詳細を掲載） https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/guidance/latest/cloud-intelligence-dashboards/dashboards.html ② 可視化
41. 可視化方法７：Billing and Cost Management MCP 41 日本語や英語で生成AI（とMCP）に かかっているコストやコスト予測を質問 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-announces-billing-and-cost-management-mcp-server/ ② 可視化
42. Billing and Cost Management MCP 42 ② 可視化 質問をもとに、生成AIがMCP経由でAWSアカウントのコスト状況を確認
43. ③ 最適化 43 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-cost-optimization-guidebook/ ① 予測・計画 ② 可視化 ③ 最適化 ④ FinOpsの実践 ：コストを試算する ：現状のコストを把握する ： AWS構成を見直す ：コスト管理の仕組み作り
44. 最適化方法 その１ 44 可視化の分析結果をもとに、リソースを手動で修正・削除 ③ 最適化
45. 分析結果をもとに手動対応 45 項目 具体例 １ 不要なリソースを削除 Amazon EC2インスタンス削除、Amazon EBS ボリューム削除 ２ 未使用時にリソースを停止 土日に停止、夜間停止 ３ 適切なリソース設定に修正 サイズ変更、AWS Gravitonへ移行 ４ リソースが自動スケーリングするように修正 Amazon EC2 Auto Scaling、Karpenter ５ より適切なサービス構成へ修正 ログの保管をAmazon CloudWatch Logsから Amazon S3へ移行 ６ ライフサイクルを設定し、保管費用を減額 Amazon S3のデータを6か月後にAmazon S3 Glacier ストレージクラスへ移行 ７ 割引制度を利用 リザーブドインスタンス、Savings Plans 最適化の対応例は下記の通り ③ 最適化
46. 最適化方法 その２ 46 AWSサービスを用いてリソースを自動最適化 項目 説明 AWS Config ＆ AWS Systems Manager Automation AWS ConfigのCost Optimization Conformance Packで コスト最適化ルールの準拠状況を自動確認後、 AWS Systems Manager Automationを用いることで自動で 非準拠ルールを修復可能 AWS Compute Optimizer Automation AWS Compute Optimizer Automationを用いることで スナップショットの自動削除やEBSボリュームの自動変更・自動削除が 可能 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/automating-cost-optimization-governance-with-aws-config/ ③ 最適化
47. ④ FinOpsの実践 47 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-cost-optimization-guidebook/ ① 予測・計画 ② 可視化 ③ 最適化 ④ FinOpsの実践 ：コストを試算する ：現状のコストを把握する ： AWS構成を見直す ：コスト管理の仕組み作り
48. FinOpsの実践方法 その１ 48 AWS Budgetsで、予測コストや実際のコストが 予算を超えそうな場合に随時アラート ④ FinOpsの実践
49. AWS Budgets 49 「コストが予算を超える前段階の通知」を可視化や最適化を行う際の トリガーとする ④ FinOpsの実践
50. FinOpsの実践方法 その2 50 AWS Cost Anomaly Detectionで 定常時と比較して異常と思われるコストを検出 ④ FinOpsの実践
51. Cost Anomaly Detection 51 「コスト増加の検出結果」を可視化や最適化の参考情報とする （Cost Explorer や Amazon Q で続きの詳細調査がすぐに可能） ④ FinOpsの実践
52. FinOpsの実践（FinOpsの実践方法３） 52 AWS FinOps Agentで 様々なコスト管理作業をAIエージェントで実施 https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-finops-agent-is-now-public-preview/ ④ FinOpsの実践
53. FinOps Agent（１/３） 53 チャット欄を用いて、コスト予測やコスト可視化といった様々な ことが実施可能 ④ FinOpsの実践
54. FinOps Agent（２/３） 54 アウトプットとしてパワポ資料も作成可能 ④ FinOpsの実践
55. FinOps Agent（３/３） 55 Automations機能で、自動実行させたい内容を設定可能 ④ FinOpsの実践
56. 目次 56 はじめに 1 コスト管理方法（予測・計画 / 可視化 / 最適化 / FinOpsの実践）の紹介 2 AIを用いてコスト管理をする際に大事なこと 3 生成AIサービスを利用する際のコスト管理で大事なこと 4 さいごに 5
57. 「AIを用いたコスト管理」とは 57
58. AIを用いてコスト管理をする際に大事なこと 58 AIを用いてコスト管理をする場合も、基本は同じ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/aws-cost-optimization-guidebook/
59. AIを用いてコスト管理をする際に大事なこと 59 より大事になるのが 「ノイズを与えないこと」と「前提知識を連携すること」 項目 理由 ノイズを与えないこと 人間：察してノイズを無視できる AI：ノイズについても真剣に判断する（トークンを消費して確認する） 前提知識を連携すること 人間：連携がない場合でも、他の資料も見ながら情報を補完できる AI：与えられていない前提知識は検討できない
60. ノイズを与えないために 60 AWSのアカウントを目的ごとに使いわける （AWS Organizationsの活用） 例えば、個人用アカウントでも下記のように使いわけるとノイズが減る 種別 用途 親アカウント 支払い用 子アカウント ガバナンス用：リソースがあまり増減しない 技術検証用 ：リソースの増減が激しい ハッカソン用：他の人も使う
61. 前提知識を連携するために（１/２） 61 リソースの名称やタグを適当につけない （目的や役割がわかる名付け） 命名規則例 具体例 名称フォーマット [システム名]-[利用用途]-[リソース名] とか 利用可能な文字・記号 英字とハイフンのみ とか 利用可能な単語 英単語OK・ローマ字NG とか 命名規則があると、AIのリソース理解もよりスムーズになる
62. 前提知識を連携するために（２/２） 62 タグ付けを徹底するための仕組みを用意する （タグ付け強制ルールの追加） 適用形式 方法 手動構築、IaCで 適用可 AWS Organizationsのタグポリシーでタグを標準化 AWS Configのマネージドルール「required-tags」で、指定したタグがリソースにあるか確認 SCPやIAMポリシーでタグ付けを必須とするよう制御 IaCのみ適用可 コードの段階でLinterを用いて静的チェック（タグの有無、命名規則） 「必須タグキー」を用いてデプロイ時にタグの有無を確認し、無い場合にWARN or ERRORとする
63. 目次 63 はじめに 1 コスト管理方法（予測・計画 / 可視化 / 最適化 / FinOpsの実践）の紹介 2 AIを用いてコスト管理をする際に大事なこと 3 生成AIサービスを利用する際のコスト管理で大事なこと 4 さいごに 5
64. 「生成AIサービスの利用」のユースケース 64 システムの設計・開発時に AIを利用する場合 例：AIコーディング 構築システムに AIを組み込んでいる場合 例：AIチャットアプリ Amazon Bedrock
65. 生成AIサービスを利用する際のコスト管理で大事なこと 65 生成AIサービス利用時も基本は同じだが、＋αとして 「使用したトークン量の管理」が必要 来月のアカウントの利用料はいくら？ トークン化とは、文章を何かしらの最小単位へと分解すること 例えば、この1つ1つが「トークン」
66. 生成AIサービスを利用する際のコスト管理で大事なこと 66 生成AIモデルは、問い合わせのやりとりをトークン化している。 その際に使用したトークン量をもとに利用料が決まる https://aws.amazon.com/jp/bedrock/pricing/ 東京リージョンの場合 1M input tokens 1M output tokens Claude Opus 4.8 USD 5.00 USD 25.00 Claude Sonnet 4.6 USD 3.00 USD 15.00 Claude Haiku 4.5 USD 1.00 USD 5.00 モデルが強くなるとトークンあたりの利用料が高くなる。また、あわせて トークン消費量自体も増えていく。
67. 生成AIサービスを利用する際のコスト管理で大事なこと 67 トークン管理で大事になるのが 「一人ひとりにトークンやコストを意識させること」 項目 理由 一人ひとりにトークンや コストを意識させること トークンという概念になじみのない人にとって「どれくらいトークンを使用し、コストがか かっているのか」の把握は難しい ⇒まずは現状を可視化で把握し、今後の予測・計画へとつなげる トークン使用量は「多いとダメ」という単純なものではない （生産性とあわせて確認する必要がある） ⇒タスクに対して適切なトークン使用量となるよう最適化を続ける
68. トークンの「可視化」方法（１/２） 68 ローカルのエディタにて、一人一人がトークンの使用量や コストを都度確認する 例えば、Claude Codeのステータスラインをカスタマイズすることでコスト を表示可能 https://code.claude.com/docs/ja/statusline#コストと期間の追跡
69. トークンの「可視化」方法（２/３） 69 例えば、エディタ内でトークン使用量やコストを推定するツールを起動 https://github.com/ccusage/ccusage ccusageは日間・週間・月間の使用量を 確認可能
70. トークンの「可視化」方法（３/３） 70 AWS内のコンソールにて、一人一人がトークンの使用量や コストを都度確認する 利用しているサービスやモデルに応じたダッシュボードで確認可能 • Cost Explorer • 作成したアプリケーション推論プロファイルのメトリクス一覧 • Claude Platform on AWSの使用状況ダッシュボード • Amazon BedrockのBedrock Mantleのダッシュボード
71. トークンの「可視化」をより進める方法 71 Amazon Bedrockを活用する場合、アプリケーション推論 プロファイルを利用者や用途ごとにわけて用意する 推論プロファイルは、システム定義があらかじめ用意されているが、細かく コスト分析できるようにあえてアプリケーション推論プロファイルを自作する プロファイルにつけたタグをもとに 利用者や用途の区分けが可能に
72. トークンの「最適化」「予測・計画」を進める方法 72 日々自分やチームメンバーのトークン使用量やコストを 確認し、使用量の感覚を養う チームメンバーが類似タスクを実施したときの、環境設定やトークン使用量 を都度シェアし、自身がタスクを実施するときに 「タスクに対してトークンを浪費していないかどうか/コストがかかりすぎて いないかどうか」を常に考える つまり、FinOpsを実践していく
73. 目次 73 はじめに 1 コスト管理方法（予測・計画 / 可視化 / 最適化 / FinOpsの実践）の紹介 2 AIを用いてコスト管理をする際に大事なこと 3 生成AIサービスを利用する際のコスト管理で大事なこと 4 さいごに 5
74. さいごに 74 ▪ スペック増強 ▪ ログやデータ、トラフィックの増加 ▪ 生成AIのトークン使用量増加 クラウドのコストは、様々な理由で増える 便利な機能も活用しながら、定常的にコストを管理しよう