はじめに

クラウド環境の運用において、最も厄介な敵は「バグ」や「ダウンタイム」ではなく、「見えないコスト」です。特に中小企業やスタートアップでは、開発者がプロダクトの開発に集中する余り、テスト環境のリソースや古いCloudFormationスタック、未使用のEBSボリュームなどが放置されがちです。

これらの「忘れられたリソース」は、一時的には微々たる金額でも、長期間放っておけば請求書を圧迫します。従来、これらを手動で解消するのは退屈で時間がかかる作業でしたが、最近ではAIエージェントを活用してこのプロセスを自動化する事例が増えています。本記事では、AWS環境における不要なリソースの自動検出と削除を実践する手法と、その設計思想について解説します。

なぜ「クラウドクリーンアップ」が放置されるのか

多くのエンジニアは、インフラのメンテナンスを後回しにしがちです。理由は明確で、手動でのクリーンアップ作業が「退屈でリスクのあるタスク」だからです。AWSコンソールを開き、スタックの一覧から一つずつ確認し、「これは本当に不要か？」と迷いながら削除ボタンをクリックする作業は、開発者の生産性を著しく低下させます。

さらに、リソースの依存関係が複雑になっている場合、安易に削除すると予期せぬダウンタイムを招くリスクがあります。そのため、「請求額が許容範囲内なら良し」という判断で放置され、結果としてクラウド支出の最大25%程度が不要なリソースに使われているという調査結果もあります。この問題を解決するには、単なるスクリプトではなく、文脈を理解する「エージェント」の介入が有効です。

AIエージェントを活用した自動化のアプローチ

AWSにはAmazon Q Developerなどの仕組みがあり、これにより開発者は自然言語でインフラ操作を指示できるようになります。例えば、「請求額が急増している原因となっている可能性のある、作成から30日以上経過したスタックを調査し、削除対象となりそうなものをリストアップして」といった指示を出すことができます。

従来のCLIスクリプト（例: aws cloudformation list-stacks）との最大の違いは、AIエージェントが「文脈」を理解する点です。スクリプトは単に条件に合致するリソースを出力するだけですが、エージェントはリソースのメタデータや関連するタグ、さらには過去のイベント履歴などを参照し、「これはテスト環境で使われていないようだ」といった推論を行うことができます。

具体的な流れとしては、まずエージェントに現在のスタック一覧と請求状況の情報を渡します。次に、エージェントが不要なリソースを特定し、削除計画を立てます。この段階では、実際の削除は行わず、影響範囲の確認と承認プロセスを経てから実行に移すのが安全です。

実務での実装パターンとコード例

AIエージェントの活用には、大きく分けて2つのアプローチがあります。1つ目は、AWS CLI経由でエージェントツールを呼び出す方法です。これにより、ローカル環境から安全な操作が可能になります。

# AWS CLI Agent Toolkitの設定（注: 公式ドキュメントで最新のコマンドを確認してください）
# aws configure agent-toolkit

# エージェントへの指示例（コンソールまたはスクリプト内）
# 入力: "Create a plan to identify and delete unused EBS volumes in us-east-1 older than 90 days."

2つ目は、プログラムmaticな統合です。PythonのSDKなどを用いて、エージェントの機能を実装に組み込む場合、以下のような構造で実装することが一般的です。

# 擬似コード: エージェントによるクリーンアッププロセスの制御
# ※実際のAWS SDK (boto3) やエージェントAPIの実装は環境により異なります

def run_cleanup_agent(client, target_region):
    # 1. リソースの現状把握（例: boto3のlist_volumesなどを使用）
    resources = client.get_resources(region=target_region)
    
    # 2. AIエージェントへの分析依頼（外部API呼び出しを想定）
    analysis = client.analyze_for_unused(resources)
    
    # 3. 削除候補のフィルタリング（手動承認用）
    candidates = filter_candidates(analysis)
    
    # 4. 承認後に実行
    if confirm_deletion(candidates):
        client.execute_deletion(candidates)
        
    return analysis.summary

このように、AIは「判断の補助」として使い、最終的な削除アクションは人間が確認するハイブリッドな設計が推奨されます。

設計判断の理由：なぜ完全自動化ではないのか

「AIなら全部自動で消してくれそう」と思うかもしれませんが、本番環境において完全自動化は危険です。特に以下の点から、人間による検証プロセスを挟むことが重要です。

  1. 誤検知のリスク: AIが「使われていない」と判断したリソースが、実はバックグラウンドで重要なジョブを実行している可能性があります。
  2. 依存関係の見落とし: スタック間の明示的ではない依存関係は、メタデータだけでは把握しきれない場合があります。
  3. コストの透明性: 請求額の増加要因を特定する過程で、AIが「これは不要」と判断したリソースが、実は事業成長に伴う一時的な拡張であった場合、後から大きな損失になります。

したがって、エージェントは「提案者」、エンジニアは「決定者」という役割分担が最も効果的です。

よくある落とし穴と対策

AIエージェントを活用したクリーンアップにおいて注意すべき点があります。一つ目は、「最新性の確認」です。AIモデルの知識は更新されるため、古い情報に基づいて判断する可能性があります。必ずリアルタイムのAWS APIデータをフィードバックさせる必要があります。

二つ目は、「セキュリティグループとIAMポリシーの変更」です。リソースを削除する際、関連するセキュリティルールやIAMロールが「ゾンビ化」して残ることがあります。エージェントには、関連する周辺リソースのクリーンアップも併せて指示することが望ましいです。

三つ目は、コストの見積もり精度です。エージェントによる見積もりは概算であるため、実際の請求と乖離がある場合があります。定期的に手動でCost Explorerなどの公式ツールと照合し、エージェントの精度を監視・調整してください。

まとめ

AWS環境のクリーンアップは、単なる保守作業ではなく、FinOps（クラウド財務経営）の重要な一部です。AIエージェントを活用することで、退屈で時間のかかる手動作業を大幅に削減し、エンジニアが本来注力すべきプロダクト開発にリソースを戻すことができます。

ただし、そのためには「AIが提案し、人間が承認する」という安全なパイプラインの構築が不可欠です。まずはテスト環境から始め、エージェントの判断精度と信頼性を高めていくことが、持続可能なクラウド運用への第一歩となります。

参考

本記事は海外の技術トレンド「The AWS Cleanup We Keep Putting Off (I Let an Agent Do It)」（DEV）で話題のテーマをもとに、両儀システムソリューションズが独自に解説したものです。

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