AWS Summit Japan に参加し、生成AI 関連の展示を大量チェック。
基盤開発 (IaC) でも 「生成AIを使うのが当たり前」 な時代が目前に来ていると痛感したので、 ツール選定のメモを残しておきます。
（PoC 前のラフ比較です）
注意
- 生成AIの進化は爆速。記載内容は 2025-06-25 時点。
- まずは “導入ハードルの低い順” に触ってみる方針です。
比較した 4 つの選択肢
| ChatGPT | GitHub Copilot | Amazon Q Developer | Bedrock (+RAG) | |
|---|---|---|---|---|
| 価格感 | 無料〜Plus/Team | Copilot Individual $10/人・月 | 無料～ $19/人・月 (Pro) | 従量課金 月$350~(モデル+ベクタDB) |
| VS Code 連携 | ✅ 拡張多数 | ✅ 公式プラグイン | ✅ AWS Toolkit プラグイン | ❌ 自作が必要 |
| RAG/KB | 外部ツール次第 | 外部ツール次第 | リポジトリ検索 + MCP 連携 | ✅ Knowledge Bases (OpenSearch / Aurora) |
| Agent 自動化 | Assistants (β) | Copilot Chat | Q Developer Agents | Bedrock Agents |
| 特徴 | 翻訳/要約も強い | GitHub エコシステム親和 | AWS 権限操作/CLI 連携 | 最も自由度が高い |
各サービス雑感
1. ChatGPT
✅ 使い慣れた人が多い
✅ VS Code拡張でコード補完やチャットが可能
❌ AWS リソース権限操作は自前実装が必要
2. GitHub Copilot
✅ GitHub リポジトリと自然に連携
✅ VS Code/JetBrains/Visual Studio 公式プラグイン
❌ AWS 外部との連携は薄め
3. Amazon Q Developer
✅ $19/ユーザ/月、Free Tier あり
✅ VS Code/JetBrains プラグイン＋CLI、MCP で外部ツールも呼べる
✅ Agent がコード実装〜テスト〜デプロイまで自動化
❌ Knowledge Bases は現状なし（ただしリポジトリ内検索 + MCP 連携で擬似 RAG 可）
4. Bedrock (+Knowledge Bases)
✅ Foundation Model を自由選択
✅ OSS サンプル bedrock-chat で 1日デプロイ可
→URLやS3バケットを指定して、RAGの学習データにできる
→Temperatureや、有害な応答・頼性の低い回答ブロック等チューニング可
✅ Vector Store は OpenSearch Serverless か Aurora PostgreSQL(pgvector) 等選択可 :
❌ OpenSearch Serverless 最小構成 ~$350/月（約5.5万円）〜。
冗長構成やリージョン次第で 10 万円超も
→ 少量データなら Aurora Serverless(pgvector) + Knowledge Bases がコスト圧縮手段
❌ VS Code 連携は自作 (API 叩き)
まとめと次アクション
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まずは Amazon Q Developer を触り、
- リポジトリに CloudFormation/Terraform/設計書を同居させた状態でどこまで IaC 生成の品質が出るか検証。
- MCP で AWS Documentation MCP Server をつないでみる。
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その後、
- RAG が必須なら Bedrock + Aurora(pgvector) 構成を PoC検証。
- Copilot は GitHub Actions ベースの案件で併用を検討。
- ChatGPT は多言語翻訳や非 IaC ドキュメント整理に活用。
将来像メモ
設計書もコードと同じリポジトリで Git 管理し、
プルリク送れば Q Developer Agent が差分から設計書を自動更新――
そんなワークフローが “普通” になるかもしれませんね。
以上、AWS Summit 2025のメモでした。誤りや最新情報があればコメントでぜひ教えてください！