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@YShiba92in株式会社Dirbato

ClaudeCode × AWS ― SIer出身エンジニアが自社環境で使って気づいた「やっていいこと・悪いこと」全部まとめ

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Last updated at Posted at 2026-03-03

こんにちは！DirbatoのBackbeatに所属している柴田です！

最近、社内でも「ClaudeCode使ってみた！」という声が増えてきましたね。そんなみなさんが大好き（なはず！）のClaudeCode、私もAWSインフラの実務でバリバリ使い始めて数ヶ月が経ちました。

使ってみてわかったんですが、ClaudeCodeって 「とりあえず動かせる」のと「業務で責任を持って使える」のは全然違う んですよね。特にSIer界隈（公共・金融・製造系）は、「便利だからって何でもやっていいわけじゃない」文化が染み付いているので、その視点でまとめてみました。

「AWS実務 × ClaudeCode」の記事がまだほとんどないので、ちょっと気合い入れて書きます。長いです、ごめんなさい。

🎯 こんな人に読んでほしい

  • ClaudeCodeを「なんとなく」使っていて、業務適用に踏み出せていない人
  • AWSインフラを触るエンジニアで、AI活用の判断基準が欲しい人
  • SIer出身でガバナンス・セキュリティを気にしがちな人（仲間！）
  • 「AIに本番触らせていいの？」と上司に聞かれて困っている人

💡 要点サマリー（忙しい人向け）

  • ✅ ClaudeCodeが得意なのは「読んで・整理して・たたき台を出す」
  • ✅ AWS CLIコマンドの生成・IaCのレビュー・ドキュメント整備は爆速になる
  • ❌ 本番へのaws cliコマンド直実行は絶対に任せてはいけない
  • ❌ アクセスキーや秘密情報をコンテキストに含めてはいけない
  • 🔑 「提案させて人間がレビューして実行」の三段構えが最強
  • 🔑 プロンプトの設計がそのまま品質に直結する

1. ClaudeCodeとAWS、何が嬉しいのか

正直に言いますね。ClaudeCodeを初めてAWS業務で使ったとき、私は 「CLIコマンドを教えてもらう便利なGoogle」 くらいにしか思っていませんでした。

それが甘かったです。
ClaudeCodeはAWS関連作業において、以下の役割を同時にこなせます。

役割 具体的な仕事 活用度
コマンド生成係 aws ec2 describe-instances --filters ... を正確に出してくれる ⭐⭐⭐⭐⭐
IaCレビュアー TerraformやCFnのセキュリティ・命名規則チェック ⭐⭐⭐⭐⭐
ドキュメント職人 アーキテクチャ図の説明文・Runbook草稿 ⭐⭐⭐⭐
トラブル整理屋 CloudWatchログの読解と原因候補の列挙 ⭐⭐⭐⭐
コスト分析助手 Cost Explorerの数字を読んで削減案を提案 ⭐⭐⭐
自動化スクリプト作家 Python/Bashでのリソース棚卸スクリプト ⭐⭐⭐⭐

「調べる・整理する・たたき台を出す」ところが異様に強いです。ここを理解するだけで使い方が変わります。

2. やっていいこと：ここは積極的に任せよう

2-1. AWS CLIコマンドの生成

「あ〜このフィルタオプション何だっけ」が瞬殺されます。

# ✅ こういうプロンプトを投げると...
# 「ap-northeast-1の、タグにEnv=productionがついている、
#  停止中のEC2インスタンス一覧をIDとNameタグ付きで取得したい」

aws ec2 describe-instances \
  --region ap-northeast-1 \
  --filters \
    "Name=tag:Env,Values=production" \
    "Name=instance-state-name,Values=stopped" \
  --query 'Reservations[*].Instances[*].{ID:InstanceId,Name:Tags[?Key==`Name`]|[0].Value,State:State.Name}' \
  --output table

※実行環境: AWS CLI v2、適切なIAM権限（ec2:DescribeInstances）が必要

こういうクエリ構文、毎回ドキュメント引いてたんですよね……。ClaudeCodeなら日本語の要件から一発で出ます。ただし実行前に必ず自分の目でレビューすること。これは絶対。お兄さんとの約束だぞ！

2-2. Terraformコードのレビューと修正提案

# ❌ こんなセキュリティグループ、レビューしてもらうと...
resource "aws_security_group" "bad_example" {
  name = "web-sg"

  ingress {
    from_port   = 22
    to_port     = 22
    protocol    = "tcp"
    cidr_blocks = ["0.0.0.0/0"]  # ← ClaudeCodeが即指摘してくれる
  }
}

プロンプト例：

以下のTerraformコードをAWSセキュリティのベストプラクティス視点でレビューしてください。
問題点を重要度（Critical/High/Medium/Low）付きで列挙し、修正案のコードも示してください。

[コードをここに貼る]

このように、CloudeCodeでのレビューをチーム内のPRレビューの前工程として使うとレビュー品質が底上げされます。SIerあるあるの「レビューが形骸化してる」問題に効きます。

2-3. CloudWatchログの読解

長大なエラーログをそのまま貼り付けて「このエラーの原因候補と調査手順を教えて」は普通に使えます。

# ✅ プロンプトパターン
以下はECSタスクのCloudWatchログです（本番環境のため、IPアドレスはマスクしています）。
エラーの根本原因の候補を3つ、それぞれの確認方法と合わせて教えてください。

[ログをここに貼る（※機密情報は必ず除去・マスク！）]

ログを貼る前の機密情報マスク、絶対に忘れずに。

2-4. リソース棚卸スクリプトの生成

# ✅ ClaudeCodeに生成させたスクリプト（実行環境: Python 3.11, boto3）
# 「全リージョンのEC2インスタンスをCSVで出力するスクリプト」

import boto3
import csv
import sys

def get_all_regions():
    ec2 = boto3.client('ec2', region_name='us-east-1')
    response = ec2.describe_regions(AllRegions=False)
    return [r['RegionName'] for r in response['Regions']]

def get_instances(region):
    ec2 = boto3.client('ec2', region_name=region)
    instances = []
    paginator = ec2.get_paginator('describe_instances')
    for page in paginator.paginate():
        for reservation in page['Reservations']:
            for instance in reservation['Instances']:
                name = next(
                    (tag['Value'] for tag in instance.get('Tags', []) if tag['Key'] == 'Name'),
                    'N/A'
                )
                instances.append({
                    'Region': region,
                    'InstanceId': instance['InstanceId'],
                    'Name': name,
                    'Type': instance['InstanceType'],
                    'State': instance['State']['Name'],
                    'LaunchTime': str(instance['LaunchTime']),
                })
    return instances

def main():
    writer = csv.DictWriter(
        sys.stdout,
        fieldnames=['Region', 'InstanceId', 'Name', 'Type', 'State', 'LaunchTime']
    )
    writer.writeheader()
    for region in get_all_regions():
        for instance in get_instances(region):
            writer.writerow(instance)

if __name__ == '__main__':
    main()

# 実行方法（読み取り権限のIAMロール/プロファイルで）
pip install boto3
python ec2_inventory.py > ec2_list.csv

こういうボイラープレート、ClaudeCodeに「こんな感じのスクリプト作って」で出してもらって、レビューして使うことも可能です。これだけで棚卸作業の工数が体感3分の1になりました。

3. やっていけないこと：ここだけは死守する

さて、ここが本番。SIer出身の本領発揮です。

3-1. 🚫 本番環境への直接操作を任せる

ClaudeCode（特にエージェントモード）は、設定次第でAWS CLIを自律実行できてしまいます。

❌ 絶対にやってはいけないプロンプト例

「本番のRDSのスナップショットを全部削除して、古いものから20個まで残して整理して」

→ ClaudeCodeが aws rds delete-db-snapshot を連打する可能性があります

「提案させる」と「実行させる」は別物です。本番環境への変更操作は、ClaudeCodeにコマンドを生成させて、人間が内容を確認してから実行する、というフローを必ず守ってください。

金融・公共系の現場では特に、変更管理台帳への記録や承認フローが求められます。AIが自律実行した変更はそのプロセスをすっ飛ばすことになるので、ガバナンス的にアウトです。

3-2. 🚫 秘密情報をコンテキストに含める

# ❌ 絶対やってはいけない例

# こんな内容をClaudeCodeのチャットに貼らない！
export AWS_ACCESS_KEY_ID=AKIAIOSFODNN7EXAMPLE
export AWS_SECRET_ACCESS_KEY=wJalrXUtnFEMI/K7MDENG/bPxRfiCYEXAMPLEKEY

# DBの接続情報をプロンプトに含めない
# DATABASE_URL=postgresql://admin:P@ssw0rd!@prod-db.xxxx.ap-northeast-1.rds.amazonaws.com/mydb

これ、やりがちなんですよね。「エラーの原因調べてほしくて、接続文字列ごと貼っちゃった」みたいな。

ClaudeCodeに投げるコンテキストは、Anthropicのサーバーに送信されるという認識を常に持ってください。機密情報は仮の値に置き換えるか、変数名だけ見せて中身は伏せる。

3-3. 🚫 生成されたIAMポリシーをノーレビューで使う

// ❌ ClaudeCodeが出したポリシーをそのまま適用しない

// 「S3にアクセスしたい」と言ったら、こういうの出してくる可能性がある
{
  "Version": "2012-10-17",
  "Statement": [
    {
      "Effect": "Allow",
      "Action": "s3:*",       // ← ワイルドカード！
      "Resource": "*"          // ← 全バケット！
    }
  ]
}

ClaudeCodeは「動くポリシー」は出してくれますが、「最小権限のポリシー」を自動で考慮してくれるとは限りません。プロンプトで明示的に「最小権限原則に従って」と指定しても、レビューは必須です。

3-4. 🚫 出力結果を「正しい」と思い込む

これが一番問題となる部分です。ClaudeCodeは自信満々に間違えます。

私がやらかしかけた例：

私：「この CloudFormation テンプレートの Fn::GetAtt の書き方合ってる？」

ClaudeCode：「はい、問題ありません！` Fn::GetAtt: [MyBucket, WebsiteURL]` は正しい構文です」

実際：そのリソースタイプではWebsiteURLというAttributeは存在しない
      （S3バケットのWebsiteURL取得はバケットのプロパティ設定が別途必要）

※このやりとりは説明用のフィクションです。類似の事象は業界全体でよく報告されています

AWSのリソース仕様は細かいので、公式ドキュメントと照合する習慣は崩さないでください。ClaudeCodeはたたき台を出す係、最終確認は人間です。
特に、AWS公式のMCPサーバと連携させたとしても、極力実機（テスト環境等）で実際に試すことを推奨します。

4. SIer視点で考える「導入判断フレームワーク」

「うちの現場でClaudeCode使っていいの？」を判断するための簡易フレームワークを作りました。

ClaudeCode適用可否チェックリスト

【前提条件】
□ 利用規約・データ取扱いポリシーを確認済み
□ 社内のAI利用ガイドラインに抵触しない
□ 顧客との契約上、ツール利用の制限がない

【用途判定】
□ 操作対象は本番環境か？
  → YES: コマンド生成のみ。実行は人間が行う
  → NO: 開発・検証環境であればより自由に使える

□ コンテキストに機密情報は含まれるか？
  → YES: マスク・除去してから使用。含められないなら用途を変える
  → NO: 問題なし

□ 生成物を無確認で本番適用するか？
  → YES: NG。必ずレビューフローを挟む
  → NO: 問題なし

これをチーム内のAI活用ガイドラインに組み込む形で使っています。

5. 実際の業務フロー：「提案 → レビュー → 実行」の三段構え

私が今使っているフローを図解（テキスト版）すると、こんな感じです：

[要件・課題]
    ↓
[ClaudeCode に「提案させる」]
  - コマンド生成
  - コードのたたき台
  - 調査候補の列挙
    ↓
[人間がレビュー]
  - 公式ドキュメントと照合
  - セキュリティチェック
  - ビジネスロジックの妥当性確認
    ↓
[人間が実行 or 承認フローへ]
  - 変更管理記録
  - 本番適用

このフローを守れば、ClaudeCodeは「作業を爆速にする道具」として機能します。守らないと、 「責任の所在が不明なまま本番に謎の変更が入る道具」 になります。

どっちで使うかは、エンジニアの判断次第です。

まとめ

  • ✅ コマンド生成・IaCレビュー・ログ読解・スクリプト生成 は積極的に活用する
  • ✅ プロンプトに「最小権限で」「セキュリティベストプラクティス視点で」を明示すると品質が上がる
  • ❌ 本番環境への自律実行・秘密情報の入力・生成物のノーレビュー適用は絶対NG
  • 🔑 「提案させて・人間がレビューして・人間が実行する」三段構えが業務適用の基本
  • 🔑 SIer現場はガバナンス・変更管理との整合性が必須。AIが変更管理をすっ飛ばさない設計を

ClaudeCodeは魔法ではなく、使い方次第で業務を変えられる道具です。SIer出身の慎重さ（時に過剰な慎重さ）は、AI活用においては強みになります。「本当に大丈夫？」と確認する習慣、大事にしていきましょう。

次回は「ClaudeCode × Terraform ― IaCレビューを自動化してPRレビューの品質を3倍にした話」を書く予定です。お楽しみに！

参考リンク

最後まで読んでいただきありがとうございます！「保存しておきたい」「参考になった」と思ったらLGTMとストックをお願いします！

コメントでの質問や「うちの現場ではこう使ってる」という情報共有も大歓迎です。SIer × AIの実践知を一緒に積み上げていきましょう 🙌

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