こちらの記事はAWS Lambda 実践入門 Advent Calendar 2025 10日目の記事になります。

“最新追従” の注意点（本番はそのまま最新にしない）

CI/CD が自動で最新 Layer ARN を取れるのは便利ですが、本番環境で「常に最新」をそのまま使う設計は危険です。

Layer の更新が破壊的変更だった場合、アプリ側の変更なしで本番が壊れる
“誰がいつ上げた Layer を使ったか” が曖昧になり、障害調査が難しくなる

そのため現場では、次のように使い分けることが多いです。

dev/staging：最新追従（動作確認の速度優先）
prod：固定（ピン留め）（承認済みバージョンのみ適用）

この「環境で戦略を変える」方針は、Day11 の OIDC を使った安全なデプロイ と相性が良いです。

AWS CLI：取得を堅牢にする（リージョン・空配列対策）

list-layer-versions はリージョン依存なので、CI では明示しておくと事故が減ります。

LAYER_NAME="aws-s3-utils-layer"
REGION="ap-northeast-1"

LAYER_ARN=$(aws lambda list-layer-versions \
  --layer-name "${LAYER_NAME}" \
  --region "${REGION}" \
  --query 'LayerVersions[0].LayerVersionArn' \
  --output text)

if [ -z "${LAYER_ARN}" ] || [ "${LAYER_ARN}" = "None" ]; then
  echo "ERROR: Layer ARN not found. name=${LAYER_NAME} region=${REGION}"
  exit 1
fi

echo "Latest Layer ARN: ${LAYER_ARN}"

CircleCI 実装例（BASH_ENV への注入を“ジョブ間”でも使える形に）

同一ジョブ内だけなら $BASH_ENV で十分ですが、ジョブを分ける場合は workspace / artifacts で受け渡しするのが定石です。

方式A：同一ジョブで完結（シンプル）

echo "export AwsS3UtilsLayerArn=${LAYER_ARN}" >> "$BASH_ENV"
source "$BASH_ENV"

方式B：ARN をファイル化して引き回す（現場で強い）

echo -n "${LAYER_ARN}" > layer_arn.txt

SAM 側：Parameter と template.yaml の形を明確にする

Parameters:
  AwsS3UtilsLayerArn:
    Type: String
    Description: ARN of aws-s3-utils-layer (with version)

Resources:
  PdfFunction:
    Type: AWS::Serverless::Function
    Properties:
      Runtime: python3.12
      CodeUri: src/
      Handler: app.lambda_handler
      Layers:
        - !Ref AwsS3UtilsLayerArn

そしてデプロイ時に注入：

sam deploy \
  --parameter-overrides AwsS3UtilsLayerArn="${LAYER_ARN}"

実務TIP：本番は “最新” ではなく “承認済み” を使う

本番の事故を避ける典型パターンは次のどちらかです。

prod は固定の LayerVersionArn をリポジトリにコミット（変更が差分としてレビュー可能）
承認済み ARN を SSM Parameter Store 等に置き、CI がそこを参照（承認フローを作れる）

「CI が勝手に最新を選ぶ」のではなく、“選ばれたものを安全に注入する” に寄せると運用品質が上がります。

図解：Layer 自動更新フロー（dev/staging と prod を分ける）

まとめ

Layer 更新は CI/CD に統合すべき（手動は事故要因）
ただし本番は “常に最新” ではなく、承認済みバージョン運用が基本
次回（Day11）は OIDC により長期キーなしで安全に AWS へデプロイし、CI/CD のセキュリティを完成させる

付録：workspace で Layer ARN を受け渡す CircleCI 完全版サンプル

ポイント

resolve_layer ジョブで 最新 LayerVersionArn を取得してファイル化
persist_to_workspace で layer_arn.txt を workspace に載せる
deploy ジョブで attach_workspace して 同じ ARN を参照
“同一ジョブ内の $BASH_ENV” ではなく、ジョブ間の受け渡しができる

`.circleci/config.yml`（サンプル）

version: 2.1

workflows:
  version: 2
  build_test_deploy:
    jobs:
      - test
      - resolve_layer:
          requires:
            - test
      - deploy:
          requires:
            - resolve_layer

jobs:
  test:
    docker:
      - image: public.ecr.aws/lambda/python:3.12
    steps:
      - checkout
      - run:
          name: Install tools (example)
          command: |
            python -m pip install --upgrade pip
            pip install -r src/requirements.txt
      - run:
          name: Run tests (example)
          command: |
            # pytest 等に置き換えてください
            python -c "print('ok')"

  resolve_layer:
    docker:
      - image: public.ecr.aws/lambda/python:3.12
    environment:
      LAYER_NAME: aws-s3-utils-layer
      AWS_REGION: ap-northeast-1
    steps:
      - checkout
      - run:
          name: Install AWS CLI (if needed)
          command: |
            python -m pip install --upgrade pip
            pip install awscli
      - run:
          name: Resolve latest Layer ARN and persist to workspace
          command: |
            set -euo pipefail

            echo "Resolving latest Layer ARN..."
            LAYER_ARN=$(aws lambda list-layer-versions \
              --layer-name "${LAYER_NAME}" \
              --region "${AWS_REGION}" \
              --query 'LayerVersions[0].LayerVersionArn' \
              --output text)

            if [ -z "${LAYER_ARN}" ] || [ "${LAYER_ARN}" = "None" ]; then
              echo "ERROR: Layer ARN not found. name=${LAYER_NAME} region=${AWS_REGION}"
              exit 1
            fi

            mkdir -p workspace
            echo -n "${LAYER_ARN}" > workspace/layer_arn.txt

            echo "Latest Layer ARN: ${LAYER_ARN}"
            echo "Saved to workspace/layer_arn.txt"
      - persist_to_workspace:
          root: workspace
          paths:
            - layer_arn.txt

  deploy:
    # Day11 で OIDC にするなら、ここを aws-cli + OIDC 前提の executor に寄せる想定
    docker:
      - image: public.ecr.aws/lambda/python:3.12
    environment:
      AWS_REGION: ap-northeast-1
    steps:
      - checkout
      - attach_workspace:
          at: /tmp/workspace
      - run:
          name: Install tools (AWS CLI / SAM)
          command: |
            python -m pip install --upgrade pip
            pip install awscli aws-sam-cli
      - run:
          name: Read Layer ARN from workspace
          command: |
            set -euo pipefail

            LAYER_ARN="$(cat /tmp/workspace/layer_arn.txt)"
            if [ -z "${LAYER_ARN}" ]; then
              echo "ERROR: /tmp/workspace/layer_arn.txt is empty"
              exit 1
            fi

            echo "Using Layer ARN: ${LAYER_ARN}"
            echo "export AwsS3UtilsLayerArn=${LAYER_ARN}" >> "${BASH_ENV}"
      - run:
          name: sam build
          command: |
            sam build
      - run:
          name: sam deploy with Layer ARN injection
          command: |
            source "${BASH_ENV}"
            sam deploy \
              --region "${AWS_REGION}" \
              --capabilities CAPABILITY_IAM \
              --no-confirm-changeset \
              --no-fail-on-empty-changeset \
              --parameter-overrides AwsS3UtilsLayerArn="${AwsS3UtilsLayerArn}"

付録：運用でよく効く小ネタ（短く追記するならここ）

ログに残す：echo "Using Layer ARN: ${LAYER_ARN}" は障害調査の一次情報になります
prod は固定運用にする場合：resolve_layer を “最新取得” ではなく “承認済み ARN を読む” に差し替えるだけで運用が安定します（例：SSM Parameter Store / リポジトリ内の approved_layer_arn.txt）