【AWS×Slack】非エンジニアでも安全にデプロイ。SlackワークフローとChatbotでCodePipelineを実行する仕組み

Posted at 2026-04-28

【AWS×Slack】非エンジニアでも安全にデプロイ。SlackワークフローとChatbotでCodePipelineを実行する仕組み

概要

Slackのチャンネルから、簡単な操作をするだけでAWS CodePipelineを実行し、ソースコードの反映から結果の確認までを完結させる仕組みを実装しました。

図1: Slack WorkflowとCodePipeline連携

実装した背景

・Webサイトの文言変更などを企画部(非エンジニア)の方が実施されています。その変更をstg環境に反映・確認するためにはビルドし直す必要がありました。
そこで、「非エンジニアの方々が、開発チームに頼らず単独で作業（文言変更 → 反映 → 確認）を完結できる」ことを目的に、SlackワークフローとAWS CodePipelineの連携を実装しました。

本構成（Slack Workflow + AWS Chatbot）を採用したメリット

運用コストの削減: OAuth認証などの複雑なSlackアプリ管理が不要（マネージドサービスで完結）
高いセキュリティ: 実行権限の管理（IAM）をAWS側で一元管理でき、ガードレール機能で実行できる操作を絞り込める
拡張性: @Amazon Q（旧 @aws）コマンドを利用しているため、他AWSリソースの状態操作など容易に拡張できる

実装手順

検証環境用に実装した事例をもとにご説明します。

01. 事前準備

AWS・Slack両方で以下の準備をしておきます。

Slackワークフローを作成するチャンネルの用意: 例 #example_deploy_stg (Private CH)
対象Pipelinesの名称確認: 例 example_stg_front, example_stg_front
通知用のSNS Topicの用意: 例 example_stg_deploy（※Regionは問いません）
通知設定の用意: 対象Pipelineの [Developer Tools > Notification rules] にて、上記SNSをターゲットにした状態通知（実行開始・成功・失敗）を設定しておく

02. CodePipeline実行用Lambda Function作成

AWS Chatbotから直接CodePipelineを実行するのではなく、一度Lambdaを挟むことで細かい制御（ペイロードのパース等）を行います。

① Lambda Functionの作成

以下の設定でLambda Functionを作成します。

Region: ap-northeast-1
Function Name: example_stg_executepipelines (名称任意)
Runtime: Python 3.14 (※執筆時点の最新版)
Architecture: x86_64
Role: example_stg_executepipelines-role (新規作成。内容は後述)
Code:

import json
import boto3

cp = boto3.client('codepipeline')

def lambda_handler(event, context):
    # Slackから渡された変数を受け取る
    codepipeline_name = event.get("pipeline_name")

    # Pipelineの実行
    response = cp.start_pipeline_execution(
        name=codepipeline_name
    )

    # Slack(Chatbot)側に返すレスポンスを整形
    return {
        'statusCode': 200,
        'body': f"Pipeline [{codepipeline_name}] execution started! (Execution ID: {response.get('pipelineExecutionId')})"
    }

② Lambdaに付与するIAM Roleを作成・付与

LambdaがCodePipelineを実行するための権限を設定します。

Role Name: example_stg_executepipelines-role
Trusted entities:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Principal": {
                "Service": "lambda.amazonaws.com"
            },
            "Action": "sts:AssumeRole"
        }
    ]
}

アタッチするポリシー:

AWSLambdaBasicExecutionRole (AWS managed) # デフォルトPolicy
example_stg_executepipelines-policy　(Custom Policy)

Custom Policyの内容:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "codepipeline:StartPipelineExecution",
                "codepipeline:GetPipeline",
                "codepipeline:GetPipelineState"
            ],
            "Resource": "arn:aws:codepipeline:ap-northeast-1:<AWSアカウントID>:example_*_front"
        },
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "codepipeline:ListPipelines"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

💡 Tips:
codepipeline:ListPipelines のような一覧取得アクションは、仕様上リソースレベルの指定ができないため Resource: "*" としています。

03. Amazon Q Developer(AWS Chatbot)の用意

対象のSlackチャンネルとAWSを連携させます。
細かい手順は公式ドキュメントもご参照ください。

3-1. Slack WorkSpaceとの連携とチャネル設定

まずslack workspaceとの連携を行います。

Slack Workspace

Slack workspace: (利用しているSlack Workspaceと連携)

Configure new channel

Configuration name: example_stg_deploy
Logging (optional):
- Publish logs to Amazon CloudWatch Logs:
  - Errors only ✅️ (失敗時の原因調査用)
Slack channel:
- Channel Type: (Private | Public)
- Channel ID: [(対象CHのID)]
  　💡 Tips:
  プライベートチャンネルの場合は、事前にSlack側で /invite @Amazon Q コマンドを実行し、アプリを招待しておく必要があります。

3-2. ChatbotへのIAMロール（ガードレール）付与

Slackから「何でも実行できる」状態を防ぐため、特定のLambdaのみ実行を許可するガードレールポリシーを設定します。

Channel role: 新規作成 (example_stg_deploy-chatbot 等)
- デフォルト + 後述するguardrail同様 lambda実行権限(invoke)が必要
Channel guardrail policies: 以下のカスタムポリシーを作成してアタッチ

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "lambda:invokeAsync",
                "lambda:invokeFunction"
            ],
            "Resource": [
                "arn:aws:lambda:ap-northeast-1:<AWSアカウントID>:function:example_*_executepipelines"
            ]
        }
    ]
}

3-3. SNS Topicの紐付け

通知用に準備しておいたSNS Topic（example_stg_deploy）を設定します。

04. Slack ワークフローの作成

いよいよユーザーが触るインターフェースを作ります。

4-1. ワークフロー作成

■ ワークフロー作成

slackアプリ適当なCHにて右上の三点リーダーより「ワークフローを追加する」を選択
[ワークフローを作成する]ボタン押下
(もしくはSlackの「ワークフロービルダー」から新規作成します)

■ ワークフローの名称

「無題のワークフロー」という名称を選択して、下記のように変更
- アイコン: (任意)
- 名前: SlackワークフローによるCodePipeline実行
- 説明: SlackワークフローによるCodePipeline実行

■ イベントおよびステップの設定

ワークフローを開始して... (イベントを選択)
- ワークフローのトリガー: 「絵文字リアクションが追加された時」
  - 絵文字リアクション: 🤖 (任意)
  - チャンネル: #example_deploy_stg
  - 💡 Tips:
    - （トリガーの選定理由）Slackの仕様上、「キーワードを含むメッセージ」をトリガーにできるのはパブリックチャンネルのみです。今回はプライベートチャンネルを使用するため、絵文字リアクションをトリガーとして採用しています。

■ その後これらを実行

UXを考慮し、意図しない実行を防ぐためにステップを分割します。

- ステップ1: チャンネルへメッセージを送信する
  - チャネルを選択する:    #example_deploy_stg
  - メッセージを追加する:  「リリース準備ができましたらボタンを押下ください」

  - ボタンを追加する
    - ボタンのラベル:      　[リリースを始める] + (適当な色)
    - 動作:                [続行するまたはワークフローを分岐する]
    - シングルクリック:      [有効]

- ステップ2: 情報をフォームで収集する
  - フォームのタイトル: デプロイ環境
  - 質問の追加
    - 質問内容: デプロイする環境を選択してください
    - 質問のタイプ: ドロップダウン
    - ドロップダウンの選択肢: [dev, stg]

- ステップ3: チャンネルへメッセージを送信する
  - チャネルを選択する:    #example_deploy_stg
  - メッセージを追加する:
[@Amazon Q lambda invoke --payload '{"pipeline_name":"example_{} デプロイする環境を選択してください_front"}' --function-name example_{} デプロイする環境を選択してください_executepipelines --region ap-northeast-1]

(※) 変数を挿入するボタンを押下すると 「{} デプロイする環境を選択してください」 のように質問内容分が挿入されます

設定を保存して、[公開]を押す

05. 動作確認

実際にSlackチャンネルで実行してみます。

適当なメッセージ(例:「リリース」)を投稿し、そのメッセージに🤖のリアクションを付与する
ワークフローが起動し表示された[リリースを始める]ボタンを押下
デプロイする環境をドロップダウンリストより選択(dev or stg)
CodePipeline実行のコマンドが表示される
[Run Command]ボタンを押下し、コマンドを実行する
確認
- 該当Lambdaの実行結果(StatusCode: 200)が返ってくること
- AWSコンソール上で指定Pipelineが実行されていること
- CodePipelineの実行開始・成功通知が同チャンネルに届くこと

06. まとめ

これにて「非エンジニアの方々が、開発チームに頼らず単独で作業（文言変更 → 反映 → 確認）を完結できる」ようになりました。参考になれば幸いです。

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