AI・開発

AWS Coreを入れたので、Astraに「ちょっと見て〜」と頼んでみた

ふとCodexのプラグインを見ていたら、AWS Coreというものが。AWSの公式！？これは気になる……。せっかくなので入れてみて、AstraにAWSまわりをざっくり見てもらいました。

最初から「最適化するぞ！」と気合いを入れていたわけではありません。まずは、何ができるんだろう。そんなところから始まった、ちょっとした点検の話です。

ちなみに、AWS Coreの設定もCodexのAstraにお願いしました。設定のところから、さっそくAIに頼っています。気になった方は、AWS Coreの紹介ページもどうぞ。

まずはAstraに、ざっくりお願い

AWS Coreを使った最初のチェックは、GPT-6 Astraで進めました。指示も、細かい診断項目を決めるようなものではありません。

実際のチャットに残っていた依頼は「AWS周りのレビューをしてみてくてください」。打ち間違いまで含めて、なかなか気軽なお願いです。

このときは実環境の情報を読み取って確認するレビューで、設定の変更やデプロイはしていません。まず見てもらって、何が出てくるかな、という入り方でした。

AWS Coreは、AWSが提供するAgent Toolkit for AWSのプラグインです。AWSに接続するためのMCPの設定と、AWSの作業に向けたスキルがまとまっています。

ざっくり言えば、AIがAWSの仕事を進めるための手順と道具が増える、という感じ。スキルは進め方や確認ポイントを伝え、MCPは認証された接続からAWSの情報取得や操作を行うために使います。

今回も、Astraがコードを読むだけでなく、AWSの公式資料や、実際に動いている環境の設定・記録を照らし合わせていました。頭の中で考えるだけでなく、今どうなっているかを確かめられるのがポイントです。

あるプロジェクトで見つかったのが、同じ台帳の保存先に607個のバージョンができていたこと。一つは約13KBでした。

一つひとつは小さい。でも、こつこつ保存していたんですね。コードを確認すると、内容が変わっていなくても保存する作りになっていました。

そこで、内容が同じなら保存を省く、変更されないデータは再利用する、といった改善案が出てきました。履歴を残すことには意味がありますが、同じ内容を毎回書く必要があるかは、別に考えられそうです。

このチェックでわかったのは、見直せそうな場所があることまで。ここを直して大幅に節約できました！という話は、まだできません。実際の費用への効果も、これから確かめるところです。

もう一つ気になったのが、監視の見方でした。

データ取得に失敗しても、プログラムが「取得できませんでした」という結果を返して正常終了することがあります。その作りだと、Lambdaの例外だけを監視していても、取得の失敗には気づけません。

プログラムとしては終了できた。でも、ほしかったデータは取れていない。なるほど、そこは別なんだ。

今回のレビューでは、データの更新が止まっていないか、通知の失敗がキューに溜まっていないか、といった確認も改善候補になりました。速くするだけでなく、困ったときに気づけるようにすることも、運用の見直しなんですね。

ほかにも、配備途中で通信が切れたときに再開できるか、Web APIで一時的な実行制限が起きていないか、といった点が出てきました。

大きく作り替えよう、という結論ではありませんでした。今の構成の中で、保存や監視、再開の仕方を少し整える。そういう改善が中心です。

この段階では、軽くチェックして候補を見つけたところ。すべて直し終わったわけではありませんが、漠然と「AWSまわり、大丈夫かな」と思っていたところから、具体的にどこを見るかへ進めました。

指示はざっくりでも、返ってくる材料は具体的。最初の入り方として、これはよさそうです。

そこから、今度は最適化という観点でも見直してみよう、と考えていました。すると、GPT-6.1 Solが登場。

Astraと同等という触れ込みなら……！それならSolでもやってみたい。そんな流れで、次の見直しを試すことになりました。

公式の表現は、Astraに近い性能を、Astraより低いコストで、という案内です。すべての仕事で同じ結果になるという意味ではありませんが、今やりたい作業で試すきっかけにはなります。

AWS CoreとAstraでざっくりチェック。その次は、Solで最適化を意識して見直す。モデルも道具も、使いながら付き合い方を探しているところです。

Solで何を見直したかは、次のノートで。まずは、AWS Coreを入れて「ちょっと見て〜」と頼んでみた話でした。