サーバーワークス水本です。
「Amazon Bedrock + Claude Code」の組み合わせは公式ドキュメントにもあるとおり、今や珍しい手法ではなくなってきました。
Claude CodeのLLMとしてAmazon Bedrockを使う手法は、スモールスタートが可能な一方で、「従量課金」であることが予算申請の面で課題だと考えています。
今回は、私がAmazon Bedrock + Claude Codeの組み合わせを「ガッツリ」使ってみた結果を正直にお伝えします。
※記事中の画像は、ほぼNotebookLMで生成しました。本文は人間が書きました。Claudeで書きたかったです…
- 筆者について
- 参考：Claude Codeとは何か
- 参考：Amazon Bedrockとは何か
- 結論：1か月、ガッツリ使ってみると、約220米ドルかかった
- この金額で、何ができたか
- Claude CodeをAmazon Bedrockで使いまくるときのコツ
- さいごに
筆者について
- 技術マネージャ職、インフラエンジニア
- Claude Codeを使って2か月以上は経過（いきなりの利用者ではない）
- 当人が一定の理解度を持つ分野のタスクをClaude Codeに依頼（未知の分野はあまり依頼しない）
参考：Claude Codeとは何か
この記事を読んでいる方には説明するまでもないと思いますが、Claude CodeはAnthropicが開発した、エージェント型コーディングツールです。
CLIでの利用が基本ですが、VS Codeなど、各種IDE向けに拡張機能が提供されています。
コーディングツールとありますが、実際には「CLIコマンドで実現できるものなら、だいたいなんでもできる」と言って差し支えないでしょう。
参考：Amazon Bedrockとは何か
Amazon Bedrockとは、Amazon Web Servicesが提供する、LLM基盤のサービスです。
Amazon BedrockとClaude Codeを併用することで、クローズドな環境で高度な言語モデルの活用が可能になります。
結論：1か月、ガッツリ使ってみると、約220米ドルかかった
この記事は結論ありきスタイルで行きますので、皆さんが一番知りたいであろう、料金面からお話します。
2025年1月の料金結果は、約220米ドルでした。1米ドル155円換算で、34,100円です。
モデルについては、基本的にOpusしか使っていません。
一部n8nの検証などで他のモデルを使いましたが、Opus以外では「ジュニアエンジニア未満のアウトプット」と感じたため、Opusだけを使い続けました。
なかなかしますよね…正直言って、毎月この金額が発生するのであれば、
「MAX20倍プランまたは全社的にMarketplace経由での契約が適切」と判断する企業様もあると思いました。
この金額で、何ができたか
この1か月、Claude Codeと協働して以下を行うことができました。
- SlackやBacklogなどのSaaSから情報を集約するCLIツール（6種）
- プロジェクトアサイン計画を支援するシミュレータ（Hono+htmx、Playwright）
- Slack投稿からGoogleタスクへ連携するブラウザ拡張機能＋バックエンド（n8nセルフホスト）
- Agent Skill（1種）
- AWSの各種ログ解析
とくに1〜3は、Claude Codeがなければ、私個人の能力では実現できなかったものです。
4〜5についても私の稼働時間を圧縮することに繋がりました。
Agent Skillで置き換えたタスクは、最大2時間→30分以内になっています。
Claude CodeをAmazon Bedrockで使いまくるときのコツ
従量課金なので注意
利用料が使った分だけかかるため、予算管理が非常に重要です。
AWSでは予算管理に有用なサービスがありますので、活用されることをオススメします。
※AWSのリセールを契約されているお客様は、当該サービスが利用できるか、契約先にご確認ください。
ゴールイメージ、完了基準の合意が最重要＝digフロー
とにかく「手戻りはコストに直接跳ね返る」ので、自分とAIとのゴールイメージの合意が重要です。
ムダなコストを発生させないためにも、何をお願いしたいかだけではなく、完了条件（合格とみなす条件）をClaudeと握っておきましょう。
非エンジニアの方にもはじめやすい、オススメなプランニング手法は以下「digフロー」です。
- 深掘りスラッシュコマンド「/dig」を使えるようにしておく
- お願いしたいことを適当なMarkdownファイル化する（テキストファイルであれば何でも良いと思います）
- 2で作ったファイルをClaudeに
digさせ、依頼を「磨き上げ」していく（Claudeが不明点を質問してくれるので、答えるだけです）
入出力がわかるなら、まずはAIに頼んでみる
私はいわゆる「プログラミングできない勢」です。（Pythonの簡単な記法がギリギリわかる程度です）
一方で、CLIツールを扱ってきた時間やUIのコンポーネントの用語知識は、それなりにありますので、「インプットをこう受け付けてほしい」「アウトプットはこうしてほしい」は、ある程度イメージすることができます。
「私にはClaude Codeは扱えない」と最初から触らない方がおられますが、自分専用のツールを開発する分には、この程度で十分可能です。
（「使ったライブラリにウイルスがあったらどうするのか？」など課題はありますが、それは人間が開発しても消えません。）
一方で、「見積を作ってほしい」のようなタスクは抽象度が高いため、失敗しやすいと思います。
たとえば見積書自体は言わばデータの箱に近く、「中に入れるデータをどう揃えるか」など、前処理が多くあると考えるからです。
結局、「業務理解と業務整理」はある程度必要になってきます。
（1つの指示を人間とAIに指示して、成果物を比較することで、言語化されていない部分を見つけていくという手法もあるようです。）
Claude Codeに頼みたいテーマ単位でフォルダは変える
Claude Codeは、自分が起動された場所を探索して、人間の指示になかった情報を補おうとします。
そのときに、特性の異なる複数の作業のファイルが入り交じっていると、誤った解釈をする可能性が高くなります。
基本的に、特性の異なる作業のフォルダは別にしておくのをオススメします。（図では階層になっていますが、親子関係にない場所にするほうがより良いと思います。）
さいごに
当社は、Claudeの開発元であるAnthropic, PBCと、AWSの生成AIサービスAmazon Bedrockを通じたリセラー契約を締結しております。
「Amazon Bedrock + Claude Code」の組み合わせを利用した業務改善など、AI利活用でお悩みのお客様は、ぜひ当社までご相談ください。
この記事が皆さんの予算計画のお役に立てば幸いです。
お読みいただき、ありがとうございました。
