AWSコスト管理ツール完全ガイド：Cost Explorer、CUR、Cost Optimization Hubの正しい使い分け

AWS

はじめに：なぜツールの使い分けが重要なのか

「AWS Cost Explorerを見ていればコスト管理はバッチリ」と思っていませんか？

実は、AWSのコスト管理ツールには階層があり、目的に応じて使い分けることで、初めて本格的なコスト最適化が実現できます。多くの企業がCost Explorerだけでコスト管理をしようとして、深い分析や自動化の機会を逃しています。

本記事では、AWSコスト管理ツールの全体像を整理し、それぞれの役割と使い分けを明確にします。これにより、単なる「コストの可視化」から「戦略的なコスト最適化」へとステップアップすることができます。

1. AWSコスト管理ツールの全体像

ツールの階層構造

レベル1：データソース層
├── AWS Cost and Usage Report (CUR 2.0)
└── AWS Price List API

レベル2：分析・最適化層
├── Cost Optimization Hub
├── AWS Compute Optimizer
├── AWS Trusted Advisor
└── Savings Plans/RI購入推奨

レベル3：可視化・監視層
├── AWS Cost Explorer
├── AWS Budgets
└── AWS Cost Anomaly Detection

レベル4：外部ツール層
├── Amazon QuickSight
├── Amazon Athena
└── サードパーティツール

2. 各ツールの詳細解説

2.1 データソース層：すべての基盤

AWS Cost and Usage Report (CUR 2.0)

これが最も重要なデータソースです

  • 特徴：
    • AWSの全利用データの完全なレコード
    • 時間単位、リソースID付きの最も詳細なデータ
    • S3に自動出力（Parquet形式推奨）
  • 含まれるデータ： - lineItem（請求項目の詳細） - product（製品情報） - pricing（料金情報） - reservation（RI/Savings Plans情報） - savingsPlan（Savings Plans適用状況） - discount（割引情報） - 100以上のカラムで構成
  • 活用例： -- Athenaでの分析例：タグ別・日別のEC2コスト集計 SELECT DATE(line_item_usage_start_date) as usage_date, resource_tags_user_project as project, SUM(line_item_unblended_cost) as daily_cost FROM cur_database.cur_table WHERE line_item_product_code = 'AmazonEC2' AND year = '2025' AND month = '08' GROUP BY 1, 2 ORDER BY 1, 2;
  • 重要な理由：
    • Cost Explorerでは見えない詳細（秒単位の利用、詳細なリソース属性）が見える
    • 過去データの完全な保持（Cost Explorerは最大38ヶ月）
    • プログラマティックな分析・自動化が可能

2.2 分析・最適化層：インサイトの発見

Cost Optimization Hub

2024年にリリースされた統合最適化ダッシュボード

  • 集約される推奨事項：
    1. リソース最適化（最大の節約源）
      • 未使用のEBS、未関連付けのEIP
      • アイドル状態のRDSインスタンス
      • 古いスナップショット
    2. 料金モデル最適化
      • Savings Plans推奨（EC2、Lambda、Fargate）
      • Reserved Instances推奨
      • スポットインスタンスの活用提案
    3. アーキテクチャ最適化
      • S3ストレージクラスの最適化
      • データ転送コストの削減案
  • 優先順位付け機能： 節約額でソート可能： 1. 未使用のRDS（$2,000/月の節約） 2. EC2 Savings Plans（$1,500/月の節約） 3. 未使用のEBS（$500/月の節約）

AWS Compute Optimizer

機械学習による適正サイジング分析

  • 分析対象：
    • EC2インスタンス
    • Auto Scalingグループ
    • EBSボリューム
    • Lambda関数
    • ECS on Fargate
  • 推奨内容： 現在：m5.xlarge（4 vCPU、16 GB） 推奨：m5.large（2 vCPU、8 GB） 理由：CPU使用率平均15%、メモリ使用率平均30% 月間節約額：$73.58
  • Lambda特有の分析：
    • メモリサイズの最適化
    • タイムアウト設定の改善
    • 同時実行数の推奨

2.3 可視化・監視層：日常的な管理

AWS Cost Explorer

UIベースの可視化ツール

  • 得意なこと：
    • トレンド分析（前月比、前年比）
    • サービス別・アカウント別の内訳表示
    • 簡単なフィルタリング（タグ、リージョン、サービス）
    • 予測機能（12ヶ月先まで）
  • 限界：
    • 最大表示期間：38ヶ月（オプション有効時）
    • 粒度：日次まで（時間単位は14日間のみ）
    • カスタムクエリ不可
    • エクスポート機能が限定的
  • 2025年5月の新機能：
    • コスト比較機能（2ヶ月間の差分分析）
    • 変化要因の自動検出

AWS Budgets

予算管理とアラート

  • 設定可能な予算タイプ： コスト予算: - 月額上限: $10,000 - アラート: 80%, 100%, 120% 使用量予算: - EC2時間: 1000時間/月 - データ転送: 1TB/月 RI/Savings Plans カバレッジ: - 目標: 70%以上 - アラート: 70%未満で通知
  • アクション自動化：
    • 予算超過時にEC2インスタンス停止
    • IAMポリシーの適用
    • SNS通知→Lambda実行

AWS Cost Anomaly Detection

機械学習による異常検出

  • 検出パターン：
    • 急激なスパイク（DDoS攻撃、設定ミス）
    • 緩やかな増加傾向（リソースリーク）
    • 異常な使用パターン（不正利用）
  • カスタマイズ： モニター設定: - サービス別（EC2、RDS、Lambda） - コスト配分タグ別（Project: WebApp） - アカウント別 感度設定: - 絶対値: $100以上の異常 - 相対値: 40%以上の増加

3. 実践的な使い分けガイド

シナリオ1：日次のコスト確認（運用チーム向け）

使用ツール：Cost Explorer + Budgets
- 朝会でCost Explorerの日次グラフを確認
- Budgetsアラートで異常を即座に把握
- 所要時間：5分

シナリオ2：月次のコスト分析レポート（管理職向け）

使用ツール：Cost Explorer + Cost Optimization Hub
- Cost Explorerで前月比較
- Cost Optimization Hubで削減余地を報告
- 優先順位付けされた改善提案を提示
- 所要時間：30分

シナリオ3：詳細なコスト配分分析（財務チーム向け）

使用ツール：CUR + Athena + QuickSight
- CURデータをAthenaでクエリ
- プロジェクト別・部門別の正確な配分
- QuickSightでダッシュボード作成
- 所要時間：初期設定2時間、定期更新自動

シナリオ4：コスト最適化プロジェクト（コンサルティング向け）

使用ツール：全ツールの組み合わせ
1. CURで現状の完全把握
2. Compute Optimizerで適正サイジング
3. Cost Optimization Hubで優先順位決定
4. 実施後はCost Explorerで効果測定
- 期間：2-4週間のプロジェクト

4. よくある誤解と正しい理解

誤解1：「Cost Explorerがあれば十分」

正解：Cost Explorerは表層的な可視化ツール。深い分析にはCURが必須。

誤解2：「CURは難しくて使えない」

正解：Athenaのクエリテンプレートを用意すれば、SQLの基礎知識で十分活用可能。

誤解3：「Cost Optimization Hubは有料」

正解：Cost Optimization Hub自体は無料。推奨事項の確認にコストはかからない。

誤解4：「Compute Optimizerの推奨は信頼できない」

正解：14日間のメトリクスに基づく分析。月末月初の負荷を考慮した判断が必要。

誤解5：「予算を設定すれば勝手に止まる」

正解：Budgetsのアクション設定が必要。デフォルトは通知のみ。

5. 段階的な導入アプローチ

Phase 1：基礎固め（1週間）

  1. Cost Explorerの有効化
  2. 必要なタグの定義と適用開始
  3. Budgetsで主要な予算設定
  4. Cost Anomaly Detectionの有効化

Phase 2：データ基盤構築（2週間）

  1. CUR 2.0の有効化（Parquet形式）
  2. S3バケットとAthenaテーブルの設定
  3. 基本的なクエリテンプレート作成
  4. Cost Optimization Hubの定期確認体制

Phase 3：最適化実行（1ヶ月）

  1. Compute Optimizerの推奨事項レビュー
  2. 優先順位の高い最適化から実施
  3. Savings Plans/RIの購入検討
  4. 効果測定とレポート作成

Phase 4：自動化と高度化（継続的）

  1. Lambda + CURで自動レポート生成
  2. QuickSightダッシュボード構築
  3. コスト配分の自動化
  4. FinOpsプロセスの確立

6. 実装時の注意点

CUR設定のベストプラクティス

推奨設定:
  フォーマット: Parquet（Athenaクエリが高速）
  圧縮: GZIP
  レポート頻度: 日次
  バージョニング: 上書き
  リソースID: 含める
  S3パス: s3://bucket/cur/year=2025/month=08/

タグ戦略

必須タグ:
  - Environment: dev/staging/prod
  - Project: プロジェクト名
  - Owner: 責任者
  - CostCenter: コストセンター
  
オプション:
  - Application: アプリケーション名
  - Schedule: 稼働スケジュール
  - Criticality: 重要度

セキュリティ考慮事項

  • CURデータへのアクセス制限（S3バケットポリシー）
  • Cost Explorer閲覧権限の適切な付与
  • 機密タグ情報の管理

まとめ：ツール選択のフローチャート

質問：何をしたいか？
├─ 今日のコストを確認 → Cost Explorer
├─ 予算超過を防ぎたい → Budgets
├─ 異常な請求を検知 → Cost Anomaly Detection
├─ 削減余地を知りたい → Cost Optimization Hub
├─ リソースサイズ最適化 → Compute Optimizer
├─ 詳細なコスト配分 → CUR + Athena
├─ 自動化したい → CUR + Lambda
└─ 経営ダッシュボード → CUR + QuickSight

最後に：コスト最適化は継続的な取り組み

AWSコスト管理ツールを正しく使い分けることで、以下が実現できます：

  1. 可視化から最適化への進化
  2. 事後対応から予防的管理への転換
  3. 手動作業から自動化への移行

特に重要なのは、CUR 2.0を中心としたデータ駆動のアプローチです。Cost Explorerだけでは見えない詳細なデータを活用することで、本質的なコスト最適化が可能になります。

コスト管理は一度設定すれば終わりではありません。ビジネスの成長とともに、継続的に見直し、改善していくことが重要です。本記事で紹介したツールを適切に組み合わせることで、効率的で効果的なクラウドコスト管理を実現してください。

注：本記事は2025年8月時点の情報に基づいています。AWSのサービスは継続的に更新されるため、最新情報は公式ドキュメントをご確認ください。

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