謎だらけの AWS を Claude と 2 人で棚卸しして、月数千ドルのコストを削った話

Claude API の請求は入力・出力トークン単位だが、本番環境では会話履歴・RAG・ツール定義・リトライなど複数要因でコストが膨らむ。タスクごとのルーティング、出力上限設定、コンテキストキャッシュ、機能別ログにより品質を保ちながらコスト削減できる。

Amazon Quick のインフラ固定費 $250/月が Claude Enterprise と比べて割安になる人数規模を試算。ビジネスユーザーと標準開発者は約3人、パワー開発者は約5人が損益分岐点。固定費は複数ユーザーで按分でき、従量課金の有無が料金体系の大きな違い。

個人の回答行動を LLM で再現する個人モデル「bunshin」の PoC を実装し、ホールドアウト 10 問での精度を検証した。単一選択 71.4％、Likert スケール ±1 以内 66.7％の精度を達成し、自由対話では本人らしい応答が観察された一方、強制選択と自由生成の非対称性が課題として浮上した。

店舗からの問い合わせ対応の記録・分析が手作業だった課題に対し、Google Apps Script と Claude API を組み合わせて自動分類・集計パイプラインを構築。月1時間の手動分類業務をゼロにし、月16時間の工数削減を実現。さらにクラウド型コールシステムとの統合や RAG を活用した自動回答システムの構築を進めている。