AWS管理者をしている石川です。
AIで作業を省力化してAWS運用を効率化できたので、LTで事例を紹介してきました。
Engineering Productivity Meetup #4 in 東京 – connpass
- AWS IAM Identity Center(IIC) IssueOps
- AWSセキュリティチェックリスト＆熟成度モデルの作成
面倒で後回しにしていたようなタスクでも、「試しにやってみよう」と思えるほど心理的ハードルが下がるのは、AIエージェントのとても良い効果ですね。
AIエージェントについて
今回AIについては、GitHub CopilotとDevinを利用しました。
Copilot EnterpriseとDevinについては、検証も兼ねての利用でしたが、想定以上にうまく活用でき、良い利用ケースになったと感じています。
体験としては、GitHub Coding AgentはDevinやClaude Code Actionと大きな差はない印象です。ただそれぞれに機能差や個性はあります。
懇親会でお話ししたCoding Agentについて、検証して気になった点をおまけとしてメモしておきます。
※いずれも本日（2025年6月23日）時点での情報です。
- Coding Agentで使用されるモデルは指定できない
- Usage ReportでもModelが「Coding Agent」と表示される
- 以前は利用モデルが表示されていたはずだがわからなくなった
- 消費したPremium RequestはSessionから確認可能
- 小さい修正やサンプル作成を頼んだときは 1Session 40Request ほど使われた
- リクエスト数については instructionファイルやプロンプトで大きく変わると思います
- 既存のPRにはアサインできない
- Coding Agentが作成したPRのスレッド内でのみメンションに反応する
- コメントで追加依頼をしても、作業中のSessionが終わるまで対応はされない
