- 「AIって結局コード書くだけでしょ?」と思っていた私が考えを変えた理由
- 結論
- 事例① Terraform コードの自動生成と命名規則の統一
- 事例② Terraform プランのセキュリティレビュー
- 事例③ Kubernetes トラブルシューティングの高速化
- 事例④ AWS/Azure の IAM・RBAC 設定のレビューと最小権限設計
- 事例⑤ インシデント発生時のログ解析と原因特定
- 事例⑥ CI/CD パイプラインの設計と GitHub Actions 生成
- 事例⑦ IaC ドキュメントの自動生成(README・設計書)
- 事例⑧ Cowork を使った定期レポートの自動生成
- 事例⑨ マルチクラウド構成における設定差異のチェック
- 事例⑩ Claude Code の Agent Skills でチーム標準を組み込む
- まとめ:インフラエンジニアこそ Claude Code / Cowork を使うべき理由
「AIって結局コード書くだけでしょ?」と思っていた私が考えを変えた理由
正直に言います。私もそう思っていました。
ChatGPTやClaude、GitHub Copilotが話題になり始めたころ、「まあ、プログラマー向けのツールだろう。インフラ屋には関係ない」と距離を置いていました。
でも、ある日 Terraform のモジュールを20個書き直す作業が降ってきたとき、試しに Claude Code に投げてみたんです。そしたら……30分で終わりました。本来なら丸2日かかる作業が。
それから半年、Claude Code と Cowork を実務に組み込んで使い続けた結果、「これはインフラエンジニアこそ使うべきツールだ」という確信に変わりました。
この記事では、インフラエンジニアが実際に現場で使える Claude Code / Cowork の活用事例を10個、つまずきポイントや設定例も含めて具体的に紹介します。
結論
まず結論、Claude Code と Cowork はインフラ作業のどこに効くのか。
Claude Code と Cowork は、以下の3つの領域でインフラエンジニアの作業を大きく効率化します。
- IaC(Infrastructure as Code)の生成・レビュー・修正
- トラブルシューティングとインシデント対応の高速化
- ルーティン作業・ドキュメント生成の自動化
ざっくり言うと、「手を動かさなくていい作業」と「判断に迷う設定」の両方を任せられます。
では、具体的な10の事例を見ていきましょう。
事例① Terraform コードの自動生成と命名規則の統一
どんなときに使うか
「AWSにVPCを3層構成で作りたいけど、Terraformのモジュール構成どうするか悩む」「会社の命名規則に沿ったリソース名を全部書くのがしんどい」——こういうときです。
実際のやり方
Claude Code を起動し、以下のように指示します。
以下の命名規則に従って、東京リージョン (ap-northeast-1) に
3層VPC(Public / Private / Data)を構築するTerraformコードを生成してください。
命名規則:
- リソース名: {env}-{system}-{resource}-{suffix}
- 例: prd-appA-vpc-01
要件:
- CIDR: 10.1.0.0/16
- AZ: 2つ(ap-northeast-1a, ap-northeast-1c)
- Publicサブネット: /24 × 2
- Privateサブネット: /24 × 2
- Dataサブネット: /24 × 2
- NAT Gateway: 1台(コスト最適化)これで、命名規則を守ったTerraformコードが出力されます。
ここで詰まりやすいポイント
「生成されたコードをそのままterraform applyしない」——これが最重要です。
必ずterraform planで差分を確認してから、特に既存環境に追加する場合は、State の競合が起きることがあります。
ちなみにこのコード例にある「NAT Gateway: 1台(コスト最適化)」、実際にコストをどう抑えるかは別記事のコスト削減!AWS NAT Gatewayのスケジュール起動停止【Lambda+EventBridge】で具体的に解説しています。
もっと体系的にTerraformを学びたい方は、Udemyの「AWSとTerraformで実現するInfrastructure as Code」がハンズオン中心でおすすめです。セール時は1,500円程度まで下がることもあります。
事例② Terraform プランのセキュリティレビュー
どんなときに使うか
terraform planの出力が何百行もあって、セキュリティ上まずい変更が混ざっていないか確認したいとき。
実際のやり方
terraform planの出力をそのままコピーして、Claude Code に貼り付けて指示します。
以下はterraform planの出力です。
セキュリティ観点で問題のある変更がないか確認し、
特にIAMポリシーの過剰権限、セキュリティグループの0.0.0.0/0開放、
暗号化設定の欠如を重点的にチェックしてください。
[terraform planの出力をここに貼る]私が実際にこれをやったとき、「S3バケットのパブリックアクセスブロックが外れている」という変更をClaudeが即座に指摘してくれました(おそらく、マネージメントコンソールで直してしまった部分・・・)。自分で全行読んでいたら見落としていたと思います。
事例③ Kubernetes トラブルシューティングの高速化
どんなときに使うか
Podがスケジュールされない、CrashLoopBackOffが止まらない——深夜のインシデント対応でよくある状況です。
実際のやり方
エラー情報をそのまま投げます。
以下のkubectl describeとlogsの出力を見て、
Podがスケジュールされない原因と対処法を教えてください。
kubectl describe pod の出力:
[ここに貼る]
kubectl logs の出力:
[ここに貼る]
実際に私が経験したケースでは、Nodeのリソース不足(CPUリクエストの設定ミス)を5分以内に特定できました。通常なら15〜20分かかる調査です。
注意点
ログに機密情報(接続文字列、APIキー)が含まれていないかを必ず確認してから貼り付けてください。本番環境のログはサニタイズしてから使うのがベストプラクティスです。
事例④ AWS/Azure の IAM・RBAC 設定のレビューと最小権限設計
どんなときに使うか
「このIAMポリシー、どの権限が実際に必要か判断できない」「最小権限の原則で絞りたいが、何が必要かわからない」というときです。
実際のやり方
現在のポリシーJSONを貼り付けてください。
以下のIAMポリシーを最小権限の原則に従ってレビューしてください。
Lambda関数がS3バケットへの読み取りとDynamoDBへの書き込みだけできればいい場合、
不要な権限はどれですか?
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Effect": "Allow",
"Action": "*",
"Resource": "*"
}
]
}Claudeは不要な権限を特定し、必要最小限のポリシーを書き直してくれます。
AzureのIAM相当であるRBAC設定をTerraformで扱う場合は、AzureをTerraformで管理する~Azureに対してTerraform認証を行う~も合わせて読むと、AWSとの違いが整理しやすくなります。
事例⑤ インシデント発生時のログ解析と原因特定
どんなときに使うか
大量のアプリログ、Nginxのアクセスログ、CloudWatch Logsから異常の原因を探したいとき。
実際のやり方
ログの抜粋を貼り付けてください。
以下のNginxアクセスログから、5xx系エラーが急増した時刻と
アクセス元IPの傾向を分析してください。
DDoSかアプリのバグか、どちらの可能性が高いかも判断してください。
[ログ抜粋をここに貼る]私の実体験では、特定のUser-Agentからの大量リクエストをClaudeが30秒以内に指摘してくれたことがあります。WAFのルールをすぐに設定できて、対応が10分短縮できました。
事例⑥ CI/CD パイプラインの設計と GitHub Actions 生成
どんなときに使うか
「TerraformのCI/CDパイプラインを作りたいけど、planとapplyのタイミングどうするか悩む」というとき。
実際のやり方
以下の要件でGitHub ActionsのTerraform CI/CDパイプラインを作成してください。
要件:
- PRマージ前にterraform planを実行し、結果をPRコメントに投稿する
- mainブランチへのマージ後にterraform applyを実行する
- AWS認証はOIDC(IAMロール)を使用する(アクセスキー不使用)
- plan/applyはdev/stg/prdの環境別に制御する
- applyは手動承認ステップを挟むYAMLが一発で出てくるので、あとは微調整するだけです。
事例⑦ IaC ドキュメントの自動生成(README・設計書)
どんなときに使うか
Terraformのコードは書いたけどドキュメントを書く時間がない。でも引き継ぎのために必要——という状況。
実際のやり方
以下のTerraformコードを読んで、以下の形式でREADMEを日本語で生成してください。
形式:
- 構成概要(何を作るか)
- アーキテクチャ図(Mermaid記法)
- 使い方(必要な変数と実行手順)
- 注意事項
[Terraformコードをここに貼る]terraform-docsも便利ですが、Claudeは「なぜこの設計にしたか」という背景まで書いてくれるのが違います。
事例⑧ Cowork を使った定期レポートの自動生成
どんなときに使うか
毎週月曜日に「AWS Cost Explorer から先週のコスト集計を取って、Excelにまとめてチームに共有する」という作業を自動化したいとき。
Cowork の使い方
Coworkはスケジュール実行機能があります。以下のように設定するだけです。
- Coworkを起動し、チャット欄に
/scheduleと入力 - 実行タイミング(例:毎週月曜 9:00)を設定
- タスクの内容を日本語で記述する
毎週月曜日の朝9時に、先週分のAWSコストをCSVで取得して、
サービス別のコスト一覧をExcelにまとめ、
「先週のAWSコストレポート」というファイル名でOutputsフォルダに保存してください。実際にやってみると、月曜の朝にはレポートが出来上がっています。私はこれで週1時間の作業を0にしました。
注意点
Cowork が自動実行されるためには、PCがスリープしていないことが必要です。また、AWS CLIの認証情報が有効であることを事前に確認しておいてください。
事例⑨ マルチクラウド構成における設定差異のチェック
どんなときに使うか
「AWS と Azure でほぼ同じ構成を作っているはずなのに、セキュリティ設定が微妙に違う気がする」というとき。
実際のやり方
以下のAWSとAzureのセキュリティグループ/NSG設定を比較して、
ポリシーの差異と、統一すべき設定を指摘してください。
AWS セキュリティグループ設定:
[設定内容をここに貼る]
Azure NSG設定:
[設定内容をここに貼る]複数クラウドを横断した比較は、人間がやると見落としが多い作業です。Claudeに任せると差異の一覧表まで作ってくれます。
Azure側のTerraform環境をこれから整える方は、AzureをTerraformで管理する~VSCodeへ実装~でローカル開発環境の構築から確認しておくと、この後の比較作業もスムーズです。
事例⑩ Claude Code の Agent Skills でチーム標準を組み込む
どんなときに使うか
「毎回同じ命名規則や会社の標準設定を説明するのが面倒。一度覚えさせたい」というとき。
Agent Skills の活用方法
Claude Code には「Skills(スキル)」という仕組みがあり、チーム固有のルールや手順をClaudeに事前に覚えさせることができます。
例えば、以下のような内容をスキルファイルに書いておくと、毎回説明しなくてよくなります:
# 社内インフラ標準(SKILL.md)
## 命名規則
- リソース名: {env}-{system}-{resource}-{連番}
- タグ必須項目: Environment, Owner, CostCenter, Project
## Terraform モジュール構成
- modules/ 配下にリソース種別ごとにモジュール化する
- 環境別設定は environments/ 配下で管理する
## セキュリティ必須設定
- S3: パブリックアクセスブロック必須
- EC2: IMDSv2 必須
- RDS: 暗号化必須、パブリックアクセス禁止HashiCorp も公式でTerraform用のAgent Skillsを提供しており、Terraformのベストプラクティスを自動で適用できるようになっています。
一通り事例を試してみて「AWS×Terraformの基礎を固めたい」と感じた方は、「Terraform入門ハンズオンwith AWS」も実務に直結する内容でおすすめです。
まとめ:インフラエンジニアこそ Claude Code / Cowork を使うべき理由
ここまで10の事例を紹介しました。改めて整理します。
| カテゴリ | 事例 |
| IaC 生成・レビュー | Terraform生成、セキュリティレビュー、ドキュメント自動生成 |
| トラブルシュート | Kubernetes診断、ログ解析、インシデント対応 |
| セキュリティ | IAM/RBAC最小権限設計、マルチクラウド差異チェック |
| 自動化・効率化 | CI/CD生成、定期レポート自動化、Agent Skills |
インフラエンジニアの仕事は「設定の正確さ」と「スピード」の両立が求められます。Claude Code / Cowork は、判断を人間が持ちながらも、手を動かす作業と確認作業を劇的に速くしてくれます。
「AIに任せて大丈夫?」という不安はよくわかります。私もそうでした。でも、最終的にterraform applyするのは人間です。Claudeはあくまで「最初の90%を速く作る」役割。残りの判断は自分でする、という使い方が一番うまくいきます。
まず一つ、今日の作業で試してみてください。おそらく「もっと早く使えばよかった」と思うはずです。


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