コストを最適化する第一歩は「今どこにいくら使っているか」を正確に把握することです。本記事では、可視化ツールであるCost Explorerと、詳細分析の土台となる Cost and Usage Report (CUR) を解説します。

SAA レベル：基礎概念

Cost Explorerの基本機能

過去のコスト・使用量をグラフで可視化するコンソールツール
サービス別、アカウント別、タグ別などのディメンションでフィルタ・グループ化が可能
将来のコストを予測する予測機能 (Forecast) を持つ

SAA 試験のポイント

Cost Explorerはコンソール上での可視化・簡易分析に特化したツールです。より詳細な行レベルのデータ（時間単位の使用量、リソースID単位の内訳等）が必要な場合は、CURを利用する必要があります。

CUR (Cost and Usage Report) の基本

AWSの利用状況を最も詳細な粒度で出力するレポート。S3バケットに定期的にCSV/Parquet形式で出力される
リソースID単位、時間単位でのコスト内訳、適用された割引（RI/Savings Plans）の詳細まで含まれる

SAP レベル：高度な設計シナリオ

CURを用いた詳細分析基盤（Athena連携）

SAP 試験のポイント

CURのデータをS3に出力するだけでは、大量の生データを人手で分析するのは困難です。SAPレベルでは、CURをAthenaでクエリ可能な形式（Parquet + Glueデータカタログ）で出力し、SQLで柔軟に分析する基盤を構築するのが定石です。QuickSightと組み合わせてダッシュボード化するパターンも頻出します。

コスト異常検知

AWS Cost Anomaly Detectionを使うと、機械学習により通常のコストパターンから逸脱した使用量を自動検知し、SNS等で通知できる
特定サービスやアカウント単位でモニター（Cost Monitor）を作成し、異常発生時に担当チームへ即座にアラートする設計がSAPで問われる

設計上の落とし穴

「毎月のコストレポートを人手で目視確認すれば十分」という運用は、大規模組織ではスケールしません。SAPレベルでは、Cost Anomaly Detectionによる自動検知や、CUR+Athenaによる継続的なクエリベースの監視など、能動的かつ自動化されたコスト監視体制の構築が問われます。

マルチアカウント環境でのCUR集約

組織全体のCURは、管理アカウント（または委任された会員アカウント）で一元的に生成・集約できる
各アカウント単位のコストだけでなく、タグ別・OU別に横断的な分析を行うことで、部門別のコスト説明責任（チャージバック）を実現する

予測機能の活用

Cost Explorerの予測機能は、過去の利用パターンに基づいて将来（最大12ヶ月）のコストを予測する
予算策定や、Savings Plansの購入判断（今後の利用量の見込みに基づくコミットメント額の決定）に活用される

まとめ

SAA: Cost Explorerが可視化・簡易分析、CURが詳細な行レベルデータの提供という役割分担を理解する。
SAP: CUR+Athena+QuickSightによる分析基盤の構築、Cost Anomaly Detectionによる自動検知、組織横断でのチャージバック設計ができる。

次は Savings Plans・リザーブドインスタンス戦略を見ていきましょう。