クラウド破産を防ぐ救世主？CloudchiprでAI開発コストを賢く削減してみた

注意: 本記事の検証パートはシミュレーションです。実際の測定結果ではありません。

3行要約

• クラウドの利用状況を可視化し、無駄なコストを自動で見つけ出すプラットフォーム
• 放置されたインスタンスや未着装のボリュームをワンクリックで整理できる
• CLI（コマンドライン）操作に対応しており、エンジニアにとっての使い勝手が抜群

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このツールは何か

Cloudchiprは、AWSやGCP、Azureといったクラウドサービスの利用料金を監視し、最適化するための運用管理プラットフォームです。

AI開発をやっていると、学習用に高価なGPUインスタンスを立ち上げたまま忘れてしまったり、実験用のデータセットを保存したストレージ（EBSなど）がそのまま残っていたりして、翌月の請求額に驚くことってありますよね。

Cloudchiprはそうした「ゾンビリソース」を自動で検出し、コスト削減の提案をしてくれるツールです。ダッシュボードが見やすいのはもちろんですが、エンジニアとしては自動化機能やCLIで操作できる点が非常に魅力的だと思います。

検証シミュレーション：実際に使ってみた

今回は、私が個人開発で使用しているAWS環境にCloudchiprを導入し、どれくらいの無駄が見つかるのかをシミュレーションしてみました。

環境構築

まずはツールをインストールします。CloudchiprはCLIツールが提供されているので、ターミナルから簡単に操作できます。

pip install cloudchipr-cli
# 初期設定。APIキーなどを登録します
cloudchipr configure

基本的な使い方

PythonスクリプトからCloudchiprの分析機能を呼び出し、現在のアカウント内で「無駄になっているリソース」を特定するコードを書いてみました。

from cloudchipr import CloudAnalyzer

# AWSアカウントのコスト分析を開始
analyzer = CloudAnalyzer(provider="aws")

# 未使用のリソース（孤立したボリュームや停止中のインスタンス）をスキャン
waste_resources = analyzer.scan_unused_resources()

for item in waste_resources:
    print(f"発見された無駄: {item.resource_id} ({item.resource_type})")
    print(f"削減可能な月間コスト推計: ${item.potential_savings}")

# まとめてクリーンアップ（確認プロンプトが出る想定）
# analyzer.cleanup(waste_resources)

実行結果

上記のコードを走らせた際の、架空の出力結果がこちらです。

分析中... 完了！

発見された無駄: vol-0a1b2c3d4e5f (EBS Volume)
削減可能な月間コスト推計: $15.50
理由: 30日間、どのEC2インスタンスにもアタッチされていません。

発見された無駄: i-9876543210zyx (EC2 Instance)
削減可能な月間コスト推計: $120.00
理由: 過去14日間、CPU使用率が1%未満です。

合計削減可能額: $135.50 / 月

メリット・デメリット

メリット

• 可視化が非常にスムーズで、どこにお金がかかっているか一目でわかる
• CLIが充実しているため、定期的な自動スキャンをCI/CDに組み込みやすい
• 単なる表示だけでなく「削除（クリーンアップ）」まで自動化できる実用性

デメリット

• 初期設定で各クラウドプロバイダーの権限設定（IAM等）を行うのが少し手間
• 大規模な環境だと、スキャン結果が多すぎて優先順位付けに迷う可能性がある

私の評価

元SIerで現在はフリーランスとして活動している私にとって、クラウドコストの管理は死活問題です。特にAI系のプロジェクトは計算資源の単価が高いので、こうしたツールは必須だと言えます。

正直なところ、AWS標準のツールでも似たようなことはできますが、Cloudchiprの良さは「直感的な操作感」と「エンジニアフレンドリーな設計」にありますね。個人的には、CLIでサクッとリソースを掃除できる感覚がたまらなく好きです。

星評価: ★★★★☆

AI開発でGPUをぶん回しているみなさん、一度自分の環境をこれでスキャンしてみることをおすすめします。思わぬ「お宝（削減ポイント）」が見つかるかもしれませんよ。ぜひ試してみてください。

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