本記事は 夏休みクラウド自由研究2026 8/18付の記事です。 |
こんにちは。tknです。
近年厳しい、とても厳しい暑さが続きますが皆様いかがお過ごしでしょうか。
天気予報を見て「週末の最高気温は36℃, 37℃です!」と言われると、「今日は平熱、明日は微熱か…」と思うようになりました。もはや体内で働いてるのと同じですね。
さて本日は、「Kiroのコストの管理コストっていくらかかるの?」という率直な疑問を検証していきたいと思います。
はじめに
最近、Kiroの利用ユーザ数増加や月ごとのプラン変更に伴い、アカウントの月次コスト確認時に、ユーザごとのKiroの利用トークン数や契約プランを手軽に把握し、コスト増加の要因分析やプランの適正化につなげたいと考えるようになりました。
しかし、Kiroのコストの管理コストが大きくなっては本末転倒です。
私は、「なるべく安く、運用負荷が少なく、自動で定期的にコストを確認できる仕組み」がほしい。
そこで、Kiroに対してKiroの管理コストの最適な仕組みを聞きました。KiroのKiroによる私のためのコスト管理の仕組みですね。私が示した要件は以下の通りです。
- ユーザごとに月の利用トークンを集計。利用トークンがプランの最大トークンの何割か、超過トークンはいくらか、プランをアップ/ダウングレードすべきかを知りたい
- 月の半ばと月末に分析結果を図などを含めてレポートで出力、またはUIで確認したい
- メールまたはTeamsのチャネルにレポートを送信して、トークン・コストチェックのきっかけにしたい
今回は、その結果最も安い&サーバレス製品が多く運用が手軽そうな仕組みを実装した結果をお届けします。
結論
今回実装したコスト管理の仕組みの構成と流れは図の通りです。
- Amazon EventBridge Schedulerが月の半ば/月末にイベントを発火し、AWS Lambdaを起動
- Lambda関数がS3バケットから、月初から分析日までの「Kiroユーザアクティビティレポート」を取得する
- Lambda関数がユーザごとの利用トークン数を集計し、トークン利用率・超過トークン数・プランのアップグレード/ダウングレード推奨を算出
- Lambda関数が分析結果をHTML形式のレポートにまとめ、S3バケットに保存
- Lambda関数がAmazon SESを起動して、予め登録されたメールアドレスへ分析結果のHTMLレポートを添付したメールを送信
上記のような構成で月に2回、Kiroの利用トークン・コストを自動でお知らせしてくれる仕組みを実現できました。
※本仕組みを利用するには、事前にKiroの「ユーザアクティビティレポート」機能を有効化し、日次レポートがS3バケットに出力されるようにする必要があります。
気になるコストですが、月額0.0014260ドル(0.22816円)となりました!(※1$=160円換算)
内訳は以下の通りです。
| サービス | 実コスト | 課金形態 | 固定無料利用枠 |
| Amazon EventBridge Scheduler | $0.00 | 月間スケジュール起動回数 |
あり(月14,000,000回呼び出し)
|
| $0.00 | リクエスト数 |
あり(月100万件のリクエスト & 40万GB秒のコンピューティング時間)
|
|
| $0.00 | メモリ割り当て × 実行時間 | ||
| $0.000440 | 保存データ量 |
なし
|
|
| $0.000346 | リクエスト量 | ||
| $0.00 | 外部データ転送量 | ||
| Amazon SES | $0.000640 | メール送信数 | なし |
| 合計 | $0.0014260 | ||
Kiroのコスト管理の仕組み
以下では、実際に構築した手順について説明します。所要時間は最短15分くらいです!
Kiroのユーザアクティビティレポート機能を有効化
Kiro > 設定 > ユーザごとの詳細なメトリクスを収集でトグルをONにします。
これにより、日本では毎日11時頃にS3バケットに日次レポートが保存されます。
S3バケットには以下のようにKiro IDEとCLIでのユーザアクティビティのレポートが格納されます。
各レポートに含まれる項目は共通であり、公式サイトから確認できます。
レポート出力用のS3バケットを作成
Amazon S3 > 汎用バケット > バケットを作成から、適当な名前のバケットを作成します。
バケットの詳細な設定はセキュリティ要件などに応じて適用してください。今回は基本的にデフォルト設定のまま作成していきます。
Amazon SESに送信元/送信先メールアドレスを登録
Amazon SES > ID > IDを作成から、HTMLレポートの送信元メールアドレスを登録します。
SESでは検証されたメールアドレスまたはドメインのみを送信元として、メールを送信することができます。
今回は送信元を特定のメールアドレスに設定したいと思います。
登録をすると、検証のためのメール「Amazon Web Services – Email Address Verification Request in region <リージョン名>」が届きますので、メールに記載されているリンクをクリックします。
結果、以下のようなWebページが開き、マネジメントコンソールでも自身のメールアドレスが検証済になったことを確認できます。
なお、会社ドメインを登録する場合の手順や、特定のIDから意図しない相手への誤送信を防ぐための手順について、紹介されている記事がありますので安全なSESライフのためにこちらもぜひご確認ください。
SESがサンドボックス環境の場合(追加手順)
Amazon SESは使用開始後はサンドボックス環境になっており、以下のような機能制限がかけられています。
- E メールの送信先は、検証済み E メールアドレスおよびドメイン、または Amazon SES メールボックスシミュレーターに制限
- 最大で24 時間あたり200メッセージ、1秒あたり1メッセージを送信可能
- 送信元・代理送信者のどちらから送る場合でも、送信先として登録・検証されていないメールアドレスには送信不可
予期しない相手へのメール送信や、SESを利用した悪質なメールの大量送信を防いでくれるガード機能といった制限ですね。そのため、サンドボックス環境のまま利用するためには、送信先のメールアドレスも同様に登録・検証する必要があります。
今回はサンドボックス環境での利用を想定し、メールアドレス②を登録・検証しました。
本番環境への移行を希望する場合は、上記の公式ガイドをご参照ください。
teamsの特定のチャネルに送りたい場合(追加手順)
teamsではチャネルごとにメールアドレスを取得することができます。
まずは、teamsでメールを送信したいチャネルにおいて、右上の… > メールアドレスを取得をクリックしてください。
詳細設定では、この後のSESでのメールアドレス検証のため、「だれでもこのアドレスに電子メールを送信できます。」に設定してください。
取得したTeamsのメールアドレスをID登録すると、Teamsのチャネルにメールが届きます。
ここでは、メールに記載のURLがテキストとして表示されるため、任意のブラウザにコピペして実行することで検証が完了します。

なお、検証後はTeamsのメールアドレスの詳細設定において、teamsのメンバー/特定のドメインなど送信元に対して適切に制限をかける方が望ましいです。
Lambda用IAMポリシー/ロールの作成
AWS IAM > ロール > ロールを作成から、Lambda関数の実行ロール用のロールを作成します。
今回はLambda用のロールのため、信頼されたエンティティにはAWSのサービスを選択し、「Lambda」を選択します。
許可ポリシーの追加では、AWSマネージドポリシーである「AWSLambdaBasicExecutionRole」を選択します。これにより、CloudWatch LogsへのLambdaの実行ログが記録されます。
上記ポリシーを追加したら、ロール名を設定し、設定ポリシーが間違っていないか確認のうえ、ロールを作成します。
ロールが作成されたら、作成したロール画面 > 許可 >許可を追加 > インラインポリシーの作成を選択する。
ポリシーエディタではJSONを選択して、以下のJSONを貼り付けてポリシーを作成します。
今回は、Lambdaの操作するS3・SESに限った最小権限の原則に基づいたポリシーを設定しています。
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "ReadKiroDailyReports",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:GetObject",
"s3:ListBucket"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::<AWSアカウントID>-kiro-amazon-q-user-activity-report",
"arn:aws:s3:::<AWSアカウントID>-kiro-amazon-q-user-activity-report/*"
]
},
{
"Sid": "WriteReportOutput",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"s3:PutObject",
"s3:GetObject"
],
"Resource": [
"arn:aws:s3:::kiro-cost-report/*"
]
},
{
"Sid": "SendEmail",
"Effect": "Allow",
"Action": [
"ses:SendEmail",
"ses:SendRawEmail"
],
"Resource": "*"
}
]
}
ポリシー確認画面では、許可されている権限が適切であることを確認してポリシーを作成します。
これでLambdaの実行に必要なロールの作成が完了です。
Lambda関数の作成
AWS Lambda > 関数 > 関数の作成をクリックして、以下の設定を行って関数を作成します。
- ランタイム:Python 3.12
- アーキテクチャ:x86_64
- カスタム実行ロール:手順3で作成したIAMロール(KiroCostReportLambdaRole)
設定 > 一般設定に移行して、以下の設定を変更します。
- タイムアウト:3分0秒
設定 > 環境変数に移行して、関数内で参照する以下の変数を設定します。
なお、<>で囲まれている値は各環境で適切な値を入力してください。
コードタブに移動して、以下のコードを貼り付けて、デプロイをクリックします。
📄 lambda_function.py(クリックで展開)
"""
Kiro コスト管理自動レポート生成 Lambda関数
- S3上のKiro日次レポート(CLI/IDE)を読み込み、ユーザ別に集計
- プラン料金マスタと突き合わせ、利用率・超過・余剰を算出
- 合計料金をプランマスタから計算(ユーザ数×月額 + 超過分)
- HTMLレポートを生成し、S3保存 + SES送信(管理者 + Teamsチャネル)
"""
import os
import csv
import io
import json
import boto3
from datetime import date, timedelta, datetime
from collections import defaultdict
# ─── プラン料金マスタ(コード内定義) ───
# 出典: https://kiro.dev/pricing/ (2026年8月時点)
PLAN_MASTER = {
'FREE': {'plan_limit': 50, 'monthly_cost_usd': 0, 'overage_cost_per_credit_usd': 0},
'PRO': {'plan_limit': 1000, 'monthly_cost_usd': 20, 'overage_cost_per_credit_usd': 0.04},
'PRO_PLUS': {'plan_limit': 2000, 'monthly_cost_usd': 40, 'overage_cost_per_credit_usd': 0.04},
'PRO_MAX': {'plan_limit': 5000, 'monthly_cost_usd': 100, 'overage_cost_per_credit_usd': 0.04},
'POWER': {'plan_limit': 10000, 'monthly_cost_usd': 200, 'overage_cost_per_credit_usd': 0.04},
}
# ─── 損益分岐点(固定値、事前計算) ───
# 各プランにおいて「上位プランに切り替えた方が安くなる利用クレジット数」
# 計算式: plan_limit + (上位プラン月額 - 現プラン月額) / overage_cost_per_credit
# 例: PRO → PRO_PLUS: 1000 + (40-20)/0.04 = 1,500 credits
BREAKEVEN_THRESHOLDS = {
'PRO': {'next_tier': 'PRO_PLUS', 'threshold': 1000 + (40 - 20) / 0.04}, # 1,500
'PRO_PLUS': {'next_tier': 'PRO_MAX', 'threshold': 2000 + (100 - 40) / 0.04}, # 3,500
'PRO_MAX': {'next_tier': 'POWER', 'threshold': 5000 + (200 - 100) / 0.04}, # 7,500
}
SOURCE_BUCKET = os.environ['SOURCE_BUCKET']
SOURCE_PREFIX = os.environ['SOURCE_PREFIX']
ACCOUNT_ID = os.environ['ACCOUNT_ID']
OUTPUT_BUCKET = os.environ.get('OUTPUT_BUCKET', 'tkn-kiro-cost-report').strip()
SES_SENDER = os.environ['SES_SENDER']
SES_RECIPIENTS = os.environ['SES_RECIPIENTS'].split(',')
TEAMS_CHANNEL_EMAIL = os.environ.get('TEAMS_CHANNEL_EMAIL', '')
SURPLUS_THRESHOLD_PERCENT = float(os.environ.get('SURPLUS_THRESHOLD_PERCENT', '30'))
s3 = boto3.client('s3')
ses = boto3.client('ses', region_name='ap-northeast-1') # SESは東京リージョンを使用
def lambda_handler(event, context):
report_type = event.get('report_type', 'mid_month') # 'mid_month' or 'end_month'
today = date.today()
# ─── 対象期間の決定 ───
start_date = today.replace(day=1)
end_date = today - timedelta(days=1)
# ─── プラン料金マスタ(コード内定義済み) ───
plan_master = PLAN_MASTER
# ─── 日次CSVの読み込み・集計 ───
user_data = aggregate_daily_reports(start_date, end_date)
# ─── ユーザごとの計算 ───
user_reports = calculate_user_metrics(user_data, plan_master)
# ─── 合計料金の計算(プランマスタから算出) ───
kiro_cost = calculate_total_cost(user_reports)
# ─── 月末レポートの追加判定 ───
breakeven_users = []
surplus_users = []
if report_type == 'end_month':
breakeven_users = find_breakeven_exceeded_users(user_reports, plan_master)
surplus_users = find_surplus_users(user_reports)
# ─── HTMLレポート生成 ───
html = generate_html_report(
report_type=report_type,
user_reports=user_reports,
kiro_cost=kiro_cost,
start_date=start_date,
end_date=end_date,
breakeven_users=breakeven_users,
surplus_users=surplus_users,
)
# ─── S3保存 ───
report_key = f"reports/{today.strftime('%Y/%m')}/{report_type}_{today.isoformat()}.html"
s3.put_object(
Bucket=OUTPUT_BUCKET,
Key=report_key,
Body=html.encode('utf-8'),
ContentType='text/html; charset=utf-8',
)
# ─── メール送信:管理者宛(HTMLフルレポート) ───
subject = build_subject(report_type, today)
if SES_RECIPIENTS:
send_html_email(subject, html, SES_RECIPIENTS)
# ─── 署名付きURL生成 + Teams通知 ───
if TEAMS_CHANNEL_EMAIL:
report_url = s3.generate_presigned_url(
'get_object',
Params={'Bucket': OUTPUT_BUCKET, 'Key': report_key},
ExpiresIn=21600, # 6時間(Lambda IAMロールの一時認証情報の上限)
)
teams_summary = build_teams_summary(
report_type, user_reports, kiro_cost, start_date, end_date,
breakeven_users, surplus_users, report_url
)
send_text_email(subject, teams_summary, [TEAMS_CHANNEL_EMAIL])
return {
'statusCode': 200,
'body': json.dumps({
'report_type': report_type,
'users_count': len(user_reports),
'kiro_cost_usd': kiro_cost,
's3_key': report_key,
})
}
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# データ取得・集計
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
def aggregate_daily_reports(start_date, end_date):
"""
期間内の全日付のCSV(CLI + IDE)を読み込み、UserId単位で合算する。
日次データは増分値のため、全日分を加算する。
"""
user_data = defaultdict(lambda: {
'Credits_Used': 0.0,
'Overage_Credits_Used': 0.0,
'Total_Messages': 0,
'User_Email': '',
'Subscription_Tier': '',
'Client_Types': set(),
})
current = start_date
while current <= end_date:
date_str = current.strftime('%Y%m%d')
date_path = current.strftime('%Y/%m/%d')
for client_type in ['CLI', 'IDE']:
key = (
f"{SOURCE_PREFIX}/{date_path}/00/"
f"KIRO_{client_type}_{ACCOUNT_ID}_user_report_{date_str}0000.csv"
)
try:
obj = s3.get_object(Bucket=SOURCE_BUCKET, Key=key)
content = obj['Body'].read().decode('utf-8')
reader = csv.DictReader(io.StringIO(content))
for row in reader:
uid = row['UserId'].strip('"')
user_data[uid]['Credits_Used'] += float(row['Credits_Used'])
user_data[uid]['Overage_Credits_Used'] += float(row['Overage_Credits_Used'])
user_data[uid]['Total_Messages'] += int(row['Total_Messages'])
user_data[uid]['User_Email'] = row['User_Email'].strip('"')
user_data[uid]['Subscription_Tier'] = row['Subscription_Tier']
user_data[uid]['Client_Types'].add(client_type)
except s3.exceptions.NoSuchKey:
# その日のファイルが存在しない場合はスキップ
pass
except Exception as e:
print(f"Warning: Failed to read {key}: {e}")
current += timedelta(days=1)
return user_data
def calculate_user_metrics(user_data, plan_master):
"""ユーザごとの利用率・超過・余剰を計算"""
reports = []
for uid, data in user_data.items():
tier = data['Subscription_Tier']
plan_info = plan_master.get(tier, plan_master.get('PRO')) # フォールバック
plan_limit = plan_info['plan_limit']
credits_used = data['Credits_Used']
overage_used = data['Overage_Credits_Used']
usage_rate = (credits_used / plan_limit * 100) if plan_limit > 0 else 0
surplus = max(0, plan_limit - credits_used)
overage_cost = overage_used * plan_info['overage_cost_per_credit_usd']
reports.append({
'user_id': uid,
'user_email': data['User_Email'],
'tier': tier,
'plan_limit': plan_limit,
'credits_used': round(credits_used, 2),
'overage_credits': round(overage_used, 2),
'overage_cost_usd': round(overage_cost, 2),
'usage_rate': round(usage_rate, 1),
'surplus_credits': round(surplus, 2),
'total_messages': data['Total_Messages'],
'client_types': ', '.join(sorted(data['Client_Types'])),
})
# 利用率の高い順にソート
reports.sort(key=lambda x: x['usage_rate'], reverse=True)
return reports
def calculate_total_cost(user_reports):
"""プランマスタからKiro合計料金を算出(ユーザ数×月額 + 超過コスト合計)"""
total = 0.0
for user in user_reports:
tier = user['tier']
plan_info = PLAN_MASTER.get(tier, PLAN_MASTER.get('PRO'))
total += plan_info['monthly_cost_usd']
total += user['overage_cost_usd']
return round(total, 2)
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# 月末レポート判定ロジック
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
def find_breakeven_exceeded_users(user_reports, plan_master):
"""
損益分岐点超過ユーザ:利用クレジットが閾値を超えているユーザ。
閾値 = plan_limit + (上位プラン月額 - 現プラン月額) / $0.04
"""
results = []
for user in user_reports:
current_tier = user['tier']
if current_tier not in BREAKEVEN_THRESHOLDS:
continue
threshold_info = BREAKEVEN_THRESHOLDS[current_tier]
threshold = threshold_info['threshold']
next_tier = threshold_info['next_tier']
if user['credits_used'] >= threshold:
current_cost = plan_master[current_tier]['monthly_cost_usd']
next_cost = plan_master[next_tier]['monthly_cost_usd']
actual_total = current_cost + user['overage_cost_usd']
results.append({
**user,
'recommended_tier': next_tier,
'breakeven_threshold': threshold,
'current_monthly_total': round(actual_total, 2),
'recommended_monthly_cost': next_cost,
'estimated_savings': round(actual_total - next_cost, 2),
})
return results
def find_surplus_users(user_reports):
"""
余剰多数ユーザ:利用率が閾値未満で、FREEプラン以外のユーザ。
推奨アクション = プランダウングレードまたは継続意思確認
"""
tier_order = ['FREE', 'PRO', 'PRO_PLUS', 'PRO_MAX', 'POWER']
results = []
for user in user_reports:
if user['tier'] == 'FREE':
continue
if user['usage_rate'] < SURPLUS_THRESHOLD_PERCENT:
# 下位プランの推奨
current_idx = tier_order.index(user['tier']) if user['tier'] in tier_order else 1
recommended_tier = tier_order[max(0, current_idx - 1)]
results.append({
**user,
'recommended_tier': recommended_tier,
})
return results
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# HTMLレポート生成
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
def generate_html_report(report_type, user_reports, kiro_cost, start_date, end_date,
breakeven_users, surplus_users):
"""HTMLレポートを生成"""
title = '中間レポート' if report_type == 'mid_month' else '月末レポート'
period = f"{start_date.strftime('%Y/%m/%d')} ~ {end_date.strftime('%Y/%m/%d')}"
# 横棒グラフ
chart_rows = ''
for u in user_reports:
bar_width = min(u['usage_rate'], 100)
bar_color = '#e53e3e' if u['usage_rate'] >= 100 else '#dd6b20' if u['usage_rate'] >= 80 else '#4361ee'
rate_color = get_rate_color(u['usage_rate'])
chart_rows += f""" <div class="bar-row">
<span class="bar-label">{u['user_email']}</span>
<div class="bar-bg">
<div class="bar-fill" style="width:{bar_width}%;background:{bar_color};"></div>
<div class="bar-text"><span>{u['credits_used']:,.1f} / {u['plan_limit']:,.0f}</span></div>
</div>
<span class="bar-rate" style="color:{rate_color};">{u['usage_rate']:.1f}%</span>
</div>\n"""
# ユーザ一覧テーブル
user_rows = ''
for u in user_reports:
rate_color = get_rate_color(u['usage_rate'])
user_rows += f"""
<tr>
<td>{u['user_email']}</td>
<td>{u['tier']}</td>
<td class="num">{u['credits_used']:,.2f} / {u['plan_limit']:,.0f}</td>
<td class="num" style="color:{rate_color};font-weight:bold;">{u['usage_rate']:.1f}%</td>
<td class="num">{u['overage_credits']:,.2f}</td>
<td class="num">{u['surplus_credits']:,.2f}</td>
<td class="num">{u['total_messages']:,}</td>
<td>{u['client_types']}</td>
</tr>"""
# 損益分岐点超過ユーザテーブル(月末のみ)
breakeven_section = ''
if report_type == 'end_month' and breakeven_users:
breakeven_rows = ''
for u in breakeven_users:
breakeven_rows += f"""
<tr>
<td>{u['user_email']}</td>
<td>{u['tier']}</td>
<td class="num">${u['current_monthly_total']:,.2f}</td>
<td><strong>{u['recommended_tier']}</strong></td>
<td class="num">${u['recommended_monthly_cost']:,.2f}</td>
<td class="num" style="color:green;">${u['estimated_savings']:,.2f}</td>
</tr>"""
breakeven_section = f"""
<h2>⚠️ 損益分岐点超過ユーザ(推奨:プランアップグレード)</h2>
<p>超過コストが上位プランとの差額を超えているため、アップグレードにより月額削減が見込めるユーザです。</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>ユーザ</th>
<th>現プラン</th>
<th>現月額コスト(実質)</th>
<th>推奨プラン</th>
<th>推奨プラン月額</th>
<th>推定削減額/月</th>
</tr>
</thead>
<tbody>{breakeven_rows}</tbody>
</table>"""
# 余剰多数ユーザテーブル(月末のみ)
surplus_section = ''
if report_type == 'end_month' and surplus_users:
surplus_rows = ''
for u in surplus_users:
surplus_rows += f"""
<tr>
<td>{u['user_email']}</td>
<td>{u['tier']}</td>
<td class="num">{u['usage_rate']:.1f}%</td>
<td class="num">{u['surplus_credits']:,.2f}</td>
<td>{u['recommended_tier']}</td>
</tr>"""
surplus_section = f"""
<h2>💤 余剰多数ユーザ(プラン継続意思確認)</h2>
<p>利用率が {SURPLUS_THRESHOLD_PERCENT:.0f}% 未満のユーザです。ダウングレードまたは継続意思の確認を推奨します。</p>
<table>
<thead>
<tr>
<th>ユーザ</th>
<th>現プラン</th>
<th>利用率</th>
<th>余剰クレジット</th>
<th>推奨プラン</th>
</tr>
</thead>
<tbody>{surplus_rows}</tbody>
</table>"""
html = f"""<!DOCTYPE html>
<html lang="ja">
<head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Kiro {title} - {end_date.strftime('%Y年%m月')}</title>
<style>
body {{ font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, 'Segoe UI', Roboto, sans-serif; margin: 20px; color: #333; }}
h1 {{ color: #1a1a2e; border-bottom: 3px solid #4361ee; padding-bottom: 10px; }}
h2 {{ color: #2d3748; margin-top: 30px; }}
.summary {{ background: #f7f9fc; border-left: 4px solid #4361ee; padding: 15px 20px; margin: 20px 0; border-radius: 4px; }}
.summary .cost {{ font-size: 1.5em; font-weight: bold; color: #4361ee; }}
table {{ border-collapse: collapse; width: 100%; margin: 15px 0; font-size: 0.9em; }}
th, td {{ border: 1px solid #e2e8f0; padding: 8px 12px; text-align: left; }}
th {{ background: #4361ee; color: white; }}
tr:nth-child(even) {{ background: #f8fafc; }}
tr:hover {{ background: #edf2f7; }}
.num {{ text-align: right; font-variant-numeric: tabular-nums; }}
.bar-row {{ display: flex; align-items: center; margin-bottom: 8px; }}
.bar-label {{ width: 180px; font-size: 0.85em; white-space: nowrap; overflow: hidden; text-overflow: ellipsis; }}
.bar-bg {{ flex: 1; margin: 0 10px; background: #e2e8f0; border-radius: 4px; height: 24px; position: relative; }}
.bar-fill {{ height: 100%; border-radius: 4px; min-width: 2px; }}
.bar-text {{ position: absolute; top: 0; left: 0; height: 100%; width: 100%; display: flex; align-items: center; padding-left: 8px; }}
.bar-text span {{ font-size: 0.75em; color: #2d3748; font-weight: bold; }}
.bar-rate {{ width: 50px; text-align: right; font-size: 0.85em; font-weight: bold; }}
.footer {{ margin-top: 30px; padding-top: 15px; border-top: 1px solid #e2e8f0; color: #718096; font-size: 0.85em; }}
</style>
</head>
<body>
<h1>🔍 Kiro コスト管理 {title}</h1>
<p>対象期間:{period}</p>
<div class="summary">
<p>Kiro 合計料金(概算):<span class="cost">${kiro_cost:,.2f}</span></p>
<p>内訳:ユーザ月額合計 + 超過クレジット料金($0.04/credit)</p>
<p>アクティブユーザ数:{len(user_reports)} 名</p>
</div>
<h2>📈 ユーザ別利用クレジット</h2>
<div style="margin: 15px 0;">
{chart_rows}
</div>
<h2>📊 ユーザ別利用状況</h2>
<table>
<thead>
<tr>
<th>ユーザ</th>
<th>プラン</th>
<th>利用クレジット / 上限</th>
<th>利用率</th>
<th>超過クレジット</th>
<th>余剰クレジット</th>
<th>メッセージ数</th>
<th>利用環境</th>
</tr>
</thead>
<tbody>{user_rows}</tbody>
</table>
{breakeven_section}
{surplus_section}
<div class="footer">
<p>このレポートは自動生成されています。プラン料金は <a href="https://kiro.dev/pricing/">kiro.dev/pricing</a> に基づきます。</p>
<p>生成日時:{datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')} UTC</p>
</div>
</body>
</html>"""
return html
def get_rate_color(rate):
"""利用率に応じた色を返す"""
if rate >= 100:
return '#e53e3e' # 赤(超過)
elif rate >= 80:
return '#dd6b20' # オレンジ(高利用)
elif rate < 30:
return '#718096' # グレー(低利用)
else:
return '#2d3748' # 通常
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
# メール送信
# ═══════════════════════════════════════════════════════════════
def build_subject(report_type, today):
"""メール件名を生成"""
type_label = '中間' if report_type == 'mid_month' else '月末'
return f"[Kiro] {today.strftime('%Y年%m月')} コスト管理{type_label}レポート"
def build_teams_summary(report_type, user_reports, kiro_cost, start_date, end_date,
breakeven_users, surplus_users, report_url):
"""Teams用テキストサマリを生成"""
type_label = '中間' if report_type == 'mid_month' else '月末'
period = f"{start_date.strftime('%Y/%m/%d')} - {end_date.strftime('%Y/%m/%d')}"
lines = [
f"対象期間: {period}",
"",
f"■ 合計料金: ${kiro_cost:,.2f}({len(user_reports)}名)",
"",
"■ 利用率上位:",
]
# 上位5名を表示
for u in user_reports[:5]:
mark = "🔴" if u['usage_rate'] >= 100 else "🟠" if u['usage_rate'] >= 80 else "🔵"
lines.append(f" {mark} {u['user_email']}: {u['usage_rate']:.1f}% ({u['credits_used']:,.0f}/{u['plan_limit']:,.0f})")
if len(user_reports) > 5:
lines.append(f" ... 他 {len(user_reports) - 5} 名")
# 月末レポートの追加情報
if breakeven_users:
lines.append("")
lines.append(f"⚠️ 損益分岐点超過: {len(breakeven_users)}名(アップグレード推奨)")
for u in breakeven_users[:3]:
lines.append(f" - {u['user_email']} ({u['tier']} → {u['recommended_tier']}, 推定削減 ${u['estimated_savings']:,.2f}/月)")
if surplus_users:
lines.append("")
lines.append(f"💤 余剰多数: {len(surplus_users)}名(利用率{SURPLUS_THRESHOLD_PERCENT:.0f}%未満)")
for u in surplus_users[:3]:
lines.append(f" - {u['user_email']} ({u['tier']}, 利用率{u['usage_rate']:.1f}%)")
if len(surplus_users) > 3:
lines.append(f" ... 他 {len(surplus_users) - 3} 名")
lines.append("")
lines.append(f'📎 <a href="{report_url}">詳細レポートを開く(HTML)</a>')
lines.append(f" ※ リンク有効期限: 生成から約6時間")
lines.append("")
lines.append(f"📂 S3保存先: s3://{OUTPUT_BUCKET}/reports/{date.today().strftime('%Y/%m')}/{report_type}_{date.today().isoformat()}.html")
return "\n".join(lines)
def send_html_email(subject, html_body, recipients):
"""SESでHTMLメールを送信(管理者宛)"""
try:
ses.send_email(
Source=SES_SENDER,
Destination={'ToAddresses': recipients},
Message={
'Subject': {'Data': subject, 'Charset': 'UTF-8'},
'Body': {
'Html': {'Data': html_body, 'Charset': 'UTF-8'},
},
},
)
print(f"HTML email sent to {len(recipients)} recipients")
except Exception as e:
print(f"Error sending HTML email: {e}")
raise
def send_text_email(subject, text_body, recipients):
"""SESでHTML形式(テキスト内容)のメールを送信(Teams宛、URLリンク化のため)"""
# TeamsはテキストメールだとURLをリンク化しないため、
# 本文をHTML形式で送信する(改行をbrに変換)
# ※ build_teams_summary内で既にaタグを含む場合はそのまま維持
html_body = text_body.replace('\n', '<br>\n')
html_body = f"""<html><body style="font-family:sans-serif;font-size:14px;">{html_body}</body></html>"""
try:
ses.send_email(
Source=SES_SENDER,
Destination={'ToAddresses': recipients},
Message={
'Subject': {'Data': subject, 'Charset': 'UTF-8'},
'Body': {
'Html': {'Data': html_body, 'Charset': 'UTF-8'},
},
},
)
print(f"HTML email sent to {len(recipients)} recipients (Teams)")
except Exception as e:
print(f"Error sending email to Teams: {e}")
raise

これで関数を実行する準備ができたので、テストから関数を実行して、HTMLレポートの作成、メールの送信が行われるかテストします。
テストでは、送るreport-typeをmid-monthまたはend-monthとすることで、月の半ば/月末のレポート出力を試行できます。Status:200のテスト結果と、S3へのレポート格納、メールの送信が確認できれば成功です。
EventBridge Schedulerの作成
Amazon EventBridge > スケジュール > スケジュールを作成を選択します。
今回は月の半ばと月末にLambda関数を起動したいので、まずは月の半ばに起動する定期的なスケジュールをcron式で設定します。
なお、スケジュールに設定しているcron式は「毎月15日に最も近い平日の9:30に起動する」という意味になります。画面上の「次の10個のトリガー日」を確認すると平日だけになっているのが確認できますね。
15WのWが「平日」の意味となり、これにより土日にレポートを送信して通知を飛ばしてしまった…!という事象を防げます。
その他に設定できる値は公式のガイドを参照してください。
ターゲットの選択では、手順4において作成したLambda関数(kiro-cost-report-generator)を選択してください。ペイロードはLambda関数を起動する際に渡される値であり、今回は月半ばのレポートのためmid-monthを設定します。
次に、月末用のスケジュールも以下の部分のみを変更して同様に設定します。
- スケジュールパターン > cron式:cron (30 9 25W * ? *)
- ターゲット > ペイロード:
{
"report_type": "end_month"
}
これでKiroのお手軽コスト管理の仕組みの完成です!
HTMLレポートの内容
実際に出力されるHTMLレポートの内容は以下の通りです。
月半ば・月末共通の内容
- Kiro利用コスト概要:合計料金など
- ユーザ別利用クレジット:ユーザ全員分の利用トークン数と利用率
- ユーザ別利用状況:ユーザごとのプランや利用トークン数、超過/余剰トークンなど
月末レポートのみに含まれる内容
月末レポートには、翌月のプランのアップ/ダウングレードを判定するための項目が追加で含まれています。
- 損益分岐点超過ユーザ:超過トークンが上位プランとの差額を越えたユーザ一覧
- 余剰多数ユーザ:Lambda関数の環境変数で設定した閾値未満のトークン利用率のユーザ一覧
おわりに
いかがでしたでしょうか。最短15分、月額0.2円でKiroのコストレポート通知の仕組みができてしまう!というAWSサービスの便利さが伝わっていましたら幸いです。
私も今回の検証を通して、「あったらいいのになって思ってる時間があったら、その間にAWSで実現できる」ということを学びました。今後は、思い立ったら即AWSをモットーに日々学習していきたいと思います。
今回も最後までお付き合いいただきありがとうございました。
暦の上では立秋となりました。まだまだ蝉たちの大合唱が鳴りやまず、金木犀を感じるのは遥か遠くに思えます。
皆さま熱中症にお気を付けてお過ごしください。
































