AIに書かせたCDK、動くだけで満足してませんか？今日から始める、CDKハーネス設計！

Claude Codeなどのコーディングエージェントに「この構成図をCDKで実装して」と頼めば、それらしいコードは出てきます。
でも、grantsを使わずIAMを直書きしたり、L2があるのにL1で書いたり、動くけれど保守できないコードが量産されていませんか？

NRIでは構成図からCDKコードを生成するClaude Codeテンプレートを開発・運用しています。
本セッションではその過程で得たハーネス設計の実践知を以下のトピックでお話しします。
・構成図からいきなりコードを書かせない
・サブエージェント分割とコンテキスト管理
・AIが繰り返すCDK特有のミスの潰し方
・CDKの仕組みで品質を強制するConstruct設計
・AI生成コードのテスト戦略

AIにCDKを書かせたいがレビューコストに困っている方へ、今日から使える具体的なハーネス設計を持ち帰れるセッションです。

1. AIに書かせたCDK、動くだけで満足してませんか？ 今日から始める、CDKハーネス設計！ 2026/7/18 川崎 翔太
2. 2 自己紹介 川崎 翔太 所属: 野村総合研究所 AXイノベーションセンター プラットフォームサービス開発二部 年次: 2年目 好きなサービス: AWS CDK
3. 3 会社紹介 - AXイノベーションセンター NRIの全社横断のAI活用の取り組みを推進する組織 AIを活用した生産性向上ためのサービスを提供 フレームワークの開発や 技術支援 AIを使用した新たな 開発手法の構築 顧客業務のAI活用支援
4. 4 AIを使用した検証中の開発手法イメージ AIエージェント Claude Codeなど NRIナレッジMCP AI開発プロセステンプレート MCPサーバー AIテンプレート ローカルエージェント LLM ユーザーMCP ホスティング フロント バックエンド バッチ IaC GPT, Claude, Gemini などのLLMモデル
5. 5 AIエージェント Claude Codeなど NRIナレッジMCP AI開発プロセステンプレート MCPサーバー AIテンプレート ローカルエージェント LLM ユーザーMCP ホスティング フロント バックエンド バッチ IaC GPT, Claude, Gemini などのLLMモデル ローカルのエージェントを用いて各種モデルや NRIのノウハウなどにセキュアに接続 AIを使用した検証中の開発手法イメージ
6. 6 AIエージェント Claude Codeなど NRIナレッジMCP AI開発プロセステンプレート MCPサーバー AIテンプレート ローカルエージェント LLM ユーザーMCP ホスティング フロント バックエンド バッチ IaC GPT, Claude, Gemini などのLLMモデル AIを使用した検証中の開発手法イメージ 「開発プロジェクトのセット」と「コンテキスト」を 提供し安定した品質と高い生産性を実現
7. 7 AIエージェント Claude Codeなど NRIナレッジMCP AI開発プロセステンプレート MCPサーバー AIテンプレート ローカルエージェント LLM ユーザーMCP ホスティング フロント バックエンド バッチ IaC GPT, Claude, Gemini などのLLMモデル 今回は、AIテンプレートで適用している CDKのハーネス(1設計について紹介します！ 1) 当発表では、「モデルを安定して動かすための実行環境や制御の仕組み」と定義する AIを使用した検証中の開発手法イメージ
8. 8 1 2 3 CDKのハーネス設計 CDKコード生成テンプレートの概要 まとめ 1 Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 2 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する 3 Construct設計で共通設定を仕組み化する 4 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 6 適切なテストを生成する 5 Aspectsで最終防衛線を張る 目次
9. 9 1 2 3 CDKのハーネス設計 CDKコード生成テンプレートの概要 まとめ Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する Construct設計で共通設定を仕組み化する 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 適切なテストを生成する Aspectsで最終防衛線を張る 目次 1 2 3 4 6 5
10. 10 AIテンプレートとは AIが安定した品質のCDKを生成するための、知識や手順、 ルールをひとまとめにしたプロジェクトテンプレート IaC AIテンプレート agents: 独立したコンテキストで動くサブエージェント skills: ワークフローごとに読み込みたいナレッジやコマンド rules:リポジトリ全体で適用すべきルール docs: AIが参照するための実行手順書 コード例: StackやConstructのコード例 継承元class: 生成するStackやConstructが継承するためのclass
11. 11 従来のIaC開発の課題 課題 #1 課題 #2 課題 #4 課題 #3 有識者の負荷集中 品質へのばらつき コードの標準化や 一貫性への欠如 開発速度が出ず、 プロジェクトの継続性に影響 習得・立ち上げコストが高く 導入しづらい / 調達しにくい
12. 12 従来のIaC開発の課題 課題 #1 課題 #2 課題 #4 課題 #3 有識者の負荷集中 品質へのばらつき コードの標準化や 一貫性への欠如 開発速度が出ず、 プロジェクトの継続性に影響 習得・立ち上げコストが高く 導入しづらい / 調達しにくい 有識者でなくても一定品 質のコードを生成可能 誰でも標準化された コードが得られる 作成・修正サイクルを短縮 人材要件のハードルを下げ 調達・育成コストを低減 IaC AIテンプレートを利用することで 有識者が多くなくても安定した品質のIaCコードを迅速に生成できる
13. 13 AIテンプレートを活用した開発フロー 構成図を格納するだけで、IaC生成からデプロイまでをカバー 利用されるローカルのエージェントはClaude Codeを想定 1 draw.io形式で構成図を格納 2 skillコマンドにてパラメータシート生成 3 skillコマンドにてソースコード生成 4 skillコマンドにて実環境にデプロイ 5 構成図やパラメータシートを修正し、ソースコードに反映
14. 14 AIが読み取りやすいdraw.io形式で構成図を作成 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正
15. 15 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 構成図からSkillでパラメータシートを作成 ECS(Fargate)だけでは、詳細なタスク定義が読み取れず ソースコード生成の段階で修正する可能性が生じる
16. 16 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 構成図からSkillでパラメータシートを作成 設計周りの重要な意思決定は、人間がレビューできるように工夫
17. 17 パラメータシートからSkillでソースコードを作成 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正
18. 18 ソースコードをSkillで実環境にデプロイ 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 /deploy-source-code Dev（開発）環境 Stg（ステージング）環境 Prod（本番）環境 -ENV = dev -ENV = Prod -ENV = Stg
19. 19 構成図の修正を検知し、ソースコードに反映 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 /update-param-sheet: 構成図の差分を検知してパラメータシートを更新 /update-source-code: パラメータシートの差分を検知して ソースコードを更新 DynamoDBを削除
20. 20 有識者が多くなくても安定した品質のIaCコードを迅速に生成できる
21. 21 有識者が多くなくても安定した品質のIaCコードを迅速に生成できる AIに書かせたCDKが、動くだけでは満足できない
22. 22 有識者が多くなくても安定した品質のIaCコードを迅速に生成できる AIに書かせたCDKが、動くだけでは満足できない CDKのためのハーネス設計が必要
23. 23 1 2 3 CDKのハーネス設計 CDKコード生成テンプレートの概要 まとめ Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する Construct設計で共通設定を仕組み化する 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 適切なテストを生成する Aspectsで最終防衛線を張る 目次 1 2 3 4 6 5
24. 24 1 2 3 CDKのハーネス設計 CDKコード生成テンプレートの概要 まとめ Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する Construct設計で共通設定を仕組み化する 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 適切なテストを生成する Aspectsで最終防衛線を張る 目次 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 1 2 3 4 6 5
25. 25 Sub AgentsとSkillsでコンテキストを管理する 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 各プロセスにおいて、責務に応じたAgentとSkillに分割する 従来の課題 プロンプトやCLAUDE.mdに記載したことが無視される プロンプトの質によって生成コードがブレる このハーネスによるメリット 回答精度を上げ、同時実行を可能とする 用意されたコンテキストにより、プロンプトによって品質がブレない 生成に時間がかかる 1
26. 26 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 対応プロセス サブエージェント名 役割 パラメータシート生成 param-sheet-planner パラメータシート生成計画作成 param-sheet-generator パラメータシート生成 param-sheet-checker パラメータシート品質チェック ソースコード生成 source-code-planner ソースコード生成計画作成 source-code-generator ソースコード生成 source-code-checker ソースコード品質チェック デプロイ source-code-deployer ソースコードデプロイ ※実際のエージェントを網羅しているわけではなく、切り方の一例になります Sub AgentsとSkillsでコンテキストを管理する 1
27. 27 1 2 3 CDKのハーネス設計 CDKコード生成テンプレートの概要 まとめ Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する Construct設計で共通設定を仕組み化する 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 適切なテストを生成する Aspectsで最終防衛線を張る 目次 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 1 2 3 4 6 5
28. 28 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 規模に応じて、パラメータシートとソースコード生成の ステップ(=エージェント呼び出し)の回数を動的に変更する 従来の課題 エージェントが扱うコンテキストが多く、エージェントの回答精度が下がる エージェントの成果物や動きが追いにくい このハーネスによるメリット 1エージェントが扱うリソース数を制限することによる回答精度の向上 各ステップでstep_summary.mdをエージェントに出力させることにより、 エージェントの思考過程が追え、中断や追加の指示が容易になる 2
29. 29 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 /generate-param-sheet パラシ作成計画エージェント 作成計画確認エージェント パラシ作成エージェント パラシ確認エージェント step-summary.mdを生成 step-summary.mdを生成 step-summary.mdを生成 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する 2
30. step-summary.mdを生成 30 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 /generate-param-sheet 生成するファイル数に応じて分割、繰り返しする step-summary.mdを生成 step-summary.mdを生成 パラシ作成計画エージェント 作成計画確認エージェント パラシ作成エージェント パラシ確認エージェント 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する 2
31. 31 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 ネットワーク セキュリティ ロードバランサー CDN コンピューティング データベース ストレージ+モニタリング 例えば、パラシ作成エージェントが生成するファイル数の 上限を4ファイルとしたとき、以下のステップに分割される 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する 2
32. 例えば、パラシ作成エージェントが生成するファイル数の 上限を4ファイルとしたとき、以下のステップに分割される 32 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 ネットワーク セキュリティ ロードバランサー CDN コンピューティング データベース ストレージ+モニタリング VPC周りのネットワークなど、 依存度が高いリソースから生成するように設計 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する 2
33. 33 1 2 3 CDKのハーネス設計 CDKコード生成テンプレートの概要 まとめ Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する Construct設計で共通設定を仕組み化する 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 適切なテストを生成する Aspectsで最終防衛線を張る 目次 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 1 2 3 4 6 5
34. 34 Construct設計で共通設定を仕組み化する 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 BaseStackやBaseConstructという基底クラスを作成し全ての StackやConstructに継承させることで共通の設定を仕組み化 従来の課題 TagやRemovalPolicyなどの共通設定を、Construct個別に書いてしまう 複数環境展開時に、Constructにfeatureフラグが量産されてしまう このハーネスによるメリット BaseStackにTagやRemovalPolicyを設定することにより、設定を強制 Environment変数をnodeのコンテキストとして格納し、 基底クラス内でアクセスする設計により、環境差分を吸収 3
35. 35 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 利用パターンの詳細は下記NRIメンバーのブログ参照 Construct設計で共通設定を仕組み化する 3
36. 36 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 ※BaseStackの一部抜粋 Construct設計で共通設定を仕組み化する 3
37. 37 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 全Stackが継承されるBaseStack内で Tagを付与することにより共通のTagを仕組み化 環境ごとにデフォルトのRemovalPolicyを付与 比較的新しいAPIも仕組み化することで対応 ※BaseStackの一部抜粋 Construct設計で共通設定を仕組み化する 3
38. 38 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 ※BaseConstructの一部抜粋 Construct設計で共通設定を仕組み化する 3
39. 39 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 Nodeのコンテキストに埋め込んだ環境変数を 全てのConstructから.appEnvで受け取れるように実装 ※BaseConstructの一部抜粋 Construct設計で共通設定を仕組み化する 3
40. 40 1 2 3 CDKのハーネス設計 CDKコード生成テンプレートの概要 まとめ Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する Construct設計で共通設定を仕組み化する 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 適切なテストを生成する Aspectsで最終防衛線を張る 目次 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 1 2 3 4 6 5
41. 41 計画段階で誤ったL1の利用を防ぐ 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 ソースコード生成前に、Constructの利用方針を検討させ、 AIがミスしがちな不要なL1の多用を防ぐ 従来の課題 このハーネスによるメリット L1の利用理由を計画段階で明記させることで、L2が利用されやすくなる source-code-plannerなどの独自のエージェントに切り出すことができ、 MCPを用いた調査の指示やConstruct独自の指示が漏れにくくなる 型安全性やレビュー負荷の観点からAIの生成物としてはL2の方が望ましいが、 アップデート等に対応できず、L2が利用できるリソースでL1を利用してしまう 4
42. 42 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 SkillでCfnから始まるL1 Constructを使用する際には、 MCPサーバーで最新情報を取得するよう指示 計画段階で誤ったL1の利用を防ぐ 4
43. 43 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 比較的新しいVpcOriginも L2を使うように計画されている 計画段階で誤ったL1の利用を防ぐ 4
44. 44 1 2 3 CDKのハーネス設計 CDKコード生成テンプレートの概要 まとめ Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する Construct設計で共通設定を仕組み化する 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 適切なテストを生成する Aspectsで最終防衛線を張る 目次 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 1 2 3 4 6 5
45. 45 Aspectsで最終防衛線を張る 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 AIに絶対守らせたい要件を事前にAspectsで定義することで 守られていない場合デプロイ以前に落とすことができる 従来の課題 指示を無視し、AIが意図しない設定でリソースを実装してしまう このハーネスによるメリット 守らせたい要件を満たしていない場合、デプロイが起きないように強制できる AIがそのAspectsを読み込むことで、要件の意思表示となる 5
46. 46 補足: Aspectsとは 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 コードの実行後、デプロイされる前に リソース全体を自動でチェック・修正する仕組み cdk deploy Construct Prepare Validate Synthesize Deploy リソース間の依存関係解決や Aspectsの適用が行われる
47. 47 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 RDSのsecret生成をL2 Constructに任せずに独自実装した際に デプロイをブロックできる ※一部省略しています Aspectsで最終防衛線を張る 5
48. 48 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 RDSのsecret生成をL2 Constructに任せずに独自実装した際に デプロイをブロックできる AIが頻繁に起こしやすいミスを事前に対策できる Aspectsで最終防衛線を張る 5
49. 49 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 RDSのsecret生成をL2 Constructに任せずに独自実装した際に デプロイをブロックできる 定義したAspectsはBaseStackに適用し 仕組みで強制する Aspectsで最終防衛線を張る 5
50. 50 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 cdk-nag (CDKのコードをチェックしてくれるツール) の 独自ルールに組み込むことも可能 1) https://docs.aws.amazon.com/cdk/v2/guide/policy-validation-synthesis.html cdk-nag v3を利用する場合、Aspectsではなく、 policy validation framework(1を利用 Aspectsで最終防衛線を張る 5
51. 51 1 2 3 CDKのハーネス設計 CDKコード生成テンプレートの概要 まとめ Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する Construct設計で共通設定を仕組み化する 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 適切なテストを生成する Aspectsで最終防衛線を張る 目次 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 1 2 3 4 6 5
52. 52 適切なテストを生成する 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 適切な観点でテストを生成することにより、 AIによるリソースの修正や運用に耐えうるコードを書く 従来の課題 CDKのテストを書くことが難しく、テストを書く文化が浸透しない このハーネスによるメリット テストを書くことが容易となり、迅速に実装できる テストの有識者でなくても、適切な観点でテストを実装できる デプロイ優先となり、テストを実装する工数が確保できない 6
53. 53 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 対応プロセス 目的 採用/非採用 スナップショット 生成されたCloudFormationテンプレー ト全体の差分を検知する。 採用 Fine-grained assertions テンプレート内の特定リソースやプロパ ティをピンポイントで検証する。 採用 バリデーション CDKコードとして不正な構成や禁止した い設定を、合成前後でチェックする。 設計ルールや入力値制約を守らせる目的。 採用 Integration 実際に近い形でスタックをデプロイ・ 実行して、複数リソースの連携やAWS上 での動作を確認する。 非採用（個人が自由にデプロイ できるdev環境を用意するため、 本テンプレートでは不要と判断） CDKには、一般的に4つテストの種類がある 適切なテストを生成する 6
54. 54 ソースコード生成後に、独立したskillコマンドとして定義 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 /generate-assertion-tests /generate-snapshot-tests Fine-grained assertions + バリデーション スナップショット assertionテスト計画エージェント assertionテスト実装エージェント assertionテスト確認エージェント スナップショットテスト生成エージェント スナップショットテスト確認エージェント 適切なテストを生成する 6
55. 55 ソースコード生成後に、独立したskillコマンドとして定義 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 /generate-assertion-tests /generate-snapshot-tests Fine-grained assertions + バリデーション スナップショット assertionテスト計画エージェント assertionテスト実装エージェント assertionテスト確認エージェント スナップショットテスト生成エージェント スナップショットテスト確認エージェント スナップショットは比較的単純なため plannerは不要と判断、シンプルな構成 適切なテストを生成する 6
56. 56 ソースコード生成後に、独立したskillコマンドとして定義 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 /generate-assertion-tests /generate-snapshot-tests Fine-grained assertions + バリデーション スナップショット assertionテスト計画エージェント assertionテスト実装エージェント assertionテスト確認エージェント スナップショットテスト生成エージェント スナップショットテスト確認エージェント generate-assertion-testsのplanner テスト観点が重要 適切なテストを生成する 6
57. 57 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 事前にテスト観点を用意し、各Constructを検証する テスト観点 該当する場合 for / map でリソースを動的生成している? Fine-grained（ループ検証）を書く if / props.xxx 分岐でリソースやプロパティを 切り替えている? Fine-grained（条件分岐 + Match.absent）を 書く addPropertyOverride を使っている? Fine-grained（override 確認）を書く props に対してバリデーション処理 （throw / Annotations.of）を実装している? バリデーションテストを書く ※全ての観点を網羅しているわけではなく、一例になります 適切なテストを生成する 6
58. 58 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 plannerに事前に該当観点を検証させることで、 テストの品質を担保 ※解析結果は一例になります 適切なテストを生成する 6
59. 59 1 2 3 CDKのハーネス設計 CDKコード生成テンプレートの概要 まとめ Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する Construct設計で共通設定を仕組み化する 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 適切なテストを生成する Aspectsで最終防衛線を張る 目次 構成図を格納 パラメータシート 生成 ソースコード 生成 デプロイ リソース 修正 1 2 3 4 6 5
60. 60 本日お話ししたこと 1 Sub AgentsとSkillsでコンテキスト管理する 2 構成のスケールに応じて生成ステップを分割する 3 Construct設計で共通設定を仕組み化する 4 計画段階で誤ったL1の使用を防ぐ 6 適切なテストを生成する 5 Aspectsで最終防衛線を張る
61. 61 AIに書かせたCDK、動くだけで満足していませんか？
62. 62 今日から、CDKのためのハーネス設計を 取り組んでみてください！
63. 63 最後に少しだけ告知です！ NRIではNetadashi Meetupという技術イベントを定期開催しています。 次回は8/28(金)！ご都合が合う方は是非ご参加いただけると嬉しいです！
64. ご清聴ありがとうございました！