| name | gcp-finops-investigation |
| description | GCP プロジェクトの FinOps 調査・コスト削減分析。Billing Export (BigQuery)、Active Assist Recommender、CUD/SUD の誤認パターン、プロジェクト/フォルダ/組織階層での集計、レポート数値の分母混在を避けるための学び集。 |
GCP FinOps Investigation Skill
GCP 特有のコスト可視化・削減の学びのみを記載。一般的な GCP / FinOps 知識は含まない。
Trigger
- GCP コスト削減・棚卸し調査
- 前回調査との差分確認、定期レビュー
- CUD / Spot VM / リザーブド購入判断、未使用リソース特定
参照するサブファイル
Core Principles
- ReadOnly 厳守: 提案のみ、変更系操作は自動実行しない
- 数値の分母統一: 月平均 / 月末換算 / N日実績を混ぜない。外部共有は月平均ベース基準
- production ラベル/タグのリソースは慎重扱い: 停止状態でも外部参照の可能性で担当者確認必須
- 権限は時間経過で変化する: 前回使えた Recommender 等が今回 NG のことがある。調査冒頭で必ず再検証
- 独立レビューを最低1回: 別エージェントで重複計上・警告漏れ・計算矛盾をチェック
- 学びは即座に CLAUDE.md / memory に反映
Phases
- 認証確立（gcloud ADC または SA 鍵、非対話環境で impersonation する場合はトークン生成経路を明示）
- 権限検証（Viewer/Billing Account Viewer/Recommender Viewer を冒頭で確認）
- Billing Export の BigQuery で大枠把握（Detailed export がある前提で SKU 内訳、なければ Console Reports）
- Recommender API で機械判定された削減候補取得（Idle VM、Unattached Disk、Idle Address、Idle Reservation）
- リソース棚卸し（Compute / Cloud SQL / GCS / BigQuery の並列 describe）
- 削減候補抽出（検出パターン + Recommender + CUD カバレッジ）
- レポート作成（3段階優先度、重複除外、前回差分）
- 独立レビュー（修正必須指摘に全対応）
- 学びを memory / CLAUDE.md に反映
Anti-Patterns
- Console Reports だけで分析 → SKU 単位の内訳が取れないので Billing Export の BigQuery を使う
- 「SUD が効いている」と言って CUD 購入を検討しない → SUD は自動だが CUD ほど割引率は高くない
- Spend-Based CUD と Resource-Based CUD を混同 → 割引率も柔軟性も全く違う
- Preemptible VM と Spot VM を区別せず提案 → Preemptible は新規利用不可、Spot のみ
- プロジェクトラベルだけで按分 → リソースラベルとラベル継承ルールの両方が必要
- BigQuery オンデマンド → スロットベース切替を「安い」の一言で提案 → 使用量パターンで逆転することがある
- Regional PD を Zonal PD にダウングレード提案 → HA 要件を確認せずは事故
- 古いスナップショットを一括削除提案 → スケジュールポリシーで再生成される可能性あり
- Anthos / GKE Autopilot のコストを VM 換算で見積もる → 別の課金モデル
- Idle VM Recommender を鵜呑み → 負荷パターンがバッチ起動のワークロードは誤検知
Output Discipline
- レポート:
docs/cost_analysis_YYYYMMDD.md（日付付き、上書き禁止）
- 生データ:
output/<resource>_YYYYMMDD.json
- 履歴:
docs/finops_history.md 追記式、完了チェックボックス付き
- 優先度: 🔴即時 / 🟡担当者確認 / 🟢中期 の3段階
- 権限依頼は IAM ロール + 必要な追加 Permission を具体的に列挙（既定ロールは粒度が粗いので Custom Role 推奨時も明記）
