生成AI最前線第1回ChatGPTに広告が出る? 生成AI時代の「無料」とどう向き合うか

「文章を考える」
「調べ物をする」
「仕事の相談をする」

ChatGPTのような生成AIは、とても身近な存在になってきました。

そんな中、ChatGPTに広告が表示される可能性が出てきています。
どういうことでしょうか?

何が起きようとしているのか

OpenAI(ChatGPTの開発元・提供元)は、ChatGPT内に広告を表示するテストを進めています。
元々はアメリカで始まったものですが、今後は日本にも範囲を広げると発表されました。
対象は主に無料・低価格プランのユーザーで、有料の上位プランや法人・教育向けプランは対象外とされています。

公式サイトの発表(英語)
https://openai.com/ja-JP/index/testing-ads-in-chatgpt/

つまり、現時点では「すべての人に広告が出る」と決まったわけではありません。
まずは一部の地域やプランで試しながら、利用者の反応を見ている段階です。

一番気になるのは「回答」

広告と聞いて一番気になるのは、「広告によってChatGPTの回答が変わってしまうのか」ではないでしょうか?
例えば、AIは事実を調べてくれただけだと思ったら、その内容が実は広告だった。
利用者からすると、「広告なのに広告だと分からない」というのは困りますよね。

この点について、OpenAIは「広告はChatGPTの回答に影響しない」と明言しています。
これはひとつの安心材料です。

とはいえ、ChatGPTからの回答に広告が表示されていれば、利用者はどうしても意識してしまいます。
つまり、ChatGPTの回答は変わらなくても、受け手の印象は変わる可能性がある、ということです。

なぜAIサービスに広告が必要になるのか

一方で、「そもそも、ChatGPTに広告なんて不要だ」と感じる方もいると思います。
ネット広告にあまり良い印象を持っていない方もいるかもしれません。

ですが、生成AIを動かすためには、サーバーや電力、人材、研究開発など、たくさんのお金が必要です。
多くの人が無料で使える状態を続けるには、どこかで収益を得る必要があります。

歴史的に見れば、検索エンジンやSNSも、広告があることで無料で使えていました。
その流れを考えると、ChatGPTに広告が入るのも、仕方ない部分はあると思います。

まとめ

広告が表示されるからといって、すぐにChatGPTがダメになるわけではありません。
ただ、これまでは意識しなくてよかった「回答と広告の区別」について、今後は少し注意が必要になってきます。

これは単なる事実か? 宣伝目的の広告か?
AIの回答を無条件に信じるのではなく、広告表示や根拠を確認しながら使わなければなりません。
仕事で使う場合は、広告が表示されない法人向けプランを検討する必要もあるかもしれません。

生成AIは、とても便利な道具です。
ですが、何事も無料・安価で使える裏には、必ずそれを支える仕組みがあります。
これからの生成AI時代には、便利さだけでなく、その仕組みも理解しながら付き合っていくことが大切です。

AI活用体験談「チャッピーって何?」テレビで知ったChatGPTに、つたない事務員が初めて話しかけてみた話

「悩み事はチャッピーに相談してる〜」——テレビでそんな声を耳にして、思わず「チャッピーって何だろう?」と気になった方、いませんか?
この記事では、AIをまったく使ったことがなかったひとりの事務員が、ChatGPTと初めて出会い、ドキドキしながら話しかけるまでのリアルな体験をご紹介します。

① テレビで「チャッピー」という言葉を耳にした

それは、ごくふつうの夜のこと。テレビを見ていると、若い女性たちが「悩み事はチャッピーに相談してる〜!恋愛相談とか!」と盛り上がっていました。
「へー…チャッピーっていうんだ…」。なんとなく耳に残ったその言葉。実は、これがChatGPTの愛称として広まっている呼び方のひとつです。若い世代を中心に、まるで友人のように親しみを込めて「チャッピー」と呼ぶ文化が生まれています。

② 気になって、会社のお昼休みに調べてみた

翌日、仕事の合間にふと思い出した「チャッピー」という言葉。「(つたない事務員の独り言…)チャッピーって何だろう…?気になる…」。
ChatGPTとは、アメリカのOpenAIが開発したAIチャットサービスです。テキストで質問を入力すると、まるで人間のように自然な文章で返答してくれます。仕事の効率化から日常の相談まで、幅広く活用されており、日本でも急速に利用者が増えています。

💡 ChatGPT(チャッピー)でできることの例

  • 文章の作成・添削・要約
  • 仕事のアイデア出しや企画書のサポート
  • 献立・お昼ご飯のアドバイス
  • 悩み相談や気持ちの整理

③ 思い切って、初めてアカウントを登録してみた

「よし、初めて登録してみよう!」と、ドキドキしながらパソコンを開いた事務員さん。「えっと…メールアドレスと…パスワードと…」と少し戸惑いながらも、「ChatGPTへようこそ」の画面を見て「できた…!はじめまして、チャッピー…!」。

④ ドキドキしながら、初めて話しかけてみた

いよいよ初めてのメッセージ。「今日のお昼、どうしよう…?」と入力してみると——
あなた
今日のお昼、どうしよう…?
ChatGPT(チャッピー)
それはいい質問ですね!栄養バランスを考えると、野菜もとれるお弁当がおすすめですよ😊
温かく、親身なその返答に、事務員さんは思わず「…お母さん?やさしい〜!!」。
これが、つたない事務員とチャッピーの、ドキドキな毎日の始まりでした。

AI初心者でも大丈夫。まずは「気軽に話しかける」ことが第一歩

「AIって難しそう」「自分には関係ない」と思っていた方も、チャッピーとのやりとりを見ていると、そのハードルがぐっと下がりませんか?
お昼ご飯の相談から始まったように、最初の質問は何でもOKです。「今日のランチ何にしよう」「この文章、変じゃないかな」「仕事で行き詰まっているんだけど」——日常のどんな悩みも、気軽に話しかけてみてください。

✅ AI初心者さんへ:最初の一歩チェックリスト

  • ChatGPT(無料版)にアカウントを作ってみる
  • まずは今日のランチや天気の話など、軽い話題で試す
  • 返答が気に入らなければ「もう少し詳しく」と追加で聞いてみる
  • 仕事のメールや文章作成にも、少しずつ活用してみる

まとめ:チャッピーとのドキドキな毎日、始めてみませんか?

テレビで耳にした「チャッピー」という言葉から始まったAIとの出会い。最初はドキドキしていた事務員さんも、気づけばAIを身近なパートナーとして感じるようになりました。
AIは特別なスキルがなくても、誰でも今すぐ使い始められるツールです。あなたも、小さな「気になる」を大切に、チャッピーとの毎日を始めてみてはいかがでしょうか。

生成AIってどうやって使うの?

生成AIがすごいらしい。
でも……

「いまさら周りに聞けない」
「どれを選べばいいか分からない」

なんか言い出しにくいですよね。

今日はそんな方に、初めの一歩をお話ししようと思います。

生成AIの種類

生成AIにはいくつか種類があります。

最近だと、「ChatGPT(チャッピー)」や「Claude(クロード)」といった名前を聞いたことがあるかもしれません。

ただ、最初は迷わなくて大丈夫です。
まずは一番有名なChatGPTを使ってみましょう。

登録も不要なので、思い立ったらすぐに始められます。
他のサービスは、慣れてきてから考えれば大丈夫です。

始め方はシンプル

使い方はとても簡単です。

ブラウザで公式サイトにアクセスします。
https://chatgpt.com/

※検索する場合は、公式サイトであることを確認してください。

画面右側にチャット欄がありますので、そこで話しかけるだけ。
それだけです。
難しい設定や準備は特にいりません。

とりあえず話しかけてみる

では、実際に一度使ってみましょう。

そのままコピーして試してみてください👇

  • 例1:メールの作成

    取引先に送る招待メールを書きたいです。
    ・目的:食事会の案内
    ・日時:○月○日
    ・場所:○○
    丁寧な文章にしてください。

  • 例2:お店探し

    広島で、県外からの顧客を接待するのに
    おすすめのお店を教えてください。

    条件:
    ・落ち着いた雰囲気
    ・個室あり
    ・予算ひとり10,000円まで

    入力するだけで、それっぽい文章や提案が返ってきます。
    これまで時間をかけて作業していたのがあっという間に終わる。
    それが、生成AIの便利なところです。

有料プランの契約は必要?

最初は無料で使える範囲で問題ありません。
とりあえず使ってみるには、それで十分です。

ただ、アカウントの登録はしておいたほうがいいです。
アカウントを登録するだけなら、無料で使い続けられますので、ご安心ください。

有料プランは、「もっと使いたい」と感じてから検討すればOK。
いきなり課金する必要はありません。

まとめ

生成AIは、思っているよりずっと簡単です。

難しく考える必要はありません。
まずは1回、触ってみましょう。
それだけでも、かなりイメージが変わるはずです。

改めて考えると、生成AIって何だろう?

生成AIが広く使われるようになって数年。
もはや「AI」という言葉を聞かない日はないほど、身近なものになりました。

でも実際には、

「よく分からない」
「自分には関係なさそう」
「思ったほど使えない」
そう感じている人も多いのではないでしょうか。

でも、少し気になっている。
そんな方に向けて、今日は生成AIについて、ざっくり整理してみたいと思います。

生成AIって何?


生成AIは、文章や画像などを「作る」ことができるAIです。
これまでの検索のように「答えを探す」のではなく、「答えそのものを作る」というのが大きな違いです。

🌟 Google で「検索」していたのが、ChatGPT で「作る」のに変わった、ということです!

でも……

💭「結局、何をしているのかよく分からなくて怖い」
そう感じるのも無理はありません。今まで出会ったことのないツールなのですから。

実際の仕組みは少し複雑ですが、まずは
「人の代わりに、文章を考えてくれる道具」
くらいの理解で大丈夫です。

何ができるの?

例えば、こんなことができます。

メールや文章の下書きを作る
長い文章を短くまとめる
企画やアイデアのたたき台を出す


🌟「どう書こうか……」と迷う場面で、いくつも案を出してくれます!

でも……

💭「すごいのは分かるけど、自分の仕事には関係なさそう」
そう思うかもしれません。実は、そんな人にこそ一度試してみてほしい。

「文章を考えるのに、少し時間がかかる」
そんな場面で、意外と役に立ちます。

どう変わるの?

生成AIを使うと、作業が少し早くなり、試行錯誤もしやすくなります。
一度で完璧に仕上げるというより、「たたき台をすぐに用意できる」イメージです。

🌟 思いついたことを、すぐ文章にしてくれます!

でも……

💭「今のままで困ってないし、無理に変える必要ある?」
確かに。今のままでも、すぐに困ることはないかもしれません。

ただ、小さな効率化の積み重ねで、少しずつ差が出てきているのも事実です。
これが1年、5年と続くと……。気づかないうちに、差が広がっていくこともあります。

使った方がいいの?

いきなりバリバリ使う必要はありません。
ただ、「一度も触ったことがない」という状態は、少しもったいないかもしれません。

🌟 無料で気軽に試せるサービスもあります!

でも……

💭「リスクもありそうだし、もう少し様子見でいいのでは?」
そう、いきなり仕事で使うのは不安ですよね。
なのでまずは、こんな小さなことから試してみてください。

Google 検索の代わりに質問してみる
気になる記事を要約してもらう
それだけでも、「どんなものか」が自然と見えてきます。

まとめ

生成AIは万能なツールではありません。
ただ、知らないままにするのはもったいないです。

大切なのは、難しく考えすぎないこと。
まずはちょっと触ってみましょう。
きっと、自分に合う使い方が見つかるはずです。

AI経営整理プログラム「ミニ講座」—5月開催のご案内

久しぶりのブログ更新となりました。
日頃よりオプトプランニングをご支援いただいている皆様、また初めてご覧いただいている方も、どうぞよろしくお願いいたします!

さて、このたび、2026年5月に「経営者・経営層の方を対象とした」AI経営整理プログラムのオンライン“ミニ”講座を開催いたします。

AIの使い方を学ぶのではなく、「経営にどう活かすか」を整理するための、1時間完結のミニ講座です。定員は各回5名と少人数制のため、ご関心のある方はお早めにご予約ください!

S3に溜めたCloudTrailログを出力してみる

             図A システム構成図
#!/usr/bin/env python3.8
import boto3
import gzip
import io
import sys
import os
import traceback
import json

target_bucket = 'trail-test'
target_path = 'AWSLogs/123456789012/CloudTrail/ap-northeast-1/2024/07/22'

def main():
try:
s3 = boto3.resource('s3')
s3client = boto3.client('s3')
my_bucket = s3.Bucket(target_bucket)
f = open("22.json","w+")
decoder = json.JSONDecoder()
for object in my_bucket.objects.all():
if target_path in object.key:
obj = s3client.get_object(
Bucket=target_bucket,
Key=object.key)['Body'].read()
file = gzip.open(io.BytesIO(obj), 'rt')
for row in file.readlines():
str_t = decoder.raw_decode(row)
str_s = json.dumps(str_t,indent=2,ensure_ascii=False)
str_s = str_s[1:-1]
f.write(str_s)
f.close()

except json.decoder.JSONDecodeError as ex:
err_message = ex.__class__.__name__
t = traceback.format_exception_only(type(ex), ex)
except Exception as ex:
err_message = ex.__class__.__name__
t = traceback.format_exception_only(type(ex), ex)
print(t,err_message)
sys.exit(1)

if __name__ == '__main__':
main()
#!/usr/bin/env python3.8
import boto3
import gzip
import io
import sys
import os
import traceback
import json

target_bucket = 'trail-test'
target_path = 'AWSLogs/123456789012/CloudTrail/ap-northeast-1/2024/07/22'

def main():
try:
s3 = boto3.resource('s3')
s3client = boto3.client('s3')
my_bucket = s3.Bucket(target_bucket)
f = open("22.json","w+")
decoder = json.JSONDecoder()
for object in my_bucket.objects.filter(Prefix=target_path):
obj = s3client.get_object(
Bucket=target_bucket,
Key=object.key)['Body'].read()
file = gzip.open(io.BytesIO(obj), 'rt')
for row in file.readlines():
str_t = decoder.raw_decode(row)
str_s = json.dumps(str_t,indent=2,ensure_ascii=False)
str_s = str_s[1:-1]
f.write(str_s)
f.close()

except json.decoder.JSONDecodeError as ex:
err_message = ex.__class__.__name__
t = traceback.format_exception_only(type(ex), ex)
except Exception as ex:
err_message = ex.__class__.__name__
t = traceback.format_exception_only(type(ex), ex)
print(t,err_message)
sys.exit(1)

if __name__ == '__main__':
main()
変更した箇所

for row in file.readlines():
str_t = decoder.raw_decode(row)
str_s = json.dumps(str_t,indent=2,ensure_ascii=False)
str_s = str_s[1:-1]
if "sessionCredentialFromConsole" in str_s: ## ここ追加
f.write(str_s)
説明
sessionCredentialFromConsole 
イベントが AWS Management Console セッションから発生したかどうかfalseを示す trueまたは の値を持つ文字列。このフィールドは、値が true でなければ表示されません
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/awscloudtrail/latest/userguide/cloudtrail-event-reference-record-contents.html

ひろしま企業健康宣言 令和6年度

こんにちは、株式会社オプトプランニングです。

2024年8月21日付で、当社は協会けんぽ広島支部様より、
「ひろしま企業健康宣言 健康づくり優良事業所」に認定されました!
3年連続 5つ星です!!☆☆☆☆☆

令和3年度から健康経営に取組み、従業員のみなさんの健康づくりに積極的に取り組んでまいりました。

引き続き、これからも続けてまいります!

AWS CLI filterとqueryを同時に指定する方法を理解する

          図A AWSシステム構成図
コマンド例 コマンド実行結果のjson形式を jqで成形します。

例1 インスタンスタイプ(t3a.micro)を抽出し,そのフィールドを出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-type,Values=t3a.micro \
--query 'Reservations[*].Instances[*].{Type:InstanceType}' | jq .


例2 インスタンスタイプ(t3a.micro)のみ抽出し,インスタンスタイプ,Name Tagを出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-type,Values=t3a.micro \
--query 'Reservations[*].Instances[*].{Type:InstanceType,Name:Tags[?Key==`Name`].Value}' | jq .


例3 インスタンスタイプ(t3a.micro 又は t3.micro)を抽出し,インスタンスタイプ,Name Tagを出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-type,Values=t3a.micro,t3.micro \
--query 'Reservations[*].Instances[*].{Type:InstanceType,Name:Tags[?Key==`Name`].Value}' | jq .



例4 インスタンスの状態(running 又は stopped)を抽出し,インスタンスタイプ,Name Tag,状態(State)を出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-state-name,Values=running,stopped \
--query 'Reservations[*].Instances[*].{Type:InstanceType,Name:Tags[?Key==`Name`].Value,State:State.Name}' | jq .


例5 インスタンスの状態(running 又は stopped)を抽出し,インスタンスタイプ,プラットフォームOS,Name Tag,状態(State)を出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-state-name,Values=running,stopped \
--query 'Reservations[*].Instances[*].{Type:InstanceType,OS:PlatformDetails,Name:Tags[?Key==`Name`].Value,State:State.Name}' | jq .
例6 インスタンスタイプ(t3.micro)で,かつ,インスタンスがstopedを抽出し,インスタンスタイプ,Name Tag,状態(State)を出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-type,Values=t3.micro \
Name=instance-state-name,Values=stopped \
--query 'Reservations[*].Instances[*].{Type:InstanceType,Name:Tags[?Key==`Name`
].Value,State:State.Name}' | jq .


例7 インスタンスタイプ(t3.micro)で,かつ,インスタンスがstopedを抽出し,インスタンスタイプ,プラットフォームOS,Name Tag,状態(State)を出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-type,Values=t3.micro \
Name=instance-state-name,Values=stopped \
--query 'Reservations[*].Instances[*].{Type:InstanceType,OS:PlatformDetails,Name:Tags[?Key==`Name`].Value,State:State.Name}' | jq .


例1 インスタンスタイプ(t3a.micro)のみ抽出し,インスタンスタイプのフィールドのみ出力の実行結果 一部のみ掲載
[
[
{
"Type": "t3a.micro"
}
],
[
{
"Type": "t3a.micro"
}
]

例2 インスタンスタイプ(t3a.micro)のみ抽出し,インスタンスタイプ,Name Tagを出力の実行結果 一部のみ掲載
[
[
{
"Type": "t3a.micro",
"Name": [
"Ama-linux2-kami"
]
}
],
[
{
"Type": "t3a.micro",
"Name": [
"Ama_linux2_Redmine_MySQL"
]
}
]
例3 インスタンスタイプ(t3a.micro 又は t3.micro)を抽出し,インスタンスタイプ,Name Tagを出力の実行結果 一部のみ掲載
[
{
"Type": "t3.micro",
"Name": [
"kamishita-docker-python"
]
}
],
[
{
"Type": "t3a.micro",
"Name": [
"Ama_linux2_Redmine_MySQL"
]
}
]
例4 インスタンスの状態(running 又は stopped)を抽出し,インスタンスタイプ,Name Tag,状態(State)を出力の実行結果 一部のみ掲載
[
{
"Type": "t3a.micro",
"Name": [
"Ama_linux2_Redmine_MySQL"
],
"State": "running"
}
],
[
{
"Type": "t3a.micro",
"Name": [
"kamishita_linux2023_private"
],
"State": "stopped"
}
]

例5 インスタンスの状態(running 又は stopped)を抽出し,インスタンスタイプ,プラットフォームOS,Name Tag,状態(State)を出力の実行結果 一部のみ掲載
{
"Type": "t3a.micro",
"OS": "Linux/UNIX",
"Name": [
"Ama_linux2_Redmine_MySQL"
],
"State": "running"
}
],
[
{
"Type": "t3a.micro",
"OS": "Linux/UNIX",
"Name": [
"debug-docker-kami"
],
"State": "stopped"
}
]
例6 インスタンスタイプ(t3.micro)で,かつ,インスタンスがstopedを抽出し,インスタンスタイプ,Name Tag,状態(State)を出力の実行結果
[
[
{
"Type": "t3.micro",
"Name": [
"kamishita-docker-python"
],
"State": "stopped"
}
],
[
{
"Type": "t3.micro",
"Name": [
"kamishita_Public_AMA2023"
],
"State": "stopped"
}
]
]

例7 インスタンスタイプ(t3.micro)で,かつ,インスタンスがstopedを抽出し,インスタンスタイプ,プラットフォームOS,Name Tag,状態(State)を出力の実行結果
[
[
{
"Type": "t3.micro",
"OS": "Linux/UNIX",
"Name": [
"kamishita-docker-python"
],
"State": "stopped"
}
],
[
{
"Type": "t3.micro",
"OS": "Linux/UNIX",
"Name": [
"kamishita_Public_AMA2023"
],
"State": "stopped"
}
]
]

AWS CLI filterを理解する

curl https://awscli.amazonaws.com/awscli-exe-linux-x86_64.zip -o "awscliv2.zip"
unzip -q awscliv2.zip
sudo ./aws/install --update 
aws --version
aws-cli/2.17.17 Python/3.11.8 Linux/5.10.218-208.862.amzn2.x86_64 exe/x86_64.amzn.2
#2024/07/25現在バージョンは、2.17.17のようです。日々更新されます。
インストール(update)すると
/usr/local/aws-cli/v2/にインストールされます。
(myapp) [v2]$pwd
/usr/local/aws-cli/v2
(myapp) [v2]$ls -al
total 0
drwxr-xr-x 11 root root 148 Jul 25 08:48 .
drwxr-xr-x 3 root root 16 Mar 2 2022 ..
drwxr-xr-x 4 root root 29 Jul 15 09:47 2.17.11
drwxr-xr-x 4 root root 29 Jul 16 08:40 2.17.12
drwxr-xr-x 4 root root 29 Jul 17 09:07 2.17.13
drwxr-xr-x 4 root root 29 Jul 19 09:04 2.17.14
drwxr-xr-x 4 root root 29 Jul 25 09:04 2.17.17
lrwxrwxrwx 1 root root 29 Jul 25 08:48 current -> /usr/local/aws-cli/v2/2.17.17
current 以外はいらないのでバージョンアップ後は、消去しまょう。
cd /usr/local/aws-cli/v2
sudo rm -rf 2.17.1[1-4]*
(myapp) [v2]$ls -al
total 0
drwxr-xr-x 3 root root 36 Jul 25 15:00 .
drwxr-xr-x 3 root root 16 Mar 2 2022 ..
drwxr-xr-x 4 root root 29 Jul 25 08:48 2.17.17
lrwxrwxrwx 1 root root 29 Jul 25 08:48 current -> /usr/local/aws-cli/v2/2.17.17
              図A AWS構成図
https://docs.aws.amazon.com/cli/latest/reference/ec2/describe-instances.html
にあるように、filtersのformatをきちんと書かないと機能しません。
例 インスタンスタイプを指定
instance-type - The type of instance (for example, t2.micro ).
例 インスタンスの状態を指定
instance-state-name - The state of the instance (pending | running | shutting-down | terminated | stopping | stopped ).
コマンド実行例(コマンド実行結果のjson形式を jqで成形しています。
例1 インスタンスタイプ(t3a.micro)のみを出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-type,Values=t3a.micro | jq .

例2 インスタンスタイプ(t3a.micro 又は t3.micro)を出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-type,Values=t3a.micro,t3.micro | jq .

例3 インスタンスの状態(running 又は stopped)を出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-state-name,Values=running,stopped | jq .
コマンド実行結果
例1 インスタンスタイプ(t3a.micro)のみを出力
一部分のみ掲載
{
"Reservations": [
{
"Groups": [],
"Instances": [
{
"AmiLaunchIndex": 0,
"ImageId": "ami-08a8688fb7eacb171",
"InstanceId": "i-05675b6cc326f4f74",
"InstanceType": "t3a.micro",
"KeyName": "xxxxxxxx",
"LaunchTime": "2024-04-02T05:17:12+00:00",
"Monitoring": {
"State": "disabled"
},
"Placement": {
"AvailabilityZone": "ap-northeast-1a",
"GroupName": "",
"Tenancy": "default"
},
"PrivateDnsName": "ip-10-128-1-247.ap-northeast-1.compute.internal",
"PrivateIpAddress": "10.128.1.247"
"Tags": [$
{$
"Key": "Name",$
"Value": "kami_linux2023_private"$
}$
]


例2 インスタンスタイプ(t3a.micro 又は t3.micro)を出力
一部分のみ掲載
{
"Reservations": [
{
"Groups": [],
"Instances": [
{
"AmiLaunchIndex": 0,
"ImageId": "ami-08a8688fb7eacb171",
"InstanceId": "i-05675b6cc326f4f74",
"InstanceType": "t3a.micro",
"KeyName": "xxxxxxxx",
"LaunchTime": "2024-04-02T05:17:12+00:00",
"Monitoring": {
"State": "disabled"
{
"Groups": [],
"Instances": [
{
"AmiLaunchIndex": 0,
"ImageId": "ami-0310b105770df9334",
"InstanceId": "i-018e4c7f659184e7f",
"InstanceType": "t3.micro",
"KeyName": "xxxxxxx",
"LaunchTime": "2023-09-03T03:38:58+00:00",
"Monitoring": {
"State": "disabled"
},

例3 インスタンスの状態(running 又は stopped)を出力
一部分のみ掲載
{
"Reservations": [
{
"Groups": [],
"Instances": [
{
"AmiLaunchIndex": 0,
"ImageId": "ami-0d7ed3ddb85b521a6",
"InstanceId": "i-0e94a2aa06d28736e",
"InstanceType": "t2.micro",
"ProductCodes": [],
"PublicDnsName": "",
"State": {
"Code": 80,
"Name": "stopped"
}
{
"Groups": [],
"Instances": [
{
"AmiLaunchIndex": 0,
"ImageId": "ami-00293610a82b21a10",
"InstanceId": "i-02198703d20356dba",
"InstanceType": "t3a.micro",
"KeyName": "xxxxxxxx",
"LaunchTime": "2024-07-24T23:24:21+00:00",
"Monitoring": {
"State": "disabled"
},
"Placement": {
"AvailabilityZone": "ap-northeast-1a",
"GroupName": "",
"Tenancy": "default"
"State": {
"Code": 16,
"Name": "running"
},
コマンド実行例
例4 インスタンスタイプ(t3.micro) かつ stoppedのインスタンスを出力
aws ec2 describe-instances \
--filters Name=instance-type,Values=t3.micro \
Name=instance-state-name,Values=stopped | jq .

コマンド実行結果
例4 インスタンスタイプ(t3.micro) かつ stoppedのインスタンスを出力
一部分のみ掲載
{
"Reservations": [
{
"Groups": [],
"Instances": [
{
"AmiLaunchIndex": 0,
"ImageId": "ami-004a6f4a292bb996e",
"InstanceId": "i-0e2c92ce760e2e474",
"InstanceType": "t3.micro",
"KeyName": "xxxxxxxx",
"LaunchTime": "2024-07-29T02:39:09+00:00",
"Monitoring": {
"State": "disabled"
},
"Placement": {
"AvailabilityZone": "ap-northeast-1a",
"GroupName": "",
"Tenancy": "default"
},
"PrivateIpAddress": "10.128.1.151",
"ProductCodes": [],
"PublicDnsName": "",
"State": {
"Code": 80,
"Name": "stopped"
}

ECS(Fargate)にログインする その2

              図A システム構成