AWS Lambda メモリサイズ最適化ガイド 2025年版：1MB単位の精密チューニングとGraviton活用戦略

エンジニアブログ

最終更新日：2025年08月27日｜公開日：2025年08月24日

writer：益子竜与志

AWS Lambdaのメモリ設定は、2025年現在「1MB単位の精密制御」が可能になり、Gravitonプロセッサの選択肢も加わって、より戦略的なコスト最適化が求められています。メモリとCPU・ネットワーク帯域が比例関係にあることを理解し、ワークロード特性に応じた最適値を見つけることが、サーバーレスアーキテクチャの成否を分ける重要な要素となっています。

本記事では、最新のAWS公式ドキュメントに基づき、メモリサイズ最適化の実践的アプローチを解説します。特に「Compute Optimizer」による推奨値の活用、「AWS Lambda Power Tuning」を用いた科学的な最適化手法、そして「arm64アーキテクチャ」による料金パフォーマンス改善について、実際のプロジェクトで得られた知見を交えながらお伝えします。

AWS Lambda メモリサイズ最適化の新たな局面

AWS Lambdaにおけるメモリ設定は、単なるリソース配分の問題ではなく、コスト効率とパフォーマンスを両立させる戦略的な意思決定となっています。2025年現在のLambda仕様では、128MBから10,240MBまで「1MB刻み」での設定が可能になり、従来の64MB単位よりも格段に精密なチューニングができるようになりました。

この変化は単純な仕様改善に見えるかもしれませんが、実は「FinOps」の観点から重要な意味を持ちます。例えば、1,769MBでちょうど1 vCPU相当が割り当てられるという仕様を活用すれば、CPUバウンドなワークロードに対して必要最小限のリソースを割り当てることができます。さらに、Graviton2プロセッサ（arm64）の選択により最大34%の料金パフォーマンス改善が期待できるため、アーキテクチャ選択も含めた総合的な最適化戦略が求められています。

メモリとCPU・ネットワークの比例関係を理解する

vCPUの割り当てメカニズム

Lambda関数に割り当てられるvCPUは、設定したメモリサイズに比例して自動的に決定されます。AWS公式ドキュメントによれば、約1,769MBで1 vCPU相当、10,240MBで最大6 vCPUが利用可能です。

この仕様を理解することで、ワークロードの特性に応じた最適なメモリ設定が可能になります。

表メモリサイズとvCPU割り当ての関係

メモリサイズ	vCPU割り当て	適用シーン
128-1,768MB	1 vCPU未満（比例）	I/Oバウンドな処理、軽量API
1,769MB	1 vCPU	CPUバウンドな処理の境界値
3,538MB	2 vCPU	並列処理が必要なワークロード
5,307MB	3 vCPU	データ変換・画像処理
10,240MB	6 vCPU	機械学習推論・動画処理

実際のプロジェクトでは、1,769MBという境界値が重要な意味を持ちます。CPUを集約的に使用する処理では、1,768MBから1,769MBに1MB増やすだけで処理速度が劇的に向上する可能性があります。これは、vCPUが1未満から1に切り上がることで、並列処理能力が大幅に向上するためです。

ネットワーク帯域への影響

メモリ増加に伴うネットワーク帯域の向上も見逃せないポイントです。S3からの大容量ファイル取得や、外部APIへの並列リクエストを行う場合、メモリを増やすことでネットワークスループットも向上します。

例えば、S3から100MBのファイルを取得する処理で、512MBメモリと2,048MBメモリを比較すると、ダウンロード時間が約4分の1に短縮されるケースもあります。これは、メモリ増加によってネットワーク帯域も比例して増加するためです。

ワークロード特性別の最適化戦略

APIバックエンドの最適化

REST APIやGraphQLのバックエンドとして使用する場合、レイテンシーとコストのバランスが重要になります。CloudWatch LogsのREPORT行で確認できる「Max Memory Used」を基準に、以下のアプローチを推奨します。

初期設定として256MBから開始し、実際のメモリ使用量を観察します。Max Memory Usedが設定値の60%を下回る場合は、メモリを削減してコスト最適化を図ります。逆に、80%を超える場合は、メモリ不足によるガベージコレクションの頻発を避けるため、メモリを増加させます。

さらに、レスポンスストリーミング機能を活用することで、大きなレスポンスをメモリにバッファリングすることなく、段階的にクライアントに送信できます。これにより、必要なメモリ量を大幅に削減しながら、レスポンスの初期段階を早期に返すことが可能になります。

データ処理・ETLパイプライン

S3やDynamoDBと連携したデータ処理では、I/O待機時間とCPU処理時間のバランスを考慮する必要があります。エフェメラルストレージ（/tmp）を最大10GBまで拡張可能になったことで、従来メモリ上で処理していた中間ファイルをディスクに退避させる設計が現実的になりました。

以下のコード例は、大容量CSVファイルを処理する際の/tmp活用パターンです。

import { S3Client, GetObjectCommand } from "@aws-sdk/client-s3";
import { createWriteStream, createReadStream } from "fs";
import { pipeline } from "stream/promises";
import { parse } from "csv-parse";
import { tmpdir } from "os";
import { join } from "path";

const s3Client = new S3Client({});

export const handler = async (event: any): Promise<void> => {
  const tmpFilePath = join(tmpdir(), `processing_${Date.now()}.csv`);

  // S3から/tmpへストリーミングダウンロード
  const getCommand = new GetObjectCommand({
    Bucket: event.bucket,
    Key: event.key,
  });

  const response = await s3Client.send(getCommand);
  const writeStream = createWriteStream(tmpFilePath);

  await pipeline(
    response.Body as NodeJS.ReadableStream,
    writeStream
  );

  // /tmpから読み込みながら処理（メモリ効率的）
  const readStream = createReadStream(tmpFilePath);
  const parser = parse({
    columns: true,
    skip_empty_lines: true,
  });

  let recordCount = 0;
  for await (const record of readStream.pipe(parser)) {
    // レコードごとの処理
    await processRecord(record);
    recordCount++;

    // 定期的なメモリ使用量チェック
    if (recordCount % 10000 === 0) {
      const memUsage = process.memoryUsage();
      console.log(`Processed: ${recordCount}, Memory: ${Math.round(memUsage.heapUsed / 1024 / 1024)}MB`);
    }
  }
};

async function processRecord(record: any): Promise<void> {
  // ビジネスロジック実装
}

このアプローチにより、メモリサイズを抑えながら大容量ファイルを処理できます。実際のプロジェクトでは、10GBのCSVファイルを512MBのメモリで処理できた事例もあります。

画像・動画処理の高速化

画像変換や動画トランスコーディングでは、並列処理能力が処理時間に直結します。10,240MBメモリで最大6 vCPUが利用可能になることを活用し、複数の処理を並列実行することで劇的な高速化が期待できます。

Sharp（画像処理ライブラリ）を使用した画像リサイズ処理の例を見てみましょう。

import sharp from "sharp";
import { S3Client, GetObjectCommand, PutObjectCommand } from "@aws-sdk/client-s3";

const s3Client = new S3Client({});
const PARALLEL_LIMIT = 6; // vCPU数に合わせて調整

interface ResizeTask {
  width: number;
  height: number;
  suffix: string;
}

export const handler = async (event: any): Promise<void> => {
  const tasks: ResizeTask[] = [
    { width: 1920, height: 1080, suffix: "_full" },
    { width: 1280, height: 720, suffix: "_large" },
    { width: 640, height: 360, suffix: "_medium" },
    { width: 320, height: 180, suffix: "_small" },
    { width: 160, height: 90, suffix: "_thumb" },
  ];

  // 原画像の取得
  const getCommand = new GetObjectCommand({
    Bucket: event.bucket,
    Key: event.key,
  });

  const response = await s3Client.send(getCommand);
  const imageBuffer = Buffer.from(await response.Body!.transformToByteArray());

  // 並列処理の実行
  const chunks = [];
  for (let i = 0; i < tasks.length; i += PARALLEL_LIMIT) {
    chunks.push(tasks.slice(i, i + PARALLEL_LIMIT));
  }

  for (const chunk of chunks) {
    await Promise.all(
      chunk.map(async (task) => {
        const resizedBuffer = await sharp(imageBuffer)
          .resize(task.width, task.height, {
            fit: "inside",
            withoutEnlargement: true,
          })
          .jpeg({ quality: 85, progressive: true })
          .toBuffer();

        const putCommand = new PutObjectCommand({
          Bucket: event.outputBucket,
          Key: `${event.key}${task.suffix}.jpg`,
          Body: resizedBuffer,
          ContentType: "image/jpeg",
        });

        await s3Client.send(putCommand);
      })
    );
  }
};

この実装では、メモリサイズを10,240MBに設定することで、最大6つのリサイズ処理を真の並列で実行できます。実測では、5つのサイズ変換を行う処理時間が、1,024MB（1 vCPU未満）と比較して約5倍高速化されることを確認しています。

科学的アプローチによる最適化手法

AWS Lambda Power Tuningの活用

AWS Lambda Power Tuningは、AWS公式ドキュメントでも推奨されているオープンソースツールです。Step Functionsを使用して、複数のメモリ設定で自動的にベンチマークを実行し、コストと処理時間の最適なバランスポイントを可視化します。

Power Tuningの実行結果から得られるグラフは、メモリサイズとコスト・処理時間の関係を明確に示します。特に注目すべきは「コスト最小点」と「処理時間最小点」が必ずしも一致しないという点です。

実際のプロジェクトでよく見られるパターンとして、以下の3つがあります。

メモリ増加に対して処理時間が線形に短縮される場合、コスト最適点は比較的低いメモリサイズになります。一方、CPUバウンドな処理では、vCPU数が増える境界値（1,769MB、3,538MBなど）で処理時間が階段状に短縮され、これらの境界値がコスト最適点になることが多いです。

I/Oバウンドな処理では、ある程度のメモリサイズを超えると処理時間の短縮が頭打ちになるため、その直前のメモリサイズがコスト最適点となります。

Compute Optimizerによる継続的最適化

AWS Compute Optimizerは、実際の使用パターンに基づいて、Lambda関数ごとに最適なメモリサイズを推奨します。14日間の実行データを分析し、メモリの過剰割り当てや不足を検出します。

Compute Optimizerの推奨を活用する際の重要なポイントは、単純に推奨値を採用するのではなく、ビジネス要件と照らし合わせることです。例えば、レイテンシーが重要なAPIでは、Compute Optimizerが「コスト最適」として低いメモリサイズを推奨しても、パフォーマンス要件を満たさない可能性があります。

以下のような継続的最適化のワークフローを確立することを推奨します。

初期デプロイ時にPower Tuningで基準値を設定
本番環境で2週間以上の実行データを蓄積
Compute Optimizerの推奨値を確認
CloudWatch Insightsで異常値や外れ値を分析
ビジネス要件と照らし合わせて調整
変更後の効果を測定し、PDCAサイクルを回す

アーキテクチャ選択によるコスト最適化

Graviton2（arm64）への移行戦略

Graviton2プロセッサを選択することで最大34%の料金パフォーマンス改善が可能ですが、すべてのワークロードで同等の効果が得られるわけではありません。移行に際しては、段階的なアプローチを推奨します。

まず、開発環境でarm64版の関数を並行デプロイし、機能テストを実施します。次に、エイリアス機能を使用してトラフィックを段階的に分割し、パフォーマンスとエラー率を監視します。

移行時の注意点として、ネイティブバイナリを含むライブラリの互換性確認が必要です。例えば、Sharp（画像処理）やBcrypt（暗号化）などは、プラットフォーム固有のバイナリを使用するため、arm64用に再ビルドが必要になる場合があります。

// package.jsonでのプラットフォーム指定例
{
  "scripts": {
    "build:x86": "npm ci --platform=linux --arch=x64",
    "build:arm": "npm ci --platform=linux --arch=arm64"
  },
  "optionalDependencies": {
    "@img/sharp-linux-x64": "^0.33.0",
    "@img/sharp-linux-arm64": "^0.33.0"
  }
}

x86_64とarm64の使い分け

すべての関数をarm64に移行するのではなく、ワークロード特性に応じた使い分けが重要です。私たちのプロジェクトでは、以下の基準で選択しています。

arm64が有利なケースは、純粋なNode.js/Python/Javaコードで構成される関数、長時間実行される処理、メモリ使用量が多い処理です。一方、x86_64を選択すべきケースは、x86専用の最適化ライブラリを使用する場合、既存システムとのバイナリ互換性が必要な場合、移行コストが削減効果を上回る小規模な関数です。

高度な最適化テクニック

SnapStartによるコールドスタート対策

Lambda SnapStartが対応するランタイムがJavaだけでなくPython 3.12と.NET 8にも拡大しました。SnapStartを使用することで、初期化処理をスナップショット化し、コールドスタート時間を最大90%短縮できます。

ただし、SnapStartには以下の制約があることに注意が必要です。

SnapStartを使用する場合の重要な考慮点として、スナップショットのキャッシュと復元にかかるコストがメモリ量に比例することがあります。つまり、メモリサイズが大きいほどSnapStartのコストも増加します。そのため、コールドスタートの頻度とメモリサイズのバランスを慎重に検討する必要があります。

// SnapStart対応のための初期化処理の分離例
class DatabaseConnection {
  private static instance: DatabaseConnection;
  private connection: any;

  // SnapStartでキャッシュされる静的初期化
  static {
    console.log("Static initialization - cached by SnapStart");
    // 環境変数の読み込みなど
  }

  private constructor() {
    // 実行時に必要な初期化
  }

  static getInstance(): DatabaseConnection {
    if (!this.instance) {
      this.instance = new DatabaseConnection();
    }
    return this.instance;
  }

  async connect(): Promise<void> {
    if (!this.connection) {
      // 実際の接続処理（SnapStart後に実行）
      this.connection = await createConnection();
    }
  }
}

// ハンドラー外での初期化（SnapStartで保存される）
const dbInstance = DatabaseConnection.getInstance();

export const handler = async (event: any): Promise<any> => {
  // 実行時の接続確立
  await dbInstance.connect();

  // ビジネスロジック
  return processRequest(event);
};

レスポンスストリーミングによるメモリ効率化

Lambda関数のレスポンスストリーミングを活用することで、大容量のレスポンスをメモリに全量バッファリングすることなく、段階的にクライアントに送信できます。これは特に、大量のデータを返すAPIや、リアルタイムでデータを生成する処理において有効です。

ストリーミングレスポンスの実装例を以下に示します。

import { streamifyResponse } from "lambda-stream";
import { Readable } from "stream";

export const handler = streamifyResponse(async (event, responseStream, context) => {
  // メタデータの設定
  const metadata = {
    statusCode: 200,
    headers: {
      "Content-Type": "application/json",
      "Cache-Control": "no-cache",
    },
  };

  responseStream = responseStream.configure(metadata);

  // 大量データの段階的な送信
  const dataStream = new Readable({
    async read() {
      for (let i = 0; i < 1000000; i++) {
        const chunk = JSON.stringify({
          id: i,
          timestamp: new Date().toISOString(),
          data: generateLargeData(i),
        }) + "\\\\n";

        // メモリに蓄積せずに直接送信
        if (!this.push(chunk)) {
          // バックプレッシャーの処理
          await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 10));
        }

        // 定期的なメモリ使用量チェック
        if (i % 10000 === 0) {
          const memUsage = process.memoryUsage();
          console.log(`Streamed: ${i}, Memory: ${Math.round(memUsage.heapUsed / 1024 / 1024)}MB`);
        }
      }

      this.push(null); // ストリーム終了
    },
  });

  // パイプラインでの送信
  await pipeline(dataStream, responseStream);
});

function generateLargeData(index: number): any {
  // データ生成ロジック
  return {
    value: Math.random(),
    processed: index * 2,
  };
}

このアプローチにより、従来10GBのメモリが必要だった処理を、512MBで実行できるようになった事例があります。レスポンスストリーミングは、特にリアルタイムデータ処理やログストリーミングなどのユースケースで威力を発揮します。

運用フェーズでの継続的最適化

CloudWatch Insightsによる分析

CloudWatch Lambda Insightsを使用することで、メモリ使用量、CPU使用率、ネットワーク使用量を詳細に分析できます。特に、P99レイテンシーと平均レイテンシーの乖離が大きい場合は、メモリ不足による一時的なパフォーマンス劣化が発生している可能性があります。

以下のCloudWatch Insights クエリは、メモリ使用効率を分析する際に有用です。

fields @timestamp, @duration, @memorySize, @maxMemoryUsed
| filter @type = "REPORT"
| stats avg(@maxMemoryUsed/@memorySize) as avg_memory_utilization,
        max(@maxMemoryUsed/@memorySize) as max_memory_utilization,
        min(@maxMemoryUsed/@memorySize) as min_memory_utilization,
        count(*) as invocation_count
by bin(5m) as time_window
| sort time_window desc

このクエリにより、時間帯別のメモリ使用効率を可視化し、過剰割り当てや不足を検出できます。

コスト監視とアラート設定

メモリサイズの変更がコストに与える影響を継続的に監視することが重要です。AWS Cost Explorerを使用して、関数別のコストトレンドを追跡し、異常な増加を検出するアラートを設定します。

特に注意すべきは、メモリサイズを増やすことで処理時間が短縮され、結果的にコストが下がるケースがあることです。これを「逆転現象」と呼んでいますが、実際のプロジェクトでは、512MBから1,024MBにメモリを倍増させたことで、処理時間が3分の1になり、トータルコストが40%削減された事例があります。

EFSとエフェメラルストレージの戦略的活用

/tmp領域の拡張による設計の幅

エフェメラルストレージを最大10GBまで拡張可能になったことで、Lambda関数の設計パターンが大きく広がりました。従来はメモリに収まらない処理はLambdaでは不可能とされていましたが、現在では適切な設計により対応可能です。

エフェメラルストレージの料金は使用量に応じた従量課金制のため、必要な分だけ割り当てることが重要です。以下の表は、ユースケース別の推奨設定です。

表エフェメラルストレージの推奨設定

ユースケース	推奨サイズ	料金影響	注意点
小規模な一時ファイル	512MB（デフォルト）	追加料金なし	多くのケースで十分
画像・PDF処理	1-2GB	月額$0.5-1程度	処理後は必ず削除
動画処理	5-10GB	月額$2.5-5程度	SnapStart非対応
機械学習モデル展開	2-5GB	月額$1-2.5程度	モデルのキャッシュに有効

EFSマウントによる永続化戦略

Amazon EFSをLambda関数にマウントすることで、複数の関数間でデータを共有したり、大容量の永続的なストレージを利用できます。ただし、EFSのマウントには初回のレイテンシーがあるため、頻繁にコールドスタートが発生する関数では注意が必要です。

EFSを効果的に活用している事例として、機械学習モデルの共有があります。複数のLambda関数から同じモデルファイルを参照することで、デプロイパッケージのサイズを削減し、モデル更新時の運用も簡素化できます。

今後の展望と準備すべきこと

GPUサポートへの期待と現実

現時点でLambdaはGPUや専用推論チップの直接利用をサポートしていません。しかし、AWSの他のサービスでGPU対応が進んでいることから、将来的にLambdaでもGPUサポートが実現する可能性は十分にあります。

現在、重い推論処理が必要な場合は、SageMaker Serverless InferenceやECS/Fargateでの推論エンドポイントを検討することを推奨します。Lambdaは軽量な前処理・後処理に特化し、重い推論は専門のサービスに委譲するアーキテクチャが現実的です。

コンテナイメージサポートの活用

Lambda関数を最大10GBのコンテナイメージとしてデプロイできるようになったことで、従来のZIPファイルの250MB制限を超える大規模なランタイムも利用可能になりました。これにより、データサイエンスライブラリや機械学習フレームワークを含む複雑な環境もLambdaで実行できます。

ただし、コンテナイメージのサイズが大きいほどコールドスタート時間が長くなることに注意が必要です。実際の測定では、10GBのイメージでは初回起動に20秒以上かかるケースもありました。そのため、コンテナイメージのマルチステージビルドやレイヤー最適化が重要になります。

まとめ

AWS Lambdaのメモリ最適化は、2025年現在、より精密で戦略的なアプローチが可能になっています。「1MB単位での細かい調整」「Graviton2による料金パフォーマンス改善」「エフェメラルストレージの拡張」「レスポンスストリーミング」など、新しい機能を組み合わせることで、従来では不可能だった最適化が実現できます。

重要なのは、これらの機能を単独で考えるのではなく、ワークロード特性に応じて組み合わせることです。Power TuningやCompute Optimizerなどのツールを活用し、科学的にアプローチすることで、コストとパフォーマンスの最適なバランスポイントを見つけることができます。

また、メモリ最適化は一度設定したら終わりではなく、継続的な監視と調整が必要です。CloudWatch InsightsやCost Explorerを活用した定期的なレビューを実施し、ビジネス要件の変化に応じて柔軟に対応することが、真の最適化につながります。

サーバーレスアーキテクチャの進化は続いており、今後もLambdaの機能拡張が期待されます。現在の最適化手法を習得しつつ、将来の機能拡張にも柔軟に対応できる設計を心がけることが、長期的な成功の鍵となるでしょう。

この記事を書いた人

ソリューションアーキテクト益子竜与志

複数のITベンチャーで技術責任者／経営企画を歴任し、事業戦略とプロダクト成長を主導。2017年にRagate株式会社を創業し、サーバーレス技術の黎明期よりAWS・サーバーレス開発プロジェクトを牽引し、AWS Top Engineers 2024 ( Service ) ・AWS Rising Star Partners of the Year – Japan賞を受賞。経営課題/戦略を起点としたDX戦略策定とクラウドシステムデリバリを強みに、SMB市場を中心に数多くの企業変革を支援。GLOBIS経営大学院MBAで培った経営戦略・マーケティングミックスの知見と、AWS／先端技術の深い専門性を掛け合わせ、価値創出を加速させている。

【保有資格・認定】