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ソフトウェア 2024年のライセンス支出を牽引する5つの技術トレンド

要点
  • Technology trends in 2024 are expected to increase software license spending across organizations.
  • Spending drivers include shifts such as AI, cloud, digital transformation, and specialized software demand.
  • Usage visibility helps organizations manage higher software costs and prioritize software investments.

Five tech trends are driving software license spending in 2024 — cloud computing, artificial intelligence, the Internet of Things, cybersecurity, and remote work — and the spending implications are not subtle. Each trend brings new license commitments, new optimization opportunities, and new visibility requirements. Open iT positions LicenseAnalyzer as the platform that lets organizations understand and manage the software spending the trends are driving, turning the licensing dimension of each strategic initiative into something the procurement and engineering sides can plan against rather than absorb.

2024年には、ジェネレーティブAIがソフトウェア の支出を促進する大きな力になると予想される。組織は、ジェネレーティブAIの能力を活用するだけでなく、その潜在的なアプリケーションを試すことを可能にするライセンスへの投資を増やすと予想される。この傾向は、SaaSツールの採用加速、クラウド移行に伴う課題、コンプライアンス要件の進化する状況、企業が直面するデータの洪水と相まって、ソフトウェア の支出パターンに大きな影響を与えるだろう。

 このようなトレンドの収束は、企業が単にソフトウェア にコストをかけるだけでなく、戦略的にコストをかけ、投資から最大限の価値を引き出せるようにする必要性が高まっていることを浮き彫りにしている。このシナリオは、2024年にソフトウェア ライセンス管理ソリューションの重要性が高まることを強調している。

1. GenAIの約束

ジェネレーティブAIへの関心の高まりと最近の成長により、2023年には企業の技術的優先事項のトップに躍り出、2024年には戦略的技術トレンドのトップとしての地位を固めた。

ジェネレーティブ AI は、ソフトウェア のライセンス管理に変革をもたらす。ライセンスポートフォリオを管理、活用、最適化するための革新的なアプローチを提示する。

全体として、GenAIは組織のIT支出を最大10%削減できる可能性がある。しかし、SLMにおけるジェネレーティブAIの実用化は、まだ大部分が探索段階にある。

C-Suiteのリーダーたち:好奇心旺盛だが慎重

多くの経営幹部は、Generative AIの導入に慎重に取り組んでおり、慎重かつ実践的な戦略の必要性を強調している。特に、C-suiteエグゼクティブの過半数(52%)は、GenAIについての理解が浅いことを認めており、組織の文脈における潜在的な価値を認識しているのはわずか3%である。

10年以上の業界経験を持つITリーダーは、新しいITエグゼクティブと比較して、ジェネレーティブAIを優先事項としてあまり重視しない傾向がある。これらの熟練したプロフェッショナルのうち、GenAIを重要な焦点と考えているのはわずか17%であるのに対し、経験10年未満のITリーダーの29%は、GenAIをより重要な優先事項と考えている。

GenAI逆風

この慎重な姿勢は、多くの組織においてGenAIに特化した戦略的枠組みやガバナンス方針が欠如していることにさらに影響されている。このようなギャップは、GenAIをビジネスオペレーションに効果的に統合するための、テーラーメイドのアプローチの必要性を浮き彫りにしている。

さらに、この課題は、顕著なスキル格差によって激化している。GenAI技術と、ソフトウェア ライセンス管理のような専門領域の両方に精通する専門家は不足している。この不足は、二重の専門知識を持つ人材の需要が供給を上回るという、人材市場におけるより広範な問題を浮き彫りにしている。

さらに、実用的な使用事例が限られていることも障害となっている。GenAIの有効性を示す具体的な事例がなければ、組織はその適用と影響を思い描くのに苦労するかもしれない。これと並行して、トレーサビリティ、再現性、特にデータプライバシーに関する懸念が依然として大きな障壁となっている。これらの問題は、企業がGenAIを採用する意欲に影響を与えるだけでなく、GenAIの使用を取り巻く規制や倫理的な状況も形成する。

CIOたち極めて楽観的

より広範なC-suiteの視点とは対照的に、CIOはジェネレーティブAIに関して著しく異なるスタンスを示している。CIOの実に82%が、自分たちの組織は戦略的ビジネスリソースとしてジェネレーティブAIを活用する準備が十分に整っていると考えている。

この楽観論は指導者層に限ったものではなく、従業員層にも浸透している。圧倒的なITエグゼクティブの84%が、従業員は日々のワークフローにAIを組み込む準備ができているだけでなく、熱意も持っていると報告している。これらのプロフェッショナルは、GenAIが職場環境にもたらす様々な可能性と進歩を探求することを熱望している。

にもかかわらず、SLMソリューション、特に高度なAI機能で強化されたソリューションの将来性は否定できない。すでに数多くのベンダーが、AIアシスタントからAIを活用したベンダー契約管理、予測分析に至るまで、自社の製品にAIを組み込み始めている。これは、最も効果的なAI駆動型SLMソリューションの開発競争の幕開けを示すものであり、組織が自社のソフトウェア 資産を管理する方法に大きな変化が生じることを示唆している。

2. SaaSツールの採用増加

フォレスター社の予測によると、2024年までにソフトウェア の投資の75%がソフトウェア as a Service (SaaS)に割り当てられるという。これにより、組織のソフトウェア 調達・管理戦略の大幅な変革が促進される。このSaaSパラダイムへの根本的な転換により、企業はソフトウェア アクセスと管理へのアプローチを適応させる必要があります。

SaaSへの移行は、多くの場合、より複雑なクラウドベースのライセンスモデルをナビゲートすることを伴います。従来のソフトウェア ライセンスとは異なり、SaaS のサブスクリプションは、使用基準、ユーザー・アクセス・レベル、およびサービス・ティアの点で大きく異なる可能性がある。企業は、こうしたクラウドベースのサービスを効果的に管理するために、IT戦略を再編成しなければならない。これには技術的な転換だけでなく、予算の配分方法やソフトウェア 価値の評価方法の変更も含まれる。

SLM ソリューションは、ソフトウェア サブスクリプションやベンダーとの交渉について、十分な情報に基づいた意思決定を行うために不可欠な、使用状況とコストパターンに関する洞察を提供することで、SaaS 主導の環境への移行を容易にします。包括的なソフトウェア ライセンス管理戦略は、企業がライセンス契約のコンプライアンスを維持し、過剰支出を防ぐのに役立ちます。

3. クラウド移行のソフトウェア ライセンスの課題

推定78%のCIOが、業務の大半をクラウドに移行したと報告している。しかし、このように広く移行が進んでいるにもかかわらず、半数以上が期待されたメリットや成果を実現する上で困難に直面していると報告している。さらに、このクラウドへの移行は、ソフトウェア ライセンシングの管理と最適化に大きな課題をもたらしている。

 Deloitteによると、こうした予期せぬ財務上の負担の多くは、主にソフトウェア 、ライセンスのポータビリティの制限、複雑なライセンスモデル、ベンダーのロックイン、非効率的なコスト管理といった問題が複合的に絡んだライセンスコストに起因しているという。

ソフトウェア ライセンス管理ソリューションs 組織は、ライセンシングの状況に関連する洞察を得て、移行をよりよく計画することができます。これにより、コスト効率の良い移行が保証されるだけでなく、組織はクラウドベースのオペレーションの可能性をフルに活用することができます。ライセンスのポータビリティ、複雑性、ベンダーロックイン、およびコスト管理の問題に対処することで、SLMツールは、クラウド移行の複雑さをうまく乗り切るために不可欠です。

4. 高度なデータ分析 vs. データ洪水

セールスフォースによると、ビジネスリーダーの73%がデータを意思決定に不可欠なものと考えているが、41%がその複雑さのためにその価値を活用できずに苦しんでいる。この課題は、Snowのレポートによってさらに強調されており、IT幹部の46%がデータ量に圧倒されていることを示している。その結果、ITリーダーの91%が、データを実用的なインテリジェンスに変換するためのツールやテクノロジーへの投資を優先している。

ソフトウェア の利用が急増する中、ライセンス利用率やユーザーメトリックスなど、深く効果的なデータ分析の必要性がこれまで以上に高まっています。組織は、単にデータを収集するだけでなく、それを有意義に解釈する方法を模索しています。データが複雑化するにつれ、ソフトウェア ライセンス管理における高度なデータ分析の統合は、組織の成功と戦略的俊敏性の重要な決定要因になりつつある。

5. AI主導のプロアクティブ・コンプライアンス

アクセンチュアの最近の調査で、コンプライアンス分野における重要な傾向が明らかになった:コンプライアンス専門家の54%が、AIと機械学習テクノロジーによってコンプライアンス・プロセスが根本的に変革されると予測している。さらに、これらの専門家の93%は、AIがコンプライアンスにおけるヒューマンエラーを大幅に削減し、これらのプロセスにおいてかつてないレベルの有効性と効率性をもたらすと考えている。

より多くの組織がクラウドコンピューティングに移行し、SaaSツールを統合するにつれ、新しいライセンスモデル、ルール、規制の枠組みの数々に直面している。この複雑な状況は、よりダイナミックでAI主導のコンプライアンスアプローチへのシフトを要求している。

ソフトウェア AI機能で強化されたライセンス管理ソリューションは、組織にとって必要不可欠なものとなっている。これらのソリューションは、ソフトウェア 契約、ベンダー契約、およびコンプライアンス要件の複雑さを効果的に管理する上で重要な役割を果たします。

AIを活用したSLMソリューションにより、企業はコンプライアンスに対する姿勢を「受け身」から「攻め」に転換することができ、金銭的な罰則、業務の中断、評判の低下、顧客の信頼喪失といったリスクを大幅に軽減することができる。

III.2024:有望な年

2024年は、世界のソフトウェア 支出において重要な節目を迎えることになり、総支出は1兆ドルの閾値を超えると予測されている。この急増は、高度な技術力が最も必要とされるエンジニアリングや専門的なソフトウェア ライセンスに大きく依存するセクターで特に顕著である。新技術、特にジェネレーティブAIの登場は、ソフトウェア ライセンス支出のさらなる増加を促進すると予想される。

 この傾向は、先進的なソフトウェア ライセンス管理 (SLM) ソリューションに対する需要の高まりに拍車をかけている。組織は、ライセンシングのコンプライアンスを満たし、最先端のテクノロジーを取り入れることに重点を置いているだけでなく、財務上のリスクを戦略的に最小化しながら、ソフトウェア の投資価値を最適化することにも熱心に取り組んでいる。

 これらの主要トレンドに先導される形で進化する技術的状況は、SLM分野に多大な影響を与え、これらのソリューションのプロバイダーと消費者の双方に影響を与えることになるでしょう。これに対応するため、組織は財務管理、法令遵守、戦略立案を巧みにバランスさせた総合的な戦略を採用するようになってきている。このようなアプローチは、ソフトウェア 業界の複雑でダイナミックな市場力学を乗り切るために不可欠になってきている。

Kenneth P. Ragpala is a B2B content strategist for Open iT, a pioneer in software asset management and IT analytics. He creates customer-focused, insight-driven content that helps organizations optimize software usage, reduce costs, and make confident, data-driven decisions.

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