- 同時利用ライセンスの最適化では、データを活用して共有ライセンスの需要を把握することで、無駄を削減します。
- 利用状況の可視化により、遊休リソース、利用拒否、および実際のワークロードに適したライセンス数を特定することができます。
- データに基づく最適化により、同時利用ライセンスユーザーのコスト削減と利用環境の向上が図られます。
あるエンジニアリングマネージャーが同時利用ライセンスプールを確認すると、いつも同じパターンが繰り返されていることに気づきました。ピーク時にはアクセス拒否が発生し、日中は容量が遊休状態になり、契約更新の規模は3年間誰も見直していない仮定に基づいて決定されているのです。 データに基づく同時利用ライセンスの最適化により、この状況は管理可能な状態へと変化します。つまり、需要プロファイルが契約容量にマッピングされ、未使用のライセンスが可視化され、実際の作業パターンに基づいて最適化の決定が文書化されるのです。Open iT は、「LicenseAnalyzer 」を、同時利用ライセンスの無駄を回収可能なコスト項目へと転換するプラットフォームとして位置づけています。このプラットフォームにより、管理者は、実際にサポートしているエンジニアリング業務に見合ったプール規模を維持するために必要な可視性を得ることができます。
多くの組織がソフトウェア の予算をオーバーしてしまうのは、予算策定が不十分だからではありません。ソフトウェア の利用状況、ライセンスの使用状況、および実際の利用データに関する可視性が欠如しているために、予算オーバーが発生しているのです。
これまでの記事では、同時利用ライセンスの仕組みや、利用データから読み取れる実際の需要について解説してきました。
さて、焦点は並行して行われるライセンスの最適化を通じた具体的な取り組みへと移ります。
ここで、「ソフトウェア 」のライセンス使用状況レポートツールが、ライセンスの無駄を削減し、割り当てを最適化し、より適切な経営判断を下すための支援を行います。
この記事では、以下の点について解説します：
また、Avio Aero社が利用データを活用してライセンスの割り当てを最適化し、大幅なコスト削減を実現した方法についても見ていきます。
並行環境において、なぜライセンスの無駄が生じるのか？
同時実行環境におけるライセンスの無駄は、利用可能なライセンスの数によって生じるのではなく、ライセンスの使用方法や管理方法によって生じます。多くの場合、これは組織が実際の使用状況のデータではなく、仮定に頼っていることが原因です。
ライセンスの利用率が一見高く見えても、適切な利用状況レポートやライセンスレポートがなければ、非効率な部分が隠れたままになる可能性があります。
ライセンスの無駄が生じる一般的な原因には、次のようなものがあります：
- ライセンスを保持しているアイドル状態のセッション –アプリケーションが実際に使用されていない場合でもライセンスはチェックアウトされたままとなり、ソフトウェア の使用状況メトリクスに歪みが生じます
- ピーク需要の過大評価 – ライセンスプールは、通常の利用データではなく、まれに発生する需要の急増に基づいて規模が設定されている
- チーム間のライセンス配分の不均衡――ライセンスの割り当てが不適切であるため、一部のチームでは不足が生じている一方で、他のチームでは余剰が生じている
- セッション時間の延長 – ライセンスが必要以上に長く保持されるため、可用性が低下し、需要が過大に見えてしまう
- 「念のための」利用行動――ユーザーはアクセス権を失わないようアプリケーションを開いたままにしておくため、ライセンス使用率が水増しされる
- ユーザー層の区分が不十分であること――パワーユーザーとカジュアルユーザーを区別できないと、ライセンスの割り当てが非効率的になる
- ユーザー研修が不十分である– ユーザーは、効率的なワークフローに慣れていないため、必要以上にセッションを開いたままにしてしまう可能性がある
こうした非効率性は、需要に関する不正確な予測につながり、ライセンスの無駄遣いに直接つながります。
ここで、「ソフトウェア 」のライセンス使用状況レポートが、推測を実際のデータに置き換えるために必要な可視性を提供します。
デモ： リアルタイムの同時利用ライセンス最適化により、ライセンスの無駄を削減
利用状況レポートは、どのようにして十分に活用されていないライセンスを特定するのでしょうか？
ソフトウェア ライセンス使用状況レポートツールは、ライセンス使用データとソフトウェア の実際の使用状況を長期的に分析することで、十分に活用されていないライセンスを特定します。
仮定や個別の事象に頼るのではなく、利用状況レポートにより、ユーザー、チーム、期間を横断したライセンスの利用状況を包括的かつ継続的に把握することができます。
これにより、ライセンスサーバーの生データからは把握できない非効率性を検出することが可能になります：
- 平均利用率が低い一方でライセンス数が多い –削減可能な余剰容量があることを示している
- アイドル状態のセッション –アクティブな操作がないにもかかわらず、ライセンスがチェックアウトされたままの状態
- 短時間のピーク利用――持続的な需要を反映しない一時的な急増
- ほとんど使用されていないアプリケーション – ライセンスを取得済みの ソフトウェア だが、実際にはほとんど、あるいはまったく使用されていない
- ユーザーレベルのパターン –利用頻度が極めて低い、あるいは利用状況にばらつきがあるユーザーやグループを特定する
ライセンスの報告データや利用データを体系化して分析することで、これらの指標がより明確になります：
| 使用状況インジケーター | そこから読み取れること | 最適化の余地 |
| 平均利用率が低い一方で、ライセンス数が多い | ライセンスプールにおける余剰容量 | ライセンスの削減または再割り当て |
| アイドリング時間が長い | チェックアウトされているが、現在使用されていないライセンス | ライセンスを回収し、ライセンスの無駄を削減する |
| 短時間の使用量の急増 | 一時的な需要であり、持続的なニーズではない | 過剰なプロビジョニングを避ける |
| アプリの利用頻度が低い | ソフトウェア のライセンスあり、ほとんど使用されていません | ライセンスの削除またはダウングレード |
| ユーザー活動のばらつき | 割り当てられたライセンスをほとんど使用しないユーザーもいます | ライセンスの割り当てを改善する |
考察：稼働率が高いからといって、必ずしも価値が高いとは限らない
ライセンスの利用率が高いと、効率が良いという誤った印象を与える可能性があります。
ライセンスは完全に使用されているように見えるかもしれませんが、その使用量の多くは、アイドル状態またはアクティビティの少ないセッションによるものです。
実際の利用状況を正確に把握できなければ、組織は非効率的な利用を改善する代わりに、ライセンスの追加が必要だと誤解してしまう可能性があります。
ライセンスの利用状況データ、ソフトウェア の利用分析、および構造化されたレポートを組み合わせることで、組織は実際の需要をより明確に把握できるようになります。
この可視性により、チームはライセンスの割り当てを改善し、ライセンスの無駄を削減し、生産性を損なうことなくソフトウェア のライセンス最適化を推進することができます。
利用率が低いライセンスを特定できれば、組織はライセンスの割り当ての最適化に着手することができます。
利用データはライセンスの割り当てをどのように最適化できるか？
利用率が低いライセンスを特定したら、その利用データを活用して、組織全体でのライセンスの割り当て方法を最適化することができます。
組織は、ライセンス数を増やす代わりに、実際のソフトウェア の利用状況や需要に合わせて供給量を調整することができます。
利用データは、以下の点を通じて、ライセンス割り当ての最適化をより効果的に行うことを支援します：
- チーム間のライセンス再割り当て– 実際の利用データに基づき、利用頻度の低いグループから需要の高いユーザーへリソースを振り分ける
- ライセンスをプロジェクトのニーズに合わせて調整する– プロジェクトのフェーズや作業負荷の程度に応じて割り当てを調整する
- ライセンスタイプの調整– 頻繁に利用するユーザーには指名ライセンスを、たまに利用するユーザーには共有ライセンスを割り当てる
- 余分なライセンスの排除– 重複または不要な利用権を取り除き、ライセンスの無駄を削減する
- グローバルな利用状況のバランス調整– タイムゾーンや地域をまたいだライセンス割り当ての最適化
このアプローチにより、組織はアクセスを損なうことなくコスト削減を実現することができます。
最適化とは、利用を制限することではありません。ソフトウェア の実際の利用パターンに基づき、必要な場所と必要な時にライセンスが確実に利用できるようにすることです。
Avio Aeroがソフトウェア のコストを40％削減した方法
Avio Aero社は、 ソフトウェア のライセンス利用状況レポートを活用して利用データを分析し、ライセンスの割り当てを最適化した結果、 ソフトウェア のコストを40％削減することに成功しました。
この例では、同時利用ライセンスの最適化によって、ライセンス管理が「概算」から「正確な管理」へとどのように変化するかを示しています。
ライセンスの割り当てが最適化された今、次の課題は、過剰な割り当てを避ける一方で、ライセンス拒否の件数を減らすことです。
過剰なライセンス購入を避けつつ、ライセンスの拒否件数を減らすにはどうすればよいでしょうか？
ライセンスの拒否件数は、ライセンス数を増やすことなく削減できる場合が少なくありません。これらはしばしば「キャパシティの問題」として扱われますが、実際にはほとんどの場合、「可視性と利用状況の問題」なのです。
ユーザーがアクセスを拒否された場合、直感的にはライセンスを追加購入しようとするものです。しかし、利用状況のデータを見ると、アクセス拒否の原因は真の不足ではなく、非効率性にあることがよくあります。
ライセンス申請が却下される一般的な原因には、次のようなものがあります：
- 長期保有のライセンス– ユーザーが必要以上に長くライセンスをチェックアウトしたままにしているため、利用可能なライセンスが制限されている
- アイドル状態または非アクティブなセッション–ソフトウェア がアクティブに使用されていないにもかかわらず、ライセンスが占有されたままになる
- ピーク時間帯には利用が急増する――需要が集中する短期間の間に、ライセンスプールが枯渇してしまう
- チーム間で利用状況にばらつきがある――ライセンスの割り当てが不適切であるため、一部のグループで不足が生じている
- 利用ポリシーの欠如– ライセンスの回収や再割り当てに関する管理措置がない
適切な可視性がなければ、これらの問題はキャパシティ不足として現れてしまいます。
インサイト：ライセンス不足は、多くの場合、利用上の問題に起因する
ライセンスの申請が頻繁に却下されるからといって、必ずしも追加のライセンスが必要であるとは限りません。多くの場合、ライセンスは利用可能であるにもかかわらず、非効率的に使用されているため、人為的な不足が生じているのです。
アクセス拒否の事象と利用パターンを併せて分析することで、組織はアクセス問題の根本原因を特定することができます。
これにより、チームは以下のことが可能になります：
- 未使用のライセンスを回収する
- 利用行動やポリシーを調整する
- ライセンスをより効果的に再配分する
その結果、組織はライセンスの拒否件数を減らすと同時に、不要な購入やさらなるライセンスの無駄を回避することができます。
拒否事由への対応が完了すれば、利用データは組織全体において、より適切な経営判断を下すための支えとなります
報告はビジネス上の意思決定をどのように支えるのか？
ソフトウェア ライセンス利用状況のレポート機能により、利用データを実践的な知見に変換することで、組織全体での意思決定の質を向上させることができます。
チームは、推測に頼るのではなく、使用状況レポートやライセンスレポートを活用することで、ソフトウェア への投資を、ソフトウェア の実際の使用状況やビジネスニーズに合わせて調整することができます。
| ステークホルダー | 主な課題 | 利用状況レポートの活用方法 |
| Cスイート | IT支出とビジネス価値の整合を図る | 利用データを活用し、ライセンスの最適化およびコスト削減戦略を支援する |
| IT／エンジニアリング | 過剰なリソース割り当てを避けつつ可用性を確保する | 可視性を高めることで、ライセンスの割り当てを最適化し、ライセンス拒否を減らします |
| 予算管理部門 | コスト管理と正確な予測 | ライセンスの利用状況を追跡し、コスト削減の機会を特定するとともに、ライセンスの無駄を削減します |
| 調達 | ライセンスの交渉と更新を効果的に行う | ライセンスレポートを活用して需要を検証し、データに基づいた意思決定を支援する |
経営幹部向け：コスト効率化と戦略の推進
経営陣は、ソフトウェア の利用がビジネス成果にどのような影響を与えるかを把握する必要があります。
- 利用データを活用して、ソフトウェア への投資をビジネスの優先事項と整合させる
- コスト削減につながるライセンス最適化の取り組みを支援する
- 長期計画において、データに基づいた意思決定を可能にする
ITおよびエンジニアリングチーム向け：可用性と効率性の向上
ITチームは、ユーザーやシステム全体において、アクセスと効率性のバランスをとらなければなりません。
- 使用状況レポートを活用して、ソフトウェア の利用における非効率な点を特定する
- 免許発行数を増やすことなく、免許不許可件数を減らす
- チーム、プロジェクト、拠点間のライセンス割り当てを改善する
財務部門向け：コスト管理と正確な予算編成
財務チームは、支出の管理や予算の予測を行うために、正確なデータに依存しています。
- ライセンスの利用データを実際のコストと照合する
- ライセンスの無駄を削減できる機会を特定する
- 過去の利用データの傾向を活用して、需要予測の精度を向上させる
調達部門向け：取引先との交渉力の強化
調達チームは、契約や更新を管理するために、信頼性の高いデータを必要としています。
- ライセンスレポート機能を使用して、実際のライセンス要件を確認する
- 推測やベンダーの推奨に基づいて、必要以上に購入しないようにしましょう
- データに基づいた交渉を通じて、ライセンスの最適化を支援する
利用状況の報告がなければ、こうした決定は推定値に基づいて行われることになる。
利用状況レポートとライセンスレポートを活用することで、組織はソフトウェア の利用状況をビジネス目標と整合させ、ライセンスの全体的な最適化を図ることができます。
データに基づいて経営判断を統一することで、自動化されたレポート作成ツールは、ライセンス最適化の取り組みを拡大・維持することが可能になります。
自動化されたレポート作成ツールは、ライセンスの最適化をどのように支援するのでしょうか？
ライセンスの最適化は、一度きりの作業ではありません。ソフトウェア の利用状況を継続的に把握し、利用データを絶えず分析し続ける必要があります。
手作業による分析では非効率な点を特定することはできますが、大規模に継続して行うのは困難です。そこで、利用状況レポートツールやライセンス最適化ツールが重要な役割を果たします。
自動化されたレポート作成ツールは、以下の点を通じて、ライセンスの継続的な最適化を支援します：
- データ収集の自動化– アプリケーション、ユーザー、環境ごとに、ライセンス使用状況データおよびソフトウェア の使用状況を収集します
- ライセンス報告の標準化– ベンダーやライセンス種別を横断してデータを統合し、一貫性のある分析を実現する
- 継続的な可視性を提供– ライセンスの利用状況、傾向、および非効率性を長期的に監視
- プロアクティブなアラートの有効化– アイドル状態のセッション、長時間のチェックアウト、およびライセンス拒否の可能性を検出
- BIツールとの連携– 利用状況レポートをダッシュボードや高度な分析機能へと拡張する
- カスタマイズ可能なレポート機能 –チーム横断的な意思決定に必要な、正確なライセンス利用状況データを反映した、ニーズに合わせたレポートを作成できます
組織は、問題が発生してから対応するのではなく、ライセンスの使用状況を積極的に管理し、ライセンスの無駄を削減することができます。
レポートの自動化により、利用状況データ、ライセンスに関するレポート、および分析結果が、すべての関係者に対して常に利用可能になります。
これにより、組織は以下のことが可能になります：
- ライセンスの割り当てを継続的に改善する
- ライセンスの不承認や非効率性を削減する
- 継続的な最適化を通じて、長期的なコスト削減を実現する
自動化が導入されると、同時利用ライセンスの最適化は、単発の作業ではなく、データに基づいた継続的なプロセスとなります。
ウェビナー：一元化された可視化により、複数のサーバーにわたるライセンス管理が容易になります。「CLIMS 」ウェビナーをご覧いただき、組織がライセンス管理やレポート作成のワークフローをどのように効率化しているかをご確認ください。こちらから録画をご覧いただけます。
Open iT ｜ウェビナー・オンデマンド
CLIMS: 1つのポータル。ライセンス管理を徹底
主なポイント：可視化からコスト最適化への移行
ソフトウェア ライセンス使用状況の報告は、同時使用ライセンスの最適化に不可欠であり、組織が「可視化」から「測定可能なコスト削減」へと移行するのを支援します。
利用データやソフトウェア の利用パターンを分析することで、チームはライセンスの無駄を削減し、ライセンスの割り当てを改善し、より適切なライセンスに関する意思決定を行うことができます。
適切な利用状況レポートツールを導入することで、組織は以下のことが可能になります：
- 十分に活用されていないライセンスを排除し、ライセンスの無駄を削減する
- ライセンスの割り当てを改善し、ライセンス拒否の削減を支援する
- ライセンスの利用状況データを活用して、更新や調達に関する意思決定を行う
Open iT LicenseAnalyzer™は、正確なライセンスレポート、ソフトウェア の利用状況分析、およびライセンス使用状況の継続的な可視化を提供することで、ソフトウェア のライセンス最適化をサポートします。
今すぐデモをご予約いただき、同時利用ライセンスの最適化を開始して、ライセンスの無駄を削減しましょう。
リアルタイムの同時利用ライセンス最適化に関する分析情報を活用し、ライセンスの無駄を削減します。
