- AI and ML are presented as evolving tools in software asset management.
- Their value depends on reliable data, practical use cases, and alignment with SAM outcomes.
- Open iT’s IAITAM ACE 2025 topic frames AI and ML as part of the future SAM conversation.
AI and ML continue evolving inside software asset management, and the honest assessment matters more than the marketing. The value depends on reliable data, practical use cases, and alignment with the SAM outcomes the program actually targets. Open iT brought that dissection to IAITAM ACE 2025, framing AI and ML as part of the future SAM conversation rather than a finished capability already delivering across the industry. The data foundation is the precondition the AI layer keeps assuming is in place.
ソフトウェア・ポートフォリオは複雑化し、ハイブリッドIT環境での使用パターンも進化している。効果的なソフトウェア 資産管理（SAM）には、従来のツールや手作業以上のプロセスが必要になっている。こうした問題に対処するため、人工知能（AI）と機械学習（ML）がSAMに適用され、精度の向上、作業負荷の軽減、データ主導の意思決定をサポートしています。
IAITAM ACE 2025にて、 デビッド・ボイルOpen iTパートナーシップ・マネージャーであるデビッド・ボイルが発表します。AIと機械学習によるソフトウェア 資産管理の最適化「2025年4月23日午前11時15分から午後12時15分まで、ラスベガス、MリゾートのMesina 1で開催される。
このテクニカルセッションでは、先進的なAIとMLが、実際の企業環境におけるSAMの実践をどのように再構築しているかについて掘り下げる。
現代のSAMにおけるAIとMLの役割
ライセンスモデルが進化し、ソフトウェア 使用状況を追跡することが難しくなるにつれ（特にクラウドとハイブリッドのデプロイメントにおいて）、SAM の専門家は可視性と制御を向上させるためにデータサイエンス技術に頼るようになっている。AI と ML は、リアクティブなコンプライアンスレポートから、プロアクティブなライセンスの最適化と予測に移行する方法を提供します。
デイビッド・ボイル氏のセッションでは、SAMにおけるAIとMLの実用的なアプリケーションを分解し、これらの技術を既存のシステムやプロセスとどのように統合して精度と意思決定を強化できるかを強調する。プレゼンテーションでは、3つの核となる技術的成果に焦点を当てる：
1. 未使用ライセンスの特定と再配分
SAM における AI の中核的な機能は、ライセンス管理者、エンドユーザーの行動ログ、クラウドダッシュボード、アプリケーションメータリングツールなど、さまざまなソースからの大量の使用データを処理し、関連付ける能力です。高度なパターン認識とクラスタリング・アルゴリズムにより、AI は、慢性的に利用されていないライセンスや、まったく利用されていないライセンスを特定することができます。
これらの洞察により、正確な再配置戦略が可能になる。運用の中断を招く恐れのある広範なライセンス削減を行うのではなく、組織は実際の消費傾向に基づいて資産を外科的に廃棄または再割り当てすることができます。これにより、コンプライアンスと可用性を維持しながら、ソフトウェア 継続的に最適化することができます。
2. 予算編成と需要予測の改善
SAMにおける予算予測は、従来、過去の消費レポートや関係者の推定に頼ってきた。しかし、これらのアプローチは、断片的なデータや予測不可能なユーザー行動により、しばしば精度に限界があります。機械学習は、標準的な分析では明らかにならないライセンス使用の潜在的な傾向や季節性を明らかにすることで、これらの限界を克服します。
MLシステムは、部門や時間軸にまたがるライセンス需要をきめ細かく予測することができます。これにより、より確実な調達計画が可能になり、更新時のコスト削減交渉が容易になり、重要なツールの過剰購入や過小プロビジョニングのリスクが軽減される。
さらに、MLは、プロジェクトのスケジュール、労働力の変動、ソフトウェア ライフサイクルイベントなどの外部変数を考慮することができ、予測精度をさらに高めることができる。
3. 自動化による手作業の削減
ライセンスの照合、監査の準備、ポリシーの実施など、日常的なコンプライアンス業務は、従来、人手による多大な労力を必要とし、エラーや遅延が発生しがちでした。AI は、これらのワークフローにスケーラブルな自動化を導入し、手作業を大幅に削減します。
たとえば、自然言語処理 (NLP) モデルは、複雑なライセンス契約を解釈し、使用ログと照合してコンプライアンスを確保することができます。AIはまた、ライセンスハーベスティングを自動化することもできます。
こうした時間のかかるプロセスを自動化することで、企業はSAMやITAMの専門家を、ソフトウェア ライフサイクルの最適化、ベンダー戦略、デジタルトランスフォーメーションの調整など、価値の高い取り組みに集中させることができる。
IAITAM ACE 2025でデビッド・ボイルに参加しよう
デビッド・ボイルは、ソフトウェア 利用の可視性を向上させ、価値の高いエンジニアリングとエンタープライズ・ソフトウェア最適な割り当てを確保するために、グローバルな組織と協力してきた豊富な経験を持つ。Open iT、AIやクラウドネイティブ・アナリティクスを含む新技術と連携するパートナーシップと統合戦略に注力している。
デビッド・ボイル氏のセッションは、実際の導入シナリオに基づいたものであり、大規模なソフトウェア 資産管理に対して、よりデータ主導型のアプローチを取りたいと考えている実務者向けに設計されている。デイビッド・ボイル氏のセッションに参加される方は、SAMにおけるAI/MLアプリケーションの実践的な概要、統合戦略の例、実際の導入から得られた教訓を期待することができる。
2025年4月23日午前11時15分から午後12時15分まで、ラスベガスのザ・エム・リゾートのメッシーナ1にて、AIと機械学習がどのようにソフトウェア 再構築しつつあるのかを深く掘り下げるために、デビッド・ボイルとご一緒しませんか。
ブース #42 にお立ち寄りの際は、Open iT チームと交流し、特に複雑化する今日の IT 環境において、ライセンス使用に関するデータ主導の洞察が、いかにスマートなコスト管理、透明性の向上、より戦略的な SAM の決定を支援するかを学んでください。私たちは、次のような場で議論できることを楽しみにしています。 iaitam ace 2025
