IT資産管理（ITAM）がますます複雑化するソフトウェア 環境の要求に応えるべく進化する中、業界のリーダーたちは次のような場所に集結する。 ITAMエース2025に集結し、コンプライアンス、コスト最適化、リスク軽減、IT資産ライフサイクル管理のための先進的な方法論について議論します。
Open iTエンジニアリングおよび特殊アプリケーション向けソフトウェア ライセンス管理のパイオニアであるオープンiT社は、2025年4月22日から24日まで、ネバダ州ラスベガスのMリゾート＆スパで開催されるIAITAM ACE 2025に参加する。
ライセンス管理の取り組みを促進する洞察に富んだセッション
Open iT 、ソフトウェア ライセンスの最適化をさらに強化するための最新イノベーションの活用について掘り下げた3つの講演セッションでプレゼンテーションを行う：
- ライセンス利用分析の活用による反復的なソフトウェア 支出の削減
- 真のアクティブ利用：消費ベースのライセンスの最適化
- AIと機械学習によるソフトウェア 資産管理の最適化
これらのセッションでは、高度な分析、データ主導の意思決定、AI主導の自動化を通じて、価値の高いエンジニアリング・ソフトウェア 投資を最適化するための深い洞察を提供する。
ライセンス利用分析の活用による反復的なソフトウェア 支出の削減
経常的なソフトウェア 支出は、IT 予算のインフレを引き起こしています。特に、特殊なアプリケーションがソフトウェア 支出の大部分を占めるエンジニアリングおよび研究開発環境では、その傾向が顕著です。ソフトウェア サブスクリプションベース、コンサンプションベース、そしてハイブリッドライセンシングモデルへとシフトしていく中で、企業は技術的進歩の必要性とコスト抑制のバランスを取るのに苦労しています。
ライセンス使用状況分析では、エンジニアリング アプリケーションがどのように消費されているかについての定量的なインテリジェンスを粒度レベルで提供し、それを明らかにします：
- 真のピークと割り当て容量 不必要なライセンス保有を排除する
' - 割り当てとプロビジョニングを最適化するためのユーザーベースの効率指標
- アイドリングタイム分析により、利用されていないライセンスや無駄なライセンスを特定します。
マルチソースの使用データを統合することで、組織はさまざまなライセンシングシナリオをモデル化し、ジャストインタイムの更新、自動化された再生利用、および予測的な需要予測を実施して、運用の完全性を維持しながら冗長な経費を抑制することができます。
真のアクティブ利用：消費ベースのライセンスの最適化
消費ベースの価格設定モデルの普及は、コスト削減の機会と隠れた非効率の両方をもたらします。このようなモデルは柔軟性を約束する一方で、アクティブな使用状況を正確に把握することができないため、非アクティブなライセンスや非効率的に使用されているライセンスに対して過剰な支払いが発生することがよくあります。
True Active Usageは、受動的なライセンス占有と実際の生産的なエンゲージメントを区別するインサイトを提供することで、これらの非効率性に対処します。取得される指標には以下が含まれます：
- アクティブな計算とアイドル状態を区別するためのCPU負荷とプロセス実行時間
- I/O操作、キーボード、マウス操作のトラッキングによるヒューマンエンゲージメントの検証
- セッションベースの分析により、ライセンスの買い占めや非アクティブなセッションの保持など、習慣的な非効率性を検出します。
これらの洞察を自動化されたライセンス取得と割り当てのフレームワークに統合することで、組織は次のことが可能になる：
- 責任あるライセンス利用行動を採用するようエンドユーザを訓練する
- 自動化主導のライセンス・ハーベスティングの候補を特定する
- リアルタイムのポリシー実施により、非アクティブなセッションを動的に終了させる
エンジニアリングソフトウェア ベンダーが消費ベースの価格設定モデルに磨きをかける中、堅牢なアクティブ使用状況分析機能を持たない組織は、価値を生まないライセンス インスタンスに対して支払いを続けることになります。真のアクティブな使用状況追跡を活用することで、単なるライセンス占有率ではなく、実際の生産性に見合ったコストを確保することができます。
AIと機械学習によるソフトウェア 資産管理の最適化
IT資産管理（ITAM）とソフトウェア 資産管理（SAM）のフレームワークに人工知能（AI）と機械学習（ML）を導入することで、消極的なコスト管理から積極的な最適化とインテリジェントな自動化へのパラダイムシフトが可能になる。
- パターン認識と異常検知：AIを搭載したアナリティクスが自律的にライセンス利用の逸脱を特定し、無駄や非効率が深刻化する前に発見します。
- 更新の予測最適化：MLモデルが過去の利用動向や外部要因（プロジェクトサイクル、ユーザー行動など）を分析し、将来のソフトウェア ニーズを予測することで、データに基づいた更新の意思決定を保証します。
- 自動化されたコンプライアンス保証：インテリジェントなシステムが、実際の消費量に照らし合わせてソフトウェア 権利をマッピングし、意図しない過剰ライセンスやコンプライアンス違反のリスクを防ぎます。
- 動的なプロビジョニングと再割り当て：AIがリアルタイムの需要に基づいて使用率の低いライセンスを動的に再配分し、コストを増加させることなくソフトウェア 可用性を最大化します。
AI/ML機能が成熟するにつれ、企業は競争力のあるコスト効率を維持し、進化するIT環境の中でコンプライアンスを確保するために、これらの技術をSAM戦略に統合する必要がある。
講演会でお会いしましょう!
高コストのエンジニアリングアプリケーションを監督するITアセットマネージャーにとって、これらのセッションに参加することは、ソフトウェア 戦略を消極的なコスト抑制から予測的なデータ駆動型の意思決定に変えるために必要な、戦略的な技術的深みを提供することになる。
ブース#42にお立ち寄りいただき、当社のソリューションをご覧いただくとともに、当社のチームと交流し、ソフトウェア ライセンスを価値あるビジネス資産に変える方法をご確認ください。
IAITAM ACE 2025でお会いしましょう！
