Find the Best Way to Optimize MathWorks Licensing

[0:01] エイダ：みなさん、こんにちは。「Open iT」のライブウェビナー『MathWorksライセンスを最適化する最善の方法』へようこそ。私は本日の司会を務めるエイダです。まもなく、Version Bayのガレス・トーマス氏にご登壇いただきます。 本題に入る前に、ご参加者全員は「聴講専用モード」となっており、すべての回線がミュートされていることを改めてお知らせします。ただし、ご質問はいつでも歓迎いたします。このTeamsライブプラットフォームのQ&A欄（右上隅にある小さな疑問符のボタン）に質問を入力していただければ、ガレス氏がプレゼンテーション終了後のQ&Aセッションで回答いたします。 もしすべての質問にお答えできない場合や、追加調査なしでは即座に回答できない質問があった場合でも、ご安心ください。それらの情報はガレス氏に転送され、後日メールにて回答をお送りいたします。

[1:08]それでは、本題に入る前に、本日の講演者をご紹介いたします。 ガレス・トーマス氏は、Open iT の主要パートナー企業の一つであるVersion Bayの共同創業者です。彼がMATLABの学習に興味を持ったのは、2005年にインスティトゥート・スペリオール・テヒニコ（Instituto Superior Técnico）で制御理論を専門とする電気工学の理学修士号を取得し、キャリアをスタートさせた時でした。その後、MathWorksで10年近く勤務し、専門知識をさらに深めてきました。それでは、早速ですが、ガレス氏にマイクをお渡しします。ガレスさん、どうぞ。

[1:50] ガレス：ありがとうございます。皆様、本当にありがとうございます。素晴らしい紹介をいただき、感謝いたします。ここにお招きいただき、いつも嬉しく思っています。さて、本日は、Version Bay社がOpen iTのツールをネットワークライセンス管理、特にネットワークライセンスの最適化にどのように活用しているかについて、少しお話ししたいと思います。参考までに、講演時間は約30分程度を予定しています。 ただし、皆様の理解を容易にするために、この講演からぜひ3つのポイントを持ち帰っていただきたいと考えています。第一に、MathWorks製品の利用状況データの収集は確実に可能です。第二に、このデータを測定することがライセンスの最適化において極めて重要です。そして第三に、Open iT には、それを実現するための洗練されたソリューションが用意されています。

[2:31]それでは、なぜこの3つのことを覚えておいてほしいのか、その理由をお話ししましょう。実は、Version Bayではかなり前から、プロジェクトにおけるMathWorksの利用状況を追跡する必要がありました。その対応に苦労していたところ、Open iT がどのようにそれを実現しているかを知ったのです。今日は、Open iT との私の経験や取り組みについて少しお話しするとともに、なぜこれが他の組織にとっても有用だと考えるのかをお伝えしたいと思います。 もう一つ言えるのは、私たちはデータ駆動型の環境にあり、Version Bayでは意思決定を行うためにデータが必要だということです。つまり、ライセンスを最適化できたのは、誰が何を、どのツールボックスを使用しているかを正確に把握していたからこそ可能だったのです。そして、これは実際に私たちのビジネスモデルの変更につながりました。これについては後ほど少しお話しします。 また、私たちは偶然『Open iT 』に出会いましたが、このソリューションを知っている人はあまり多くありません。ですから、このセッションを通じて、Open iTのソリューションがエンジニアリングツールに関してどれほど深く、幅広くカバーしているかについて、皆さんがもう少し理解を深めるきっかけになればと思います。私たちがこのソリューションに偶然出会ったのは、MathWorksに関する問題に直面したことがきっかけだったのです。

[3:40]さて、本日この件についてご説明するにあたり、いくつかの具体例を挙げながら、Version Bayがどのような事業を行っているか、当社にどのようなニーズがあったか、そしてOpen iTのソリューションをどのように活用してその課題を解決したかについて、少し詳しくお話ししたいと思います。 まず、私がどのような人物で、なぜ私の話を聞いていただくべきなのかをお伝えしておきます。先ほど、私はポルトガル出身の制御エンジニアだと申し上げましたが、Siemensや、スコットランドの小さな企業であるOcean Scanでも勤務した経験があります。しかし、私のキャリアの大部分は実際にはMathWorksで過ごしており、同社の一員として深く関わってきたため、MathWorksのライセンス制度についても熟知しています。 その間、私は「Version Bay」という自身の会社を立ち上げました。当社はソフトウェア のコンサルタントとして、MathWorksのエコシステムを支援しており、現在もMathWorksのツールを継続して使用しています。本社はここオランダにあります。

[4:15]というわけで、Version Bayのミッションは、人々が最先端のソフトウェア スタックを活用できるよう支援することにあります。実は、この事業は私と友人のヤニックの2人で始めたんです。 私たちは、人々が必ずしもMathWorksツールの最新バージョンを利用しているわけではないことに気づきました。そこで、「なぜ人々はソフトウェア の最新バージョンを常に使わないのか？」という疑問が湧いたのです。これにはよくある理由があります。「今使えているのに、なぜ変える必要があるのか？」「アップグレードにどれくらい時間がかかるかわからない」といったものです。 MathWorksは年に2回、新しいソフトウェア をリリースしていますが、「今変更しても、6ヶ月後にはまた変更されるかもしれない。その時に準備はできているだろうか？」という懸念があります。以前と同じように動作しなくなるのではないかという不安もあるし、「バージョンを変更したら、新しい機能のすべてを使いこなせるよう、チームにトレーニングや投資が必要になるのではないか？」という疑問もあります。このように、企業が必ずしも自動的にアップグレードしないのには、それなりの理由があるのです。

[5:12]とはいえ、2019年から2020年にかけてMathWorksが90の新製品をリリースしたことも、知っておくと役立つと思います。同社の製品数は合計117に上り、MATLABのソフトウェア の変更点だけを見ても、その数は323を超えています。 これらは膨大な数字ですが、通常は素晴らしいことと言えます。というのも、お客様はMathWorksからのこうしたサポートや開発に対して対価を支払っており、ツールがますます良くなっていくことを期待しているからです。しかしその反面、機能が向上するにつれて選択肢やオプションも増え、その結果、「いつ、どのようにアップグレードすべきか」という疑問が生じます。 そこで、Version Bayの使命は、古いバージョンのMATLABから新しいバージョンへ移行する際のリスクを低減し、その価値を定量化することであり、私たちはその移行プロセスを顧客と共に進めていきます。私たちが解決を支援する課題としては、いつアップグレードすべきか、誰が責任を持つべきか、組織にとって適切なバージョンはどれか、これらすべてのバージョンをどのように管理すべきか、そして実際にどのバージョンを基準とすべきか、といった点が挙げられます。

[6:01]一般的に、私たちがお客様を支援する一般的なワークフローは、まず特定のリリースで動作しているお客様のコードを取り込み、そのコードに対してユニットテストケースを作成してデータベースに保存します。その後、MathWorksツールの複数のバージョンで同じコードとテストを実行し、結果を保存します。これにより、新しいリリースに変更した場合に機能に不具合が生じるかどうかを、まず初期段階で把握することができます。 また、あるバージョン用の設定が整えば、それを複数のバージョンに適用することができます。最終的に私たちが実施するのは、互換性、カバレッジ、およびパフォーマンスに関するレポートの作成を通じてお客様を支援し、どこで動作しなくなるのかを特定することです。通常、動作しなくなった場合でも、そのほとんどは深刻な変更ではなく、コードを数行修正するだけで問題なく動作するようになります。

[6:51]とはいえ、多くの場合、本当にやりたいことは、コードの変更を最小限に抑えて動作を確認するだけでなく、新機能を活用することでしょう。ですから、この323件の変更点の中には、パフォーマンスやメモリ使用量などの改善につながる非常に重要なものが含まれており、チームがそれらを把握しておくことは有益です。 そこで私たちは、お客様がより良く、より堅牢なコードを書けるよう支援し、新しい機能を紹介するとともに、それぞれのアプリケーションにとって何が役立つかを具体的に指摘しています。MathWorksには多種多様な顧客がいますので、例えば自動車業界の方と金融業界の方では、興味を持つ点が異なることもあります。 とはいえ、こうした点を発見した後は、実際に社内のコーチングセッションを実施し、各人の具体的なコードベースを検証しながら、「このコードベースの場合、こうすれば改善できます。これが新しいリリースにアップグレードする価値です」といった説明を行っています。これが、私たち組織として行っている活動です。

[7:40]つまり、大まかに言えば、当社は3つの柱からなるコンサルタント組織です。1つ目の柱は、MATLAB、Simulink、Pythonに関する一般的なコンサルティングです。 もう一つの柱は、先ほど説明した移行コンサルティングです。さらに、自動コード生成を支援するチームもあり、MathWorksのコード生成専用製品を活用して、お客様の導入を支援しています。これが当社としての一般的な事業内容であり、当社の業務においてMathWorksのツールが深く組み込まれていることがお分かりいただけると思います。

[8:04]それでは、その活用方法についてご説明いたします。基本的には2つのユースケースがあります。1つ目のユースケースは、Version Bayが顧客のプロジェクトを抱えており、顧客がVersion Bayからスタッフを雇用する場合です。 Version Bayのコンサルタントは、オンサイトまたはリモートで作業を行います。その際、MATLAB関連のプロジェクトや実装、旧バージョンから新バージョンへのアップグレード、インストール、ノウハウやテクニック、最適化、概念実証（PoC）の検証など、さまざまな支援を行っています。例えば、「この方法の方が少し良いか」「別のライセンスを使えばよりうまくいくか」といった点についても検討します。つまり、MATLABやSimulinkに関するあらゆる事柄について、私たちはサポートしています。これがユースケースその1です。 2つ目のユースケースは、社内テストです。お客様が異なるバージョン間を移行するのを支援する過程で、私たち自身もさまざまな機能や性能をテストし、各新リリースにおいてどの機能を重点的に紹介すべきかについての知見を深めています。

[9:02]そこで、社内でさまざまな種類のテストを実施し、テストシステムをJenkinsと連携させています。 つまり、MATLABの新しいバージョン、あるいはプレリリース版がリリースされるとすぐに、自動的にテストを実行し、機能に不具合が生じないか、あるいは何らかの形で大規模なアップグレードが行われた場合に特に注意すべき点がないかを確認できるということです。このように、Version BayではMATLABを主に2つの大きな用途で活用しています。1つはお客様向け、もう1つは社内のテストおよびスキル向上のためのものです。

[9:27]さて、組織として抱えていた課題は、こうでした。つまり、2つのユースケースがあり、複数のコンサルタントが関わっている状況です。そこで問題となるのは、全体として誰がどの製品を、どのバージョンで使用しているのか、ということです。つまり、異なる段階で複数のバージョンが混在している状況において、誰が何を、どのくらいの期間使用しているのかを把握することが困難でした。これが1つの課題でした。 もう一つの課題は、顧客から「自社でライセンスを用意してもらえますか？」と言われることがあったことです。自社でライセンスを用意する場合、実際には組織にコストがかかります。そこで私たちが考えたのは、「自社でライセンスを用意する場合、それにはそれなりの理由があり、多少コストが高くなるのは当然だ」と説明することでした。 そこで最終的に採用した方法は、特定のプロジェクトや顧客に関連付けられたMathWorksツールの使用時間を追跡できるようにすることでした。そうすることで、「御社のプロジェクトで当社のライセンスを使用するにはこれだけのコストがかかるため、異なる価格設定が妥当である」と説明できるようになったのです。 もう一つ悩んでいたのは、プロジェクトが増え、Version Bayが成長するにつれて、各バージョンに実際にどれだけの時間を費やしているかを把握することが、ますます重要になってきたことです。 最新の状態を維持することは、当社のビジネスモデルと使命の一部です。そのため、コンサルタントがMathWorksツールの新しいバージョンに十分な時間を費やし、顧客と面談する際に確かな知識を持てるようにする必要があります。

[10:54]これが問題の概要であり、私たちがOpen iT を採用した理由でもあります。Open iT を用いた具体的な解決策をご紹介する前に、MathWorksのツールには多種多様なライセンスがあることを改めてお伝えしておいたほうがよいかもしれません。ウェブサイトをご覧いただければわかりますが、ライセンスは一般的に「スタンダード」、「教育用」、「ホーム」、「学生用」に分類されています。 ここではスタンダードライセンスに焦点を当て、スタンダード・インディビジュアル、スタンダード・ネットワーク・ネームド・ユーザー、およびコンカレントの各ライセンスの違いについて詳しく解説します。

[11:25]MathWorksのウェブサイトにアクセスすれば、個別ライセンスの仕組みを確認できますが、基本的には永久ライセンスか年間ライセンスのいずれかとなり、実質的には特定のユーザー1名に割り当てられます。これは非常にわかりやすい仕組みです。 ネットワーク指定ユーザーの場合は少し異なります。これは、ユーザーがログインするとそのユーザー名に関連付けられる仕組みになっており、これによりインターネットにアクセスできる場所であればどこでも、自身の認証情報に基づいてそのMATLABを使用できます。これには実際には単一のネットワークライセンスマネージャーが必要であり、その情報を使って、どのツールボックスがチェックインされ、チェックアウトされているかを解析し、把握することができます。 ただし、各製品ごとに管理が必要な指名ユーザーの一覧があり、IT管理の観点からは、その作業に多少の手間がかかります。

[12:08]また、企業がコンカレントライセンスを採用することも非常に一般的です。これは流動的なライセンスプールであり、社内の誰かがライセンスを必要とするたびに、このプールからライセンスを引き出すことができます。コンカレントライセンスは若干高価ですが、ユーザー数が十分に多い企業にとっては、最終的にはより高い柔軟性をもたらします。 また、ITの観点から見ても、ライセンスサーバーやログファイルから得られる情報を管理・確認することで、状況を把握することができます。とはいえ、「ログファイルを解析すればいいだけ」と言うのは非常に単純で簡単そうに聞こえますが、実際には、特定の時点のスナップショットを定期的に取得し、それを維持・管理・設定する必要があり、実際には時間がかかり、維持が困難になることもあります。 また、想定もしていなかったようなエッジケースが常に発生するものです。これが、同時接続数の計測に関するもう一つの課題です。

[12:58]しかし、Version Bayでは、Open iT の担当者に連絡を取り、同社の製品を2つ実際に導入しました。導入したのは、「LicenseAnalyzer™2020 レベル2」と「License Planner」という製品です。 これら2つのツールがどのような役割を果たすかについては、後ほど少しお話しします。しかし、運用面では、コンサルタントが使用するすべてのマシンと社内サーバーにクライアントをインストールすることになりました。また、プロジェクトを設定し、各コンサルタントが特定のプロジェクトに取り組む際、「このプロジェクトを担当しています」と登録できるようにしました。そうすることで、クライアント側でそのプロジェクトに関連する利用状況を記録し始め、その後、チャージバックが可能になります。 これに戻ると、このコンサルタントがこのプロジェクトに費やした時間はこれだけの時間となります。また、オンプレミスでの維持管理にかかるオーバーヘッドを避けるため、データをOpen iTのサーバーに保存するという判断を意図的に下しました。オンプレミスでの運用も選択肢の一つでしたが、私たちはOpen iTのサービスを利用することにしました。レポート作成にも同社のインフラを活用しています。 独自のレポートを作成できたり、さまざまな形式でデータに接続できる点は魅力的です。しかし、結局は同社のインフラを利用することになり、最終的に自動請求機能を設定しました。これにより、コンサルタントがプロジェクトで自身のライセンスを使用した場合、その特定のプロジェクトにおいてVersion Bayがライセンス利用に要した費用を明記した請求書を自動的に生成できるようになりました。

[14:21]さて、LicenseAnalyzer™レベル2の興味深い点は、単にどのライセンスが使用されているかを確認するだけにとどまらないことです。CPU使用率やI/O、さらにはキーボードやマウスの操作頻度に対して閾値を設定できる点が非常に優れています。これにより、「その人はMATLABを起動したものの、その後メールの処理に追われ、次の6時間はMATLABに一切触れていなかったのではないか」といった議論を事実上回避できるのです。 それとも、その人が実際に6時間ずっとMATLABを集中的に使用していたのか？ レベル2が提供してくれるのは、まさにこの「集中的かつアクティブな使用状況」の把握です。これは非常に強力な機能です。なぜなら、単に「MATLABを開いたけど、他の作業をしていた」と主張して顧客を欺くことができないからです。ですから、私たちはこの機能にかなり満足しています。

[15:09]そして、そこから得られた結果として、私たちが実際に実施しているのは、社内でプロジェクトX、Y、Zなどについて、積極的に測定できる指標をまとめた表を作成することです。これらはあくまで私の主張を説明するための架空の数値です。例えば、「MATLABの使用時間数は、プロジェクトXで100時間だった」といった具合です。 追加のツールボックスは一切使用していませんでした。そこで、バージョンBayの場合、MATLABの年間コストはXYZであると提示し、最終的に100時間という数値とXYZのコストとの直接的な割合、つまりそれがXYZの何パーセントに相当するかを算出しました。そして、顧客に対しては極めて透明性を保っています。最終的に、MATLABとそれ以外の部分を明確に区分することになりました。 必要であれば各ツールボックスの使用状況を個別に確認することも可能ですが、大まかに言えば、MATLABとそれ以外のツールに分類しており、プロジェクトYはまさにそのことを示唆しています。私たちにとってこれは非常に有益でした。MathWorksの各ツールボックスの使用時間に基づいて、プロジェクトごとに公平かつ正確な自動請求を設定できたからです。これはなかなか素晴らしい仕組みです。

[16:11]そこからもうひとつ明らかになった重要な点は、当社の社名が「Version Bay」であることから、常に最新の状態を維持し、最新バージョンを使用していることを特に誇りに思っているということです。これから始められることとして、社内チームを追跡し、MATLABの各バージョンについて、コンサルタント一人あたりがどれだけの時間を費やしているかを把握することが挙げられます。 そして、少し意外だったのは、私たちは常に新しいバージョンに適切な時間を割いていると思っていたのですが、コンサルタントがプロジェクトでますます忙しくなるにつれて、彼らが取り組んでいるプロジェクトが必ずしも最新バージョンを中心に回っているわけではないことに気づき始めたのです。つまり、実際にはコンサルタントたちは新しいバージョンよりも古いバージョンに多くの時間を費やしていたのです。 そのため、経営やビジネスモデルの観点から、チームが新バージョンに十分な時間を割けるよう確保すること、あるいは新バージョンに取り組むための余裕を持たせることが、私たちにとってより重要になりました。そうすることで、コンサルタントがスキルを向上させ、発展させ続けることができるからです。個人のスキルアップやチームの稼働体制の観点からも、これは時間の経過とともにチームを強化するために活用できる重要なデータポイントとなりました。

[17:15]また、よく寄せられる質問があります。お客様から「どうやって最新の状態を維持しているのですか？」と聞かれるのです。そこで私たちは、全員が一定時間、最新バージョンを使用し、それを試用して、正しく理解できるようにするためのプロセスを確立していると、明確に説明できます。 主要な成果をすべて振り返ってみると、興味深いのは、誰が何を、どのくらいの時間、どの製品を使っているのか全く把握できていなかった「完全な暗中模索の状態」から、MATLABやツールボックスの利用時間に基づいて請求書を自動的に作成できる状態へと、事実上移行できたという点です。 私たちは、チームが時間を費やす方法を変え、MathWorksのツールセットの特定のバージョンにより多くの時間を割くようにすることに成功しました。さらに、ユーザーが最新バージョンに十分な時間を割いていない場合、最新の状態を維持するための追加の措置を講じることができるという考え方もあります。これは私たちにとって重要なことです。

[18:16]そして、これは4つ目のポイントになるかもしれませんが、より根本的には、請求書を自動的に発行できることで、実際にビジネスモデルを変えることが可能になるという点だと思います。価格を提示したり、顧客と経済的な話をしたりする際、「もし当社のライセンスを使用したいのであれば、費用はこれになります」と明確に伝えることができるのです。これにより、非常に透明性が高く、明確な形になります。 これは、高価なツールの利用状況を追跡する際によくある課題だと思います。2つの顧客間というよりは、例えば2つの部門間で、利用時間数に基づいた公正かつ正確なコスト転嫁モデルを構築できるというのは、非常に魅力的なことだと思います。 資産、この場合はコストが伴うMathWorksのライセンスを把握することができます。最高レベルで、誰が、いくらを支払うのかなどを確実に理解しておくことが重要です。つまり、これはコストを正当化する公平かつ正確な方法なのです。

[19:11]以上が、Open iT で得られた結果の概要です。同社のチームは私たちにとって非常に頼りになります。しかし、「これで終わり？それだけ？」と疑問に思う方もいるかもしれません。もし「はい」と答えたら、それは嘘になります。実際、チームが拡大するにつれて、私たちはさまざまなライセンス形態を検討していきたいと考えています。先ほど挙げた同時接続ライセンスは柔軟性が高い反面、ユーザー単位のライセンスに比べて4倍のコストがかかります。 現在、コロナ禍の影響で、チーム、特に家族を持つメンバーが、1日のうち異なる時間帯に仕事をする傾向が見られ始めています。もはや「9時から5時」という固定的な勤務形態ではなく、朝早く起きて夜遅くまで起きている人もいれば、日中はあまり働かない人もいます。 もし人々の勤務時間がシフトし始めれば、この同時利用ライセンスは格段に魅力的になります。実質的に、平均して4人以上が同じライセンスを利用できるようになるからです。もし6人から10人程度が利用できるようになれば、個人ライセンスよりも同時利用ライセンスを多く導入する方が、迷う余地のない選択となるでしょう。

[20:14]つまり、私たちが検討しているのは、Version Bayという企業が、どちらの方式に移行する方が理にかなっているかという最適なポイントを見極めることです。そのためのさまざまな方針やアプローチがあります。 しかし、私たちの基本的な考え方は、データを活用することで、その判断についてより情報に基づいた、より良い意思決定ができるということです。また、コストの正当化にも役立ちます。例えば、「同時実行数を増やすにはコストがかかりますが、当社のニーズを考慮すれば、実際にはそれの方が有益です」と説明できるのです。これは、成長を続け、人材を採用したり、組織体制を変更したりしているあらゆる企業にとって、現実的なシナリオだと思います。 資金を無駄にしないためにも、こうした点を常に注視しておくことは非常に重要です。そうすれば、成長期には必要以上に購入しすぎず、縮小期には削減対象を慎重に選定することができます。これは非常に強力な手法だと考えています。以上が、MathWorksのライセンスに関してVersion Bayが今後進めるべき次のステップです。

[21:10] Open iT がこのイベントを主催してくれているのも嬉しいので、動画を紹介するのも良いかなと思い、Open iTのツールがどのようなものか、そして私たちがどのように活用しているかをお見せします。これはごく短い動画です。 Version Bayの各コンピュータにはクライアントがインストールされ、正常に動作しています。Open iT からこのダッシュボードにログインできます。最初から便利なレポートが用意されているのがなかなか良いですね。また、自分なりのレポートを作成することも可能です。いわば、ピボットテーブルをさらに強化したようなものです。あるいはPower BIのように、ドラッグ＆ドロップで自由に操作できるフィールドがあり、好きな項目に基づいて独自のレポートや表を作成できます。 追跡できる項目は多岐にわたり、アプリケーション、ツールボックス、国、パッケージ、製品、ユーザー、時間数、分、アイドル時間、関連付けられているプロジェクトなどが含まれます。 思いつく限りのほぼすべての項目を追跡し、レポートを生成して、そのデータを取得することができます。また、データを非常にスムーズかつ簡単に多角的に分析することも可能です。私たちVersion Bayのエンジニアたちは、思う存分データを分析するのが大好きです。これが、LicenseAnalyzer™2020の実際の画面です。

[22:21]組織として、Open iT の機能のうち、比較的基本的な部分しか活用していないと思います。つまり、データを同社のサーバーにホストしているだけで、特にこだわりはないのです。 しかし、事業が成長するにつれて、その機能をますます活用できると確信しています。また、ライセンス分析だけでなく、プロジェクト計画などに関連する追加機能も備わっているという点についても、ある程度自信を持っています。以上が、LicenseAnalyzer™2020に関する概要です。

[22:46]これについてはすでに少し触れましたが、ぜひ覚えておいていただきたい3つのポイントを改めて強調しておきたいと思います。それは、MathWorks製品の利用状況データの収集は間違いなく可能であり、それを実践することがライセンスの最適化につながるということです。 つまり、利用状況を測定することは、ライセンスを最適化するための絶対に欠かせないステップなのです。そして、Open iTには非常に洗練されたソリューションがあり、そのチームの手腕や、システムを迅速に稼働させてくれたことには大変感銘を受けました。彼らは私たちを大いに助けてくれました。これこそが、皆さんに共有したかったことです。さて、今日の私の話は以上です。お時間を割いてご清聴いただき、ありがとうございました。もしご質問があれば、お受けしたいと思います。

[23:36] エイダ：ガレスさん、素晴らしいご解説をありがとうございました。本当に多くのことを学びました。それでは、Q&Aセッションに移りましょう。いくつか質問が寄せられていますので、確認させていただきます。はい、ここに1つの質問があります。「Open iT は、複数のMathWorksライセンスファイルを同時に読み込むことはできますか？」

[24:14] ガレス：ええ、そうですね。可能ですし、その点ではかなり優れています。ですから、スケーラビリティも良好です。通常、私たちの場合はまだ比較的小規模な企業なので、すべて1つのライセンスグループに収まっています。でも、それが彼らから尋ねられた質問の一つでした。「ライセンスプールをいくつ想定しているか」「ライセンス数はどれくらいか」といった具合に。ですから、スケーラビリティは良好です。 実際、彼らのウェブサイトに掲載されているユースケースでは、エンタープライズライセンスについて言及されています。つまり、主に大規模な組織を対象としているのです。Open iT は、もともと大規模な企業向けにスタートし、徐々に小規模な組織にも浸透しつつあると思います。ですから、もしそれが懸念事項だったとしても、実際には非常にスムーズにスケールアップできます。

[24:55] Ada：さて、この質問にはお答えできたと思います。もうひとつ質問があるのですが、Open iT は、MathWorksの.optファイルに保存されている情報を読み取り、活用することができるのでしょうか？

[25:11] ガレス：それについてはもっと詳しく調べる必要がありますが、おそらくOpen iT に質問してみるといいかもしれません。ただ、現在のところ、彼らは主にライセンスサーバーのログから得られる情報に基づいて運用していると思います。また、MathWorksのツールだけでなく、ANSYSや、思いつく限りのほぼすべてのエンジニアリングツールにも対応しており、彼らのライセンスマネージャーはあらゆる製品をカバーしています。 彼らが実施しているのは、あらゆるライセンスログファイルに対応し、例外処理を含めてそれらを解析する仕組みです。また、ステータスを確認するためにサーバーへ問い合わせる頻度も設定可能です。これが彼らの主な運用方法です。 特定の要素については、ベンダーごとに異なるレベルのサポートを受けられる可能性もあると思いますが、私たちのニーズにおいては、そこまで深く掘り下げる必要はありませんでした。とはいえ、この点については彼らに確認してみるのも良いかもしれません。

[26:02] エイダ：わかりました。では、最後の質問ですが、ガレスさん、あなたの経験上、コスト削減はツールボックスの削減によるものですか、それともライセンスの種類によるものですか？

[26:17] ガレス：そうですね、それは興味深い話ですね。冒頭でも少し触れましたが、MathWorksの製品は100種類ほどあり、今も増え続けています。ですから、ツールをどんどん購入していくうちに、その機能が何なのかよく分からないまま、名前が良さそうというだけで、ついさらにツールを手に入れてしまうという傾向が自然と生じがちです。 つまり、実際には大企業では、通常、ツールが過剰に存在しており、それらを削除してよいのかどうか判断がつかないため、そのまま維持し続けてしまうのです。そのため、時間が経つにつれて、プロジェクトの内容が変わったり、ワークフローが変更されたり、あるいはそのプロジェクトを主導していた担当者が退職したりしたといった理由だけで、不要なツールボックスが残ってしまうことはかなりよくあることだと思います。 そういう意味で、大規模な組織においては、どのツールセットが実際に活用されているのかを再検討し、評価する絶好の機会があると思います。それは単に社内スタッフへのアンケート調査にとどまるものではありません。 「これらすべてが必要か」と問うこともできますが、エンドユーザーの多くは、それが日常業務ではないため、どのツールボックスを使用していて、どのツールボックスを使用していないかを把握するのが難しいと思います。その意味で、ツールボックスを削減することでコストを削減できると確信しています。

[27:23]しかし、積極的に利用しているのであれば、ライセンスの種類を変更するのも良い選択肢だと私は考えています。同時接続ライセンスに切り替えると費用は少し高くなりますが、1日12時間使用するユーザーがいる場合、同時接続ライセンスではコストがかかりすぎるため、そのように利用したくないこともあるでしょう。 しかし、たまに利用するユーザーが10人ほどいて、組織の規模が十分に大きく広範囲に及んでいるのであれば、コスト効率の良い方法で利用を分散させることができます。ですから、ライセンスの種類を変更することも有益だと考えます。また、人々が見落としがちなもう一つの点は、通常、企業ではプロジェクトごとに必要なツールを購入し、別のタイミングで別のプロジェクト用に購入するという流れになることです。 その結果、MathWorksには異なる時期に多数の注文書が送られてくることになりますが、Aグループが特定のツールを使用しているのに対し、Bグループは別のツールを使用しているといった状況に、関係者は気づいていないことが多いのです。したがって、2つの異なるグループ間の統合や、購入モデルの統一を行うことで、購入パターンの予測が容易になるだけでなく、異なるグループや部門間で最適化が可能かどうかを見極めることもできると思います。 また、プロジェクトのニーズが変化することもあり得ます。例えば、ある年は「Database Toolbox」が必要でも、翌年には必要なくなるといった具合です。その意味で、コスト削減効果は、Adaさんが指摘された両方の要素の組み合わせから生まれるものだと思いますが、それは組織のニーズや規模の大小にも左右されるでしょう。

[28:57] アダ：では、ガレスさん、これらの質問に答えていただき、本当にありがとうございました。参加者の皆さんへの追加の注意点はありますか？あるいは、最後に何か一言ありますか？

[29:12] ガレス：私としては光栄でした。エイダさん、本当にありがとうございました。最後に一言だけ申し上げたいのですが、このようなミートアップが開催され、資産運用に関するコミュニティを築く手段としてLinkedInで告知されていることは、本当に素晴らしいことだと思います。 ですから、他の方々の考えや体験談をぜひお聞きしたいと思っています。他に知っておくべきことがあれば、後日喜んで連絡を取らせていただきます。このイベントを企画・主催してくださったOpen iT さん、ありがとうございました。

[29:42] エイダ：ガレスさん、そして本日ご参加いただいた皆様、誠にありがとうございます。なお、本ウェビナーは録画されていますので、改めてご留意ください。本イベントは登録ページのないライブ配信ですので、録画版は当団体のウェブサイト（www.openit.com/resources/webinars）にアップロードいたします。 ガレスのプレゼンテーション資料をご希望の方は、当ウェブサイトの www.openit.com/resources/presentations からご覧いただけます。また、LinkedInのイベント招待ページのディスカッションスレッドでも共有いたします。それでは、また次回お会いしましょう。改めて申し上げますが、私は本日の司会を務めたエイダです。ありがとうございました。どうぞお体にお気をつけて。

[30:38] ガレス：皆さん、ありがとうございました。お元気で、良い一日を。じゃあね。