Cómo el Análisis de Uso de Software Impulsa la Optimización de Licencias

[0:00] ステラ：こんにちは、おはようございます。お元気ですか？Open iT が主催する、「ソフトウェア の利用分析とライセンス最適化の推進」に関するウェビナーへようこそ。ご参加いただき、誠にありがとうございます。まもなく開始いたします。3分後に開始します。もしこの会議に参加できそうな方がいらっしゃいましたら、ぜひご参加ください。

[0:35]さて、本日はご参加いただき誠にありがとうございます。本題に入る前に、いくつか簡単なお知らせがあります。現在、参加者の皆様のマイクはミュートになっています。ご質問についてはセッションの最後に取り上げます。質疑応答の時間を設けておりますので、本セミナー中に回答できないご質問については、後日回答するか、回答内容をメールでお送りいたします。

[1:14]さて、本日の講演者であるトマス・ビアヘ氏をご紹介したいと思います。トマス氏は営業職に従事しており、企業のコスト削減などを支援することに大きな情熱を注いでいます。また、営業分野において豊富な経験を持っています。では、前置きはこの辺にして、早速トマス氏をご紹介し、これから彼にマイクをお渡しして、講演を始めていただきたいと思います。

[1:57] トマス：ステラ、どうもありがとう。おはようございます、あるいはこんにちは。今日は、ソフトウェア の利用状況を測定することの重要性について、また、どのようにしてコストを最適化し、ITリソースを効率化し、さらにスタッフの生産性を向上させることができるかについてお話ししたいと思います。共有設定を確認させてください。正しい画面を共有できているか確認します。よし、これで大丈夫です。

[2:48]本日の予定は以下の通りです。まず、ソフトウェア の最適化の複雑さについて解説します。次に、ソフトウェア の利用状況を測定・分析するための、Open iT の3段階アプローチを紹介します。さらに、2つの事例研究を共有し、その後、締めくくりのコメントを行った上で、再びステラにバトンタッチして質疑応答のセッションに移ります。

[3:21]情報技術（IT）への支出は大きな規模に達しています。各国は国内総生産（GDP）の平均4.1％をITに投資しています。2021年、ラテンアメリカではITに2,000億ドルが投資されると推定されており、特にソフトウェア への支出は240億ドルと推計されています。 こちらはガートナーのレポートで、2019年と2020年の過去2年間における情報技術への支出を分析し、2021年の見通しを予測したものです。このレポートによると、世界全体の情報技術への総支出は3,754,816百万ドル、すなわち3.8兆ドルと推定されています。 この金額のうち、13％がソフトウェア に充てられています。ちなみに、世界経済の規模は91兆ドルであり、3.76を91で割ると、企業が情報技術に投資している額は国内総生産（GDP）の4.1％に相当します。

[4:51]一方、こちらにはIDCのレポートがありますが、それによると、今年、つまり2021年には、ラテンアメリカが世界のIT支出総額の5％を占める見込みです。 ちなみに、先ほど触れませんでしたが、ガートナーのグラフによると、情報技術への投資は世界全体で4％増加する見込みですが、ラテンアメリカ地域ではその成長率が7％を超えると推定されています。これはIDC自身の数値です。

[5:28]つまり、大多数の企業は情報技術に過剰な支出をしているのです。実際、IT部門や企業の経営幹部に話を聞くと、彼ら自身も情報技術への支出の一部が無駄になっていることを認識しています。 ガートナー社の推計によると、企業の90％がソフトウェア への支出を30％削減できるとのことです。これは非常に大きな数字であり、ソフトウェア への投資額の30％に相当します。

[5:58]なぜ企業はソフトウェア に過剰なコストをかけているのでしょうか？その理由は、ユーザー別、部門別、拠点別、プロジェクト別、地域別、事業部別、そして全社レベルでのソフトウェア の利用状況を測定・報告するのに、時間とリソースがかかり、そのプロセスが複雑であるためです。 また、ソフトウェア の利用状況を、メーカー別、コンポーネント別、アプリケーション別、モジュール別に測定・報告することの複雑さも要因です。さらに、ライセンスサーバー、マシンにインストールされるライセンス、スタンドアロンライセンス、使用量やトークン単位で課金されるライセンス、あるいはソフトウェア as a Serviceとして提供されるライセンスなど、多様なライセンスモデルを管理・統合することの難しさも挙げられます。 そして最後に、非常に重要な要因として、ユーザーの行動によってライセンスの可用性に影響が及ぶため、企業が余分なコストを負担せざるを得なくなるケースがあります。これらの点については、後ほどさらに詳しく説明していきます。

[7:20]次の4枚のスライドでは、この講演からぜひ持ち帰っていただきたいこと、つまり本日お伝えしたい4つのポイントをまとめたいと思います。 第一に、「測定できないものは管理できない」ということです。これはピーター・ドラッカーの言葉ですが、特にIT分野においては極めて妥当な指摘です。アプリケーションの利用状況を監視すること、各ユーザーがどのようにアプリケーションを利用しているかを把握すること、どのユーザーがどのアプリケーションをどのように使用しているかを特定することは、非常に困難だからです。

[8:00] ソフトウェア の最適化。ソフトウェア を最適化するには、以下の質問に正確に答える必要があります。各ユーザーにはどのようなアプリケーションが必要か？ ユーザーの利用習慣によってライセンスの可用性にどのような影響が出ているか？ 特定の製品に対して不要なライセンスはいくつあるか？ 社内のアプリケーション利用効率はどの程度か？ ここでは、ライセンスの可用性に影響を与え、企業がライセンス費用を余分に支出せざるを得なくなるような、ユーザーの行動例を3つ挙げます。複数のライセンスを同時に取得するユーザーです。特定の業務では必要となる場合もありますが、ほとんどの場合はケースバイケースで分析する必要があります。しかし、多くの場合、ユーザーは気づかないうちに複数のライセンスを取得しています。 あるいは、いわゆる「季節労働者型」と呼ばれるユーザーもいます。これは、例えばライセンスサーバーからライセンスを取得した後、そのライセンスが数日間、場合によっては数週間もそのユーザーに割り当てられたまま保留され、他の誰もそのライセンスを利用できなくなってしまうケースです。 あるいは、私たちが「漁師」と呼ぶユーザーの行動もあります。彼らは、そのライセンスが入手困難であることを知っており、その日中に必要になるかもしれないという「万が一」に備えてライセンスを取得します。これも当然、利用可能性に影響を及ぼします。

[9:45]先ほどスライドではライセンスの最適化についてお話ししましたが、ここではソフトウェア のコスト最適化についてお話しします。 ライセンスの最適化により、ソフトウェア のコストを最適化することができます。ソフトウェア の利用状況情報を生成するための適切なソリューションを導入することで、企業は不要なソフトウェア の支払いを回避でき、ソフトウェア のベンダーとの交渉を成功させるための情報を得られ、メーカーが提案する新しいライセンス形態の影響をシミュレーションするためのツールも手に入れることができることを知っておく必要があります。ここに、ガートナーが言及している30％の無駄を示す表があります。 自社のソフトウェア の予算が明確であれば、ソフトウェア への概算投資額に基づいて、どの程度の節約が可能かを特定できます。例えば、ある企業のソフトウェア の予算が100万ドルの場合、推定される節約額は30万ドルとなります。もちろんこれはあくまで概算ですが、企業の個別の状況によっては、これ以上の節約が可能となるケースも確認されています。

[11:08] ソフトウェア の予算が明確でない場合は、概算を立てることができます。企業は平均して売上高の7.5パーセントを情報技術に費やしています。これはあくまで平均値であり、業種ごとに異なります。ソフトウェア の企業と製造業の企業では、投資額が同じではありません。 しかし、平均では7.5％を費やしており、そこからソフトウェア に相当する13％を差し引くと、1％に非常に近い数値になります。 企業は平均して売上高の1％をソフトウェア に費やしています。そのため、自社の売上高に基づいて、ソフトウェア におけるコスト削減の可能性を把握するのに、これが役立つでしょう。

[12:14]本日、皆様にお伝えしたい4つ目のポイントは、テクノロジーの導入を適切に管理し、生産性を向上させることです。これらは非常に重要なポイントです。 ライセンス費用の削減や最適化は、ライセンスの利用可能性を犠牲にして経費を削減したり節約を図ったりすることとは見なしてはなりません。そうすると、ユーザーはアクセス拒否に直面することになり、それは間違いなく生産性に悪影響を及ぼします。しかし、ライセンスの最適化を図ることで、企業にとってさらなるコスト削減を実現し、先ほど言及されていたような30％の削減を達成しつつ、同時に生産性を向上させることも可能です。

[13:03]どのアプリケーションが生産性に最も大きな影響を与えているかを特定したり、同じタスクに使用できるアプリケーションや、異なるベンダーのアプリケーションを比較したりして、どのアプリケーションがより良い結果をもたらし、生産性に最も良い影響を与えるかを客観的に把握し、それに基づいて適切なソフトウェア のアプリケーションに投資することができます。これに関する事例を後ほどご紹介します。

[13:37]さらに、過去の利用レポートがあれば、ユーザー数が変化した場合や、例えば2社が合併した場合などに、要件を特定する上で重要な情報となります。これにより、ユーザー数の変動後に企業がソフトウェア のアプリケーションにどのような投資を行うべきかを正確に判断することができます。 また、トレーニングの必要性を把握することについても、これからお見せするスライドで、この情報を活用して、どのユーザーが熟練者であるかを簡単に特定できることや、どのユーザーがトレーニングを必要としている可能性があるかを迅速に特定できることをご説明します。そして最後に、ライセンスの利用情報を把握しておくことで、意思決定が簡素化され、変化への対応が容易になります。これにより、ビジネス環境の変化に、十分な情報に基づいて適応し、適切に対応することが可能になります。

[14:50]ここでは、Open iT のソフトウェア を測定・最適化するためのソリューションについて具体的にご説明します。当社のソリューションには3つのレベルがあり、これからそれらについてご説明します。第1レベルでは、アプリケーションの実行時間を測定します。このアプリケーションは、ライセンスサーバーから提供されるものもあれば、ユーザーのマシンにインストールされているもの、あるいはブラウザを介したWebベースのアプリケーションである場合もあります。 レベル1では、アプリケーションの起動から終了までの時間を計測します。レベル1では、予防的なアラートが提供されます。これらのアラートにより、望ましくない動作に対処できるほか、ライセンスの可用性に影響を与える可能性のある状況を管理部門に通知することも可能です。 また、いわゆるレベル1に関するレポートについては、リアルタイムレポートや履歴レポートを用意しており、さまざまなダッシュボードも提供しています。利用状況を可視化する非常に強力な方法の一つとして、Power BI、Spotfire、Tableauなどのビジネスインテリジェンス（BI）ツールのダッシュボードを活用することが挙げられます。

[16:19]レベル2について言えば、レベル1で行われる測定やレポートに加え、アクティブな使用状況も測定しています。 レベル1のように、アプリケーションが起動した時刻から終了した時刻までを測定するだけでなく、そのアプリケーションのアクティブ時間と非アクティブ時間も測定します。これを行うには、測定対象の特定のアプリケーションに関連するCPU、入出力デバイス、キーボード、マウスのアクティビティを監視します。

[16:53]そして、レベル3があります。これは、Open iT のソリューションが対策を講じることができるレベルです。 例えば、これを「自動化」と呼んでいます。レベル2およびレベル1のレポートに基づいて、企業や顧客は次のような基準を設定できます。例えば、ユーザーがアプリを起動した後、1時間以上アクティブな使用がない場合、そのアプリをユーザーが中断した状態のまま一時停止し、ライセンスを解放してライセンスサーバーに返却する、といったものです。これが一つのアクションとなります。 別の選択肢としては、単にユーザーに通知を送り、例えば、取得済みのアプリケーションを2時間使用していないこと、つまり完全に未使用の状態にあることを知らせることも考えられます。このレベル3の最適化では、実施可能なさまざまなオプションが用意されています。

[17:57]それでは、レベル1に関するいくつかのレポートについて、さらに詳しく見ていきましょう。これからお見せするのはあくまで概要に過ぎませんが、実際には非常に強力なレポートが数多く存在します。しかし、これを見れば、レベル1でどのような情報が利用可能か、おおよそ把握できるはずです。 通常、企業が把握しているのは、購入したライセンスの数（緑の線）と、ユーザーが利用可能になった時点（灰色の線）です。例えばここでは、企業が220ライセンスを保有していたところに、さらに30ライセンスを購入し、現在ユーザーが利用できるライセンスは250ライセンスとなっています。 通常、多くの企業が把握しているのはこの程度の情報です。レベル1といえば、この青い線の詳細を指します。先ほど述べたように、リアルタイムのレポート、履歴レポート、そしてどのユーザーがどのアプリケーションをどのように利用しているかという詳細情報を示すダッシュボードなどが含まれます。

[19:15]これらの非常に重要な利用状況レポートに加え、レベル1には「プロアクティブなアラート」があります。この点は、先ほども述べた通り、極めて重要です。 管理者向けの予防的アラートがあり、例えば、ライセンスの有効期限が90日以内に迫っている場合や、ライセンスサーバーがダウンしてユーザーにライセンスが提供できないなど、ライセンス運用に影響を与える状況が発生した際に、管理者に通知するアラートを設定できます。 管理者は、アプリケーションの使用率が80％に達した際にアラートを受け取るように設定できます。これにより、その使用レベルに達した際、利用可能な残りのライセンスが効果的に管理されていることを確認するために、管理者が何らかの措置を講じる必要があるかどうかを判断できます。

[20:18]また、ユーザー向けのアラートもあります。先ほど挙げた3つの行動に対するユーザー向けアラートとして、例えば、ユーザーが複数のライセンスを割り当てている場合に通知する機能などがあります。最も良い点は、ユーザーが気づかないうちにそのような状態になっている場合でも、複数のライセンスが割り当てられているという警告を受け取れることです。 あるいは、例えば6時間や8時間以上もアプリケーションを占有し続けているユーザーには、その状況を認識してもらい、何日も占有されたままにならないよう、アラートを送信することができます。私たちが顧客先にソリューションを導入した際、ユーザーがアプリケーションを何日も、時には何週間も占有し続けているのを目にする場面がどれほどあるか、皆さんは想像もつかないでしょう。 また、企業が利用回数やチケット数などに基づいて料金を支払うアプリケーションもあり、これは企業にとって莫大なコスト負担につながる可能性があります。

[21:12]ここでは、当社が企業様に提供できる情報の具体例をいくつかご紹介します。こちらの表には、利用可能なライセンス数と、過去における最大利用ライセンス数が示されています。ここではANSYSという製品を取り上げており、これらはその製品のモジュール、つまり構成要素です。 では、このレポートからは何が読み取れるでしょうか？このレポートを見ると、リストの最後にある2つのモジュールは、調査期間中に一度も使用されていないことがわかります。この調査期間は1年など、企業がレポート作成のために評価したい期間を選択します。そして、ここにある2つのコンポーネントは、指定された期間中に一度も使用されていません。さらに、利用可能なライセンス数の上限に達したコンポーネントが6つあります。 ここで企業は評価を行う必要があります。単に上限に達しただけでなく、その数が相当数に上っている点です。そのうちのいくつかは上限に達していましたが、アクセス拒否は発生しておらず、ここには重大な問題はありません。しかし、例えばここでは705件のアクセス拒否が見られます。したがって、企業はより詳細に状況を把握する必要があります。弊社ではアクセス拒否に関する具体的なレポートも用意しており、おそらくここでの是正措置が必要になるでしょう。なぜなら、これら5つのライセンスでは不十分だからです。

[22:49]ここで、レポートのもう1つの例をご紹介します。このレポートはユーザー単位のもので、ANSYS社製のこのアプリケーションの利用状況を確認しています。ここでは、各ユーザーが使用したライセンスの最大数、累計利用時間、各ユーザーがアプリケーションを使用した時間、およびアプリケーションを使用しなかった日数について記載されています。このレポートにより、熟練ユーザーを迅速に特定することができます。 一般的に、熟練ユーザーはアプリケーションの利用時間が非常に長いです。また、熟練ユーザーに共通するもう一つの特徴として、利用時間が長いことに加え、アプリケーションを利用していない日数が通常少ないことが挙げられます。そこで、2人の熟練ユーザーを特定しました。 同じ基準を用いて、アプリの利用時間が少なく、利用していない日数が多いユーザーも迅速に特定できます。これらのユーザーが類似したタスクを行っており、かつ全員が同様の活動を行うチームの一員である場合、このアプリを適切に利用しているはずです。このアプリは生産性に大きな影響を与える可能性があり、ここでは青色で示された熟練ユーザーと、トレーニングが必要なユーザーが明確に区別されています。

[24:31]そして最後に、例えば2つ以上のライセンスを保有しているユーザーなどの行動が見られます。この場合は、そのユーザーが熟練者であるという理由から正当化できる可能性もありますが、分析が必要でしょう。 しかし、ここには、調査対象期間全体（2月末から5月までの3か月間）を通じて利用時間が2時間未満のユーザーがいます。そのうち1人の利用時間は1.57時間ですが、2つ目のライセンスは間違いなくうっかり取得してしまったものであり、これは十分に回避できたはずです。

[25:12]こちらが、非常に有用なもう1つのレポート、ライセンス効率レポートです。ここでは、ANSYSアプリケーションについて見ていますが、利用可能なライセンス数は最大44ライセンスで、評価期間中に使用された最大数は40ライセンスでした。この企業では、40ライセンスで100%の稼働率を維持しており、アクセス拒否は発生していません。 可用性99%を維持するには、35ライセンスが必要です。さらに、このレポートの情報を他のレポートと組み合わせることで最適化が可能となり、おそらくこの35ライセンスだけで、このANSYSアプリケーションを運用するのに十分であると考えられます。また、可用性を95%に設定した場合、必要なライセンス数は32であることがここには示されています。 しかし、情報はそれだけにとどまりません。その影響を確認することもできます。40ライセンスを導入して100％の可用性を確保した場合、その40ライセンスが使用された時間を確認できます。40番目のライセンスがピーク時であり、そのライセンスは5秒未満、つまり0.08時間しか使用されませんでした。 企業がこの費用を支払うことは正当化されるのでしょうか？それは各企業の判断に委ねられます。もし40ではなく39のライセンスを導入した場合、このような影響が生じます。このように、ライセンス数を削減した場合の影響をまとめた表が作成されています。

[27:04]この効率グラフをもとに、節約の可能性を示す表が作成され、各企業は自社製品ごとにどのような影響があるかを評価することができます。 例えば、ANSYSの場合、分析対象期間における最大利用状況を見ると、同社には例えば20ライセンス、10ライセンス、20ライセンスなどが利用可能であるにもかかわらず、利用数はゼロでした。これらのライセンスは必要とされておらず、もしこれが1年間の期間であれば、この企業はこれらのライセンスを必要としません。 節約できる量は、20、10、20となります。ここでは120のライセンスが利用可能ですが、実際に使用された最大数は100であるため、20の節約の余地があり、このようにして、このベンダーの節約の可能性が310,000ドルであることを示すグラフが作成されます。

[28:01]意思決定に非常に役立つもう一つのレポートが、これらのヒートマップです。 ヒートマップを作成し、週次、月次、四半期、半期、年次、あるいは分析したい任意の期間ごとに表示させることができます。ここではANSYS製品、具体的にはCaptureモジュールのレポートを見ていますが、利用可能なライセンスは22件あり、この1週間の期間で最大14件が使用されたことがわかります。 ここで、その14ライセンスがいつ使用されたかが分かります。14ライセンスは火曜日に、午前10時と午後1時の2回に分けて使用されました。ユーザーが同時に14ライセンスを使用したのは、この時だけでした。

[29:08]拒否件数を確認できます。この企業には22件のライセンスが利用可能で、最大で14件が使用されましたが、それでも拒否件数が表示されています。実際、火曜日の午後2時に5件、午後4時に5件の拒否が発生しており、これらの拒否の原因を調査する必要があります。 また、企業には利用可能なライセンスがあっても、拒否が発生する場合があります。その理由としては、ユーザーがライセンスサーバーでサポートされていないコンポーネントを使用しようとしている可能性など、さまざまな要因が考えられます。

[29:50]拒否に関するレポート機能Open iT は、お客様から特に高く評価されている強力な機能の一つです。当社では、正当な拒否と誤った拒否を区別しています。 偽の拒否とは、ユーザーがアプリケーションを使用しようとした際、例えば企業が3台のライセンスサーバーを保有している場合、ライセンスサーバー1が「利用可能なライセンスがない」としてアプリケーションを拒否し、ライセンスサーバー2も同様に「利用可能なライセンスがない」として拒否するものの、これらが連携しており、3台目のライセンスサーバーには利用可能なライセンスがあり、実際にライセンスを付与するケースを指します。 これは2回の拒否ではなく、ユーザーは即座にライセンスを取得したことになります。また、拒否の回数についても通常はフィルタリングが必要です。例えば、あるユーザーが3分間の間に10回ライセンスをリクエストした場合、10回の拒否としてカウントするのではなく、その期間中の拒否を1回としてカウントしたい場合があります。これは各企業が設定する基準です。

[30:54]こちらは、当社がこの製品の測定を行っている企業の例です。この企業は、アムステルダム、マレーシア、ヒューストンにライセンスサーバーを保有しています。 レポートを見ると、マレーシアで約5,000件（4,966件）の拒否が発生していることがわかります。しかし、情報をさらに詳細に分析すると、このマレーシアのサーバーについては、最終的にはユーザーがライセンスを受け取っており、そのうち63回はアムステルダムのサーバーから、4,903回はヒューストンのサーバーから提供されていたことがわかります。 したがって、これらの拒否件数は合計に含めるべきではなく、これらは「誤った拒否」です。そして、真の拒否件数の合計は、例えば218件でした。つまり、真の拒否とは、3つのライセンスサーバーが存在するにもかかわらず、ユーザーが最終的に要求したライセンスを受け取れなかった場合を指します。何が拒否の原因となっているのかを詳細に把握することは非常に重要です。

[32:11]また、ライセンスの付与拒否も非常に重要な要素です。もう一つの重要な要素は、Open iT が提供する、専門的な技術用途向けのレポートによるサポートです。 ここでは、さまざまな業界で使用されている技術アプリケーションのリストをご紹介します。その中には、航空宇宙産業で使用されるものもあれば、自動車産業で広く活用されるもの、石油関連企業やエレクトロニクス分野の企業、さらには金融業界など、多岐にわたる分野で使用されるものもあります。したがって、Open iT は、こうした専門的なアプリケーション向けに測定を行い、レポートを生成する点において非常に優れています。

[32:56]ここで一例を挙げると、これはBentley社の製品の利用状況を分析するために作成されたダッシュボードです。ご覧の通り、この製品はトークン単位で消費されるもので、ここでは日次および月次の利用傾向、年間の利用可能量、そして今年残りの期間に利用できるトークンの残量を示しています。 先ほど触れたように、これは日々の意思決定を支援するダッシュボードであり、企業がサプライヤーと交渉する際に、ニーズを明確に把握するために必要な情報を提供します。さらに、これらのダッシュボードを使用してシミュレーションを行うことも可能で、例えば15分単位のフィルターを設定し、それがどのような影響を与えるかを試すこともできます。 同社はこのベンダーと、15分間のフィルターについて交渉を行い、アプリケーションの利用時間が15分以下のユーザーには利用料を請求しないようにしました。これは企業が交渉できる事項ですが、当然ながらベンダー次第でもあります。ここでは、その影響額が約20万ドルになることが示されており、このフィルターでは23万6,000ドルが想定されています。

[34:43]もう1つのシミュレーションツール（これもすべてレベル1のソリューションの一部です）は、ライセンス設定をシミュレートし、グローバルライセンスと拠点別ライセンスのどちらを採用した場合の影響を確認するためのものです。ここでは、ロンドン、デンバー、ヒューストンにオフィスを構える企業を例に、現在のように各拠点を個別に管理した場合に必要なライセンス数がどの程度になるかを示しています。 赤い線は、これら3か所を統合し、グローバルライセンスを採用した場合を示しています。当然ながら、必要なライセンス数は減少し、16本から約11本になります。したがって、グローバルライセンスと地域別ライセンスのコスト面での影響を比較・評価し、企業にとって最適な選択を決定する必要があります。

[35:50]もう一点触れておきたいのは、在宅勤務についてです。現在、企業ではハイブリッド型勤務体制が導入されており、一定数の従業員が在宅勤務を行っていますが、これがユーザーの行動に影響を与えています。ユーザーは自宅では普段とは異なる働き方をしており、子供の世話をする必要があったり、オフィス業務を行うための専用の作業スペースがなかったり、リソースやパソコンを共有したりしている場合もあります。 こうした要因がすべて重なり、顧客企業において在宅勤務時の勤務時間が、かなり長くなっているのが実情です。企業側も対策を講じており、仮想端末の利用が盛んになっているほか、在宅勤務者に対して「貸与ライセンス」を活用するといった取り組みも見られます。 率直に言って、これはライセンス管理の最適な方法とは言えません。なぜなら、貸与ライセンス、つまり共有リソースであるにもかかわらず個人に割り当てられたライセンスは、実際にはその個人に割り当てられたネットワークライセンスだからです。ネットワークライセンスは明らかにコストがはるかに高いため、その個人に固有のライセンスを割り当てることに本当に正当性があるかどうかを検討することが、理にかなっているかもしれません。

[37:19]ここで最初の事例を紹介したいと思います。これは石油・ガス業界のある企業で、ライセンス数や各ユーザーに必要なアプリケーション数を決定するために必要な情報を持ち合わせていませんでした。同社では従来、単にユーザー数に基づいてアプリケーションを購入しており、それが経営陣の判断基準となっていました。 ちなみに、ソフトウェア のアプリケーションについては、「コア」「拡張コア」「専門アプリケーション」「データアプリケーション」という4つのカテゴリーに分類されていました。

[38:13]同社はOpen iT のLicenseAnalyzer™ソリューションを導入し、導入直後から、さまざまなアプリケーションの各コンポーネントの使用状況が即座に把握できるようになりました。 この成功事例の非常に重要な点は、同社がOpen iT のソリューションを活用し、例えば石油会社において「アップストリーム」と呼ばれる、地質学者や地球物理学者による業務が、企業の業績にとって極めて重要な部分であることを把握したことです。 同社は、他の地質物理学者グループよりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮している地質物理学者たちを比較し、Open iT のツールを使用して、パフォーマンスが高く、不毛井の数が少ない地質物理学者たちを分析し、彼らがどのようなアプリケーションを使用しているかを調査しました。そして、彼らがどのアプリケーションを使用しているかを特定するために、Open iT のツールを使用して、その人たちのワークフローの分析も行いました。

[39:27]そして、彼らは実際に非常に大きなコスト削減を実現し、同社が保有していた専用ソフトウェア において、最初の2年間で50パーセントを超えるコスト削減を達成しました。その削減額は500万ドル以上にのぼりました。 しかし、この500万ドルをはるかに上回る最も重要な影響は、新たなワークフローを構築し、標準化を図り、生産性が高いと判断したアプリケーションに投資したことでした。その結果、Open iT のソリューションを導入し、社内プロセスの改善に取り組むことができたことで、同社は導入後最初の2年間で9,500万ドルの収益向上効果があったと試算しています。

[40:25]それでは、Open iT のソリューションにおけるレベル2およびレベル3についてお話しします。レベル2では、アクティブな利用状況を測定しており、ユーザーがアプリケーションをアクティブに利用しているか、あるいは非アクティブに利用しているかを確認します。先ほど、青い線がレベル1の詳細に対応すると説明しましたが、こちらはレベル2に相当します。 これは非常に示唆に富んでいます。ここをご覧いただくと、レベル1では、このピーク時に250人の同時接続ユーザーが特定のアプリケーションを利用していることが分かります。しかし、レベル2に目を向けると、この250人の同時接続ユーザーのうち、実際にその時点でアプリケーションをアクティブに利用しているのは150人であることが分かります。レベル2は、企業における非アクティブ利用によるコスト削減の機会を示しています。

[41:25]こちらは、当社のレベル2ライセンス監視ポータル上のレポートです。このアプリケーションには45件のライセンスが利用可能で、企業が取得したライセンスも45件あります。現在、利用可能なライセンスは10件、使用中のライセンスは35件です。ここをよく見ると、濃い緑色の線とその後ろに黄色い線があるのがわかります。この35件のうち、およそ半数は非アクティブな状態です。 しかし、さらに詳細に確認することも可能です。これは、アクティブな利用と非アクティブな利用を比較した表です。ユーザー名や詳細情報を表示することも、匿名化して生成することも可能です。ここでは、非アクティブな利用時間がアクティブな利用時間よりも長く、非常に非効率なユーザーを確認できます。同様に、アプリケーションを効率的に利用しているユーザーも迅速に特定できます。

[42:22]このレポートは、レベル2の威力を明確に示しています。ここでは、3ds Maxのこのアプリケーションについて、1年間で利用が最も多かった日のピーク値を確認しています。週のすべての日、年のすべての月、社内のすべての拠点が対象となっており、この特定のアプリケーションに絞り込んでいます。 利用のピークは同時接続セッション数で47でしたが、アクティブ利用のピークは21でした。この企業では、このアプリケーションを44％の効率で利用しており、大幅なコスト削減の余地があります。ちなみに、この44％という数値はたった1日だけの現象でした。というのも、次のアクティブ利用のピークは19であり、これにより効率は40％近くまで低下するからです。

[43:14]レベル 3 では、Open iT のソリューションがアクションを実行し、ライセンスを解放してライセンスサーバーに返却することができます。ポリシーは設定可能であり、レベル 3 では、レベル 1 の青い線で示された曲線を、アクティブな使用状況と一致するように強制します。 つまり、アプリケーションが実行されている状態と実際に使用されている状態との間に生じていた大きな差について、Open iT のソリューションはこれを調整し、アプリケーションの一時停止、終了、強制終了、ユーザーへの通知などの措置を講じることで、これら2つの曲線が実質的に一致するようにします。

[44:08]ここでも先ほどと同じ例が見られます。これはレベル3のレポートですが、青い線が赤い線にどれほど近いかにご注目ください。 OrcaFlexアプリのこの10日間の利用ピークについて、分析対象期間である1年間（1月から12月までの全月、週の全曜日）において、同時接続ユーザー数のピークは60人、アクティブ利用ユーザー数のピークは56人でした。 したがって、60のうち56を見ると、現在のアクティブ利用効率は93％となります。

[45:06]ここで、もう一つの成功事例についてお話ししたいと思います。その企業は「アヴィオ（Avio）」という会社です。アヴィオは、欧州宇宙機関（ESA）と提携しているイタリアの企業で、推進システム分野では業界をリードしており、これが同社の最も強みとする分野の一つです。また、衛星打ち上げ用ロケットの分野でも強みを持っています。 また、アヴィオには軍事部門もあり、そこで様々な種類のミサイルを製造しています。同社にはソフトウェア を測定するためのツールがありましたが、そのツールには大きな制約がありました。管理できるライセンスサーバーの数に制限があり、また、同社が必要としていたレベルの詳細な情報が得られなかったのです。

[46:04]Avio社は、Open iT 社のソリューション「LicenseAnalyzer™」のレベル1およびレベル3を導入することを決定しました。このプロジェクトは2つのフェーズに分けて実施されました。第1フェーズでは、レベル1を導入し、13台のライセンスサーバーにインストールしました。さらに、当社は「ソフトウェア 」の使用状況を測定するだけでなく、ハードウェアの利用状況を測定するための「ComputeAnalyzer™」というソリューションも導入しています。 同社はまた、ユーザーがデバイスやワークステーションをどのように利用しているかに関する情報も求めていました。さらに、監視が必要な一部のサーバーについても測定を行うことを希望していました。Open iT は、このプロジェクトにおいて、ITコンサルティング会社と協力してソリューションを設計しました。

[47:05]Avioが達成した成果についてですが、ちなみにAvioは、Open iT と契約した当時、成長を続けており、人員を増員していた企業でした。また、ライセンス需要やソフトウェア への需要も増加していました。ユーザー数が増加していたにもかかわらず、Avioは、当該期間中の需要が15％増加したにもかかわらず、ソフトウェア への総支出を47％削減することに成功しました。

[47:44]プレゼンテーションのこの最後の部分を紹介したいと思います。このタイトルには、私がこれまで伝えようとしてきたコンセプトの一部が込められています。ソフトウェア の利用状況を測定し、各ユーザーが具体的に何を必要としているかを正確に把握できるソリューションを導入することで、企業は次の3つの成果を実現できます。すなわち、経費の最適化、ITリソースの最適化、そしてチーム生産性の向上です。

[48:19]コストの最適化について話していた際、具体的には、各ユーザーにどのアプリケーションが必要かを正確に特定すること、製品ごとに合計で何個のアプリケーションが必要かを見極めること、そして最適化の観点として、スタッフの業務効率がどの程度か、可用性に影響を与える行動がスタッフにどのような影響を与えているかを検討することについて言及していました。2つ目のポイントは、ソフトウェア のコストを最適化することです。つまり、使用していないアプリケーションの料金を支払わないようにし、ベンダーとの交渉に必要な情報を確保することです。 3つ目のポイントは、テクノロジーの導入を管理し、貴社の生産性向上を支援することです。具体的には、生産性を最も高めるアプリケーションを特定し、研修の必要性を把握することです。そして最後に一言：測定できないものは管理できません。さて、ありがとうございました。それでは、質疑応答のセッションをステラにお任せします。

[49:38] ステラ：トマスさん、ご説明ありがとうございました。ここで寄せられた質問をいくつかご紹介したいと思います。そのうちの1つは、「導入するにはどのような取り組みが必要か」というものです。

[49:58] トマス：ありがとうございます。それは状況によって異なりますので、一概には言えません。企業の規模や複雑さ、グローバル企業か地域企業か、あるいは特定の国や都市に拠点を置く企業かといった点によって異なります。 導入するソリューションによっても異なります。レベル1のみのソリューションなのか、それともレベル1、レベル2、レベル3を含むものなのか。ComputeAnalyzer™やStorageAnalyzer™といった他のコンポーネントが含まれるかどうかも関係します。サービス内容として、企業がソフトウェア やハードウェアの使用状況について、ユーザー別、部門別、プロジェクト別に詳細なレポートを作成するためのチャージバック機能を必要とするかどうかも影響します。 これらすべてが所要時間に影響します。大まかに言えば、小規模な企業の場合、導入作業は非常に迅速に行え、約2日で完了します。その後、当然ながら検証とレポート作成の段階があります。しかし、小規模な企業での導入作業自体は非常に迅速に行えます。大企業の場合、顧客の要望に応じて段階的に進めることもあり、1ヶ月かかることもあれば、さらに長い期間を要することもあります。

[51:15] ステラ：なるほど、つまり、私の理解では、この種のソリューションは、企業の規模に関係なく、どのような企業でも機能するということですか？

[51:23] トマス：はい。弊社のお客様には、私たちが事業を展開するさまざまな分野において世界的に高い知名度を誇る巨大なグローバル企業もあれば、ユーザー数がごく少ない企業もいます。弊社のライセンスはユーザー単位で設定されるため、測定対象となる「ソフトウェア 」の製品数とは無関係です。 今回、ソフトウェア で具体的にご紹介している内容に関しては、小規模、中規模、大規模を問わず、あらゆる規模のクライアントがいます。Open iT の強みのひとつは、先ほど私が触れた点、つまり専門的な製品を必要とする企業、技術的なソフトウェア や業界固有のソフトウェア を必要とする企業に対して、当社が情報の統合において多大な支援を行っていることです。 一般的に、ライセンス体系が複雑なベンダーの場合、その情報を統合・統合する必要があることが多々あります。トークンベースのライセンスを持つユーザーもいれば、マシンにインストールされたライセンスを持つユーザーもいるなど、さまざまなライセンス体系が存在しますが、当社は企業が求める詳細レベルに合わせて、それらすべてを1つのレポートにまとめ上げるお手伝いをしています。

[53:02] ステラ：というのも、ここでもう一つ質問が寄せられているからです。「その貯蓄はどこから来るのか、あるいはどのようにして生まれるのか？」

[53:16] トマス：なるほど。まず第一に、基本となる出発点は、アプリケーションの利用状況に関する詳細な情報を把握しておく必要があるということです。アプリケーションの利用状況を詳細に把握できるソリューションを導入することで、不要なライセンス料の支払いを回避し、経費の最適化によるコスト削減が実現します。 また、ライセンスの可用性に影響を与えるような行動や、企業にとって追加コストにつながるような行動をユーザーがとった際に通知することでコスト削減が実現します。例えば、従量課金制のアプリケーションで、数週間もライセンスが占有されたままになっているような状況は不必要であり、企業にとってコスト負担となります。 これがライセンス最適化の一面です。ユーザーレベルでのアプリケーション、コンポーネント、サービスの実際のニーズを理解することで、企業は「このユーザーグループにはこのようなサービスを提供しよう」という決定を下すことがありますが、個々のユーザーが実際にどのサービスを利用しているかという情報が欠けている場合があります。 また、適切な種類のライセンスを割り当てることも重要です。例えば、たまにしか利用しないユーザー、つまりライセンスの使用頻度が非常に低いユーザーに対して、スタンドアロンライセンスやそのユーザー専用のライセンスを割り当てることはできません。可能な限り、そのようなユーザーにはネットワークライセンスを割り当てる方がはるかに効率的です。

[54:57]要因は多岐にわたります。例えば、ソフトウェア の各ベンダーごとに固有の要素があり、そこにはビジネスチャンスが存在します。各ベンダーが提供するライセンスオプションもあり、当社には豊富な経験を持つアナリストがおり、顧客に適切な提案を行っています。その中には、一見して分かりにくいものもあるかもしれません。 ある有名な自動車メーカーの事例を思い出します。同社はコスト削減に加え、ライセンスサーバーの配置を見直すことで成果を上げました。当初、1台または複数のライセンスサーバーをどの場所に設置するか、あるいはどのタイムゾーンに配置するかを柔軟に決定する余地がありませんでしたが、それらのライセンスサーバーの配置を最適化することで、大幅なコスト削減を実現したのです。企業がコスト削減を達成するために寄与する要素は数多くあります。

[56:01] ステラ：わかりました。ちょうど質問が届きました。「このソリューションは、CPU単位またはコア単位のライセンス方式で運用されるアプリケーションにも対応できますか？」

[56:12] トマス：具体的にどのアプリケーションかによりますが、コア数などを基準にライセンスが設定されるアプリケーションは数多くあります。 実際、当社ではそのようなライセンス体系を採用しているクライアントとも取引しています。先ほどもお伝えした通り、具体的なニーズを確認する必要がありますので、その際は当社までご連絡ください。メールアドレスは記載されていますので、いつでもご相談に応じ、個別のケースを検討させていただきます。ライセンスの決定要因の一つとしてコア数が考慮されるケースは、非常に多く存在します。

[56:57] ステラ：はい、トマス、どうもありがとうございました。パネルには、手を挙げたラウルさんがいらっしゃいます。 マイクをオンにして、質問をしてもらいます。ラウルさん、もし質問をメールで送っていただければ大変助かります。時間が迫ってきていますので、この場を借りて、ご提供いただいた時間を感謝申し上げます。また、今回のプレゼンテーションはすべて録画されており、資料と同様に公開される予定です。なお、お答えしきれなかった質問については、後日メールにてお送りいたします。ご参加ありがとうございました。本当にありがとうございました。

[58:03] トマス：それでは、私もこれで失礼いたします。本ウェビナーにご参加いただいた皆様に心より感謝申し上げます。ご質問や、さらに詳しい情報をお知りになりたい場合は、いつでもお気軽にお問い合わせください。本当にありがとうございました。

[58:21] ステラ：どうもありがとうございました。トマスさん、素晴らしいプレゼンテーションでした。