あらゆるライセンスモデルを最適化するための課題および推奨手順ソフトウェア

[0:00] ノエミ：皆様、おはようございます。ようこそお集まりくださいました。本日は、「ソフトウェア のあらゆるライセンスモデルを最適化するための課題とベストプラクティス」と題したウェビナーを開催いたします。私はノエミ・モラレスと申します。本日の司会を務めさせていただきます。まもなく、講演者のアルフォンソ・ビジャヌエバ氏が参加する予定です。 本題に入る前に、ご登録いただいたプラットフォーム「GoToMeeting」を通じてご質問をお寄せいただけますので、ぜひご利用ください。また、本ウェビナーはLinkedInおよびFacebookでも配信されていますので、これらのプラットフォームのコメント欄からご質問いただくことも可能です。さらに、製品に関するご質問やOpen iT に関するお問い合わせは、experts@openit.comまでメールでお送りください。質疑応答のセッションで回答させていただきます。 万が一、その場で回答する機会や時間がなかった場合は、メールまたはLinkedInのプライベートメッセージを通じて直接ご連絡させていただきます。

[1:04]当番組の司会者であるアルフォンソ・ビジャヌエバは、ソフトウェア ソリューションのプリセールスおよび導入、ライセンス管理、システム管理、ウェブ開発において豊富な経験を有しています。モンテレイ工科大学（ITESM）で電子システム工学の学位を取得しており、その知識と経験がITコンサルティングのキャリアに活かされています。 アルフォンソは当社のTPIチームの一員として、顧客へのサポートやレポート作成を支援するほか、営業チームと連携し、技術専門家として顧客に最適なソリューションを提供しています。Open iT ラテンアメリカ地域のプリセールスエンジニア、アルフォンソ・ビジャヌエバ氏に、大きな拍手でお迎えください。

[1:55] アルフォンソ：こんにちは、ようこそ。お時間を割いていただき、ありがとうございます。今回は、Open iT が提供するソリューションである「ソフトウェア 」の最適化プロセスについて解説し、Autodeskの最適化におけるベストプラクティスもいくつかご紹介します。最後に、当社の成功事例についてお話しします。

[2:18]今日、企業はソフトウェア のリソースに多額の投資を行っており、それによって業務の生産性を高めています。しかし、リソースの利用状況に関する詳細な情報なしでは、その予算を適切に管理することは困難です。 企業は、自社がどのようなアプリケーションを保有しているのか、ユーザーがメーカーがサポートするバージョンを使用しているのか、あるいは効率を高めるためにトレーニングが必要なのかといった点を把握する方法について悩んでいます。合併や買収が行われた場合、ユーザー数が何人になるのか、ライセンスはいくつ必要になるのか、どうすれば把握できるのでしょうか。要するに、疑問点は多く、そのプロセスは長期にわたり複雑なものとなります。

[3:00]最適化すべきでしょうか？はい。さらに、同時接続ライセンス、クラウドサブスクリプションライセンス、トークンライセンスなど、存在するライセンスモデルの複雑さを加味すると、ライセンス数、契約内容、ユーザーの種類、さまざまなベンダーの間でバランスを取るのは困難です。要するに、これはどの組織にとっても大きな課題となり得ます。 こうした状況を十分に把握し、アプリケーションのクラウド移行といった現在の変化も理解しておく必要があります。それゆえ、最適化を行う必要があるのです。

[3:50]しかし、「最適化」とは一体何でしょうか？ 一方では、ビジネスプロセスを支えるために必要な専用アプリケーションを確実に提供し、実際に使用されているライセンスのみを、必要な分だけ保有することを意味します。他方では、コストを削減し、予算を計画できることも最適化の一環です。 最適化のプロセスが求められます。これは継続的なものでなければならず、そのプロセスを通じて、ライセンス契約を把握し、利用状況を測定することで、組織がビジネス目標に基づいて目標を達成できるよう確実にします。そうして全体像を分析し、具体的なレポートに基づいて情報に基づいた意思決定を行い、組織の利益となる具体的な対策を講じることができるのです。

[4:39]現在、Open iT には、最適化に特化したソリューションが用意されています。その名は「LicenseAnalyzer™」で、エンジニアリング、設計、シミュレーションなどのライセンス管理に伴う複雑さを解消してくれます。また、市場で提供されているほとんどのライセンスに対応する準備が整っています。 履歴レポートやリアルタイムレポートを通じて、どのアプリケーションが誰によって使用されているかを特定できるほか、現在アクティブではないライセンスの収集さえも自動化できます。さらに、市場にあるさまざまな種類のライセンスモデルにも対応しています。

[5:29]「Open iT 」ソリューションはどのように機能するのでしょうか？LicenseAnalyzer™はクライアント・サーバー型のプラットフォームであり、3つのレベルに分かれています。第1レベルでは、ソフトウェア の利用状況を監視します。つまり、アプリケーションがどこで使用されているか、誰が使用しているか、そしてどのくらいの時間使用されているかを把握します。LicenseAnalyzer™プラットフォームへのアクセスは、ウェブポータルを通じて安全に行われ、すべての情報は暗号化されて送信されます。 そこでは、ライセンスやライセンスサーバーの状況、およびその他の詳細情報をリアルタイムで正確に確認できます。各サーバー内では、そのサーバーが管理するアプリケーションや、現在ライセンスを使用中のユーザーを確認できます。ライセンスの総数や、他のユーザーがツールを利用するために利用可能なライセンスの数を確認できるほか、有効期限が近づいているライセンスがある場合はアラートを受け取ることも可能です。

[6:40]ポータル内では、さまざまなレポートやグラフ、あらかじめ定義されたダッシュボードにアクセスできるほか、これらをカスタマイズしたり、新しいものを作成したりすることも可能です。この例では、3か月間のライセンス利用状況を示すヒートマップが表示されており、特定の日時における同時利用ライセンスの総数が示されています。 このMATLABアプリケーションの例からわかるように、赤色は同時使用ライセンス数が最も多かった時間帯を示しています。例えば、水曜日の午後2時などが挙げられます。また、利用のピーク時間帯も特定でき、このケースでは午前10時から午後6時までとなっています。 組織内で通常、これらの時間帯にスタッフが業務を行っている場合、これは正常な状態と言えます。しかし、土曜日や日曜日にオレンジ色や赤色が確認される場合は、この種のアプリケーションを最適化する好機となります。ユーザーが実際に土曜日や日曜日に利用しているかどうかを確認し、利用していない場合は、スタッフの行動パターンをどのように変更すべきかを把握する必要があります。

[8:02]もう1つのレポートとして、お客様から特に好評を博しているのが、ソフトウェア のライセンス効率レポートです。このレポートでは、累積時間数と、特定の期間における最大同時接続ライセンス数を比較したグラフを確認できます。 中央部分を見ると、この企業は154ライセンスを購入しており、これが保有ライセンスの総数ですが、ユーザーの利用状況に基づくと、この期間全体で最大116ライセンスが使用されたことが分かります。さらに、利用状況の99％に関する情報も表示されています。 つまり、ライセンス数を101に削減すれば、約106,000ドルのコスト削減が可能となり、需要の99％を賄うことができるということです。 最適化プロセスにおいて「可能な限り削減する」ことを優先事項とする場合、需要の95％をカバーするだけで済み、ライセンス数を92に抑えることも可能です。これにより、$124,000の節約が見込めます。このレポートは、最適化プロセスにおいて非常に重要な情報を提供するため、広く活用されています。

[9:39]一方、LicenseAnalyzer™の大きな利点は、レポートに表示されるこれらの情報をすべて、Power BI、Spotfire、Tableau、Excelなどのビジネスインテリジェンスツールとリアルタイムで連携できることです。これにより、組織内にこれらのツールを活用する分析の専門家がいれば、自社のニーズにぴったり合ったレポートを作成することが可能になります。

[10:03]それでは、レベル2を見てみましょう。ライセンスやソフトウェア の利用効率、つまり誰が実際にアプリケーションを使用しているか、またアプリケーションが非アクティブになっている時間を確認できます。レベル2をより深く理解するために、このレポートを見てみましょう。このグラフでは、アプリケーションの利用効率を確認でき、その年にセッション数が最も多かった10日間が表示されています。 また、実際のアクティブ利用セッション数が最大だった日、つまりユーザーがツールとやり取りしていた時間が、赤色で表示されています。詳細を見ると、3月12日には48回のセッションがあり、9月15日には21回ありました。これらは、セッション数の最大値と実際の利用時間の最大値の間にある2つのピークです。 これらのデータの関係を分析すると、このアプリの利用効率は44％であることがわかります。したがって、これはソフトウェア を最適化するために考慮すべきもう一つのポイントです。

[11:32]では、レベル2はどのようにして実際の利用データを取得しているのでしょうか？実は、ワークステーション上にエージェントが常駐しており、CPU、マウス、キーボードの入出力活動を監視しています。このすべての情報はLicenseAnalyzer™に送信され、前述のようなレポートを作成したり、ユーザーごとの詳細を確認したりすることが可能になります。 この表を分析すると、ユーザー116はアクティブ時間が約1万時間蓄積されている一方で、非アクティブ時間はわずか2,500時間であることがわかります。このユーザーは、このツールを非常に上手に使いこなしている「エキスパート」と言えるでしょう。一方、ユーザー97を分析すると、アクティブ時間は12,000時間ですが、非アクティブ時間はそれよりもさらに長く、15,300時間にも上ります。 このユーザーについては、このツールを長時間利用している一方で、非アクティブ状態の時間も長いと言えます。もしこのアプリケーションが利用時間に応じて課金される仕組みであれば、どれほど過剰な費用が発生するかが想像に難くありません。

[12:53]それでは、レベル3に移りましょう。LicenseAnalyzer™のレベル3は、レポート機能にとどまらず、使用されていないアプリケーションのライセンス解放を自動化することができます。レベル2の情報を基に、ユーザーが定義したポリシーに従って、例えばアプリケーションが1時間使用されていない場合に自動的にライセンスを停止するといった設定が可能です。 次の例を見てみましょう。あるユーザーがデザインアプリケーションで作業しており、操作を行っている間はシステムによって「アクティブ」と認識されます。 何らかの理由で席を外した場合（会議に出席したり、コーヒーを飲みに立ち上がったりなど）、システムは操作が行われていないことを検知し、そのアプリケーションを非アクティブとしてマークします。しばらくすると、ユーザーのワークステーションに次のようなウィンドウが表示されます。「ANSYS Mechanical アプリケーションが長時間非アクティブの状態です。操作を再開してください。さもないと、ライセンスが停止されます。」 ユーザーが何も操作を行わない場合、アプリケーションは非アクティブ状態のままとなります。その後、当社が定義した一定時間が経過すると、システムはアプリケーションを非アクティブとしてマークし、このライセンスをライセンスサーバーに返却します。これにより、他のユーザーがアプリケーションを利用できるようになります。

[14:28]さて、先ほど見てきた3つのレベルをどのようにまとめられるか見てみましょう。このグラフは特定のアプリケーション、例えばAutoCADやPetrel、あるいはSAPなどを分析したものです。時間の経過とともに、企業はますます多くのライセンスを取得していましたが、実際にユーザーがそれらを使用しているのか、ライセンス数は十分なのか、それともさらに必要なのかといった状況を把握できていませんでした。Open iT の支援を受けて、ソリューションのレベル1を導入したところ、実行中のアプリケーション数、つまり、それらを管理するサーバーから割り当てられたライセンス数を表すこのグラフを確認できるようになりました。そして、取得したライセンスの総数と最大使用数との間に差異があることが一目でわかります。これは最適化の好機です。

[15:25]それでは、レベル2の状況を見てみましょう。レベル2をさらに掘り下げると、可視性がさらに高まります。この赤い線でアクティブなユーザーセッションが確認でき、購入済みライセンスとアクティブなライセンスの差がさらに大きいことがわかります。このようにして、さらに大幅なコスト削減が可能になります。 ライセンスを自動的に自社サーバーに戻すレベル3を使用すると、最終的には同時接続数の傾向が低下し、実際の使用状況とほぼ同じレベルに達します。そこで、この企業はライセンス数を約300から151に削減する決定を下し、これにより大幅なコスト削減を実現しました。

[16:28]さて、次のトピックに移りましょう。Autodeskの最適化におけるベストプラクティスをいくつか見ていきましょう。ご存知の通り、Autodeskは世界中で非常に人気のあるエンジニアリング、設計、シミュレーション向けのソフトウェア であり、AutoCAD、Revit、Inventorなどのさまざまなソフトウェアパッケージが含まれています。しかし、そのライセンスモデルは最も複雑なもののひとつでもあります。 オートデスクは創業当初から、ユーザーの各マシンにインストールする標準ライセンス、いわゆるスタンドアロンライセンスを提供していました。その後、コンカレントライセンスが登場し、続いてトークンフレックス（トークンを用いた従量課金制）が導入されました。現在は、ユーザーに「オートデスク・フレックス」モデルへの移行を求めています。しかし、ここで疑問が生じます。「この変更は、本当に私の組織にとって有益なのでしょうか？」そこで、いくつかのベストプラクティスを見ていきましょう。

[17:31]まず、多くの組織では、各部門や各国・各地域が独自にライセンスを購入することを認めています。その結果、更新時期や価格がまちまちになり、これらをすべて管理することが困難になっています。そこで、Autodeskのポータルをすべて1つに統合し、ライセンスの購入管理を1つの部門または部署に一元化することをお勧めします。 オートデスクと交渉してサブスクリプションや支払日を統一したり、指名ユーザーと「Autodesk Flex」のクラウドサブスクリプションユーザーの間でバランスを取ったりすることも可能です。これについては、次の例で詳しく見ていきます。 もう1つのポイント、あるいはベストプラクティスとして、ユーザーの行動パターンを把握することが挙げられます。つまり、熟練ユーザーは誰か、アプリケーションをほとんど使用しないユーザーは誰か、といった点を把握することです。前述したように、最適化を図るためには、この情報を定期的に見直す必要があります。

[18:42]では、指名ユーザーとFlexサブスクリプションのバランスをどのように取ればよいのでしょうか？この例を見てみましょう。ある企業では、Autodeskユーザーが647人おり、そのうち580人が同時接続ユーザー、残りはスタンドアロンライセンスでした。同社は新しいFlexスキームへの移行を希望していましたが、移行または購入すべきユーザー数やトークン数が正確に把握できていませんでした。LicenseAnalyzer™を使用することで、647人、つまり全ユーザーを Flex に移行した場合、投資額は 760,000 ドルになると算出できました。これが中央にある緑色のバーです。しかし、スタンドアロンユーザーと Flex ユーザーをバランスよく組み合わせると、投資額はわずか 161,000 ドルになることがわかりました。 この企業がユーザー数と必要なトークンの数を決定する際に役立ったレポートの一つがこれです。左側の列には、Autodeskのツールを使用した累積時間が最も長いユーザーの一覧が表示されています。中には2,800時間、1,700時間、11,700時間といったユーザーもおり、要するに、このリストに載っているユーザーは皆、かなりの利用時間を記録しています。 対照的に、右側の列には利用時間が非常に少ないユーザーが表示されています。249時間（約2時間）や116,500時間といったユーザーもいますが、これらはユーザーの大半を占めています。

[20:35]その結果、同社に必要なのは47人の指名ユーザー（同社では「パワーユーザー」と呼んでいる）だけであり、残りの600人のユーザーについては、1年間で35,400トークンが必要となることが判明しました。 そこで、先ほど述べたコスト削減効果が現れます。全ユーザー分の支払額は760,000ドルになりますが、指名ユーザーとFlexユーザーの間でバランスを取った場合、その費用はわずか161,000ドルとなります。

[21:14]それでは、もう1つのポイントである「どのような種類のユーザーが存在し、どうすればそれらを把握できるか」について見ていきましょう。すでに、LicenseAnalyzer™がユーザーレベルやアプリケーションレベルなど、さまざまなレポートを提供することは確認しました。これらを通じて、ユーザーの行動の多くを把握することができます。 例えば、「収集型ユーザー」とは、1つのライセンスを取得し、さらに別のライセンス、また別のライセンスと次々と取得し、それらを返却しないユーザーのことです。彼らは、本来なら他の誰かが活用できるはずのトークンなどを消費し続けています。また、「キャンプ型ユーザー」とは、おそらく1つのライセンスを取得したものの、それが4ヶ月前であり、まだサーバーに返却していないユーザーのことです。これもまた、最適化の機会となります。 「時折利用型」のユーザーとは、数分間や短時間だけアプリケーションにアクセスして退出するユーザーです。「釣り型」ユーザーとは、朝早くオフィスに到着し、その日中に使う可能性に備えて1つ、2つ、3つのライセンスを取得するユーザーであり、これにより他のユーザーが利用拒否される可能性があります。 「抵抗的なユーザー」とは、メーカーによるサポートがすでに終了している可能性のある旧バージョンのアプリケーションを使用しているユーザーのことです。これは、会社が保有すべきではないバージョンを使用していることによるセキュリティリスクにもなり得ます。そして最後に、「侵入者ユーザー」とは、何らかの理由で組織を退職したにもかかわらず、依然としてアプリケーションへのアクセス権を持っているユーザーのことです。

[23:04]LicenseAnalyzer™のレポートを活用すれば、各ユーザーを特定することができます。では、これをどのように管理すればよいのでしょうか？まず、レポートを利用してユーザーを特定し、それに基づいて通知を送信することができます。 ライセンスを多数占有しているユーザーには、それらのライセンスを返却するよう求める通知がメールで届きます。同様に、長期間にわたりライセンスを保有しているユーザーにも、そのライセンスを解放するよう求める通知が送信されます。また、この仕組みを通じて、ユーザーに対しソフトウェア のより効率的な利用方法を指導することも可能です。

[23:49]それでは、当社の成功事例の一つをご紹介しましょう。この事例を通じて、同社がいかにして最適化によって大きな利益を得たかがわかります。鉱物採掘を手掛けるこのグローバル企業は、世界各地にオフィスや拠点を構えていますが、自社の専用アプリケーションがソフトウェア において多大なコストを占めていることに気づいていました。また、どのようなアプリケーションを保有しているのか、誰が使用しているのかも把握できておらず、ユーザー数は1,000人を超えていました。 そこで、ソフトウェア のリソースを最適化するため、LicenseAnalyzer™のレベル1を導入しました。この企業にとって特に有用だったレポートの一つは、アプリケーションのインベントリ、保有するライセンス数、および実際に使用されているライセンスを特定できた点でした。

[24:42]このレポートでは、最初の列に保有していたエンジニアリング用アプリケーション、次の列に利用可能なライセンス数、レポートの全期間を通じて使用された最大数が表示されており、さらに未使用のライセンス数も算出されています。 まず、MATLABについては、同社が320ライセンスを購入していたものの、この約2年間の期間中に使用されたのは40ライセンスのみであり、つまり280ライセンスが未使用であったことがわかります。また、Blue Marvelについても37ライセンスを保有しており、最大使用数は20で、17ライセンスが未使用でした。同様に、使用回数がゼロのアプリケーションも見られ、つまり料金を支払っているにもかかわらず、誰も利用していなかったことがわかります。

[25:50]これをライセンスあたりの概算コストという数値に換算すれば、その情報をレポートに追加できます。そうすることで、ライセンスあたりの概算コストと、使用されていないライセンスの支払いを停止することで会社が実現できる潜在的な節約額が把握できるようになります。最終的に、潜在的な節約総額は463,000ドルであることが判明しました。これは、他のリソースに充てたり、他の部門に割り当てたりできる多額の金額です。 要するに、LicenseAnalyzer™を使用した結果、専門的なソフトウェア 関連の総支出の約60％に相当する潜在的な節約が可能であることが判明しました。

[26:55]さて、まとめとして、Open iT のソリューションは、組織が本日取り上げた課題に対処することを可能にします。ソフトウェア のリソースに関するリアルタイムおよび履歴のエンタープライズモニタリング機能を提供し、各コストセンターごとの経費配分を簡素化し、ライセンスの利用状況とユーザーの生産性を最適化します。また、ソフトウェア のベンダーとの交渉に役立つ詳細な情報を提供し、さらにソフトウェア の各種タイプ、ユーザー数の変動、およびソフトウェア の使用状況と未使用状況に関する可視性を提供します。Open iT のソリューションは、組織に対し、当社のライセンス状況全体を可視化するだけでなく、利用状況に関するレポートも提供します。最適化に関しては、過去のデータやリアルタイムの情報をまとめた専門的なレポートによる適切な情報が、コスト削減とソフトウェア のより効率的な利用に向けた、情報に基づいた意思決定を支援します。Open iT のチームは、最適化プロセスの開始当初から、導入、設定、レポートやダッシュボードに関するコンサルティング、メーカーとの交渉に至るまで、お客様を全面的にサポートします。さらに、世界中のさまざまなタイムゾーンにおいて、年間を通じて専門的な技術サポートを提供しています。私たちの目標は、企業様に最大限の満足と大きな投資対効果（ROI）を実現していただくことです。ありがとうございました。

[28:50] ノエミ：アルフォンソさん、素晴らしいプレゼンテーションをありがとうございました。参加者の方々から、experts@openit.com 宛てにいくつかの質問が寄せられています。時間の都合上、ここではそのうちの1つにしかお答えできませんので、残りの質問については後ほど直接お答えさせていただきます。レベル2において、もしある人がテクニカルアプリを最小化して、PC上で別のツールを使い続けて作業した場合、どうなるのでしょうか？

[29:17] アルフォンソ：素晴らしい質問ですね。先ほどお話しした通り、レベル2ではキーボード、マウス、CPUの統計情報を計測しますが、これはユーザーのワークステーションで実行中のプロセスごとに計測されます。 先ほど例に挙げたように、ANSYS Mechanicalで作業中にウィンドウを最小化して、別のツール（ExcelやPowerPoint）で作業を始めたり、メールをチェックしたりした場合でも、LicenseAnalyzer™は、マウス操作があってもそれが技術系アプリケーションによるものではないことを認識し、アイドル時間を計測し始めます。つまり、両者を区別しているわけです。分かりましたか？

[30:02] ノエミ：これで、お分かりいただけたかと思います。さて、皆様からいただいたご質問、誠にありがとうございました。これで本ウェビナーを終了させていただきます。アルフォンソさん、そしてご参加いただいた皆様、ありがとうございました。講演者への具体的なご質問がございましたら、avillanueva@openit.com までお気軽にメールでお送りください。 デモのご予約や当社のソリューションについてさらに詳しくお知りになりたい方は、ぜひ当社のウェブサイト openit.com をご覧ください。本ウェビナーに関するご質問、ご意見、ご要望がございましたら、webinars@openit.com までメールでお問い合わせください。皆様の業務最適化の道のりを、喜んでサポートさせていただきます。最新情報をチェックし、当社のソーシャルメディアもぜひフォローしてください。 ご参加いただきありがとうございました。私はノエミ・モラレスと申します。皆様のホストを務めさせていただき、大変光栄でした。

[31:06] アルフォンソ：ノエミ、ありがとう。皆さん、ありがとう。