ウェビナー・オンデマンド
エンジニアリング・ライセンス使用量のベンチマーク:何が正常で何が正常でないか
- 2025年8月20日
- 40分
御社のチームはエンジニアリングライセンスを効率的に活用していますか?それとも、ライセンスを過剰に保有していたり、活用が不十分だったり、あるいは手探りの状態ではありませんか?本セッションでは、Open iT の分析機能を活用して、御社の利用状況を業界の標準と比較・評価する方法をご紹介します。適切な利用状況とはどのようなものか、異常をどのように見分けるか、そしてデータに基づいた最適化や拡張の根拠をどのように構築するかについて学びましょう。
- 「標準的な状況」を把握する:自社のライセンス利用状況を業界のベンチマークと比較する
- 問題点を見つけよう:コストに影響が出る前に、過剰利用、利用不足、誤用を特定する
- 自信を持って行動する:明確で文脈に沿った洞察を活用し、より賢明なライセンスに関する意思決定を行う
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このウェビナーの内容
2025年8月に収録されたこのOpen iT ウェビナーでは、エンジニアリングおよびITチームを対象に、25年以上にわたりOpen iT の顧客から収集された業界標準と照らし合わせ、ソフトウェア のライセンス使用状況をベンチマークする方法について解説しています。Open iT のソリューションアーキテクトであるSagi氏が、ライセンス過剰、ライセンス不足、およびバランスの取れた利用パターンについて詳しく解説し、LicenseAnalyzer の効率性レポートの読み方を紹介するとともに、14%から40%のコスト削減を実現した顧客事例を共有しています。
学習内容
- 健全な拒否率とはどのようなものか(おおよそ0~5%)、そしてライセンスの過剰発行と不足の両方がなぜ隠れたコストを伴うのか。
- LicenseAnalyzer の利用状況および効率性レポートを読み解き、アプリケーションに適したライセンス数を特定する方法。
- なぜライセンス不足の環境では、ライセンスの買い占め行動が生じ、それが時間の経過とともに不足をさらに深刻化させるのか。
- アイドル時間の追跡と自動ライセンス回収(LicenseAnalyzer のレベル2およびレベル3)が、ユーザーに制限を課すことなくライセンスを回収する方法。
- デボン・エナジーやコノコフィリップスをはじめとする他のOpen iT の顧客が、利用状況のベンチマーク分析を活用してライセンスコストを削減した事例。
各章のタイムスタンプ
00:00開会の挨拶と登壇者の紹介
01:20ライセンス使用状況のベンチマークに関する概要
04:473つのライセンスのシナリオ:「過剰」、「不足」、そして「バランスが取れている」
09:43報告書の読み方:ライセンス過剰の事例
12:20報告書の読み方:ライセンス不足の事例
14:34健全な利用パターンの例
16:32最適化を行う前にOpen iT が通常表示する内容
19:07顧客実績:デボン・エナジー、コノコフィリップスなど
22:38ライブQ&A
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[0:00] ドーカス:皆さん、おはようございます、こんにちは、そしてこんばんは。「Open iT」主催のウェビナー『エンジニアリングライセンスの利用状況をベンチマークする』へようこそ。私はドーカスと申します。本日、司会を務めさせていただきます。
[0:19]これから20分間、講演者がOpen iT Analyticsを活用して、ライセンスの利用状況を業界の標準と比較・評価する方法をご紹介します。適切な利用状況とは具体的にどのようなものか、環境内の異常をどのように見分けるか、そして最適化や正当な拡張に向けた確固たるデータに基づく根拠をどのように構築するかについて学んでいただけます。
[0:40]画面上部のQ&Aパネルから、ご質問をお寄せください。メインセッション終了後に回答させていただきます。時間が足りなくなった場合は、メールまたはLinkedInを通じて必ず追ってご回答いたします。
[0:57]それでは、登壇者について簡単にご紹介します。ソリューション・アーキテクトとして、サギ氏は価値重視の成果創出に注力しています。顧客関係管理(CRM)分野における豊富な専門知識を活かし、さまざまな業界のクライアントがソフトウェア への投資効果を最大化できるよう支援しています。それでは、サギ氏を温かい拍手で迎えましょう。
[1:20] サギ:ドーカス、どうもありがとう。みなさん、ウェビナーへようこそ。今日は、ライセンス利用状況のベンチマークについてお話しします。基本的には、当社の顧客全体で見られる基準と比較していくことになります。
[1:36] Open iT では、25年以上の実績があり、数多くの顧客にご満足いただいております。お客様は、「Open iT 」製品や各種拡張機能を活用することで、ライセンスポートフォリオのコストを大幅に削減し、多額の費用を節約することができています。
[2:01]当社は、石油・ガス、エンジニアリング、製造、航空、自動車など、さまざまな業界で事業を展開しています。
[2:12]長年にわたり、弊社では顧客各社のライセンス利用状況においてさまざまな傾向が見られることに気づきました。これにより、皆様が自社のライセンス利用状況を市場で一般的に見られる傾向と比較できるよう、大まかなベンチマークを作成することができました。
[2:32]ベンチマークについて解説するほか、一部のお客様のポートフォリオで見られたさまざまな特異例についても取り上げます。つまり、通常見られる傾向として、避けたほうがよいと思われる点や、お客様が同様の対応をしている事例、そしてお客様が一般的に目指している目標についてお伝えします。
[3:00]LicenseAnalyzer™レベル1製品に掲載されている、ライセンス在庫の利用状況や効率性を示すさまざまなグラフやチャートについて解説します。
[3:15]これからさまざまなグラフでご紹介するデータは、相互に補完し合うものです。これにより、御社のエンジニアによる日々のライセンス利用パターンに基づいて、一貫性のある効率性の推定を行うことができます。
[3:34]まず、顧客から把握できる消費パターンの可能性について分析することから始めます。そして、そこからトレンドを導き出していきます。
[3:48]ここで、目標とするコスト削減とライセンス効率を実現するために、さまざまな要素を考慮しています。ライセンス費用を過剰に支出することなく、ユーザーのニーズに応え、可能な限り最高の可用性を提供したいと考えています。
[4:11]ご存知の通り、これはまさに綱渡りのような状況です。ライセンス管理者や調達担当者は皆、ライセンス購入の際に適切な判断を下すために、アプリケーションのライフサイクルやユーザーの利用パターンを考慮しながら、この綱渡りを進めなければなりません。エンジニアの業務が円滑に進むよう、かつ支出を最小限に抑えるために、必要な分だけのライセンスを購入することが求められます。
[4:47]それでは、ライセンスの使用状況に関する3つの異なるシナリオを見ていきましょう。
[4:53]まず、ライセンス数が過剰なライセンスプールがあります。つまり、ライセンス数が多すぎて、必要以上の費用がかかっている可能性があります。ユーザーの利用パターンは、購入したライセンスの内容と一致していないように見えるかもしれません。ここでは、ライセンス数は黒い線で、同時利用ライセンス数は灰色の棒グラフで示されています。
[5:21]実際には、すべてのエンジニアが必要な時にいつでもライセンスを取得できることが実証されており、すべてのユーザーに対して、拒否されることなく常に100%の可用性が確保されています。しかし、これには代償が伴います。ご存知かもしれませんが、これほど多くのライセンスを購入・更新することは無駄遣いと見なされる可能性があり、単に経費を増大させるだけで、資金の再配分や新規プロジェクトへの割り当てが必要になった場合に、全体的な予算を圧迫することになります。
[5:57]もう1つ見られるパターンは、「ライセンス不足」です。これは、プールで購入済みのライセンス数が少なすぎることを意味し、エンジニアがライセンスを利用できる機会が少なくなり、業務に深刻な支障をきたします。つまり、エンジニアはライセンスが空きになるのをただ待っている状態になり、その状態が長時間にわたって続くことになります。
[6:21]拒否を表す赤い棒グラフを見ると、このケースでは10%を超えており、多くの拒否が発生していることがわかります。その結果、多くのユーザーが不満を抱えています。
[6:36]確かに、ライセンスの調達という点では、これにより収益が向上するかもしれません。しかし、ユーザーが効率的に業務を行えないのであれば、果たして本当にメリットがあるのでしょうか? 一方でライセンス費用を節約できたとしても、その一方で生産性の低下によって、はるかに大きなコストを支払うことになるかもしれません。
[7:00]実際、行動心理学的な観点から考えてみると、このケースではエンドユーザーの間で奇妙な傾向が生じています。つまり、たとえ使用していなくても「万が一に備えて」という理由で、単にライセンスを取得して長期間放置しておくことを好む傾向があり、その結果、ライセンスの消費がさらに増大し、状況をさらに悪化させているのです。
[7:30]時間が経つにつれて、同僚たちが「自分たちが利用できなくなるのではないか」と懸念するようになるため、ユーザーが利用できる時間がますます少なくなっていく。その結果、エンドユーザーにとってはますます深刻なジレンマとなり、ライセンス管理者にとっては頭痛の種となる。
[7:50]もちろん、これはLicenseAnalyzer™のレベル3コンポーネントによって処理することが可能です。このコンポーネントは、使用されていないライセンスを回収し、他のエンジニアが利用できるようプールに戻します。
[8:07]では、適切なバランスとはどのようなものでしょうか? それは、実際にはビジネス要件によって異なります。御社では、エンジニアに常時完全な稼働体制を求める一方で、予算は問題にならないのでしょうか。それとも、予算を重視し、効率的なライセンスプールを運用することを優先しているのでしょうか?
[8:37]その場合、通常は0~5%というバランスの取れた拒否率を目指すのが望ましいでしょう。これは、エンジニアにとって高い可用性を意味し、100回に1回程度しか拒否されないことを意味するからです。
[9:00]それ以外の99回は、必要な時にすぐにライセンスを取得できています。つまり、基本的に月に1回程度、数分間ほど申請が却下される程度なので、十分我慢できる範囲です。
[9:13]また、調達チームやライセンス管理者にとっては、エンドユーザーに高いライセンス利用率を確保しつつ、無駄を可能な限り抑えた効率的なライセンスポートフォリオを運用していることを意味します。
[9:32]それでは、LicenseAnalyzer™のレベル1インターフェースにあるレポートで、これらのパターンを可視化してみましょう。
[9:43]まずはライセンスが過剰なシナリオを見てみましょう。SSRSレポートのライセンス使用状況の概要によると、このケースでは32ライセンスを保有しているものの、同時に使用されたのは最大でも24ライセンスにとどまっており、ここには最適化の余地が十分にあることがわかります。
[10:06]しかし、実際に1日を通して24ライセンスに達していたのはどのくらいの時間だったのでしょうか? おそらくたった1分程度でしょう。SSRSレポートシステムにあるライセンス効率チャートを見れば、その正確な時間がわかります。ここでは、同じ製品について、各同時接続レベルごとに費やされた時間が示されています。
[10:32]つまり、2人が同時にこのアプリケーションで作業することですね。まあ、それはよくあることです。しかし、24人のユーザーが同時にこのアプリケーションで作業することとなると、まあ、そんなことはほとんどないでしょう。
[10:48]また、同時使用ライセンス数が23、22、あるいは21に達することも稀であり、これには明確な傾向が見られます。効率性の分布には長く細い尾が見られ、これはライセンス数が明らかに過剰であることを示しています。
[11:09]そして、このグラフの上部を見ると、99%の効率に達するには16ライセンスあれば十分であることがわかります。というのも、16ライセンスを超えたあたりから、分布の尾部が実際に形成され始めるからです。
[11:24]効率の割合はこのように算出されます。ここをご覧いただくと、1年間のうち、わずか10分間で24件のライセンスに達していることがわかります。また、1年間のうち、わずか30分間で23件のライセンスに達しています。いずれも1年間全体の0.01%未満であり、ライセンス数はごくわずかです。
[11:53]さて、この利用率は、使用ライセンス数が16に達して初めて1%程度になります。というのも、この数未満では利用率が99%から95%へと低下し始め、具体的には13ライセンスでは95%、11ライセンスでは90%といった具合になるからです。
[12:20]それでは、これとは正反対のケースを見てみましょう。利用率が低く、ライセンス数も十分に活用されていないケースです。この製品には40ライセンスが割り当てられていますが、週のすべての営業日において、毎日一貫して40ライセンスの限界に達しています。
[12:39]そして、私たちは毎日長時間にわたってこの作業を行っており、その間、絶えず多くの拒否イベントが発生しています。もちろん、これらはここに表示されている灰色のバーで表されており、事実上、勤務時間のほぼ全期間にわたってライセンスプールが枯渇してしまうのです。
[13:00]では、効率チャート上ではどのように見えるでしょうか。まず、40ライセンスが使用されている場合でも、チャートには使用時間が長いことを示す広いテールが見られます。99%の効率は40で、これは当社が保有するライセンス数と同じですが、95%の効率を見ると、わずかに低下して36となっています。
[13:33]データを見ると、当社のライセンスプールは8時間以上も枯渇した状態が続いていたことがわかります。 これは、多くのユーザーが繰り返しアクセス拒否されるのに十分な時間であり、その結果、生産性が著しく低下するだけでなく、前述した「暴走効果」を引き起こします。この効果では、ユーザー同士がライセンスを奪い合い、各ユーザーがライセンスをできるだけ長く保持しようとするようになります。というのも、このライセンス構成では、ユーザーが必要なライセンスを取得できるのはごく稀な場合に限られるため、あたかも金のように貴重なものかのように、ライセンスを手放さなくなるからです。
[14:20]さて、それでは、おそらくどのような目標を目指すべきでしょうか? 効率のパターンとしては、どのようなものが最適とみなされるべきでしょうか?
[14:34]まあ、組織によって異なりますが、理想的なシナリオとしては、このようなグラフになるでしょう。この例では39ライセンスありますが、ほとんどの場合、ライセンスの使用量は購入数を下回っており、ライセンスプールが上限に達することも多少あります。
[14:57]しかし、ここでもまた、ライセンスを最大限に活用しています。とはいえ、それは丸一日だったのか、1時間だったのか、あるいはほんの数分だったのか? 効率チャートを見ると、効率の尾部が太すぎず、細すぎない健全なライセンス使用パターンが確認できます。使用率は39に達していますが、それはごく短時間に限られています。
[15:28]効率を99%にするためには、ライセンス数を39から36に、つまり約10%削減した方が良いかもしれないことを示唆しています。
[15:42]エンドユーザーにとっては、99%以上の確率で必要なライセンスを取得でき、ごく稀に取得が拒否される場合があるということです。その場合は、数分待ってから再度試せばよいだけです。
[15:59]そして、このことは数字からも裏付けられています。1年間を通じて、ライセンスが39件に達したのはわずか約11時間だけであり、これは全時間の0.5%にも満たないものです。これにより、ライセンスポートフォリオをスリムに保ち、予算管理も適切に行いながら、エンジニアにとって高いライセンス可用性を確保するのにちょうど良い数のライセンスを維持できています。多すぎず、少なすぎず。まさに絶妙なバランスです。
[16:32]しかし、システムの最適化をまだ行っていない顧客の場合、通常どのような状況が見られるのでしょうか?つまり、Open iT から得られた知見を実装する直前の段階です。
[16:45]まずはユーザーの利用パターンから見ていきましょう。通常、利用時間は長く、ほとんどのユーザーの1日あたりの平均利用時間は4~6時間となっています。
[17:02]これは通常、顧客が常に15~30%のコスト削減余地を見出してしまうという、ありふれたシナリオを彷彿とさせるグラフとして表される。
[17:23]多くの場合、ライセンスを過剰に保有し、十分に活用されていない。その理由は、ポートフォリオに単にライセンスが過剰に蓄積されているからである。
[17:37]全体像を見てみると、このような利用状況のヒートマップが確認できます。これによると、ユーザーは主に平日・勤務時間内にアプリケーションを利用していますが、週末や勤務時間外でも常に少数のライセンスが利用されていることがわかります。これは、一部のユーザーが勤務終了後にライセンスの確認を繰り返し忘れてしまっていることを示唆しています。
[18:06]しかし、そのようなケースはあまり見られません。通常、実際にそうするユーザーは全体の1~3%程度にとどまります。
[18:16]顧客の一般的な効率グラフを見ると、多くの場合、このように細長いテール部分があり、最適化の余地が十分にあることがわかります。要するに、実際には必要のないライセンスを購入したり、更新したりしているのです。
[18:35]ライセンスが十分に活用されておらず、過剰に割り当てられていることを示す明確な利用傾向が見られます。上位レベルの多くについては、ほとんど、あるいは全く到達されていないのが現状です。つまり、エンジニアたちは満足しており、ライセンスの利用可能性も非常に高い状態にあるということです。基本的に必要な時にいつでもライセンスを取得できていますが、これには実質的な理由もなく、組織のライセンス予算に多大な負担がかかっています。
[19:07]それでは、当社の顧客が作成したいくつかの体験談を見てみましょう。これらからは、Open iT を利用することでどれだけの節約が可能か、また、当社が算出した平均値というベンチマークに実際にどれほど合致しているかが、はっきりとわかります。
[19:30]デボン・エナジー社の事例をご紹介します。同社では、IT支出の監視や、技術系アプリケーションの利用実績に関する正確な履歴データの集約に課題を抱えていました。そこで、このウェビナーでもご紹介した「レベル1」の利用状況および効率性レポートを導入しました。その結果、ライセンス費用を20%削減することに成功しました。
[19:59]コノコフィリップス社では、ライセンス環境の手作業による管理を行っており、ライセンスシステムに関する可視性が著しく欠如していました。同社はOpen iT ソリューションを導入した結果、リソースの使用状況を詳細に分析するために必要な管理工数が大幅に削減され、ライセンス消費量を抑制することで全体的なコストを30%削減するとともに、リソースの効果的な活用に向けて大きな前進を遂げました。
[20:35]AIO Arrow社は、強力な分析機能を備えたソフトウェア 管理ソリューションを必要としており、LicenseAnalyzer™のレベル1およびレベル3を導入しました。その結果、第1フェーズにおいてライセンスの使用状況と利用効率を分析したことで40%のコスト削減を実現し、さらに第2フェーズではレベル3を導入して未使用または非アクティブなライセンスを回収したことで、さらに14%のコスト削減を達成しました。
[21:12]本日の最後の導入事例は、利用状況の全社的な可視化と製品マッピングの最適化を必要としていた、著名なフォーチュン500企業からのものです。LicenseAnalyzer™レベル1を導入した結果、ソフトウェア ライセンスの最適化により110万ドルの収益を生み出し、さらに保守コストを87万3,000ドル削減し、将来的なコストを合計9万1,000ドル回避することに成功し、組織全体における大幅なコスト最適化に貢献しました。
[22:02]以上です。ここでは、Open iT が、詳細なレポート機能を活用してビジネスの意思決定をどのように改善し、最小限の労力でアプリケーションのライセンス管理を最適化するかをご紹介します。これはガートナーによっても裏付けられており、同社は最大30%のコスト削減を詳細に報告していますが、これは当社が長年にわたり収集してきた業界ベンチマークと完全に一致しています。
[22:28]では、御社はどの程度の位置づけにあるのでしょうか?
[22:38] ドーカス:それでは、皆さんからのご意見をお聞かせください。Q&Aパネルを使って、どんな質問でもお寄せください。
[22:49]サギさん、洞察に満ちたプレゼンテーションをありがとうございました。さて、素晴らしい質問がいくつか寄せられています。さっそく質疑応答に入りましょう。
[22:57] ドーカス:通常、最適化を行った後、企業はどのくらいの期間でROIを実感できるのでしょうか?
[23:05] サギ:つまり、このソリューションを導入して最も顕著かつ迅速に効果が現れるのは初年度です。その時点で、システム内にあったあらゆる混乱を解消できるからです。 使われていないライセンスや、稼働していないサーバーが見つかるでしょう。ライセンスの利用を最適化できる箇所、つまり次回の更新時に購入するライセンス数を減らせる箇所や、異なるライセンス種別を組み合わせて、適切なユーザーに適切なライセンスを割り当てるといった、他にも多くの選択肢が見つかるはずです。ですから、およそ1年程度と見ていいでしょう。
[23:49] ドーカス:ライセンスプールの見直しや調整は、どのくらいの頻度で行うべきでしょうか?
[23:59] サギ:これは、ベンダーや各ベンダーとの契約内容によって大きく異なります。通常は、年単位または2年単位で行われます。場合によっては、従量課金制の契約や、より柔軟に変更可能なその他の契約形態が適用されることもあります。ですから、状況によって異なります。
[24:25] ドーカス:週末や業務時間外の利用は、通常、効率にどのような影響を与えますか?
[24:35] サギ:それはいい指摘ですね。というのも、お分かりの通り、勤務時間外であれば、ユーザーがライセンスを取得しているかどうかは、実はあまり重要ではないですよね? まあ、必ずしもそうとは限りません。 例えば、ワークステーションに常にライセンスを保持しているユーザーが数人いて、週末や勤務時間外もその状態を維持しているとします。しかし、彼らは遅刻したり、少し早めに退社したり、あるいは1日か2日ほど出社しない日があるかもしれません。そうなると、ライセンスがそのマシンに固定されたままになり、全体的な効率に悪影響を及ぼしてしまうことになります。
[25:20]それ以上に重要なのは、行動面での側面です。これは、こうしたユーザーが週末だけでなく、基本的に長期間にわたってライセンスを「抱え込み」、手放さない可能性があることを示しているからです。
[25:40] ドーカス:4番目の質問は、その質問と関連していると思います。先ほど出された最後の質問ですが、エンジニアが免許を長期間保持し続けた場合、その免許をどのように扱うべきか、という内容でした。
[25:55] サギ:つまり、レベル2とレベル3があるわけです。レベル2では、ライセンスを遊休状態のままにしているユーザーを管理者に表示します。例えば、アプリケーションを開いたままにしている場合です。実際には使わず、ただ開いたままにしているだけ。後で必要なくなるかもしれません。 レベル2では、ライセンス自体の「アクティブ時間」と「非アクティブ時間」を可視化できます。そしてレベル3では、そのライセンスを自動的に回収します。基本的には、アプリケーションを一時停止(凍結)させ、ライセンスをプールに戻して他のユーザーが利用できるようにします。つまり、ユーザーが非アクティブになる余地をほとんど与えません。なぜなら、例えば1時間、あるいは30分など、設定した時間が経過すると、ライセンスは自動的にプールに戻されるからです。
[26:54] ドーカス:なるほど。ユーザーが週末や休日にライセンスのことを忘れてしまった場合にも、この仕組みは有効だと思います。
[27:03] サギ:その通りです。
[27:04] ドーカス:参考になりました。さて、これが最後の質問だと思います。ライセンス管理に関して、組織が犯しがちな最大の過ちは何だと思いますか?
[27:17] サギ:最大の過ちは、ライセンス状況の可視化ができていないことです。というのも、ライセンスの世界は非常に複雑だからです。さまざまなライセンス管理ツールがあり、さまざまなベンダーがあり、同じアプリケーションでもバージョンが山ほどあります。そして、ほとんどの企業はまず、自社が何を保有しているか、それがどこにあるか、何が使用されていて何が使われていないかを把握する必要があります。 そして最大の過ちは、「ライセンスがもっと必要だ。ライセンスが足りない。いつもアクセス拒否される人がいる。一体どうなっているんだ?」と常々訴えるユーザーや管理者の要求に、ただ従ってしまうことです。しかし、実際には、彼らの行動パターンや利用状況、さらには全体的な効率性についてさえ、真の可視性を持っていないのです。
[28:06] ドーカス:いいえ。なるほど。そして、測定できないものは最適化できません。ですから、可視性も非常に重要だと思います。
[28:15] サギ:その通りです。要するに、彼らは自らを無知の状態に置いているんです。それが最大の過ちです。
[28:23] ドーカス:これで質疑応答セッションは終了となります。皆様からの思慮深いご回答、ありがとうございました。サギさん、改めてありがとうございました。また、本日ご参加いただいた皆様にも感謝申し上げます。このウェビナーは録画されており、まもなく録画動画のリンクを皆様のメールアドレスにお送りいたします。
[28:42]また、まもなく openit.com のオンデマンドウェビナーページでもご覧いただけます。同ページでは、直近の数回のウェビナーもご覧いただけます。画面に表示されているQRコードをスキャンして、ウェブサイト上のリソースやウェビナーにアクセスし、アーカイブ映像を視聴することも可能です。
[29:02]また、Open iT のビジネスソリューションコンサルタントによる30分間の無料相談も提供しています。ご自身の環境におけるライセンスの最適化を検討される準備が整いましたら、ぜひ弊社までご連絡ください。連絡先は画面上に表示されています。
[29:22]最新情報をお見逃しなく、Open iT, Inc.のソーシャルメディアをフォローしてください。改めて、本日の司会を務めるドーカスです。ありがとうございました。どうぞお気をつけて。
登壇者のご紹介

Sagi Reuven
ソリューションアーキテクト
価値重視の成果創出に注力するソリューション・アーキテクト。顧客関係管理(CRM)に関する専門知識を持ち、さまざまな業界のクライアントがソフトウェア への投資効果を最大化できるよう支援しています。

ドルカス・バリゴッド
ホスト
ウェビナーの司会を務め、ライブQ&Aの進行を担当しました。
よくある質問
組織が未使用のライセンスや未使用のサーバー、ライセンス種類の不一致などを整理し、次回の更新時にはライセンスの購入数を減らすようになるため、投資回収の大部分は初年度に現れます。
ベンダー契約の内容によります。多くの組織では年1回または2年に1回見直しを行いますが、従量課金制やより柔軟な契約の場合は、より頻繁に、継続的に調整を行うことも可能です。
週末や業務時間外にチェックアウトされたままのライセンスは、たとえ使用されていなくてもそのライセンスを占有し続けたままとなるため、全体的な効率が低下し、平日に見られるのと同じようなライセンスの独占行為が繰り返されることになる。
LicenseAnalyzer レベル2では、ライセンスごとのアクティブ時間とアイドル時間を管理者に表示します。また、レベル3では、夜間や週末など、あらかじめ定義された期間が経過した後、アイドル状態のライセンスを自動的にプールに戻すことができます。
利用状況や行動パターンを正確に把握できておらず、ユーザーからアクセス拒否の報告があるたびに、追加のライセンスが実際に必要かどうかを示すデータもないまま、反射的にライセンスを追加購入してしまう。
まだ読んでいますか?
録音のプレビューはここまでです
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録画をご覧ください
画面上のレポートをご覧ください — ライセンス効率、影響分析、チャージバック請求書など。
