パート2｜MathWorksツールボックスのコスト削減戦略の実行

[0:01] メイ：皆さん、こんにちは。「MathWorks ツールボックスのコスト削減戦略の実践」と題した2回シリーズのウェビナー、最終回へようこそ。 私はメイと申します。本日の司会を務めさせていただきます。まもなく、講演者のマルー・アルベンディアさんが登壇します。本題に入る前に、ぜひ皆様からご質問をお寄せください。ご質問は optimize@openit.com までお送りください。マルーがプレゼンテーション中の質疑応答セッションで、すべてにお答えします。もしすべての質問にお答えする時間が足りない場合は、メールまたはLinkedInを通じて個別に回答させていただきます。

[0:40] ソフトウェア 業界で10年の経験を持つマルーは、現在、Open iTのノルウェーオフィスでソリューションアーキテクトとして勤務しています。彼女は、ソフトウェア の開発、ビジネスインテリジェンスの開発、データ分析、およびソフトウェア の資産管理と最適化において豊富な経験を有しています。また、旅行も好きで、最近ではスペインの素晴らしい名所を訪れました。 マルーは、エンジニアリング、エネルギー、自動車、製造、航空宇宙など、さまざまな業界において、企業がソフトウェア の最適化目標を達成できるよう支援するという課題に、常に積極的に取り組んでいます。皆様、マルー・アルベンディアをご紹介します。

[1:20] マルー：メイ、ありがとう。ご紹介いただき感謝します。また、本日ご参加いただいた皆様、お時間を割いていただきありがとうございます。本ウェビナーは、MathWorksのライセンス最適化に関するシリーズの第2回となります。本日のアジェンダは、まずMathWorksが提供するさまざまなライセンスの概要をおさらいし、その後、コスト削減戦略について詳しく解説します。最後に質疑応答の時間を設けます。

[1:53]それでは、MathWorksが提供するさまざまなライセンスについて説明を始めましょう。皆さんにおさらいですが、この件については本ウェビナーシリーズの第1部で詳しく解説しましたので、まだご覧になっていない方はぜひそちらも視聴することをお勧めします。リンクはチャットボックスか、皆様にお送りしたメッセージ内に掲載されていると思います。 さて、個人用ライセンスはユーザーに紐付けられており、最大4台のマシンでアクティベーションが可能ですが、アプリケーションを同時に使用できるのは最大2台までです。また、12か月間の期間内に最大4回までライセンスの再割り当てが可能です。「指定コンピュータ」ライセンスはマシンに紐付けられています。つまり、複数のユーザーがそれらのライセンスを共有できますが、もちろん同時に使用することはできません。 個人ライセンスと同様に、12ヶ月間の期間内に最大4回までライセンスを再割り当てできます。ネットワーク指定ユーザーもユーザーに紐付けられていますが、個々のコンピュータでライセンスを有効化する代わりに、ライセンスマネージャーにライセンスを登録する必要があり、ライセンスマネージャーがそれらのライセンスのチェックインとチェックアウトを管理します。 また、ライセンスにアクセスできるユーザー一覧を指定するには、オプションファイルを使用する必要があります。他のライセンスと同様に、12ヶ月間の期間内に最大4回までライセンスの再割り当てが可能です。同時ユーザー（Concurrent User）は複数のユーザー間で共有されますが、ネットワーク指定ユーザーや個人ユーザーのように「ユニークユーザー数」をカウントするのではなく、ここでは「同時接続ユーザー数」をカウントします。 こちらもライセンスマネージャーを使用するため、個々のコンピュータでライセンスをアクティベートする必要はありません。ライセンスマネージャーにライセンスをインストールするだけで、チェックインおよびチェックアウトの管理が自動的に行われます。ライセンスが上限に達した場合、たとえばライセンスが10個あり、その時点で10人のユーザーがライセンスを共有している場合、アクセス拒否が発生します。これが同時利用ライセンスの仕組みです。 「プロレートユーザー」は、MathWorksが提供するエンタープライズ契約の一種です。基本的には「指名ユーザー」と同じですが、違いはユーザーが経過時間に応じて比例配分される点にあります。つまり、ユーザーは、ネットワーク指名ユーザーや個人ユーザーのようにフルユーザーとなることもあれば、12か月間の累計使用時間に応じて、そのユーザー権限の一部のみを割り当てられることもあります。以上が概要です。

[5:05]これらは、コスト削減が見込まれる4つの分野であり、本日のウェビナーではこれら4つの分野に焦点を当てていきます。まず1つ目は「適正規模化」です。需要と利用可能リソースのバランスを適切に保つことです。必要以上にライセンスを取得して過剰になることも、逆にライセンスが不足して生産性が低下することも避けなければなりません。 ユーザーコミュニティに必要な分だけのライセンスを保有する、いわゆる「最適なバランス」を保つことが重要です。これには、継続的なモニタリングや、自動ライセンス回収、未使用ライセンスの把握などが含まれます。これについては後ほど詳しく見ていきます。また、「ジャスト・イン・タイム」での購入の先送りも重要です。今すぐ購入する必要がない場合は、必要な時に購入するのが最善です。これを実現する方法は数多くあります。 保有するライセンスを最大限に活用する必要があります。柔軟なライセンス契約、例えば従量課金制などの導入機会があるかもしれません。統合、アプリケーションライフサイクルの分析、利用パターンの分析、不正利用の検知も重要です。ユーザーの関与もコスト削減につながりますので、プロアクティブなアラート設定については、後ほど詳細に検討します。チャージバックやショーバック、そしてアプリケーション導入状況の管理についても検討します。

[6:50]可視性は、当社のコスト削減取り組みの基盤です。利用権限の可視化、つまり、何が使用可能か、何がインストールされているかを把握することです。ライセンスを購入してもすぐにインストールしない場合もあるため、インストール済みのものの中で実際に何が使用されているかを把握する必要があります。ライセンスの種類にかかわらず、使用状況を把握できる必要があります。また、アプリケーションがどこにインストールされていようとも、その使用状況を計測できる必要があります。 環境が非常に複雑であっても、それは言い訳にはなりません。使用状況を計測できる必要があります。まず最初に申し上げておきますが、当社には「LicenseAnalyzer™」という製品があり、ライセンスやアプリケーションのインストール方法にかかわらず、ツールボックス単位まで詳細な使用状況を確認できます。市場でこれほどの詳細な情報を提供できるツールは、これだけです。 例えば、私が今お見せしている画面では、指定コンピュータ、個別、同時利用など、さまざまな種類のライセンスを持つツールボックスがありますが、これらの異なるライセンスタイプにわたる使用状況情報を表示することができます。ツールボックスによっては、1つのライセンスタイプでのみ使用される場合もあります。例えば、Embedded Coderは同時利用ライセンスのみですが、Signal Processing Toolboxのように、指定コンピュータライセンスと同時利用ライセンスが混在している場合もあります。 最適化を開始するには、こうした情報を把握しておく必要があります。

[9:01]こうして可視化が進み、自社が保有するライセンスが把握できれば、すべてのライセンスマネージャーおよびそれらを使用しているすべてのワークステーションにおけるライセンス使用状況を計測できるようになり、まずは手近な課題から着手することができます。 これは非常に簡単な作業で、使用実績のないすべてのアプリケーションとツールボックスをリストアップするだけです。これは、同時接続型であれ指名ユーザー型であれ、お持ちのあらゆるライセンスタイプに適用可能であり、非常に簡単な作業となるはずです。ここでの私の例では、ライセンスタイプはネットワーク指名ユーザー型であるため、一意のユーザー数、つまり私の画面では「Distinct User」と表示されている数値を確認しています。 一度も使用されていないツールボックスがいくつかあるという事実に加え、画面下部のMATLABアプリケーションの利用率がわずか64％であることも確認できます。MATLABは実質的にすべてのツールボックスに必須であるため、これはライセンスが過剰に付与されていることを示しています。特に1年分程度のデータがあるにもかかわらず使用されていない場合は、これらの未使用のツールボックスに対する支払いを停止すべきです。

[10:11]では、ある程度利用されているものの、常にではなく時々しか使われていないアプリケーションについてはどうでしょうか？そのような場合は、他のライセンスタイプを検討することもできます。詳細まで掘り下げて分析できるのが、大量のデータがあることの利点です。すべてのユーザーや日付、さらには時間単位に至るまで詳細に分析することができます。 実に多角的な分析が可能です。具体例として、ここにユーザーの一覧があります。なお、お使いのツールでユーザー情報を匿名化できる（あるいは匿名化すべき）点について触れておきます。現在、Open iT にはその機能があり、ユーザーを匿名化できます。さて、ここにはユーザーの一覧と、4月1ヶ月間の1日あたりの利用時間が表示されています。 4月12日には、数名のユーザーがアプリケーションを利用しており、そのうち7名が利用していました。これが1日あたりのユニークユーザー数のピークです。ほとんどのユーザーは、1か月を通してStateflowを数回しか利用していません。例えば、こちらのユーザー933は、1か月でたった2回しか利用していません。 さて、ユーザー数を数えてみると――ちなみにこれはユーザーリストのすべてではありませんが――ここには37人のユーザーがいます。彼らは、各自に固有のユーザーライセンスを持つ代わりに、少数の同時利用ライセンスを共有することができます。例えば、彼らがライセンスを同時に利用していると仮定すると、この37人で7つの同時利用ライセンスを共有すれば十分です。 これは完全なリストではありませんが、これら少数の同時利用ライセンスを共有できるユーザーは多数存在します。これにより、大幅な最適化が図れます。通常、同時利用ライセンスは個人用や指名ユーザー用ライセンスの4倍の価格ですが、多くのユーザーがそれらのライセンスを共有すれば、大幅なコスト削減につながります。

[12:36]同時接続ユーザー数については、ライセンス効率などのレポートを実行できます。これにより、100%、99%、95%の時間帯でそれぞれ何本のライセンスが使用されていたかがわかります。例えばここにあるように、利用可能な200本のライセンスのうちピーク時の使用数は176本ですが、実際に176本を使用していたのはわずか0.8時間でした。 これは合計で5分間ですが、8ヶ月分のデータを分析しているため、総時間の0%に相当します。これは非常にコストのかかる5分間の使用となります。社内のSLAや、許容できる待ち時間に応じて、ライセンス数を155に削減することを検討してもよいでしょう。過去8ヶ月間、99%の時間帯をカバーしていた数です。 あるいは、143まで削減できる可能性もあります。実際、社内で「95％の稼働時間のみをカバーする」というポリシーを設定しているお客様もいらっしゃいます。これにより、大幅なコスト削減が実現しています。ただし、当然ながら、これはバランスを慎重に見極める必要があります。

[14:03]また、ご契約のポリシーにもよりますが、ライセンス数を削減した場合に影響を受ける時間や日数を示す影響分析レポートを作成できるはずです。例えば、ここにある8か月分のデータに基づいてライセンス数を削減し、3月を例にシミュレーションを行った場合、特定の待ち時間が発生するのはいつ頃になるでしょうか？ 99％（155）まで削減すると、私の画面のここが黄色く表示されます。ここには数時間の待ち時間が表示されていますが、実際には約1週間の間に一度、さらに2週間の間に数回、待ち時間が発生することになります。もちろん、それほど長い待ち時間ではないかもしれません。1日数分の待ち時間であれば、御社にとっては許容範囲内かもしれません。

[15:07]さて、適正規模化を行った後――もちろん適正規模化には他にも方法がありますが、ここではその一つひとつについて詳しく触れるつもりはありません――ポートフォリオの適正規模化を行い、ちょうど十分な規模になった時点で、継続的なモニタリングを行う体制を整えることが非常に重要になります。 なぜなら、ほんのわずかな誤使用――あちこちでチェックアウト期間が延長されたり、重複してチェックアウトされたりすること――がアクセス拒否を引き起こし、生産性の低下につながるからです。私たちはそれを避けたいのです。では、どうすればよいのでしょうか？ リアルタイムで監視できるシステム、つまりツールを導入すべきです。ここでは、Open iT 社の「LicenseAnalyzer™」をお勧めします。このツールを使えば、所有するすべてのライセンス管理システムを一元的に把握できます。 ユーザーレベルや機能レベルまで詳細を掘り下げて確認することが可能です。また、インフラストラクチャに変更を加えることなく、複数のライセンス管理ツールを1つに統合できるため、グローバル契約とローカル契約を比較・シミュレーションすることも可能です。このように、導入には多くのメリットがあります。

[16:13]しかし実際には、リアルタイムのデータがあるため、それを活用してユーザーにアラートを送ることができます。先ほど、予想以上に長い利用期間といった点について触れました。例えば、ユーザーがアプリケーションをチェックアウトして48時間も実行し続けている場合、それは長時間の利用となります。その際、ユーザーにアラートを送り、通知することができます。ユーザーは、ライセンスをチェックアウトしたことを忘れてしまっているだけの場合もあります。こうした通常とは異なる行動について通知できるのは、非常に有益です。 もう一つは、複数のライセンスをチェックアウトしているケースです。複数のマシンを所有していたり、複数のプロジェクトに取り組んでいたりして、やはりそのことを忘れてしまうことがあります。そうした場合にも警告を送れるようにすべきです。ユーザーを巻き込むことが不可欠であり、ユーザーの参画は最適化にも大きく寄与します。 第1部でも触れましたが、ユーザーを巻き込むことで、あるアプリケーションの効率を99％まで高めた顧客がいます。彼らはポリシーを設定し、この取り組みの内容と実施理由をユーザーコミュニティに周知しました。その後、特定の期間にアラートを送信し始めたところ、ユーザーは積極的に参加し、真摯に協力してくれました。だからこそ、99％という効率を達成できたのです。

[17:48]もちろん、レポートはリアルタイムだけでなく、過去のデータとしても確認できます。ダッシュボードを作成したり、アプリケーションを複数インスタンスで実行しているユーザーを特定したり、さらにユーザーの行動を分析したりすることも可能です。ユーザーはいつこれらのライセンスやアプリケーションを使用しているのでしょうか？ 例えば、ここでは勤務時間外にライセンスを使用しているユーザーが何人かいることがわかります。もちろん、これはお客様の所在地や職場環境に応じて設定可能です。私のシステムでは、勤務時間を午前8時から午後7時までと設定していますが、これは変更可能です。その時間帯以外は勤務時間外とみなされます。 ここでMATLABを見ると、勤務時間外でも多くのユーザーによる利用が確認できます。特に、第1セッションで説明した「プロレートユーザー」のような従量課金契約を結んでいる場合、勤務時間外での利用は避けたいところです。そこで、ユーザーに対してアラートを送信し、勤務時間外の利用について通知することができます。なぜなら、それによって必要以上の費用が発生してしまうからです。

[19:20]ユーザーを巻き込むもう一つの方法は、チャージバックです。コストを各事業部門に配分できるだけでなく、これを利用してユーザーの行動を誘導することも可能です。Open iT では、チャージバックに関する非常に柔軟な指標を用意しており、同時接続数、ユニークユーザー数、経過時間、ユニークホスト数など、さまざまな項目から選択できます。 例えば、同時接続ライセンスがあり、アクセス拒否イベントが多数発生している場合、多くのユーザーが同時にライセンスを使用していることに気づき、その状況を最小限に抑えたいと仮定しましょう。 その場合は、グループごとの最大同時ユーザー数を指標としてチャージバックを実装すればよいのです。つまり、ある1時間の間に、より多くのユーザーが同時に複数のライセンスをチェックアウトしてアプリケーションを使用している場合、その分多くの料金を支払うことになります。その結果、ユーザーの行動に変化が見られるようになるでしょう。

[20:41]チャージバックについては、それだけで全く別のトピックになってしまうため、詳細には立ち入りませんが、当社が採用しているチャージバックモデルは、指標だけでなくモデル全体においても柔軟性があるという点だけ触れておきたいと思います。つまり、従量課金型の契約も、基本料金を含む契約も、あるいは純粋な従量課金型や純粋な基本料金型といった選択肢も可能です。 例えば、こちらの画面には、固定料金と利用料金が設定されたMATLABの例が表示されています。つまり、少なくともMATLABに関しては、利用量にかかわらず（もちろん上限の範囲内で）支払わなければならない基本料金を実装しており、それを超える分、つまり超過分はすべて、当社のコストカタログで定義した単位に基づいて課金されます。また、この請求書、つまり画面に表示されているこのレポートは、標準機能として提供されています。 このレポートを購読登録し、ご希望の頻度に応じて送信設定を行うことができます。事業部門への請求頻度に合わせて、月次や四半期ごとにレポートを送信することが可能です。

[22:08]さて、これらのライセンスの費用がどの程度か把握しておけば、意思決定にさらに役立ちます。ステークホルダーとのコミュニケーションもスムーズになるでしょう。 ここでは、さまざまなライセンス種別における利用状況に基づいたライセンス費用を示します。例えば、Aerospace Blocksetの場合、同時接続ユーザー10人を基準にすると、50,000ドルといった費用がかかります。しかし、ネットワーク指定ユーザーライセンスの場合はさらに高額になり、ユーザーごとの経過時間がそれほど長くないため、従量制ユーザーライセンスの方が安くなります。 なお、これは使用状況に基づく生のデータであり、フィルタリングは一切行っていません。冒頭で述べたように、ライセンスを共有できるユーザーを特定して同時接続ユーザーライセンスに移行させたり、パワーユーザーを特定してネームドユーザーライセンスを割り当てたりすることが重要です。こうした異なるライセンス契約の組み合わせは、ここではまだ適用されておらず、これはあくまで標準機能による生のレポートです。 そのような組み合わせのレポートを得るためには、フィルタリングや分析、および各種ルールを適用する必要があります。それを実現するには特定の作業が必要ですが、ご自身で行うことも、当社のアナリストに依頼して、そのような統合ビューを取得することも可能です。いずれにせよ、当社にはこのような「そのまま使える」レポートを通じてコスト情報を提供できるシステムが確実に備わっています。

[24:00]もちろん、最適化は一度きりの作業ではなく、継続的なプロセスでなければなりません。また、最適化にはいくつかの段階があります。 アクティブな使用状況と非アクティブな使用状況を収集・分析することは、いわば最適化の第2段階にあたります。これまで、実行時間を分析し、FlexNet対応アプリケーションの場合はチェックインとチェックアウトを確認してきました。スタンドアロン版の場合は、起動と終了を確認し、MATLABアプリケーションが実行されているか、あるいはツールボックスが使用されているかを把握していました。しかしここでは、真のアクティブな使用状況を把握するため、より詳細な計測を行っています。 ライセンスがチェックアウトされているため、アプリケーションが実行されていることは分かりますが、それは本当に「アクティブ」に使用されているのでしょうか？ もちろん、最終的な目標は、真のアクティブ使用状況に基づいて適切なライセンス数を確保することです。利用可能なライセンス数は、真のアクティビティに基づいて決定されなければなりません。

[25:22]例えば、少し前に実施した適正規模化のための作業をすでに終えている場合、このデータを使って同様の作業の一部を行うことができます。では、なぜ最初からそうしなかったのでしょうか？ 実際には最初からそうすることも可能ですが、多くのお客様にとっては、段階的に進める方が簡単だと感じられるようです。 そこで、まず稼働時間に基づく最適化を行い、次に実際のアクティブ使用量の計測を導入し、そのデータに基づいて適切な規模調整と最適化を行うという流れになります。

[25:51]アクティブな使用と非アクティブな使用は、さまざまな指標に基づいて分類または定義されます。この画面では、CPUアクティビティ、I/O、マウス、キーボードを挙げています。これはアプリケーションの種類によって異なります。 例えば、設計用途やインタラクティブ性の高いアプリケーションの場合、キーボードやマウスの使用状況をアクティビティの指標として用いるのが理にかなっています。しかし、バックグラウンドで計算処理を行っているシミュレーションアプリケーションの場合、キーボードやマウスの使用状況だけを指標にすると意味をなさず、常に「非アクティブ」と判定されてしまいます。そのため、CPU使用率を指標として用いたり、場合によってはこれら4つすべてをアクティビティの指標として組み合わせるのが最適な場合もあります。

[26:47]このレポート機能が有効になったら、自動ライセンス回収を行うかどうかを決定できます。非アクティブな状態が多数ある場合、自動ライセンス回収は実際のアクティブな使用状況に基づいて行われます。つまり、非アクティブな状態が続いている場合、設定に応じて、例えば30分間非アクティブ状態が続いた時点でライセンスを回収するように設定できます。 1時間後とすることも可能ですし、設定の幅は非常に広いです。ライセンス回収の処理としては、セッションの一時停止と再開、セッションの終了、あるいは保存して終了といった方法があります。特に、日割り計算のユーザーや従量課金制のアプリケーションを運用している場合、アプリケーションが非アクティブになった際にセッションを一時停止または終了できるシステムがあることが、さらに重要になります。

[28:05]これで私のプレゼンテーションは以上となります。それでは、ご質問をお受けいたします。

[28:15] メイ：マルーさん、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。optimize@openit.com 宛てに寄せられた質問がいくつかあります。まず、システムによって自動的に処理されるものと、サポートや専門的なサービスが必要となるものはそれぞれ何でしょうか？

[28:41] マルー：本日ここでご紹介したレポートはすべて、あらかじめ設定された「標準レポート」（購読可能なタイプのレポート）か、BIダッシュボード、あるいはExcelを通じて提供されます。ただし、データの分析やフィルタリングはご自身で行う必要がありますが、弊社が提供するベンダー分析サービスをご利用いただくことも可能です。チャージバックに関しては、プロフェッショナルサービスが必要となります。

[29:21] メイ：ありがとうございます。2つ目の質問ですが、これまでのところ、御社の顧客が得ている平均的な投資収益率（ROI）はどのくらいですか？

[29:30] マルー：平均して、導入後3～9ヶ月で30％のコスト削減が見込めます。ただし、状況によって異なります。特に、既存のシステムが全く導入されていない場合は、それ以上の削減効果が見られることもあります。とはいえ、導入後3～9ヶ月で30％という数字が、私たちが通常目にする目安です。

[29:52] メイ：マルーさん、そして本日のウェビナーにご参加いただいた皆様、誠にありがとうございました。これで2回にわたるウェビナーシリーズは終了となります。なお、本ウェビナーは録画されており、後日メールにてお送りいたします。また、マルーさんのプレゼンテーション資料とともに、当社のウェブサイトにも掲載する予定です。さらに、GoToWebinarのコントロールパネルにある「配布資料」セクションから、プレゼンテーション資料をダウンロードいただけます。 本ウェビナーシリーズにご参加いただき、誠にありがとうございました。お客様の具体的な環境についてご相談いただけるよう、弊社のビジネスソリューションコンサルタントによる無料の1対1コンサルティングをご予約いただけます。デモのご予約やソリューションの詳細については、弊社ウェブサイト（openit.com）をご覧ください。また、この機会を借りて、Spotify、Amazon Music、Apple Podcasts、Google Podcastsで配信中のエンジニアリング向けポッドキャスト『Talk IT at SAM』もぜひお聴きください。 ご要望、ご提案、ご意見がございましたら、podcast@openit.com までお寄せください。ソフトウェア の最適化に向けた取り組みを、喜んでサポートさせていただきます。最新情報を常にお届けしますので、ソーシャルメディアでもぜひフォローしてください。それでは、本日の司会を務めたメイでした。ありがとうございました。どうぞお元気でお過ごしください。ありがとうございました。