パート1｜MathWorksツールボックス：あらゆるライセンスモデルで最適化する方法

[0:00] メイ：みなさん、こんにちは。「MathWorks ツールボックス：あらゆるライセンスモデルでの最適化方法」と題したウェビナーシリーズの第1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場します。本題に入る前に、ぜひ皆様からご質問をお寄せください。質問を投稿していただければ、マルーさんがプレゼンテーション中の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でも、ご安心ください。マルーさんに質問を転送し、メールまたはLinkedInを通じて個別に回答いたします。

[0:39] 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。

[1:17] マルー：メイさん、ご紹介ありがとうございます。また、本日ご参加いただき、お時間を割いてくださった皆様、誠にありがとうございます。本日は、MathWorksのライセンス最適化に関するウェビナーシリーズの第1回となります。本日のアジェンダは以下の通りです。まず、MathWorksのライセンス制度についてご説明し、その後、ライセンスタイプの最適化戦略や、お客様の実例についてお話しさせていただきます。

[1:51]それでは始めましょう。MathWorksでは、法人顧客向けに、個人ライセンス、指定コンピュータライセンス、ネットワーク指定ユーザーライセンス、同時ユーザーライセンス、および日割り計算ユーザーライセンスといったライセンスの種類を提供しています。 個人ライセンスは特定のユーザーに紐付けられており、他者と共有することはできません。したがって、ここにあるようにユーザーが7人いる場合は、7つの個人ライセンスが必要になります。ユーザーは最大4台のコンピュータでライセンスをアクティベートできますが、2台以上のコンピュータで同時に製品を使用することはできません。そのため、この種類のライセンスについてライセンス使用状況のレポートを作成する際は、ユニークなユーザー数をカウントする必要があります。

[2:41]次のライセンスの種類は「指定コンピュータ」と呼ばれるものです。指定コンピュータは、そのマシンに紐づけられているわけですね。つまり、先ほど説明したユーザーに紐づけられる個人ライセンスとは異なり、こちらはコンピュータに紐づけられています。つまり、ここにいる7人のユーザーは、1台のコンピュータにインストールされたライセンスを共有できますが、同時に使用することはできません。 ライセンスは、一時的または恒久的に、12ヶ月間に最大4回まで別のコンピュータに再割り当てすることができます。また、レポート作成にあたっては、これが「指定コンピュータ」ライセンスであるため、ユニークなコンピュータ台数をカウントする必要があります。 私の場合、MathWorksライセンスを使用しているユーザーは7人いますが、指定コンピュータライセンスは4つしかありません。したがって、このタイプのライセンスに関する報告を行う際には、この4台をカウントすることになります。

[3:48]次は「ネットワーク・ネームド・ユーザー」と呼ばれるものです。これも、ユーザー数を個別にカウントするという点では、個別ライセンスと同様です。違いは、ここではライセンスマネージャーを使用してライセンスを管理している点にあり、そのため名称に「ネットワーク」が含まれています。ライセンスマネージャーは、ユーザーがライセンスをチェックアウトできるようにしたり、チェックインされた際の管理を行ったりする役割を担っています。 ライセンスファイルやオプションファイルを使用して、誰がアクセス権を持つかを定義します。今回のケースでは、ライセンスマネージャーを介してライセンスにアクセスさせたい場合、オプションファイルに手元の7人のユーザーを列挙する必要があります。また、ライセンスマネージャーを使用することで、アクティベーションが不要になります。先ほど個人用ライセンスについて説明しましたが、そちらは最大4台のコンピュータでアクティベーションを行う必要がありました。一方、ここではアクティベーションを行う必要がありません。 ユーザーが使用しているコンピュータやマシンに、アプリケーションをいくつでもインストールできますが、アプリケーションをライセンスマネージャーに紐づけるだけで済みます。また、ユーザーは最大2台のマシンで同時に製品を使用することが許可されています。したがって、3台目のマシンでアプリケーションを使用する必要があるユーザーは、すでに使用している2台目のマシンでアプリケーションを終了し、別のライセンスをチェックアウトする前に、現在のライセンスをチェックインする必要があります。そうしないと、アクセスが拒否されます。 また、ライセンスを別のユーザーに再割り当てすることも可能です。オプションファイルで設定を変更することで、一時的か恒久的かを問わず、12ヶ月間に最大4回まで再割り当てを行うことができます。

[5:31]次のタイプは「同時利用ライセンス」と呼ばれます。これもネットワークライセンスの一種であり、ライセンスマネージャーを利用します。ただし、個別のユーザー数を数えるのではなく、ライセンスを同時に使用しているユーザー数を数える必要があります。したがって、この場合はユーザー数よりも少ない数のライセンスで済みます。 例えば、ここにいる7人のユーザーは、同時にライセンスを使用しない限り、1つのライセンスを共有することができます。利用可能なライセンス数が上限に達している場合、次にライセンスのチェックアウトを試みたユーザーには拒否イベントが発生します。つまり、ライセンスマネージャーがこうした制限処理をすべて代行してくれるわけです。利用可能なライセンス数を超えることはできず、超えた場合には拒否イベントが発生します。

[6:25]次に紹介するタイプは「比例配分ユーザー」と呼ばれ、MathWorksのエンタープライズ顧客が利用可能です。基本的には指名ユーザーライセンスですが、ユーザーを自動的にフルユーザーとしてカウントするのではなく――以前、個別ライセンスについてお話しした際、ユーザーを即座に1ユーザーとしてカウントし、指名ユーザーも同様に即座に1ユーザーとしてカウントする仕組みでしたが――このタイプは比例配分方式を採用しています。 つまり、12か月間に蓄積された利用時間に基づいて、フルユーザー相当数を算出します。こちらの小さな表をご覧いただくと、例えば、あるユーザーがMATLABを33時間使用した場合、12か月間の期間内ではこの区分に該当し、そのユーザーはフルユーザーの38%としてのみカウントされます。 そのユーザーがツールボックスを33時間使用した場合、そのユーザーはフルユーザーの75%としてカウントされます。また、MATLABおよびSimulinkについては、使用時間が7時間未満の場合はカウントされず、フルユーザーとしてカウントされるには128時間以上使用する必要があります。

[8:00]この日割り計算によるユーザーライセンスも、ライセンスマネージャーを利用できます。「利用できる」と表現したのは、ライセンスマネージャー対応のMathWorks製品と、スタンドアロンライセンス、ネットワーク個別ライセンス、指定コンピュータライセンスを混在させて利用しているお客様がいらっしゃるためです。ただし、全体としてはMathWorksとの間で日割り計算によるユーザーライセンスを含むエンタープライズ契約を結んでいます。そのため、ライセンスマネージャーを使用している場合でも、利用可能なライセンス数に強制的な制限はありません。 利用可能なライセンス数は任意であり、通常は非常に多い数になります。必要なだけMathWorksライセンスを使用することが許可されています。これが基本的な考え方であり、その後12か月の期間が終了すると、実際に使用した分に応じた請求書が届くことになります。そのため、適切な量のみを使用していることを確認するために、多くの報告作業が必要となります。

[9:15]現在、ライセンスの種類を組み合わせることは非常に一般的であり、実際、私もその方法を推奨しています。適切に行えば、非常に費用対効果が高いからです。そこで、ごく簡単な指針をいくつかご紹介します。第一に、指名ユーザーライセンスはパワーユーザーのために確保しておく必要があります。 ネームドユーザーはコンカレントユーザーよりも安価ですが、もし未使用のまま放置されていれば――例えば、大量のネームドユーザーライセンスを購入したものの、それらがただ遊んでいるだけの場合――結局は、コンカレントライセンスを共有するよりもコストがかさむことになります。第二に、パワーユーザーにはネームドユーザーライセンスを割り当てるべきです。例えば、すべてのライセンスがコンカレントライセンスで、週に数日間、1日に数時間という頻度で常にライセンスを必要とするパワーユーザーが多数いるとします。 こうしたユーザーが確実にライセンスを利用できるようにするため、彼らはライセンスを予約し始めます。その結果、彼らはネームドユーザーとして利用しているため、実質的にはネームドユーザーとして扱われることになりますが、支払っているのは同時利用ライセンスの価格となります。3つ目のポイントは、ライセンスを頻繁に利用しないユーザー間では、同時利用ライセンスを共有すべきだということです。ライセンスを必要とするものの利用頻度が低いユーザーが多い場合、彼らは同時利用ライセンスを取得し、それらを共有すべきです。 したがって、理想的には、ヘビーユーザーには指名ユーザーライセンスを、利用頻度の低いユーザーには同時利用ライセンスを組み合わせるのが良いでしょう。もちろん他にもルールはありますが、社内ポリシーやSLAなどの要因に応じて、これらのルールを柔軟に適用することも可能です。当社のビジネスコンサルタントにぜひお気軽にお問い合わせください。ウェブサイトからご連絡いただけますし、とても話しやすい方々です。

[11:09]最適化のプロセスです。まず、目標を設定する必要があります。適正規模化、統合、ユーザーの生産性向上でしょうか？多くの場合、これらは複数の要素が組み合わさったものです。そして、実行時間（チェックイン・チェックアウト、あるいはアプリケーションの起動・終了）に基づいて最適化を行うべきでしょうか？それとも、実際のアクティブな利用状況に基づいて行うべきでしょうか？ つまり、利用可能なライセンス（所有しているライセンス）と、実際の利用状況があると考えられます。単にユーザーがアプリケーションを開いた回数だけをカウントするのか、それともユーザーが実際にアクティブに利用しているかどうかを把握したいのか？ これらは目標として明確に設定する必要があります。なぜなら、その後行うべき活動は、設定した目標に応えるものでなければならないからです。 第二に、ライセンス契約とその微妙なニュアンスを理解することです。レポート作成に適切な指標を使用していますか？ 実施が許可されていない最適化措置はありますか？ 以前、MathWorksとの契約において、「他のアプリケーションを使用して非アクティブなセッションを一時停止または終了させてはならない」と明記されている顧客と協力したことがあります。そのようなことはできません。 非アクティブなセッションが多数存在することは分かっていますが、非アクティブなアプリケーションの終了や一時停止は一切行えません。そこで私たちが実施したのは、「ユーザーキャッピング」と呼ぶ別の手順です。これは許可されているため、後ほど具体的な内容をお見せします。これにより、非アクティブなアプリケーションを回避しつつ最適化を行うことが可能になります。

[12:54]第三に、もちろんデータを収集する必要があります。これが、最初から目標を設定しなければならないと私が述べた理由です。例えば、アクティブなデータに基づいて収集や最適化を行いたい場合、各ワークステーションからデータを収集する必要があります。それらが本当にアクティブであるかどうかを知る必要があり、そのためにはワークステーション上で実際に何が起きているかを調査します。 しかし、目標を設定し、「実行時間の使用状況に基づいて最適化したい」と決めた場合、特にネットワークアプリケーションのみを使用している場合は、ライセンスサーバーからのデータのみを収集することも可能です。第四に、データの統合です。これらをすべて網羅した、一元的なビューにまとめたいところです。複数のライセンスサーバーがある場合はそれらを1つのビューにまとめ、ワークステーションのデータがある場合はそれを結合し、統合する必要があります。 特定のマッピングや正規化を実施する必要があります。そして、契約内容や目標に関連付けてデータを分析します。例えば、ネットワーク型ネームドユーザー契約の場合は、ユニークユーザー数を報告し、同時接続型契約の場合は、最大同時接続ユーザー数を報告する必要があります。さらに、最適化の目標達成に向けて、別の契約への移行や、ネームドユーザーから同時接続型へのユーザー移行などをシミュレーションする必要があるかもしれません。そして最後に、もちろん、分析結果に基づくアクションアイテムを実施することです。 これまでいくつかの顧客と協業してきましたが、彼らは何をすべきかは理解しているものの、最後の段階である「実際に実行する」という部分で失敗してしまいました。最適化プロセスにおいて、アクションアイテムを実行に移すことは極めて重要です。

[15:07]ライセンスサーバーとワークステーションの両方からデータを収集するかどうかは、第一に、アクティブか非アクティブか、あるいは単にランタイムかどうかに依存します。第二に、どのような種類のライセンスを使用しているかです。ネットワークライセンス、ネットワーク指定ユーザーライセンス、または同時使用ライセンスの場合は、ライセンスマネージャー、つまりライセンスサーバーからデータを収集するだけで済みます。しかし、指定コンピュータや個人用といったスタンドアロンライセンスの場合は、ワークステーションからもデータを収集する必要があります。 また、正しいデータを確実に収集できるかどうかも確認する必要があります。MathWorksには多くのツールボックスがあり、通常それらは高額なものばかりです。ライセンスサーバーの場合、FlexNetがライセンスステータスとして使用状況を出力するため、アプリケーション（MATLABやSimulink）やすべてのツールボックスのデータを収集するのは簡単です。しかし、スタンドアロンライセンスの場合はそれほど単純ではありません。それでも、Open iT ならそれが可能です。 スタンドアロンアプリケーションにおけるツールボックスの使用状況の詳細を提供できるプロバイダーは、当社だけだと思います。もちろん、matlab.exe の稼働時間を計測するのは簡単で、MATLABをどれくらいの時間実行しているかは誰でも確認できます。しかし、MATLABには多くのツールボックスが含まれており、例えば「Control System Toolbox」や「Deep Learning Toolbox」を実行している可能性もあります。 お客様が実際にそれらを使用しているかどうかを把握したいと考えています。特に、スタンドアロンライセンスをお持ちの場合、例えば特定のユーザーにライセンスを割り当てたり、指定されたコンピュータにインストールしたりしている場合です。これらのツールボックスは非常に高額であるため、実際に使用されているかどうかを知りたいと思うでしょう。 ツールボックスのライセンスが必要で、その費用を支払っているほか、MATLABやSimulink、その他のツールボックスのライセンスも必要になります。したがって、このレベルの詳細まで掘り下げて確認できることは非常に重要です。そこで、Open iT では、ライセンスマネージャー対応のMathWorksアプリケーションだけでなく、スタンドアロンのMathWorks製品についても、そのレベルの情報を提供しています。

[17:49]次に、データ収集における課題についてです。データ収集は重要ですが、必ずしも容易とは限りません。先ほども、必要であっても、必ずしもそのレベルの詳細なデータを収集できるとは限らない、という話をしました。もう一つの課題は、分離されたネットワークです。もちろん、まずはすべての利用状況、つまり保有しているすべてのリソースとその利用方法について可視化する必要があります。 しかし、そうしないと予期せぬ事態に直面する可能性があります。例えば、分離されたネットワークの場合、中央サーバーへ自動的に送信することはできませんが、それでもそれらのネットワークからデータを収集する必要があります。データを収集した後、USBメモリなどを通じて手動で転送するしかありません。これが唯一の手段です。これは非常に重要であるため、可能な限り多くの可視性を確保する必要があります。 在宅勤務の環境設定においては、データの収集方法を決定し、場合によっては特定のポリシーを導入する必要があります。ユーザーにオフィス内のマシンへのリモートアクセスを義務付けるべきでしょうか？その方が、ワークステーションにクライアントをインストールするだけで済むため、データ収集は容易になります。 あるいは、個人のノートPCの使用を許可し、そこにクライアントをインストールした上で、少なくとも週に1回はVPNに接続するよう義務付け、クライアントからサーバーへデータを送信させるようにするのでしょうか？ すべてのライセンスがネットワーク型であれば、ユーザーはいずれにせよサーバーに接続する必要があるため、ライセンスサーバーから利用状況を取得できます。サーバーからデータを収集するだけで済むため、私たちにとってはより簡単です。 しかし、個別ライセンスや指定コンピュータライセンスを使用している場合、あるいはアクティブ／非アクティブのデータを収集し始めた場合には、ワークステーションからもデータを収集する必要があるかもしれません。また、サーバーからの切断の可能性を理由にユーザーがライセンスを「借りる」ような状況も考えられます。ユーザーがアプリケーションを実際に使用しているかどうかを正確に把握したい場合、ワークステーションからのデータ収集が必要になります。

[20:16]データの統合。分離されたものを含む複数のライセンスサーバーからのデータを、統合・集約する必要があります。 指名ユーザーの場合は簡単で、ユニークなユーザー数を数えれば済みます。しかし、例えば同時接続ユーザーの場合、真の同時接続数を算出できるような方法でデータを処理する必要があります。なぜなら、サーバー1とサーバー2があり、同時接続ライセンス契約を結んでいる場合、単にライセンス数を足し合わせるだけでは正確ではないからです。 「実際にライセンスが同時に使用されているか」を計算する必要があります。そのため、特定のマッピングメカニズムを実装する必要があります。ワークステーションとライセンスサーバーからのデータも、異なるデータソースに由来するため、統合する必要があります。両者がすぐに一致しない可能性があります。そのため、データのラベル付けや正規化を行う必要があります。Open iT では、こうした処理を代行することが可能です。

[21:34]それでは、同時接続ユーザー数を最適化する方法について詳しく見ていきましょう。まず第一に、もちろん、所有しているすべてのライセンスマネージャーからデータを収集する必要があります。 可視化は非常に重要です。Open iT では、データを収集し、画面上に見られるように、MathWorksのように単一のサーバーに集約することができます。アプリケーションレベル（MATLABやツールボックスなど）からドリルダウンし、さらにユーザーレベルまで掘り下げて分析できます。データはリアルタイムと履歴の両方で利用可能であり、これによりライセンスを最適化するいくつかの方法が得られます。 リアルタイムデータは特定の動作を是正するために活用でき、これについては後ほど詳しく説明します。また、履歴データに基づいて分析を行うことも可能です。例えば、利用可能なライセンスが200あり、同時接続ユーザー数の最大ピークが176だったとします。これを見て、「利用可能なライセンスを200から176に削減すればよい」と考えるかもしれません。しかし、それは一つの対策に過ぎません。 レポートに別のデータポイントを追加して、「そのライセンスはどのくらいの時間使用されていたのか」と見てみると、176ライセンスが同時に使用されていたのはわずか0.08時間であり、総使用時間に対して0％に過ぎません。使用時間の99％以内では、156ライセンスしか使用されていません。 したがって、社内のSLA（サービスレベル契約）に応じて、一定の待ち時間やサービス拒否を許容できるのであれば、利用可能なライセンス数は156ライセンスと設定できます。SLAが95％以内の利用率を基準とする場合は、144ライセンスとなります。もちろん、これには再交渉が必要になるでしょう。あるいは、使用されていないライセンスの更新を停止したり、このデータを基に社内のSLAを設定したりすることも可能です。

[24:04]ここで、ユーザーを最適化の取り組みに巻き込むことは、非常に良い効果をもたらす可能性があります。そこで、ここではユーザーの詳細情報を確認しています。アプリケーションを最後に使用した日付、最終使用からの経過日数、使用時間、そして1時間あたりや1日あたりに何ライセンス使用しているかを確認することができます。 管理すべきユーザーの行動パターンがいくつかあります。例えば、必要以上に長い期間（48時間以上）ライセンスを借りたまま使用していない場合や、複数のライセンスを同時に使用している場合などです。こうしたユーザーには通知を行うべきです。もちろん、単に忘れてしまっている可能性もあります。 しかし、このようにユーザーを巻き込んで対応する際は、私たちの取り組みの目的を確実に伝える必要があります。これは「ビッグブラザー」的な監視ではなく、単にリソースを管理し、無駄を削減したいだけであることを理解してもらうのです。ユーザーがその意図を理解すれば、非常に協力的になってくれます。Open iT には、ユーザーを巻き込み、ポリシーを設定し、アラートや通知を行うことで、99％の効率を達成した顧客がいます。

[25:28]個別ライセンスおよび指定コンピュータについては、改めて各ツールボックスの使用状況を調査し、「これを使っていますか？」といった点を確認してください。もし使用していないのであれば、そのライセンスを再割り当てできるかもしれません。これらのライセンスは、12か月間に最大4回まで再割り当てまたは再指定できることをご留意ください。

[25:54]それでは、次に「日割り計算ユーザー」について説明します。繰り返しになりますが、日割り計算ユーザーはこの表に基づいており、ユーザーは「フルユーザー」または「部分ユーザー」のいずれかとなります。 もちろん、可視性は非常に重要です。誰が、何を、いつ利用したかを確認できることが求められます。また、ベンダーからのレポートを待つのではなく、すでに消費した現在の利用状況に関する最新情報を把握しておくべきです。これは従量課金制であり、12ヶ月の終わりに請求書が送られてきますが、利用している最中は、すでにどれだけ費用がかかっているのか分からないからです。 ですから、その情報を即座に把握できることが重要です。Open iT では、標準で提供されるレポートにより、利用されているアプリケーションを確認できます。また、利用状況の分布を確認したい場合は、コストセンターやその他のグループを含めることも可能です。さらに、コストを割り当てることもできるため、利用状況だけでなく、実際の金銭的なコストがどれだけかかっているかを明確に把握できます。

[27:12]先ほどお話ししたのと同じ考え方をここでも応用できます。複数のセッションを避けることです。これは利用時間に基づいて計算されるため、例えば同時に2つのライセンスを使用していると、本来1時間分のライセンス利用で済むところを、2時間分消費することになってしまいます。こうした事態は避けたいところです。 リアルタイムの利用状況が把握できるため、ユーザーに通知することができます。特に、私たちが何をしているのかをユーザーに説明しておけば、彼らは非常に協力的になってくれるでしょう。これは経験上わかっています。また、不必要に長いセッションも避ける必要があります。標準機能としてヒートマップも利用可能です。例えばここを見ると、ユーザーがライセンスをチェックアウトしただけで、チェックインしていないことがわかります。こうした長いセッションは適切に管理する必要があります。

[28:12]それでは、ここでこのレポートをすぐにご紹介しましょう。これは、長時間セッションを除外した場合のコストへの影響を並べて比較したものです。左側は、フィルタリングを行わない場合の使用状況です。 右側には、長時間セッションを防止した場合のシミュレーション結果を示しています。その結果、プライムタイム以外の利用をフィルタリングすることで、コストを28％削減できることが分かりました。つまり、長時間セッションを制御し、複数のライセンスを同時にチェックアウトするような行為を抑制できれば、大幅なコスト削減が可能になります。これは、日割り計算のユーザーだけでなく、同時利用ライセンスやその他のライセンス形態にも当てはまります。

[29:10]重複カウントも問題の一つです。複数のサーバーをまとめて検討しているため、1人のユーザーが2回カウントされてしまう可能性があります。 例えば、ここではデボラがこれら2つのサーバーの両方から「Control Toolbox」を使用しています。これらを個別にしか見ていないと、彼女を1人のユーザーとしてカウントするのではなく、1.19ユーザーとしてカウントしてしまう可能性があります。したがって、異なるソースや異なるサーバーを、1つの中央統合ライセンスサーバーに統合できることが重要です。

[29:47]さて、ここで先ほど触れた最適化について説明します。当社が対応しているある顧客の場合、ライセンスの自動回収、アプリケーションの凍結、あるいはアプリケーションの自動終了といった最適化機能を実装することが許可されていません。そこで、最終的に採用した方法は、ユーザー数制限のためのオプションファイルを利用することです。オプションファイルでは、機能ごとに利用可能なライセンスの最大数を設定できるため、ユーザーグループがチェックアウトできるライセンス数を制限することが可能になります。 ライセンス効率レポートを分析し、その結果に基づいてユーザー上限を設定するとともに、オプションファイルを自動的に変更できるスクリプトも提供しています。もちろん、これは通常とは異なる最適化手順となるため、その間はある程度のプロフェッショナルサービスが必要となります。

[30:53]さて、私のプレゼンテーションは以上です。もし時間があれば、ご質問をお受けしたいと思います。

[30:59] メイ：はい、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。 はい、本日のウェビナーに聴衆の皆様が大きな関心を寄せてくださり、optimize@openit.comを通じて質問も多数寄せられていることを大変嬉しく思っています。残り時間を考慮して、1つの質問を投げかけてみたいと思います。それでは、どうぞ。Open iT は、利用可能なライセンス、有効期限、ライセンスタイプなどのライセンス詳細をライセンスファイルから取得できるのでしょうか、それとも手動での入力が必要なのでしょうか？

[31:50] マルー：こんにちは。すみません。Open iT はライセンスファイルを読み込むため、手動での入力は必要ありません。1つのライセンスに複数のライセンス種別（ネットワークライセンス、指名ユーザーライセンス、同時接続ライセンスなど）が含まれている場合でも、それらを区別することができます。また、資産情報も収集しており、これは例えば請求書との照合などに活用できます。ライセンスの有効期限も収集されるため、例えば更新時期が近づいた際に通知を受け取るようアラートを設定することも可能です。

[32:29] メイ：ありがとうございます。はい、あと1つだけ質問にお答えできる時間があります。弊社はMathWorksとエンタープライズ契約を結んでおり、複数のライセンスサーバーがあるほか、スタンドアロンライセンスもまだ保有しています。Open iT では、このような構成に対してどのように対応しているのでしょうか？

[32:43] マルー：つまり、ライセンスサーバーと、まだスタンドアロンライセンスが残っているワークステーションの両方からデータを収集する必要があります。そして、Open iT のマッピング機能を使って、そのデータを統合する必要があります。そうすることで、すべてのサーバーとワークステーションの利用状況をひと目で把握できるようになり、その後、既存のレポート、つまり標準で用意されているレポートを使って分析を行うことができます。

[33:15] メイ：どうもありがとうございました。これでウェビナーは終了となります。マルーさん、どうもありがとうございました。

[33:22] マルー：メイ、ありがとう。そして、参加してくださった皆さん、ありがとうございました。

[33:30] メイ：また、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。なお、本ウェビナーは録画されており、録画データはメールでお送りするほか、マルーさんのプレゼンテーション資料とともに当社ウェブサイトにも掲載される予定です。本ウェビナーは全2回シリーズとなっておりますので、この機会に、7月27日に開催される第2回セッション「MathWorksツールボックスのコスト削減戦略の実践」へのご参加もぜひお願いいたします。 画面に表示されているリンクから登録いただくか、Open iT のLinkedInページで詳細をご確認ください。今回のセッションや次回のセッションについてご質問がございましたら、optimize@openit.comまでお送りください。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。次回のセッションでお会いできるのを楽しみにしています。改めて、本日のホスト、メイがお伝えしました。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。