MATLAB：経費削減のための使用分析

[0:02] ベ：みなさん、おはようございます、こんにちは。本日のウェビナー「MathWorks：コスト削減を推進する利用状況分析」にご参加いただき、ありがとうございます。 私はベ・サンチェスと申します。本日、このウェビナーの司会を務めさせていただきます。MATLABは、テクノロジーをリードする企業、大手製造業者、エンジニアリング企業、学術機関などで広く利用されており、データ分析、画像処理、科学的研究などを推進する複雑な数学モデルの構築に活用されています。 しかし、MATLABの導入には多額の投資も伴います。本ウェビナーでは、Open iT のセールスエンジニアであるアルフォンソ・ビジャヌエバが、ライセンス利用状況の詳細な分析を通じて、MATLABの利用状況に関するレポートや可視化データを作成する方法をご紹介します。ライセンスの使用状況を追跡し、パフォーマンスを評価し、予算や業界のベンチマークとの比較を行う方法をご確認ください。

[0:57]本題に入る前に、皆様にはwebinars@openit.com宛てにメールで質問をお送りいただくようお願いいたします。また、当サイトのQ&Aコーナーも随時確認しており、後ほど登壇者がその中からいくつかの質問にお答えする予定です。もし時間切れで回答できない場合は、メールにて回答をお送りいたします。

[1:30]本プレゼンターは、ソフトウェア の特殊な導入において豊富な経験を持つプリセールスエンジニアです。ソフトウェア のライセンス管理、テクノロジー管理、Web開発において幅広い経験を持つ、ハイレベルなコンサルタントです。 大小さまざまな企業において、独自の責任範囲を担い、ビジネスの成功を築き上げることに情熱を注いできた、実績あるリーダーです。現在は、ソフトウェア のライセンスに関する最適なソリューションを顧客に提供するため、技術専門家として営業チームと協力しています。皆様、アルフォンソ・ビジャヌエバ氏を心より歓迎いたします。

[2:11] アルフォンソ：どうもありがとうございます。おはようございます、皆さん、本日はご参加いただきありがとうございます。本日の議題はMathWorksのライセンスについてです。ライセンスを最適化するためのいくつかの戦略をご紹介し、とりわけ、当社の顧客が実際にどのようにコスト削減、つまり私たちが「最適化」と呼んでいる成果を達成したかという実例に焦点を当てていきます。最後に、皆様からのご質問にお答えできればと思います。

[2:45]それでは、早速本題に入りましょう。MathWorksのライセンスについては、標準ライセンス、アカデミックライセンス、個人用ライセンスといった種類があると言えます。MathWorksのソフトウェア の提供内容は、世界中で非常に多岐にわたっています。多くのライセンス、特に金融、石油、建設などの企業で商用利用されているものについては、標準ライセンスが採用されています。 大学やその他の研究機関では、一般的に何らかの学術向け契約を結んでいます。

[3:18]さて、どのような種類のライセンスがあるのでしょうか？一般的には、永久ライセンス、年間サブスクリプションライセンス、および日割り計算のライセンスの3種類が挙げられます。本日は、永久ライセンスと年間ライセンスに焦点を当てます。当社が提供しているライセンスの種類には、ネットワーク同時接続ライセンスがあり、これはユーザー向けにライセンスのプールが用意され、そこから各ユーザーがライセンスを取得していく仕組みです。 ネットワーク指定ユーザーもライセンスのグループの一種ですが、常に1人のユーザーに1つのライセンスが割り当てられます。個人ユーザーや指定ユーザーの場合、そのライセンスは端末に紐づけられるか、その個人専用のログインを通じて利用されます。

[4:06]例として、ここに表示されているようなコスト、つまりネットワーク同時利用ライセンスや指名ユーザーライセンスの価格を取り上げてみましょう。ライセンス自体はそれほど高価ではありませんが、利用者が大勢いる場合、予算はどんどん膨らんでいくことがわかります。そこで、ウェブから取得したこれらのデータをもとに、レポートを確認してみましょう。

[4:29]さて、ライセンスの種類についての説明を締めくくるにあたり、「ネットワーク同時利用ライセンス」とは何でしょうか？これは、MathWorksの契約書で定義されている通り、2台のマシンでこのライセンスを同時に利用できる同時ユーザーを指します。指名ユーザーの場合、通常はユーザー名またはメールアドレスに基づいて割り当てられ、ライセンスサーバーのオプションファイルを通じて管理されます。 通常、これは1台のマシンに限定されます。一方、指名ユーザーについては、ユーザー名またはメールアドレスによって定義される固有のユーザーであり、最大4台のマシンにインストールできますが、同時に使用できるのは2台までです。多くの場合、エンジニアはデスクトップPCを所有している一方で、生産現場や建設現場などへ持ち運べるノートPCも持っています。 そのため、2つの場所、あるいは2台の機器で同時にライセンスを使用できる必要があります。機器に紐付けられたライセンスは旧式のライセンスであり、機器にインストールされるとそこに紐付けられたままになります。そのため、別の機器で使用したい場合は、まず1台の機器からアンインストールする必要があります。

[6:04]さて、では具体的にどのような最適化戦略を講じればよいのでしょうか？私はすでにMathWorksのインフラを構築しており、正常に稼働していますが、どのようにコストを削減すればよいのか、さらにライセンスが必要なのか、あるいは数を減らせるのかが分かりません。では、どうすればよいのでしょうか？まず第一に、測定を行う必要があります。測定できないものは管理できないからです。 そこで、最初の戦略は「未使用リソース」を特定することです。つまり、使っていないものにはお金を払わないようにするのです。多くの企業ではソフトウェア があまりにも多いため、何が使われているか、誰が使っていないか、どの旧バージョンがインストールされているが誰も使っていないかといった可視性が失われており、これが結果として高いコストにつながりかねません。

[6:56]次の戦略は、ユーザーの利用状況を把握することです。一方で、たまにしか利用しない「カジュアルユーザー」や、利用時間が短いユーザー、あるいは「パワーユーザー」と呼ばれる、例えば毎月「ソフトウェア 」のライセンスを128時間以上利用しているユーザーなどを特定することができます。

[7:21]最適化のもう一つの方法は、ライセンスサーバーを統合することです。組織が複数の国にオフィスを構えており、各オフィスにライセンスサーバーが1台ずつある場合、各サーバーを個別に監視することは可能ですが、ここでは、使用状況を統合して把握することをお勧めします。そうすることで、何が使用されているか、グローバルレベルでどのユーザーがいるか、ライセンス数はどれくらいかといった全体像を把握し、地域ごとの契約をグローバルな契約に変更できるかどうかを検討できるようになります。

[7:58]さて、さらに詳しく見ていくと、他に何ができるでしょうか？ どのユーザーがライセンスを過剰に消費しているか、また、ライセンスを開いたまま閉じないユーザー、週末に入る前の金曜日にアプリケーションを開いたままにして、金曜、土曜、日曜とライセンスが占有されたままになっているユーザーを特定する必要があります。これにもコストがかかります。もし他のユーザーがそのライセンスを使おうとしても、利用不可のため拒否される可能性がありますが、実際にはそのユーザーは不在で、仕事もしていません。

[8:28]最適化のもう一つの方法は、ツールボックスを特定することです。 MathWorksのメインライセンスはMATLABであり、これにはさまざまな計算やシミュレーションを行うためのモジュールが備わっています。そのため、多くのユーザーは業務を行うためにこれらのツールボックスを利用する必要がありますが、それぞれが個別のライセンスを必要とします。したがって、どのツールボックスが使用されているか、どのツールボックスが使用されていないか、そしてユーザーによって最も頻繁に使用されているツールボックスはどれかを特定する必要があります。

[9:06]分析を通じて得られたこれらの情報をもとに、特定のユーザーにとって指名ユーザーライセンスが適切かどうかを検討する必要があります。利用頻度が高い場合は、指名ユーザーライセンスに変更すべきでしょう。また、同時接続ユーザーライセンスについても、利用頻度やソフトウェア の利用時間を分析する必要があります。これらの戦略を念頭に置いて、具体的な例を見ていきましょう。

[9:48]最初の例は小規模な企業に焦点を当てています。ライセンス数は少ないですが、だからといって最適化ができないというわけではありません。最初のレポートを見てみましょう。画面にはソフトウェア の全体的な利用状況が表示されており、ここではMathWorks関連のすべてを確認できます。 ご覧の通り、多くのモジュールやライセンスの利用可能数は1つだけですが、2つあるものもあれば、10、5、4つといったものもあります。これらは契約に基づいて当社が購入したものであり、当社で利用が許可されているものです。 しかし、1月から9月までの分析に基づき、誰が利用しているかを確認してみると、最大利用数が10ライセンスに達していないことがわかります。例えばこのケースでは、利用回数がゼロのケースもあり、9ヶ月間このツールが一度も使用されなかったことがわかります。また、4ライセンスあるものの、実際に使用されたのは2つだけというケースもあります。

[10:51]そこから、利用時間、つまりユーザーが蓄積した利用時間数も確認できます。詳細を見るには、下の表を参照してください。ここでは、月ごとの日別ライセンス利用数が確認できます。この表を見ると、1月から7月にかけて、MathWorksのソフトウェア の利用が非常に多かったことが一目でわかります。4ライセンスや6ライセンスが利用されていた時期もありました。 しかし、8月や9月になると、利用が大幅に減少していることがわかります。これは何を意味しているのでしょうか？おそらく、社内で非常に重要なプロジェクトがあり、多くの人が従事していましたが、それが7月中旬に終了し、その後はツールを使用する人が少なくなったのでしょう。このように、ライセンスの利用状況については、こうした傾向を継続的に確認していく必要があります。 最も重要なのは、ここが毎月どの日に利用がピークに達し、その利用数がわずか6ライセンスにとどまったかを示しているという点です。これは、上の表でも確認できる通りです。したがって、こうした可視性を持ち、状況を把握しておくことは非常に重要です。

[12:08]まあ、さて、次は？ ゼロ利用について話していましたが、このダッシュボードを作成して、過去9ヶ月間に利用されなかったアプリケーションを絞り込んでみると、 ある種のライセンスを4つ、別のものを4つ、あと1つ、1つ、1つと支払っていることに気づきます。これは年間7,000ドルのコストに相当します。つまり、会社の契約総額は48,000ドルですが、誰も使っていないこれらを除けば、17％の節約が可能になるのです。単に、何が使われていて、何が使われていないかを確認するだけで済むのです。

[12:52]さて、使用数がゼロのライセンスと、先ほど確認したその他のライセンスを合わせてみると、ライセンスを削減できる箇所があることがわかります。例えば、6つあったライセンスのうち4つを削減できる場合もあれば、5つあったライセンスのうち1つを削減できる場合もあります。 そこで、実際に使用されたライセンスのみを残すために削除した各ライセンスを合計してみると、さらに大きな節約額、すなわち259,000ドル（約40％）になることがわかります。これは、検討に値する非常に大きな予算削減額です。

[13:46]もう1つ重要な点は、ライセンスの総使用数を維持しているということです。つまり、私の70人のユーザーに対してこの数のライセンスが使用されており、今後もその状態を維持するつもりです。これこそが目標と言えるでしょう。つまり、従業員が必要とするライセンスを、必要な時にいつでも利用できるようにすることです。 しかし、もし当社の目標が経費をさらに削減することであるならば、ある列には「99％の削減」、別の列には「95％の削減」と記載されているのがわかります。そこで、99％、つまり消費時間の需要の99％に基づいて計算すると、節約額はさらに大きくなり、58万ドルになります。正しい情報を得ることで、どのように節約できるかが見えてくるのです。

[14:51]それでは、別の企業に関するもう1つの例を見てみましょう。この企業では、ライセンス数がさらに多く、規模も大きく、さまざまな国にオフィスを構えています。ここでは、その概要が示されています。 各ライセンス、ツールボックス、さらにはSimulinkシミュレータに至るまで確認できますが、このケースでは最大76ライセンスあり、他のケースでは70、20、16といった具合で、要するに前の会社よりも規模が大きいのです。 しかし、過去1年間の利用上限を確認すると、すべてのライセンスが使い切られたケースもあるものの、全体としてはこれらのうちいくつかを削減できることがわかります。 削減数を示す列を見ると、25削減したケースもあれば、27、9、32といった具合です。この少し長い表をさらに見ていくと、最後の方には利用数がゼロになっているケースもあることがわかります。これらの値をすべて合計すると、この会社では41％のコスト削減が可能であることがわかります。 同社は以前は230万ドルを支払っていましたが、現在の節約額は96万5,000ドルで、これは41％に相当します。つまり、非常に大きく、極めて有意義な節約であり、今年1年間に収集したデータに基づけば、ユーザーは今後もソフトウェア を利用でき続け、ライセンスも確保されるという確信が得られます。

[16:46]では、もう1つの例を見てみましょう。こちらはライセンス数が少ない別の企業で、ラテンアメリカの企業です。MATLABのライセンスしか持っておらず、ツールボックスもいくつかありますが、分析は主要なライセンスのみを対象とすることにしました。 そこで、実際の数値ではありませんが、これらのライセンス1つあたりの代表コストは10,700ドルとなります。ここには最大ライセンス数が記載されており、45ライセンスの場合もあれば、20や70の場合もあり、最大使用数も示されています。 そこで、最初のライセンスについて調整を進めると、34ライセンスに削減できます。その後、10、10と減らしていきますが、削減できないものもあります。いずれにせよ、同じケースで、実際に使用しているライセンスのみを残すと、この企業の場合、50％のコスト削減が可能になります。 したがって、この情報を知り、どのユーザーが最も多く利用しているか、どのユーザーが利用していないかを調査できることは、当社の予算を承認する方々にとって非常に注目に値し、魅力的なものです。さらに、すでに会社を辞めているユーザーを特定してリストから削除することで、コストを削減し、効率を高め、顧客が必要とするサービスを提供できるようになります。

[18:25]ここにある他の列を見てみると、61％、あるいは最大で69％もの削減が可能であることがわかります。 では、具体的にどうすればよいのでしょうか？冒頭でお話しした通り、まずは自社の状況、つまり何が存在しているのかを把握することが第一です。そこで、Open iT のLicenseAnalyzer™のようなツールを活用すれば、この情報を収集・集約・処理し、契約の実際のコストを算入して合計を算出できます。そうすることで、どこでコスト削減が可能かを見極めたり、どのユーザーが特定の種類のライセンスを保有しているかを確認したり、より適切なライセンスへの切り替えを検討したりできるようになります。

[19:23]続きを見ていきましょう。こちらは、利用時間が長いユーザーに関するレポートです。例えば、一番上の行にあるユーザーのように、1月2日には13時間連続で利用し、3日には12時間、その後も12時間、12時間と続いているという報告があります。利用時間が最も長いのは、オレンジ色や黄色で表示されているユーザーたちです。 ここで疑問なのは、彼らは本当にソフトウェア を使っているのか、それとも単にアプリを一日中開いたままにしていて、一度も閉じていないだけなのか、ということです。

[19:59]ここで、Open iT がアラートを提供してくれます。ユーザーにメッセージを送り、「現在アクティブなライセンスを、アプリケーションを閉じてください。他の誰かが、あなたが現在使用しているライセンスを必要としている可能性があります」と伝えることができます。こちらを見ると、利用時間が長いユーザーと短いユーザーをそれぞれグループ分けすることができます。 使用時間が短いユーザーは、よりカジュアルなユーザーを表しており、月に数回は利用しますが、それほど長時間ではありません。一方、MATLABを最も熱心に利用しているユーザーは、赤やオレンジ色で表示されており、彼らには「指名ユーザーライセンス」への移行をお勧めします。これは「同時利用ライセンス」よりも少し安価で、ソフトウェア を必要なだけ常に開いたままにしておくことができます。 一方、短時間しか利用しないカジュアルなユーザーには、ネットワーク同時利用ライセンスが適しています。彼らはしばらく利用した後、セッションを終了すれば、そのライセンスは利用可能なライセンスプールに戻ります。これにより、リソースの効率化が図られ、常に利用可能なライセンスが確保されます。万が一、日中に多くのライセンスが使用される状況になっても、指名ユーザーはソフトウェア を利用するためのライセンスが確実に確保されます。

[21:32]さて、サーバーを統合したこの別のグラフを見てみましょう。先ほども申し上げましたが、これも最適化のための戦略の一つです。異なるリージョンにある私のサーバーをリアルタイムで把握し、そこにいるユーザーのリストや、ログイン時刻、ライセンスを使用して作業している時間を確認することができます。 これには2つの方法があります。各サーバーを個別に確認する方法です。ここには「ライセンスサーバー01」「ライセンスサーバー02」と表示されており、それぞれについてレポートを作成できます。 しかし、私たちはこれらを組み合わせて確認することをお勧めします。そうすることで、各サーバーにある同じ情報を全体として把握でき、包括的なレポートを作成できます。これにより、ライセンスの再交渉の時期が来た際に、必要な情報を用意して、ライセンス種類の変更や、ライセンス数の削減・増加を申請できるようになります。また、翌年に取得または更新したいライセンスを検討する際にも役立ちます。

[22:54]では、要約すると、ベストプラクティスとは何でしょうか？まず第一に、利用状況を測定する必要があります。誰が、いつ、どのくらいの時間、どこでライセンスを利用しているかなどを把握できるソリューションが必要です。利用状況を分類し、ソフトウェア の利用がゼロであるものを特定し、そこから経費削減に着手できるようにしなければなりません。 指名ユーザーライセンスとネットワーク同時接続ライセンスのバランスをどのように分析すべきか検討する必要があります。ソフトウェア を頻繁に利用しているユーザー、利用していないユーザー、さらにはすでに会社を辞めているユーザーを特定し、その部分を最適化する必要があります。 アラートを設定し、ユーザーが通知を受け取った瞬間に利用行動を改めるよう促します。ある日に「ライセンスを解放してください」というメールを受け取っても、最初は無視するかもしれませんが、何度もメッセージを受け取れば、「わかった、ソフトウェア を解放しよう。これは会社にとって非常に貴重なリソースであり、コストも高いのだと理解できた」と考えるようになるでしょう。 これらは基本的に、MathWorksだけでなく、多くの企業が日々利用している産業技術分野のソフトウェア の多くにおいても活用できるベストプラクティスです。

[24:24]さて、もしどこからか質問があれば、これで私のプレゼンテーションを終わります。

[24:38] ベ：アルフォンソ、どうもありがとうございます。はい、実は参加者の方から質問が1つ寄せられています。さて、ある企業では、同時接続型から1台あたりのユーザー数に応じたライセンスまで、さまざまな種類のライセンスを導入していますが、どこから手をつければよいでしょうか？

[25:00] アルフォンソ：なるほど、そうですね、素晴らしい質問です！ ほぼすべての企業が、ライセンスの混合モデルを採用しており、同時接続型やユーザー単位のライセンスに加え、10年以上前のライセンスがインストールされたマシンも存在します。では、どうすればよいのでしょうか？ こうした情報を把握するには、どこから手をつければいいのでしょうか？ まず第一歩として、Open iT のようなツールを導入し、自社のサーバーにある情報を収集し、さらにはユーザーのマシンにインストールされている情報まで把握し、どのようなライセンスが、どのタイプで、いくつあるのかを確認することが重要です。間違いなく、もう使われていないライセンスがインストールされたマシンも存在するはずです。ですから、ライセンス状況を把握し、可視化することが不可欠なのです。 こうした測定データが揃えば、分析用のレポートを作成し、近い将来に何をすべきかを判断できるようになります。MathWorksとのライセンス更新時期が近づいた際、「これは使用している」「これは使用していない」といった情報を示すレポートや報告書を用意することで、当社側としてより強固な交渉体制を築くことができるでしょう。

[26:17] ベ：はい、わかりました。時間の都合上、すべての質問にお答えすることはできませんが、メールにてご連絡させていただきます。アルフォンソさん、参加者の皆さんへ何か一言ありますか？

[26:34] アルフォンソ：さて、本日はご参加いただきありがとうございます。ご希望の方には、30分間の無料相談・お話し会をご用意しております。画面上にQRコードが表示されていますので、こちらをスキャンしていただければ、ビジネスソリューションの専門家をご紹介し、ライセンス最適化の取り組みをお手伝いさせていただきます。

[26:59] ベ：では、このウェビナーは録画されており、その録画は登録済みの会社のメールアドレス宛てに送信されますので、簡単にお知らせしておきます。 SNSでも私たちをフォローしてください。Open iT, Inc.のフォローとチャンネル登録をお忘れなく。ソフトウェア の最適化の旅を今すぐ始めるには、webinars@openit.comまでメールをお送りください。改めて、司会のベです。ありがとうございました。お元気で。皆様、ありがとうございました。次回もお楽しみに。