ユーザー・ベースのライセンスに切り替える時期が来たのか？

[0:00] サギ：こんにちは。「Open iT 」のウェビナーへようこそ。本ウェビナーでは、「ユーザーベースのライセンスモデルへの切り替え時期が来たのか」という問いについて、その本質を掘り下げていきます。

[0:14]私はサギと申します。本日のウェビナーを司会させていただきます。Open iT のソリューション・アーキテクトとして、クライアントに付加価値をもたらす成果を生み出すことを使命としています。これまで、さまざまな業界の著名なクライアントと協力し、ソフトウェア への投資を最適化することで、クライアントの目標が最大限に達成されるよう尽力してまいりました。

[0:49]ご存知の方もいらっしゃるかもしれませんが、ソフトウェア のライセンスにはさまざまな形態があります。各ベンダーは、顧客がアプリケーションの利用料を支払う方法として、同時接続ライセンス、ユーザーベース、ユニットあたりのコスト、トークンあたりのコスト、個別のユーザー数など、多岐にわたる課金方式を採用しています。

[1:20]「Open iT 」は、こうした混乱を解消し、さまざまなモデルがどの程度活用されているかを把握する手助けをするだけでなく、エンジニアの利用パターンに基づいて、どのモデルが最適かまで示してくれます。

[1:39]最近、一部のベンダーでは、ライセンスモデルの変化が見られ、複数のライセンスプールを許可するようになり、指名ライセンスや同時利用型フローティングライセンスが追加されたり、さらには完全に指名ライセンスモデルに移行したりするケースも出てきています。

[1:58]さて、ご存知の通り、同時接続型フローティングライセンスとは、サーバーにライセンスのプールが保持されており、特定のアプリケーションを使用する必要がある各ユーザーが、単にサーバーに接続してライセンスを取得し、使用が終わったらそれを返却することで、ユーザー間でライセンスを共有できる仕組みです。

[2:20]しかし現在、ある程度の範囲で「指名ライセンス」を採用するベンダーがますます増えており、これによりユーザーは、他者と共有できない、自分に割り当てられた独自のライセンスを持つことができるようになっています。

[2:36]つまり、Open iT のユーザーベースのライセンスが組織にとって有益か、それとも共有ライセンスの方が適しているかを判断することができます。いずれにせよ、それは利用パターン、つまりユーザーがアプリケーションをどのように使用しているかによって決まります。これは、Open iTのレポートおよび分析機能を使えば、簡単に把握することができます。

[3:03]では、どのライセンス契約が自社に最適か、どのように判断すればよいのでしょうか？バランスの取れたライセンス構成を見つけるための最適な方法を示してくれる、いくつかの指標を見ていきましょう。ここでは、ある顧客の成功事例と、その事例で活用されたすべての指標について解説します。

[3:27]まず、Open iT では、ネーミング型、フローティング型、ローカル型、グローバル型など、さまざまなモデルニーズに応じたレポートやダッシュボードが用意されています。つまり、ライセンスモデルの異なるシミュレーション結果を簡単に比較し、最適なモデルを決定することができます。

[3:50]そこで、これらの疑問に答えるためには、まずユーザーの利用パターンを俯瞰的に把握する必要があります。なぜなら、利用状況だけを見てニーズを把握できるとは限らないからです。場合によっては、より詳細な分析が必要になることもあります。ユーザーによって利用方法は異なる可能性があります。ユーザーがライセンス在庫とどのように関わっているのかを知る必要があります。

[4:15]それでは、ネームドライセンスとフローティングプールのどちらが適しているか、あるいはその両方を組み合わせるのが良いかを見極める上で参考になる、いくつかの重要な指標について見ていきましょう。

[4:29]まず第一に、別のライセンスモデルへの切り替えによって在庫管理を最適化できているかどうかを示す指標の一つは、ユーザーがライセンスをどのくらいの期間チェックアウトしているか、そしてライセンスをチェックアウトした後、実際にどれほど活発に利用しているかという点です。

[4:50]そこで本日は、あるお客様の事例と、ライセンス管理者が3ヶ月足らずでライセンスコストを30万ドル削減するために活用した主要な指標について、詳しくご紹介いたします。

[5:09]「Open iT 」には、まさにその点を示すさまざまなユーザーベースのレポートが用意されています。まずはレベル1から見ていきましょう。これは、ライセンスのチェックアウトからチェックインまでの経過時間を示すものです。つまり、ユーザーがライセンスをチェックアウトしたままにしていた期間のことです。当社の顧客と同様に、多くのユーザーで経過時間が非常に長いことがわかるかもしれません。こうしたユーザーは利用頻度が高い、つまりヘビーユーザーであると見なすことができます。

[5:43]彼らは1日単位でライセンスを借りている可能性があり、1日あたり8時間、9時間、あるいは10時間ほど利用しているのかもしれません。ここに、3か月分の利用状況を示すレポートがあります。クライアントの調査によると、毎日勤務時間いっぱいアプリケーションを利用しているユーザーが複数確認されました。考えてみれば、彼らは常にライセンスを必要としているため、フローティングライセンスを実質的にネームドライセンスのように扱っていることになります。

[6:10]これは、こうしたユーザーにとっては、代わりに名前付きライセンスを使用したほうがよいかもしれないことを示す指標の一つです。

[6:20]また、特定の期間におけるユニークユーザー数を詳細に把握することもできます。これは定期的に発生している現象なのか、それとも長時間の利用が単発的なものなのか？ もしかすると、あるアプリケーションを数か月間使用する必要があったものの、それ以降はそれほど頻繁にフル活用する必要がなくなっていたのかもしれません。 そこで、Open iT がこのデータをクライアントに提示したところ、ユニークユーザー数は季節性やプロジェクトごとの変動には左右されず、年間を通じて安定して推移していることが判明しました。これにより、利用時間の長さが持続的なものであることが理解され、より持続可能なライセンスモデルが必要である可能性が浮上しました。

[7:10]しかし、待ってください。これらのユーザーは、実際にチェックアウトしたライセンスをすべて使用しているのでしょうか？ ライセンスはチェックアウトしたものの、実際には使用していない可能性もあります。つまり、万が一に備えてワークステーションにそのまま置いてあるだけかもしれません。必要になった時のために、というだけで、実際には何もしていないのです。そのため、実際の使用時間ははるかに少ないにもかかわらず、使用時間が長く表示されてしまう可能性があり、分析結果が大きく歪められてしまいます。

[7:41]そこで、このクライアントはOpen iTの「LicenseAnalyzer™レベル2」を導入し、ユーザーがチェックアウトしたライセンスを実際にどのくらいの期間使用していたかを正確に把握できるようにしました。

[7:56]そこで、ユーザーがライセンスを長期間チェックアウトしていることが判明しました。また、ここではアクティブなユーザーと非アクティブなユーザーの比率が非常に高いことがわかります。つまり、エンジニアが一度ライセンスをチェックアウトすると、それを最大限に活用し、非アクティブ状態を極めて短い期間に抑えているということです。このことから、これらのユーザーは、フローティングライセンスモデルではなく、ユーザーベースのライセンスモデルの方がメリットを享受できるヘビーユーザーである可能性が高いと彼らは気づいたのです。

[8:27]さて、言うまでもありませんが、ライセンスの利用状況を分析した結果、アクティブなユーザーよりも非アクティブなユーザーの方が多い、あるいは両者が半々であるといった逆の傾向が見られた場合、ユーザーベースのライセンスモデルへの切り替えは必要ないかもしれません。その場合は、レベル3を活用するなど、ライセンスの利用を最適化する他の方法を検討するとよいでしょう。レベル3では、非アクティブなライセンスを自動的にフローティングライセンスプールに戻すことで、既存のライセンスを最適化することができます。

[9:08]彼らが注目したもう一つの指標は、同時に複数のライセンスを取得しているユーザーの数です。つまり、1人のユーザーがライセンスプールから同時に2つ、3つ、あるいは4つのライセンスを取得しているということです。

[9:26]ユーザーは、多くの場合、正当な理由があって複数のライセンスを同時に利用することがよくあります。その理由の一つは、運用業務や設計、開発などを行うためかもしれません。また、他のライセンスは、作業の効率化を図るために必要な、既成のシミュレーションや計算、あるいはその他のバッチジョブを実行するために利用される場合もあります。

[9:53]しかし、念のためライセンスを確認したり、複数のマシンで操作を行ったりする際に、一部のライセンスがまだ開いたままになっているのを忘れてしまうことがあるかもしれません。その場合は、レベル2も活用して、その状況を分析することができます。

[10:09]しかし、ユーザーが実際に誠実であり、業務の効率化と納期の短縮を目的としてのみ、重複したライセンスを借り出していたと仮定してみましょう。したがって、重複したライセンスを頻繁に利用するユーザーが多数いるということは、ライセンスプールにおいて、彼らがフローティングプールからライセンスを独占し続けるよりも、名前付きライセンスを割り当てたほうが、ライセンス管理の観点から望ましいことを示唆している可能性があります。 当社のクライアントが発見したように、ここでは最大使用数が2のユーザーグループが存在しており、これは彼らが実際にライセンスを重複して使用していることを意味します。また、経過時間が長いことから、彼らはライセンスを割り当てられたほうが、フローティングプールを使用するよりも適している可能性があります。なぜなら、彼らはライセンスを多用するユーザーだからです。

[11:04]ライセンスの利用頻度についてですが、これもクライアントのライセンスモデル構成を最適化する上で重要な要素となります。「Open iT 」のレポートデータセットを使用すれば、ユーザーが最後にアプリケーションを利用した時期を確認できます。ユーザーは頻繁に利用しているでしょうか？ つまり、最終利用日からの日数が少ない場合、ライセンスは昨日や一昨日にも利用された可能性があります。あるいは、数週間、あるいは数ヶ月間、アプリケーションをほとんど利用していない可能性もあります。

[11:45]そこで、クライアントもそのレポートを実行したところ、アプリケーションを頻繁に利用しているユーザーグループが確認できました。昨日利用したユーザーもいれば、1～2週間ほど前に利用したユーザーもいます。これは、長期間にわたり頻繁に利用しているこれらのユーザーが、アプリケーションを積極的に活用し続けており、日常業務で多用しているヘビーユーザーであることを示しており、ネームドライセンスを導入することでメリットが得られる可能性があります。

[12:20]では、アプリケーションをそれほど頻繁に使用していないユーザーについてはどうでしょうか？これもクライアントシステム上で確認されました。こうしたユーザーにとっては、フローティングライセンスモデルが最適です。このモデルなら、特定のユーザーのためにライセンスを予約しておく必要がなく、必要なときにいつでもライセンスを利用できるようになります。

[12:43]そこで、レポートを確認したところ、指名ライセンスを保有しているユーザーが見つかりましたが、ここにある通り、彼らはほぼ半年間アプリケーションを使用しておらず、利用時間もかなり短かったため、いわゆる「ライトユーザー」であることが判明しました。こうしたユーザーには指名ライセンスは必ずしも必要ではなく、フローティングライセンスプールに割り当てたほうがはるかに効率的です。

[13:09]つまり、ほとんど使用していないため、個人名義のライセンスが必要ない場合もあれば、さらに悪いことに、すでにその会社を辞めているにもかかわらず、依然としてその社員にライセンスが割り当てられたままになっている可能性もあります。こうした不要なライセンスの割り当てを解消することで、ライセンス在庫の最適化をさらに進めることができます。

[13:28]つまり、Open iT を利用することで、ライセンスの使用状況を包括的に把握できるようになり、ライセンス資産を大幅に最適化できるだけでなく、可用性とエンドユーザーの体験も向上させることができます。実際に、これを実現したお客様も数多くいらっしゃいます。

[13:53]防衛・航空産業の顧客について、もう少し詳しく見てみましょう。 ここを見ると、当初、この顧客はMATLABのフローティングライセンスとネームドライセンスを併用していました。左側のグラフでは、MATLABのフローティングライセンスの利用率がほぼ常に上限に達しており、ライセンスの可用性が極めて低かったことがわかります。中央のグラフにあるように、毎日毎時間、多くのアクセス拒否が発生していました。また、右側のグラフでは、約310ライセンスが割り当てられていたネームドライセンスプールが、ほとんど利用されていなかったことがわかります。

[14:39]つまり、一方では頻繁にアクセス拒否を受けて業務が行えないエンドユーザーがいる一方で、他方では、実際には割り当てられたユーザーがいないまま、ただ放置されているだけの多くの指名ライセンスが存在していたのです。

[14:54]そこで、Open iT を使用してデータを分析した結果、左図に示されているように、平均利用時間が非常に長く、中央図に示されているように頻繁にアクセス拒否される「ヘビーユーザー」を特定することができました。これに対し、「ライトユーザー」や「ミディアムユーザー」はアプリをほとんど利用せず、利用してもごく短時間です。これにより、ユーザーごとに適切なライセンスタイプを組み合わせることが可能となり、ヘビーユーザーにはネームドライセンスを、ライトユーザーにはフローティングライセンスを割り当てることができました。

[15:35]これにより、ライセンス在庫が大幅に最適化され、まず第一に、ライセンス拒否が発生しなくなったことが確実になりました。ユーザーは高い可用性を享受できるようになり、ライセンスが必要なときはいつでも利用できるようになりました。 さらに、適切なユーザーが適切なライセンスを取得できるようになったことで、保有するライセンス数を削減し、指名ライセンスとフローティングライセンスの両プールにおいて、更新対象となるライセンス数を減らすことができました。この組み合わせによる調整だけで、30万ドルのコスト削減を実現しました。そして、これらをわずか3ヶ月足らずで成し遂げたのです。

[16:16]これがその機能です。「Open iT 」は、ライセンスの使用状況、ユーザーの利用パターン、および全体的な効率性について包括的な概要を提供し、さまざまなチャート、グラフ、ダッシュボードを活用して、システムの最適化案を特定することができます。固定ライセンス、フローティングライセンス、トークンベースのライセンスなど、ベンダーが提供するモデルが何であれ、ライセンス資産のパフォーマンスを把握できるだけでなく、組織に最適なライセンスと支払い契約の組み合わせをシミュレーションすることも可能です。

[17:03]仕組みはこうです。ライセンスサーバーにクライアントコンポーネントを配置し、そこでベンダー情報やチェックイン、チェックアウトを追跡します。これがレベル1です。 レベル2では、エンドユーザーのワークステーションにも同じクライアントコンポーネントを配置し、ライセンスの使用状況についてより詳細な情報を把握できるようにします。ネットワーク上のすべてのクライアントからの情報は、単一の中央集約型コアコンポーネントに集約され、そこでネットワーク全体から収集された情報を分析するために必要な、あらゆる分析結果、レポート、ダッシュボードを取得することができます。

[17:48]それでは、皆さんから私へのご質問があれば、少し時間を設けたいと思います。どうぞ、ご質問ください。

[17:57]さて、ここで質問があります。誰がヘビーユーザーで、誰がライトユーザーかを判断するには、どれくらいのデータが必要でしょうか？3ヶ月、1年、それともそれより短い期間でも可能でしょうか？もちろん、データは多ければ多いほど良いですが、最低でも2～3ヶ月は必要だと思います。3ヶ月あればかなり十分です。 1年間分のデータがベストな選択肢です。そうすれば、利用状況の季節性を見極めることができるからです。プロジェクト単位でしか利用していないユーザーもいるかもしれませんし、2～3ヶ月分だけを見ていても不十分かもしれません。1年間分のデータを見れば、その年の季節性や利用パターンに応じて、年間を通じて利用のピークがあったことがわかるでしょう。もちろん、状況がどれほど深刻か、あるいは良好かにもよりますが、1ヶ月分のデータだけでも判断は可能です。

[18:57]それらの指名ライセンスを再割り当てするオプションはありますか？これもここでよく寄せられる質問の一つです。 ええと、clims コンポーネントがあります。これを使えば、オプションファイルにリモートでアクセスして変更を加え、異なるユーザーにライセンスを割り当てることができます。これにより、サーバーに直接アクセスしてオプションファイルを開き、何を変えたか覚えていないといった手間が省けます。clims モジュールを使えば、リモートでの変更だけでなく、すべての変更履歴も保存されます。そのため、元に戻したい場合でも簡単に復元できます。

[19:43]ここでよく寄せられるもう一つの質問は、「利用状況に関する洞察を得るためのAI機能はありますか？」というものです。 はい、当社には「ライセンス予測ツール」もご用意しています。これはAIを活用して利用パターンを分析し、例えば1年や2年分の情報に基づいて将来どのような状況になるかを予測するものです。季節性にも対応しており、ユーザー数の増加見込みを入力すれば、過去のパターンに基づいて同時接続ユーザー数を表示してくれます。

[20:25]特定のライセンスを持つユーザーがアクティブか非アクティブかを、どのように見分ければよいのでしょうか？ それにはクライアントコンポーネントがあり、これがいくつかの主要な指標を追跡しています。具体的には、CPU使用率やメモリ使用率、そしてアプリケーション自体に関連するディスクへの読み書きを追跡します。 アプリケーションが何か処理を行っている場合、そのプロセスはCPUやメモリを消費し、ディスクへの読み書きも行います。したがって、すべての活動が完全に停止したときのみ、そのアプリケーションが非アクティブであると判断できます。そうして初めて、システムはそれがもはやアクティブではないと認識するのです。

[21:16]何でもお気軽にご質問ください。Q&Aセクションに投稿していただけます。Teamsの画面上に表示されているはずです。どのようなご質問でも、喜んでお答えいたします。

[21:32]ご存知の方もいらっしゃるかもしれませんが、当社ではほぼ毎週記事を掲載しているブログを運営しています。ぜひ今すぐQRコードをスキャンしてみてください。最近、2つのブログ記事が公開されています。「Open iT 」で、50万ソフトウェア ライセンス監査による負担を解消し、エンジニアリング向けソフトウェア ライセンスに関する厄介な監査への対応を支援します。e-planライセンスを最適化することで、エンジニアリング業務の効率化を図ることができます。

[22:10] Open iT までご連絡いただければ、弊社とつながることができます。ビジネスソリューションコンサルタントによる30分間の無料相談をご利用いただけます。今、画面にQRコードが表示されていますので、ぜひスキャンして、お電話でのご相談をご予約ください。どのようなお悩みでも解決いたします。

[22:36]私がどのレポートを使用しているかご興味がある方は、SSRSレポート内の「拒否レポート」、「最終利用日からの経過日数レポート」、そしてこの「要約レポート」でご確認いただけます。

[22:58]以上です。お時間をいただき、誠にありがとうございました。ご参加いただきありがとうございました。素敵な一日をお過ごしください。