FinOpsはコスト削減から始まるわけではありません。
FinOpsの真の出発点は、クラウド支出が実際のビジネス成果にどのように変換されるかを説明できることです。
同じ1億ウォンのクラウドコストでも、意味は大きく異なります。
課題は、この判断を下すために必要なビジネスデータが通常社内に残っていることです。
収益、注文量、アクティブユーザー数などの機密性の高い指標を外部のSaaSプラットフォームにアップロードすることには、依然として重大なセキュリティ上の懸念があります。
ここで、OpsNow MCP (モデルコンテキストプロトコル) は根本的に異なるアプローチを導入します。
データを移動させる代わりに、AI は必要なコンテキストのみを接続します。
「機密データを内部に保管してください。洞察は AI にお任せください。」
FinOpsの実務経験がある組織は、同じ課題を抱えている傾向があります。
「クラウドのコストはわかりますが、それが良いのか悪いのかをビジネスの観点から説明するのは難しいです。」
理由は明らかです。
クラウドのコストデータはOpsNowなどのFinOpsツールに保存され、ビジネスKPIは内部データベース、会計システム、マーケティングレポートに分散しています。
OpsNow MCPでは、この構造が変わります。
つまり、データは決して移動せず、コンテキストのみが移動します。
3つの実践的な単位経済学のユースケース
FinOps Foundationは、総支出だけでなく、単価を継続的に監視することを推奨しています。
以下は、OpsNow MCPを使用して現実的に実装できる3つの代表的なシナリオです。
注文あたりのクラウドコスト (注文あたりのコスト)
シナリオ
ある電子商取引会社が大規模なプロモーションキャンペーンを実施しています。
クラウド全体のコストは増加しますが、本当の問題は、注文あたりの効率が向上したかどうかです。
データが存在する場所
AI リクエストの例
「order_report.csv を OpsNow のコストデータと組み合わせて、注文あたりのクラウドコストが先月と比べてどのように変化したかを分析してください。」
インサイト
注文量は50％増加しましたが、インフラストラクチャコストはわずか20％増加しました。
注文あたりのコストは0.15ドルから0.12ドルに減少し、効率が 20% 向上しました。
→ コストの増加は、業績に結びついた妥当な投資と解釈できます。
月間アクティブユーザーあたりのコスト (MAU あたりのコスト)
シナリオ
急成長中のSaaSスタートアップが、財務チームから次のような依頼を受けました。
「1人のアクティブユーザーを維持するにはどれくらいの費用がかかりますか？」
データが存在する場所
AI リクエストの例
「MAUあたりのコストの最近の傾向を分析し、新機能の導入後にコスト構造が変化したかどうかを判断してください。」
インサイト
特定の地域で使用量が急増し、MAU あたりのコストが 15% 増加しました。
これは、新機能のアーキテクチャ最適化の必要性を明確に浮き彫りにしています。
→ FinOpsは、コスト削減だけでなく、具体的な技術的改善機会の特定にも取り組んでいます。
クラウドコストと広告収益（クラウドコスト/広告収益）
シナリオ
アドテク企業は、キャンペーンレベルの収益とインフラコストを比較する必要があります。
データが存在する場所
AI リクエストの例
「今月の広告収益とキャンペーン別のクラウド費用を比較して、ROIの低いアカウントを特定してください。」
インサイト
→ クラウドのコストデータは、意思決定に即したFinOpsインテリジェンスに変換されます。
このアーキテクチャが機能する理由
重要なのはデータフローの方向にあります。
これにより、セキュリティを損なうことなく、ビジネス指向のFinOps分析が可能になります。
「コストは増加し、ビジネスは実際に改善されました。」
チームが質問されてもう苦労する必要はもうありません。
「今月、クラウドの請求額が増えたのはなぜですか？」
OpsNow MCPを使えば、自信を持って次の質問に答えることができます。
「コストは増加しましたが、ユニットレベルの効率はこれだけ向上しました。」
データを安全に保管してください。
より的確な意思決定を明確に行いましょう。
本物のFinOpsはOpsNow MCPから始まります。
FinOpsはコスト削減から始まるわけではありません。
FinOpsの真の出発点は、クラウド支出が実際のビジネス成果にどのように変換されるかを説明できることです。
同じ1億ウォンのクラウドコストでも、意味は大きく異なります。
課題は、この判断を下すために必要なビジネスデータが通常社内に残っていることです。
収益、注文量、アクティブユーザー数などの機密性の高い指標を外部のSaaSプラットフォームにアップロードすることには、依然として重大なセキュリティ上の懸念があります。
ここで、OpsNow MCP (モデルコンテキストプロトコル) は根本的に異なるアプローチを導入します。
データを移動させる代わりに、AI は必要なコンテキストのみを接続します。
「機密データを内部に保管してください。洞察は AI にお任せください。」
FinOpsの実務経験がある組織は、同じ課題を抱えている傾向があります。
「クラウドのコストはわかりますが、それが良いのか悪いのかをビジネスの観点から説明するのは難しいです。」
理由は明らかです。
クラウドのコストデータはOpsNowなどのFinOpsツールに保存され、ビジネスKPIは内部データベース、会計システム、マーケティングレポートに分散しています。
OpsNow MCPでは、この構造が変わります。
つまり、データは決して移動せず、コンテキストのみが移動します。
3つの実践的な単位経済学のユースケース
FinOps Foundationは、総支出だけでなく、単価を継続的に監視することを推奨しています。
以下は、OpsNow MCPを使用して現実的に実装できる3つの代表的なシナリオです。
注文あたりのクラウドコスト (注文あたりのコスト)
シナリオ
ある電子商取引会社が大規模なプロモーションキャンペーンを実施しています。
クラウド全体のコストは増加しますが、本当の問題は、注文あたりの効率が向上したかどうかです。
データが存在する場所
AI リクエストの例
「order_report.csv を OpsNow のコストデータと組み合わせて、注文あたりのクラウドコストが先月と比べてどのように変化したかを分析してください。」
インサイト
注文量は50％増加しましたが、インフラストラクチャコストはわずか20％増加しました。
注文あたりのコストは0.15ドルから0.12ドルに減少し、効率が 20% 向上しました。
→ コストの増加は、業績に結びついた妥当な投資と解釈できます。
月間アクティブユーザーあたりのコスト (MAU あたりのコスト)
シナリオ
急成長中のSaaSスタートアップが、財務チームから次のような依頼を受けました。
「1人のアクティブユーザーを維持するにはどれくらいの費用がかかりますか？」
データが存在する場所
AI リクエストの例
「MAUあたりのコストの最近の傾向を分析し、新機能の導入後にコスト構造が変化したかどうかを判断してください。」
インサイト
特定の地域で使用量が急増し、MAU あたりのコストが 15% 増加しました。
これは、新機能のアーキテクチャ最適化の必要性を明確に浮き彫りにしています。
→ FinOpsは、コスト削減だけでなく、具体的な技術的改善機会の特定にも取り組んでいます。
クラウドコストと広告収益（クラウドコスト/広告収益）
シナリオ
アドテク企業は、キャンペーンレベルの収益とインフラコストを比較する必要があります。
データが存在する場所
AI リクエストの例
「今月の広告収益とキャンペーン別のクラウド費用を比較して、ROIの低いアカウントを特定してください。」
インサイト
→ クラウドのコストデータは、意思決定に即したFinOpsインテリジェンスに変換されます。
このアーキテクチャが機能する理由
重要なのはデータフローの方向にあります。
これにより、セキュリティを損なうことなく、ビジネス指向のFinOps分析が可能になります。
「コストは増加し、ビジネスは実際に改善されました。」
チームが質問されてもう苦労する必要はもうありません。
「今月、クラウドの請求額が増えたのはなぜですか？」
OpsNow MCPを使えば、自信を持って次の質問に答えることができます。
「コストは増加しましたが、ユニットレベルの効率はこれだけ向上しました。」
データを安全に保管してください。
より的確な意思決定を明確に行いましょう。
本物のFinOpsはOpsNow MCPから始まります。
FinOpsはコスト削減から始まるわけではありません。
FinOpsの真の出発点は、クラウド支出が実際のビジネス成果にどのように変換されるかを説明できることです。
同じ1億ウォンのクラウドコストでも、意味は大きく異なります。
課題は、この判断を下すために必要なビジネスデータが通常社内に残っていることです。
収益、注文量、アクティブユーザー数などの機密性の高い指標を外部のSaaSプラットフォームにアップロードすることには、依然として重大なセキュリティ上の懸念があります。
ここで、OpsNow MCP (モデルコンテキストプロトコル) は根本的に異なるアプローチを導入します。
データを移動させる代わりに、AI は必要なコンテキストのみを接続します。
「機密データを内部に保管してください。洞察は AI にお任せください。」
FinOpsの実務経験がある組織は、同じ課題を抱えている傾向があります。
「クラウドのコストはわかりますが、それが良いのか悪いのかをビジネスの観点から説明するのは難しいです。」
理由は明らかです。
クラウドのコストデータはOpsNowなどのFinOpsツールに保存され、ビジネスKPIは内部データベース、会計システム、マーケティングレポートに分散しています。
OpsNow MCPでは、この構造が変わります。
つまり、データは決して移動せず、コンテキストのみが移動します。
3つの実践的な単位経済学のユースケース
FinOps Foundationは、総支出だけでなく、単価を継続的に監視することを推奨しています。
以下は、OpsNow MCPを使用して現実的に実装できる3つの代表的なシナリオです。
注文あたりのクラウドコスト (注文あたりのコスト)
シナリオ
ある電子商取引会社が大規模なプロモーションキャンペーンを実施しています。
クラウド全体のコストは増加しますが、本当の問題は、注文あたりの効率が向上したかどうかです。
データが存在する場所
AI リクエストの例
「order_report.csv を OpsNow のコストデータと組み合わせて、注文あたりのクラウドコストが先月と比べてどのように変化したかを分析してください。」
インサイト
注文量は50％増加しましたが、インフラストラクチャコストはわずか20％増加しました。
注文あたりのコストは0.15ドルから0.12ドルに減少し、効率が 20% 向上しました。
→ コストの増加は、業績に結びついた妥当な投資と解釈できます。
月間アクティブユーザーあたりのコスト (MAU あたりのコスト)
シナリオ
急成長中のSaaSスタートアップが、財務チームから次のような依頼を受けました。
「1人のアクティブユーザーを維持するにはどれくらいの費用がかかりますか？」
データが存在する場所
AI リクエストの例
「MAUあたりのコストの最近の傾向を分析し、新機能の導入後にコスト構造が変化したかどうかを判断してください。」
インサイト
特定の地域で使用量が急増し、MAU あたりのコストが 15% 増加しました。
これは、新機能のアーキテクチャ最適化の必要性を明確に浮き彫りにしています。
→ FinOpsは、コスト削減だけでなく、具体的な技術的改善機会の特定にも取り組んでいます。
クラウドコストと広告収益（クラウドコスト/広告収益）
シナリオ
アドテク企業は、キャンペーンレベルの収益とインフラコストを比較する必要があります。
データが存在する場所
AI リクエストの例
「今月の広告収益とキャンペーン別のクラウド費用を比較して、ROIの低いアカウントを特定してください。」
インサイト
→ クラウドのコストデータは、意思決定に即したFinOpsインテリジェンスに変換されます。
このアーキテクチャが機能する理由
重要なのはデータフローの方向にあります。
これにより、セキュリティを損なうことなく、ビジネス指向のFinOps分析が可能になります。
「コストは増加し、ビジネスは実際に改善されました。」
チームが質問されてもう苦労する必要はもうありません。
「今月、クラウドの請求額が増えたのはなぜですか？」
OpsNow MCPを使えば、自信を持って次の質問に答えることができます。
「コストは増加しましたが、ユニットレベルの効率はこれだけ向上しました。」
データを安全に保管してください。
より的確な意思決定を明確に行いましょう。
本物のFinOpsはOpsNow MCPから始まります。
