よく企業の皆さんから「モニタリング」さえしておけば、クラウドは十分に管理できているという話を聞きます。毎日ダッシュボードをチェックして月間の利用レポートを見直し、コストアラートを設定することなどですね。しかし、モニタリングで行動が止まってしまっては、クラウド最適化のチャンスを逃していることになります。
実際のところ、モニタリングだけでは最適化は図られないからです。最適化をしないと、クラウドコストがコントロールできないうえ、リソースが非効率的に配分され、チームの作業量も無駄に増えてしまいます。
現在の状況にもどかしさを感じているクラウド運用チームは多く存在するはずです。データはあるけれどそこからどのようなインサイトを得ればいいか分からず、手元の数字に素早く対応できないのです。それぞれ異なるツールを使っているせいでアラートはあふれるけれど、肝心な異常のサインは見逃してしまうことも多々起きるものですね。急なコストの上昇に長時間気づかれないこともあり、どのチームが超過使用をしたのかさえわからない場合もあります。
このような、いわゆる「断絶」は、予算の無駄遣いや遅い意思決定、そして受動的な運用へとつながっていきます。問題はモニタリング自体ではなく、その後ろにあるAI（人工知能）と自動化がうまく結びついていないことです。
FinOps PlusでAIは「黒子」のように動きます。クラウドの使用パターンを学習し、異常な兆候や遊休リソースのような異常現象を自動的に検知してくれます。リアルタイムで働く異常検知機能は、過去と現在のデータを両方分析して問題を早期に発見します。そしてAutoSavings機能は使われていないか、または過度に割り当てられたインスタンスを自動的に見つけ出して、停止または終了を提案したり実行したりします。問題を発見するだけにとどまらず、素早く解決できるようにサポートするものです。
また、予算予測機能を通じて、実際の使用データをベースに将来の支出を予測できるため、チームが予算をオーバーする前にあらかじめ備えることができます。関連するステークホルダーが事前にコントロールできる環境をチーム、プロジェクト、または役割別に予算を設定し、リアルタイムの支出の推移を見守ってくれます。
ここでポイントとなるのは、すべてをひとつの統合されたダッシュボードで見ることができることです。これにより、目標、成果、実行方法をFinOps、エンジニアリング、ビジネス部門が同じデータをリアルタイムで共有し、コラボレーションすることができます。
従来のモニタリングツールは、問題が発生してからだと、能動的に対処することが難しいです。一方、FinOps PlusはAIをクラウド最適化の中心に配置して、予測し、対応し、自動化する環境を提供しています。
その代表的なAI活用事例の一つがAutoSavingsです。単純な使用データの分析ではなく、サービスの使用パターンを学習して、最適なタイミングと規模でRI（予約インスタンス）またはSavingsPlan（節約プラン）の購入を推奨し、実行します。これは人手の介入がなくても継続的なコスト削減を可能にし、リソース活用の効率性を高めてくれます。
AIは予算予測機能とも統合されています。リアルタイムの支出データを分析し、予算オーバーする可能性をあらかじめ検知してチームにアラートを送ります。これにより、チーム、プロジェクト、または役割（Persona）単位で予算を体系的に管理でき、各部署の担当者はより能動的に予算をコントロールすることができます。
さらに、異常検知機能は過去の使用パターンを分析して、異常なクラウド使用の行動パターンや異常ポイントを早期に見つけ出します。単純な警告ではなく、意味のあるインテリジェンスとして働いて、チームがより重要な課題に集中できるようにしてくれます。
FinOps PlusのこれらのAI機能— 予測、異常検知、レポーティング — そしてその基盤にあるAutoSavingsの自動化は、クラウドモニタリングを単純な確認ツールではなく、知的で自動化された最適化プラットフォームへと押し上げます。
会社Aは急速に成長しているデジタルサービス提供会社です。新しいサービスと顧客増加に対応するため、クラウドインフラを素早く拡張しました。わずか6か月でクラウド使用量が8倍に増加し、インフラコストが急激に上昇、これに伴い効率的なコスト管理へのプレッシャーも大きくなりました。
FinOps Plusを導入する前、会社Aはクラウドコストを追跡するため、手作業プロセスと分散されたツールに依存していました。予算予測は静的なスプレッドシートをベースにしていたため、超過支出を事前に把握することが困難でした。間違った設定で発生した急激なコスト上昇のような異常な兆候を月末まで検知できない場合が多くありました。レポートは遅れたり一貫性がなく、どのプロジェクトや部署でコストをオーバーしたのか明確に把握することが困難でした。クラウド最適化も事後対応中心で、遊休リソースを手動で探索しなければならなくて、多くの時間とエフォートがかかり、節約チャンスを逃すこともありました。
FinOps PlusとAutoSavingsを導入した後、会社Aはクラウド環境に対する中央集約化された可視性とリアルタイム制御機能を確保しました。AIベースの予算予測機能は、予想支出が目標値をオーバーすると判断されると事前に警告を提供して、事前対応が可能になりました。異常検知機能はクラウド使用量をリアルタイムでモニタリングし、予期しないコンピュートやストレージコストの急増など、異常な使用パターンを即座に検知します。自動化されたレポート機能により、チームとリーダーは支出パターン、使用トレンド、コミットメント推奨事項などをベースに、実行可能なインサイトを得ることができるようになりました。何よりも、AutoSavingsを通じて、遊休または過少使用リソースを自動的に特定し、適正規模に調整して、手作業なしでもクラウドコストを最適化することができました。
FinOps Plus導入後、会社Aは全体のクラウドコストを30%削減することができました。予算オーバー問題は事前に防止され、同じダッシュボードを見ることができたので、チーム間のコラボレーションも向上し、手動モニタリングや最適化に費やしていた時間が大幅に減りました。数日かかっていた作業が今では自動化され、会社Aはクラウドコストをコントロールしながら、本来のビジネスの成長により集中できるようになりました。
OpsNowと一緒ならクラウドチームは問題解決に費やす時間を、イノベーションに集中するために使うことができるようになります。今すぐ相談して、 30日無料トライアルをスタートしてみてください。
よく企業の皆さんから「モニタリング」さえしておけば、クラウドは十分に管理できているという話を聞きます。毎日ダッシュボードをチェックして月間の利用レポートを見直し、コストアラートを設定することなどですね。しかし、モニタリングで行動が止まってしまっては、クラウド最適化のチャンスを逃していることになります。
実際のところ、モニタリングだけでは最適化は図られないからです。最適化をしないと、クラウドコストがコントロールできないうえ、リソースが非効率的に配分され、チームの作業量も無駄に増えてしまいます。
現在の状況にもどかしさを感じているクラウド運用チームは多く存在するはずです。データはあるけれどそこからどのようなインサイトを得ればいいか分からず、手元の数字に素早く対応できないのです。それぞれ異なるツールを使っているせいでアラートはあふれるけれど、肝心な異常のサインは見逃してしまうことも多々起きるものですね。急なコストの上昇に長時間気づかれないこともあり、どのチームが超過使用をしたのかさえわからない場合もあります。
このような、いわゆる「断絶」は、予算の無駄遣いや遅い意思決定、そして受動的な運用へとつながっていきます。問題はモニタリング自体ではなく、その後ろにあるAI（人工知能）と自動化がうまく結びついていないことです。
FinOps PlusでAIは「黒子」のように動きます。クラウドの使用パターンを学習し、異常な兆候や遊休リソースのような異常現象を自動的に検知してくれます。リアルタイムで働く異常検知機能は、過去と現在のデータを両方分析して問題を早期に発見します。そしてAutoSavings機能は使われていないか、または過度に割り当てられたインスタンスを自動的に見つけ出して、停止または終了を提案したり実行したりします。問題を発見するだけにとどまらず、素早く解決できるようにサポートするものです。
また、予算予測機能を通じて、実際の使用データをベースに将来の支出を予測できるため、チームが予算をオーバーする前にあらかじめ備えることができます。関連するステークホルダーが事前にコントロールできる環境をチーム、プロジェクト、または役割別に予算を設定し、リアルタイムの支出の推移を見守ってくれます。
ここでポイントとなるのは、すべてをひとつの統合されたダッシュボードで見ることができることです。これにより、目標、成果、実行方法をFinOps、エンジニアリング、ビジネス部門が同じデータをリアルタイムで共有し、コラボレーションすることができます。
従来のモニタリングツールは、問題が発生してからだと、能動的に対処することが難しいです。一方、FinOps PlusはAIをクラウド最適化の中心に配置して、予測し、対応し、自動化する環境を提供しています。
その代表的なAI活用事例の一つがAutoSavingsです。単純な使用データの分析ではなく、サービスの使用パターンを学習して、最適なタイミングと規模でRI（予約インスタンス）またはSavingsPlan（節約プラン）の購入を推奨し、実行します。これは人手の介入がなくても継続的なコスト削減を可能にし、リソース活用の効率性を高めてくれます。
AIは予算予測機能とも統合されています。リアルタイムの支出データを分析し、予算オーバーする可能性をあらかじめ検知してチームにアラートを送ります。これにより、チーム、プロジェクト、または役割（Persona）単位で予算を体系的に管理でき、各部署の担当者はより能動的に予算をコントロールすることができます。
さらに、異常検知機能は過去の使用パターンを分析して、異常なクラウド使用の行動パターンや異常ポイントを早期に見つけ出します。単純な警告ではなく、意味のあるインテリジェンスとして働いて、チームがより重要な課題に集中できるようにしてくれます。
FinOps PlusのこれらのAI機能— 予測、異常検知、レポーティング — そしてその基盤にあるAutoSavingsの自動化は、クラウドモニタリングを単純な確認ツールではなく、知的で自動化された最適化プラットフォームへと押し上げます。
会社Aは急速に成長しているデジタルサービス提供会社です。新しいサービスと顧客増加に対応するため、クラウドインフラを素早く拡張しました。わずか6か月でクラウド使用量が8倍に増加し、インフラコストが急激に上昇、これに伴い効率的なコスト管理へのプレッシャーも大きくなりました。
FinOps Plusを導入する前、会社Aはクラウドコストを追跡するため、手作業プロセスと分散されたツールに依存していました。予算予測は静的なスプレッドシートをベースにしていたため、超過支出を事前に把握することが困難でした。間違った設定で発生した急激なコスト上昇のような異常な兆候を月末まで検知できない場合が多くありました。レポートは遅れたり一貫性がなく、どのプロジェクトや部署でコストをオーバーしたのか明確に把握することが困難でした。クラウド最適化も事後対応中心で、遊休リソースを手動で探索しなければならなくて、多くの時間とエフォートがかかり、節約チャンスを逃すこともありました。
FinOps PlusとAutoSavingsを導入した後、会社Aはクラウド環境に対する中央集約化された可視性とリアルタイム制御機能を確保しました。AIベースの予算予測機能は、予想支出が目標値をオーバーすると判断されると事前に警告を提供して、事前対応が可能になりました。異常検知機能はクラウド使用量をリアルタイムでモニタリングし、予期しないコンピュートやストレージコストの急増など、異常な使用パターンを即座に検知します。自動化されたレポート機能により、チームとリーダーは支出パターン、使用トレンド、コミットメント推奨事項などをベースに、実行可能なインサイトを得ることができるようになりました。何よりも、AutoSavingsを通じて、遊休または過少使用リソースを自動的に特定し、適正規模に調整して、手作業なしでもクラウドコストを最適化することができました。
FinOps Plus導入後、会社Aは全体のクラウドコストを30%削減することができました。予算オーバー問題は事前に防止され、同じダッシュボードを見ることができたので、チーム間のコラボレーションも向上し、手動モニタリングや最適化に費やしていた時間が大幅に減りました。数日かかっていた作業が今では自動化され、会社Aはクラウドコストをコントロールしながら、本来のビジネスの成長により集中できるようになりました。
OpsNowと一緒ならクラウドチームは問題解決に費やす時間を、イノベーションに集中するために使うことができるようになります。今すぐ相談して、 30日無料トライアルをスタートしてみてください。
よく企業の皆さんから「モニタリング」さえしておけば、クラウドは十分に管理できているという話を聞きます。毎日ダッシュボードをチェックして月間の利用レポートを見直し、コストアラートを設定することなどですね。しかし、モニタリングで行動が止まってしまっては、クラウド最適化のチャンスを逃していることになります。
実際のところ、モニタリングだけでは最適化は図られないからです。最適化をしないと、クラウドコストがコントロールできないうえ、リソースが非効率的に配分され、チームの作業量も無駄に増えてしまいます。
現在の状況にもどかしさを感じているクラウド運用チームは多く存在するはずです。データはあるけれどそこからどのようなインサイトを得ればいいか分からず、手元の数字に素早く対応できないのです。それぞれ異なるツールを使っているせいでアラートはあふれるけれど、肝心な異常のサインは見逃してしまうことも多々起きるものですね。急なコストの上昇に長時間気づかれないこともあり、どのチームが超過使用をしたのかさえわからない場合もあります。
このような、いわゆる「断絶」は、予算の無駄遣いや遅い意思決定、そして受動的な運用へとつながっていきます。問題はモニタリング自体ではなく、その後ろにあるAI（人工知能）と自動化がうまく結びついていないことです。
FinOps PlusでAIは「黒子」のように動きます。クラウドの使用パターンを学習し、異常な兆候や遊休リソースのような異常現象を自動的に検知してくれます。リアルタイムで働く異常検知機能は、過去と現在のデータを両方分析して問題を早期に発見します。そしてAutoSavings機能は使われていないか、または過度に割り当てられたインスタンスを自動的に見つけ出して、停止または終了を提案したり実行したりします。問題を発見するだけにとどまらず、素早く解決できるようにサポートするものです。
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ここでポイントとなるのは、すべてをひとつの統合されたダッシュボードで見ることができることです。これにより、目標、成果、実行方法をFinOps、エンジニアリング、ビジネス部門が同じデータをリアルタイムで共有し、コラボレーションすることができます。
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AIは予算予測機能とも統合されています。リアルタイムの支出データを分析し、予算オーバーする可能性をあらかじめ検知してチームにアラートを送ります。これにより、チーム、プロジェクト、または役割（Persona）単位で予算を体系的に管理でき、各部署の担当者はより能動的に予算をコントロールすることができます。
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FinOps PlusのこれらのAI機能— 予測、異常検知、レポーティング — そしてその基盤にあるAutoSavingsの自動化は、クラウドモニタリングを単純な確認ツールではなく、知的で自動化された最適化プラットフォームへと押し上げます。
会社Aは急速に成長しているデジタルサービス提供会社です。新しいサービスと顧客増加に対応するため、クラウドインフラを素早く拡張しました。わずか6か月でクラウド使用量が8倍に増加し、インフラコストが急激に上昇、これに伴い効率的なコスト管理へのプレッシャーも大きくなりました。
FinOps Plusを導入する前、会社Aはクラウドコストを追跡するため、手作業プロセスと分散されたツールに依存していました。予算予測は静的なスプレッドシートをベースにしていたため、超過支出を事前に把握することが困難でした。間違った設定で発生した急激なコスト上昇のような異常な兆候を月末まで検知できない場合が多くありました。レポートは遅れたり一貫性がなく、どのプロジェクトや部署でコストをオーバーしたのか明確に把握することが困難でした。クラウド最適化も事後対応中心で、遊休リソースを手動で探索しなければならなくて、多くの時間とエフォートがかかり、節約チャンスを逃すこともありました。
FinOps PlusとAutoSavingsを導入した後、会社Aはクラウド環境に対する中央集約化された可視性とリアルタイム制御機能を確保しました。AIベースの予算予測機能は、予想支出が目標値をオーバーすると判断されると事前に警告を提供して、事前対応が可能になりました。異常検知機能はクラウド使用量をリアルタイムでモニタリングし、予期しないコンピュートやストレージコストの急増など、異常な使用パターンを即座に検知します。自動化されたレポート機能により、チームとリーダーは支出パターン、使用トレンド、コミットメント推奨事項などをベースに、実行可能なインサイトを得ることができるようになりました。何よりも、AutoSavingsを通じて、遊休または過少使用リソースを自動的に特定し、適正規模に調整して、手作業なしでもクラウドコストを最適化することができました。
FinOps Plus導入後、会社Aは全体のクラウドコストを30%削減することができました。予算オーバー問題は事前に防止され、同じダッシュボードを見ることができたので、チーム間のコラボレーションも向上し、手動モニタリングや最適化に費やしていた時間が大幅に減りました。数日かかっていた作業が今では自動化され、会社Aはクラウドコストをコントロールしながら、本来のビジネスの成長により集中できるようになりました。
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