AWS Organizationを運営しながら直接コミットメント(Reserved Instances, Savings Plans)を管理していますか？MSPのサポートを受けて、表面的には安定運営しているようにみえますが、実際にはコミットメントの管理に困った経験を持つ企業が多く存在しています。
最近、ある大手のIT担当者と交わした会話が印象的でした。
「AWSのコミットメント管理って思ったより複雑でリスクが大きいですね。最初はただ割引が受けられるくらいしか思ってなかったのに…」
最近の研究によると、企業がAWSのコミットメントを管理するやり方についていくつか驚くべきことが明らかになりました。平均的にコミットメントの活用率は73%に過ぎず、これは購入したコミットの27%が使いきれず無駄になっていることを意味します。また、企業は、コミット管理のために平均的に2.3人の人手を割り当て、関連の検定を下すに平均48時間を使います。これは、急いで拡大する必要があった場合にも遅延をもたらす可能性があります。
一つの実際にあった事例は、間違った管理によるコストをよく示します。月50万ドルをAWSの支出として支払っているA社は、3年のコミットメントを過度に購入して18万ドルの損失を被りました。また、使用パターンの変化を予測できず、12万ドルの追加オンデマンドの費用も発生してしまったのです。これにより、計30万ドル、すなわち年間のIT予算の5%を無駄にしてしまったことになります。
企業が直面する第1番目の問題は、意思決定の複雑さです。AWSのコミット管理は、複数のチームで分析・決定して購入する必要があり、それによって非効率が発生する場合が多くあります。各段階が開発、インフラ、財務、購入や購入後に管理チームの間で調整が必要なので、官僚にまで最大1-2週間がかかることがあります。
もう一つの挑戦課題は、予測が難しいビジネスの変化から発生します。たとえば、B社は2023年1月、AIプロジェクトを展開するために大規模の3年分のGPUインスタンスを購入しました。ところが、8月になってプロジェクトの方向が変わってGPUの需要が70%も減少しました。その結果、毎月5万ドルの未使用コミットが発生してしまい、36か月間、計180万ドルの損失が発生したのです。
また、隠されている人件費が存在します。こうしたコミットの管理は、時には複数の社員が使用パターンの分析、カバレッジのモニタリング、意思決定などの作業に毎月最大150時間を費やしてしまいます。これにより、社員1人当たり、年間18万ドルの人件費が発生し、人を追加するとなると、この費用はより大きくなります。
手動管理と自動化管理の比較は、効率性とコスト管理で大きな違いにつながります：
月60万ドルのAWS費用を支払っていたC社は、コスト管理の効率化のために自動化を導入しました。自動化導入前、この会社は40万ドルのオンデマンド費用と8万ドルの未使用コミットを含め、計48万ドルの月間費用を負担していました。しかし、自動化導入後は、オンデマンド費用は12万ドルに減少し、未使用コミットは、1万5千ドルに減少しました。その結果、C社は月6万5千ドルを削減できるようになり、これは、AWS費用の9.6%の減少を意味します。
多くの企業がまだコミット管理をMSPに依存していますが、MSPは時にはこうしたコミットを手動で処理しています。それにより、リアルタイムのビジネス変化を反映するにおいてネックになったりします。また、MSPは、標準化されたアプローチ方法を使ってビジネスにおける特定の要求に合わすことを考えずに管理しているので、最適化不足の問題があります。
2026年1月、AWSは新たなパートナーコミットメント政策を始める予定で、これはMSPが提供する恩恵を制限するものになるでしょう。こうした変化は、企業が独立したコミットメント管理へ転換するように働き、必然的に既存の方式を根本的に変えることになります。
AIベースのコミットメント管理ソリューションは、こうした問題を解決することで注目されています。リアルタイムの使用パターンの分析、未来の需要の予測、自動的なコミットメント調整などで企業は無駄を防ぎ、リスクを積極的に減らすことができます。
コマースプラットフォームを運営する月40万ドルのAWSコストを支出しているD社は、季節別のトラフィック変動性管理に困っていました。従来のコミットメントを分析して自動化システムを導入した後、3か月にかけて徐々に転換を行いました。6か月後、コミットの活用率は71%から96%に増加し、月8万ドルの削減効果(コストは15%減少)を得ることができました。また、コミット管理に投じられた人手は、3人から0.5人に大幅に減らすことができました。
OpsNow AutoSavingsは、AI基盤の自動化を通じてこうした問題を解決できるように設計されました。
すぐ得られる効果：
長期的なメリット：
AutoSavingsの価格モデルは、完全な成果基盤となっています。初期の投資費用はなく、固定費用もありません。実際に削減した金額の一定割合のみを支払うことになるので、リスクの低いソリューションです。実際の費用構造の例：
AWSのコミット管理は、組織が思っていたよりずっと複雑でリスクも大きいものです。手動管理の限界、予測できないビジネスの変化、そして予定されているAWSの政策変更などを考慮すると、新しいアプローチが必要だということは明らかです。OpsNow AutoSavingは、AI基盤の自動化を通じてこうした問題を解決し、企業の皆さんは本来のビジネスに集中していただきながら、本当のクラウド最適化を経験できるようにサポートします。
より詳しい情報やカスタマイズシミュレーションをご希望の方は、OpsNowチームにお問い合わせください。
AWS Organizationを運営しながら直接コミットメント(Reserved Instances, Savings Plans)を管理していますか？MSPのサポートを受けて、表面的には安定運営しているようにみえますが、実際にはコミットメントの管理に困った経験を持つ企業が多く存在しています。
最近、ある大手のIT担当者と交わした会話が印象的でした。
「AWSのコミットメント管理って思ったより複雑でリスクが大きいですね。最初はただ割引が受けられるくらいしか思ってなかったのに…」
最近の研究によると、企業がAWSのコミットメントを管理するやり方についていくつか驚くべきことが明らかになりました。平均的にコミットメントの活用率は73%に過ぎず、これは購入したコミットの27%が使いきれず無駄になっていることを意味します。また、企業は、コミット管理のために平均的に2.3人の人手を割り当て、関連の検定を下すに平均48時間を使います。これは、急いで拡大する必要があった場合にも遅延をもたらす可能性があります。
一つの実際にあった事例は、間違った管理によるコストをよく示します。月50万ドルをAWSの支出として支払っているA社は、3年のコミットメントを過度に購入して18万ドルの損失を被りました。また、使用パターンの変化を予測できず、12万ドルの追加オンデマンドの費用も発生してしまったのです。これにより、計30万ドル、すなわち年間のIT予算の5%を無駄にしてしまったことになります。
企業が直面する第1番目の問題は、意思決定の複雑さです。AWSのコミット管理は、複数のチームで分析・決定して購入する必要があり、それによって非効率が発生する場合が多くあります。各段階が開発、インフラ、財務、購入や購入後に管理チームの間で調整が必要なので、官僚にまで最大1-2週間がかかることがあります。
もう一つの挑戦課題は、予測が難しいビジネスの変化から発生します。たとえば、B社は2023年1月、AIプロジェクトを展開するために大規模の3年分のGPUインスタンスを購入しました。ところが、8月になってプロジェクトの方向が変わってGPUの需要が70%も減少しました。その結果、毎月5万ドルの未使用コミットが発生してしまい、36か月間、計180万ドルの損失が発生したのです。
また、隠されている人件費が存在します。こうしたコミットの管理は、時には複数の社員が使用パターンの分析、カバレッジのモニタリング、意思決定などの作業に毎月最大150時間を費やしてしまいます。これにより、社員1人当たり、年間18万ドルの人件費が発生し、人を追加するとなると、この費用はより大きくなります。
手動管理と自動化管理の比較は、効率性とコスト管理で大きな違いにつながります：
月60万ドルのAWS費用を支払っていたC社は、コスト管理の効率化のために自動化を導入しました。自動化導入前、この会社は40万ドルのオンデマンド費用と8万ドルの未使用コミットを含め、計48万ドルの月間費用を負担していました。しかし、自動化導入後は、オンデマンド費用は12万ドルに減少し、未使用コミットは、1万5千ドルに減少しました。その結果、C社は月6万5千ドルを削減できるようになり、これは、AWS費用の9.6%の減少を意味します。
多くの企業がまだコミット管理をMSPに依存していますが、MSPは時にはこうしたコミットを手動で処理しています。それにより、リアルタイムのビジネス変化を反映するにおいてネックになったりします。また、MSPは、標準化されたアプローチ方法を使ってビジネスにおける特定の要求に合わすことを考えずに管理しているので、最適化不足の問題があります。
2026年1月、AWSは新たなパートナーコミットメント政策を始める予定で、これはMSPが提供する恩恵を制限するものになるでしょう。こうした変化は、企業が独立したコミットメント管理へ転換するように働き、必然的に既存の方式を根本的に変えることになります。
AIベースのコミットメント管理ソリューションは、こうした問題を解決することで注目されています。リアルタイムの使用パターンの分析、未来の需要の予測、自動的なコミットメント調整などで企業は無駄を防ぎ、リスクを積極的に減らすことができます。
コマースプラットフォームを運営する月40万ドルのAWSコストを支出しているD社は、季節別のトラフィック変動性管理に困っていました。従来のコミットメントを分析して自動化システムを導入した後、3か月にかけて徐々に転換を行いました。6か月後、コミットの活用率は71%から96%に増加し、月8万ドルの削減効果(コストは15%減少)を得ることができました。また、コミット管理に投じられた人手は、3人から0.5人に大幅に減らすことができました。
OpsNow AutoSavingsは、AI基盤の自動化を通じてこうした問題を解決できるように設計されました。
すぐ得られる効果：
長期的なメリット：
AutoSavingsの価格モデルは、完全な成果基盤となっています。初期の投資費用はなく、固定費用もありません。実際に削減した金額の一定割合のみを支払うことになるので、リスクの低いソリューションです。実際の費用構造の例：
AWSのコミット管理は、組織が思っていたよりずっと複雑でリスクも大きいものです。手動管理の限界、予測できないビジネスの変化、そして予定されているAWSの政策変更などを考慮すると、新しいアプローチが必要だということは明らかです。OpsNow AutoSavingは、AI基盤の自動化を通じてこうした問題を解決し、企業の皆さんは本来のビジネスに集中していただきながら、本当のクラウド最適化を経験できるようにサポートします。
より詳しい情報やカスタマイズシミュレーションをご希望の方は、OpsNowチームにお問い合わせください。
AWS Organizationを運営しながら直接コミットメント(Reserved Instances, Savings Plans)を管理していますか？MSPのサポートを受けて、表面的には安定運営しているようにみえますが、実際にはコミットメントの管理に困った経験を持つ企業が多く存在しています。
最近、ある大手のIT担当者と交わした会話が印象的でした。
「AWSのコミットメント管理って思ったより複雑でリスクが大きいですね。最初はただ割引が受けられるくらいしか思ってなかったのに…」
最近の研究によると、企業がAWSのコミットメントを管理するやり方についていくつか驚くべきことが明らかになりました。平均的にコミットメントの活用率は73%に過ぎず、これは購入したコミットの27%が使いきれず無駄になっていることを意味します。また、企業は、コミット管理のために平均的に2.3人の人手を割り当て、関連の検定を下すに平均48時間を使います。これは、急いで拡大する必要があった場合にも遅延をもたらす可能性があります。
一つの実際にあった事例は、間違った管理によるコストをよく示します。月50万ドルをAWSの支出として支払っているA社は、3年のコミットメントを過度に購入して18万ドルの損失を被りました。また、使用パターンの変化を予測できず、12万ドルの追加オンデマンドの費用も発生してしまったのです。これにより、計30万ドル、すなわち年間のIT予算の5%を無駄にしてしまったことになります。
企業が直面する第1番目の問題は、意思決定の複雑さです。AWSのコミット管理は、複数のチームで分析・決定して購入する必要があり、それによって非効率が発生する場合が多くあります。各段階が開発、インフラ、財務、購入や購入後に管理チームの間で調整が必要なので、官僚にまで最大1-2週間がかかることがあります。
もう一つの挑戦課題は、予測が難しいビジネスの変化から発生します。たとえば、B社は2023年1月、AIプロジェクトを展開するために大規模の3年分のGPUインスタンスを購入しました。ところが、8月になってプロジェクトの方向が変わってGPUの需要が70%も減少しました。その結果、毎月5万ドルの未使用コミットが発生してしまい、36か月間、計180万ドルの損失が発生したのです。
また、隠されている人件費が存在します。こうしたコミットの管理は、時には複数の社員が使用パターンの分析、カバレッジのモニタリング、意思決定などの作業に毎月最大150時間を費やしてしまいます。これにより、社員1人当たり、年間18万ドルの人件費が発生し、人を追加するとなると、この費用はより大きくなります。
手動管理と自動化管理の比較は、効率性とコスト管理で大きな違いにつながります：
月60万ドルのAWS費用を支払っていたC社は、コスト管理の効率化のために自動化を導入しました。自動化導入前、この会社は40万ドルのオンデマンド費用と8万ドルの未使用コミットを含め、計48万ドルの月間費用を負担していました。しかし、自動化導入後は、オンデマンド費用は12万ドルに減少し、未使用コミットは、1万5千ドルに減少しました。その結果、C社は月6万5千ドルを削減できるようになり、これは、AWS費用の9.6%の減少を意味します。
多くの企業がまだコミット管理をMSPに依存していますが、MSPは時にはこうしたコミットを手動で処理しています。それにより、リアルタイムのビジネス変化を反映するにおいてネックになったりします。また、MSPは、標準化されたアプローチ方法を使ってビジネスにおける特定の要求に合わすことを考えずに管理しているので、最適化不足の問題があります。
2026年1月、AWSは新たなパートナーコミットメント政策を始める予定で、これはMSPが提供する恩恵を制限するものになるでしょう。こうした変化は、企業が独立したコミットメント管理へ転換するように働き、必然的に既存の方式を根本的に変えることになります。
AIベースのコミットメント管理ソリューションは、こうした問題を解決することで注目されています。リアルタイムの使用パターンの分析、未来の需要の予測、自動的なコミットメント調整などで企業は無駄を防ぎ、リスクを積極的に減らすことができます。
コマースプラットフォームを運営する月40万ドルのAWSコストを支出しているD社は、季節別のトラフィック変動性管理に困っていました。従来のコミットメントを分析して自動化システムを導入した後、3か月にかけて徐々に転換を行いました。6か月後、コミットの活用率は71%から96%に増加し、月8万ドルの削減効果(コストは15%減少)を得ることができました。また、コミット管理に投じられた人手は、3人から0.5人に大幅に減らすことができました。
OpsNow AutoSavingsは、AI基盤の自動化を通じてこうした問題を解決できるように設計されました。
すぐ得られる効果：
長期的なメリット：
AutoSavingsの価格モデルは、完全な成果基盤となっています。初期の投資費用はなく、固定費用もありません。実際に削減した金額の一定割合のみを支払うことになるので、リスクの低いソリューションです。実際の費用構造の例：
AWSのコミット管理は、組織が思っていたよりずっと複雑でリスクも大きいものです。手動管理の限界、予測できないビジネスの変化、そして予定されているAWSの政策変更などを考慮すると、新しいアプローチが必要だということは明らかです。OpsNow AutoSavingは、AI基盤の自動化を通じてこうした問題を解決し、企業の皆さんは本来のビジネスに集中していただきながら、本当のクラウド最適化を経験できるようにサポートします。
より詳しい情報やカスタマイズシミュレーションをご希望の方は、OpsNowチームにお問い合わせください。
