企業は、AIとSaaSのコストを管理するために、FinOpsをクラウドの枠を超えて拡大しています。予測不可能なAIの支出には新たな戦略が必要であり、短期的なコスト削減に代わってガバナンスが重視されています。マルチクラウドの複雑さが非効率性を招いており、フォーチュン100企業はFinOpsを標準化しています。テクノロジー支出の管理は今や不可欠です。
SaaSやAIソリューションの定価は始まりに過ぎない。テクノロジー・プラットフォームを評価する際には、多くのベンダーがプレゼンテーションで都合よく省略している、潜在的な追加コストを考慮することが極めて重要です：
人工知能システムは、処理するデータがあってこそのものだ。ガートナーの調査によると、データ準備は通常、AI導入コストの20～30％を占めるという。多くの組織は、AI導入に必要なリソースを過小評価している：
AIのコスト管理は、従来のクラウド費用の管理とは異なる。AIは、GPU、トレーニングサイクル、リアルタイムの推論処理によって駆動され、全く異なる規模で動作する。AIのコスト構造は複雑だ：
完全に自律的なシステムで運営されている企業はほとんどない。AIソリューションはおそらく、以下のようなシステムと接続しなければならないだろう：
技術環境によっては、予算が必要な場合もある：
MITスローン・マネジメント・レビューによると、AIソリューションを導入する組織は通常、予算の15～20％をトレーニングと変更管理に割り当てなければならない。これは現実的に考える必要がある：
FinOpsの初期段階は、コスト削減が中心だった。しかし企業は、明らかな非効率性が解消されれば、真の価値はガバナンスにあることに気づきつつある。すなわち、方針の策定、自動化、長期的な財務規律である。
最適化は手っ取り早い解決策だ。ガバナンスは、大規模な組織の財務規律を維持するものである。コスト超過に対応するか、それを未然に防ぐかの違いである。ガバナンスとは、クラウドの利用方針を確立し、支出管理を自動化し、コスト効率をビジネスの中核機能とすることを意味する。
企業はSaaS、パブリック・クラウド、プライベート・クラウド、オンプレミスのデータセンターを組み合わせて利用している。そのため、コスト管理が非常に複雑になっている。クラウド・プロバイダーによって課金体系は異なるし、プライベート・データセンターでは、まったく異なるコストモデルで初期投資が必要になる。
マルチクラウド戦略は、さらに複雑なレイヤーを追加する：
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私たちは、市場平均を大幅に下回る、非常に競争力のあるサブスクリプション・コストを提供しています。この低価格はおとり商法ではなく、当社の業務効率と、すべての企業がAIにアクセスできるようにするというコミットメントの結果です。
魅力的な初期価格の陰に実際の費用を隠す他のプロバイダーとは異なり、私たちは手頃な価格のサブスクリプションと完全な透明性を兼ね備えています：
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コストの全体像を把握することは重要だが、多くの組織が導入後に発見する「隠れたメリット」もある：
AIの導入は、主要なユースケースを超えた予期せぬ効率性を生み出すことがよくある。ある製造業のクライアントは、当初は在庫の最適化のために当社のプラットフォームを利用したが、二次的な効果として調達プロセスの大幅な改善を発見した。
最新のAIを活用したSaaSソリューションは、複数のレガシーシステムを置き換えることが多く、最初のROI計算には現れないかもしれないメンテナンスコストや技術的負債を排除することができる。
AIプラットフォームの分析能力は、企業がこれまで外部のコンサルタントに支払っていた市場動向や競争上の位置づけに関する洞察を提供することが多い。
FinOpsは急速に変化している。クラウドのコスト最適化戦略として始まったFinOpsは、今やSaaSやAIのコスト管理の基盤になりつつある。FinOps、特にAIコストのガバナンスと管理に真剣に取り組む企業は、デジタルトランスフォーメーションの管理において競争優位に立つだろう。
コストの全体像を理解することは、AIの導入を妨げることではなく、適切な計画によって導入を成功させることを意味します。当社の導入スペシャリストは、お客様固有の組織的背景、既存システム、社内能力を考慮した包括的な予算作成のお手伝いをいたします。
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