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■膨らむクラウド費と問われる投資対効果の説明責任 クラウド、コンテナ、生成AI、データ活用基盤などの利用拡大により、企業のクラウド環境は年々複雑化しています。 AWS、Azure、GCPなど複数のクラウドを使い分ける中で、クラウド費は増加しやすくなり、どの事業・部門が、どのサービスに、どれだけコストを使っているのかを把握することが難しくなっています。 一方で、経営層や部門長には、単にクラウド費の総額を確認するだけでなく、その支出が事業価値やサービス品質に見合っているのかを説明できる状態が求められています。 ■部門別の利用額とサービス品質をどう結びつけるか クラウドコスト、アプリケーション性能、障害対応状況が別々に管理されていると、事業別の投資対効果を判断することが困難になります。 クラウド費は増えているのに、サービス品質の改善につながっているのか、障害対応の効率化に寄与しているのかが見えにくくなります。 多くの企業では「誰が・どれだけ使っているか」の可視化までは進んでも、そこから無駄なリソースを削減し、実際にコストを下げる段階まで至っていないケースが少なくありません。 特に、複数部門・複数システムでクラウドを利用している大企業では、部門別の利用額や性能状況を整理するだけでなく、継続的にコストを最適化し、削減効果を経営判断に使える指標としてまとめることが重要です。 ■FinOpsと可観測性で経営判断に使える指標へ 本セミナーでは、クラウドの利用額とサービス品質を結びつけ、事業別の投資対効果を説明しやすくするための考え方を解説します。 また、クラウド利用額の可視化や部門別配賦に加え、予算超過の兆候把握、未使用・過剰リソースの特定、ライトサイジング推奨などにより、クラウド支出の継続的な最適化を支援する「Cloudability」と、アプリケーション、インフラ、クラウド環境をリアルタイムに可視化し、障害原因の特定や復旧対応の迅速化を支援する「IBM Instana Observability」を紹介します。 FinOpsと可観測性を組み合わせることで、単なる「見える化」にとどまらず、どこに削減余地があるのか、削減がサービス品質に影響しないかを同じ判断軸で捉え、クラウド投資の妥当性を経営層・部門長が説明しやすい状態をつくる方法をお伝えします。 ■プログラム 12:45~13:00 受付 13:00~13:05 オープニング(マジセミ) 13:05~13:45 膨らむクラウド費、事業別の投資対効果を説明できますか~FinOpsと可観測性で、利用額とサービス品質を経営指標に変える~ 13:45~14:00 質疑応答

システム運用保守の現場では、特定の担当者に業務が集中し、ミスや遅延のリスクが常につきまとっています。多くの組織がアウトソーシングや従来のDX施策で解決しようとしてきましたが、限界を感じているのが現状です。 ・特定の担当者がいないと業務が回らない。退職・異動のたびに組織が揺らぐ「業務の属人化」が深刻化 ・深夜対応や繰り返し作業によるヒューマンエラーが発生。どんなに気をつけてもゼロにできない"人手"依存のリスク ・手作業中心の業務のため24時間365日の対応が困難。突発的な負荷増大に備えた過剰な人員配置が常態化 ・アウトソーシングや従来のDX施策による効率化には限界があり、さらなる効果を生むリソースも欠如 第1部 AI時代のシステム運用保守で取り組むべき3つのポイント 生成AIの進化により、システム運用保守は「人が実行する」前提から「AIが実行し、人は設計・監督する」前提へと大きく移り変わろうとしています。では、この変化に向けて、IT部門は具体的に何から取り組めばよいのか。本パートでは、単なるコンセプトの提示にとどまらず、AIが実際にどう動くのか、そのために何を準備すべきかを、現場目線で明らかにします。取り組むべき「システム基盤、運用保守ナレッジ、設計・監督する人材」の3つのポイントについて、それぞれを第一線の実務者が解説します。 第2部 Gogenで実現するAI時代のシステム運用保守 第1部で取り組むべき3つを実現する手段の1つとして、アクセンチュア発のシステム運用保守ソリューション「Gogen」を紹介します。ナレッジの整備やAIによる自動化など、「そんなに簡単ではない」と感じる課題に対し、それをいかにして実現するかを、具体的な機能・効果・導入ステップとともに提示します。 ※Gogen: Accenture Generative Orchestration & Governance Engineの略称 こんな課題を抱える方におすすめ ・特定の担当者がいないと業務が回らない。属人化・ナレッジの暗黙知化が深刻な方 ・深夜対応・繰り返し作業でヒューマンエラーが発生し、業務品質に不安がある方 ・24時間365日の対応が必要だが、人員配置コストが限界に近い方 ・アウトソーシングやRPAを導入済みだが、さらなる効率化の打ち手が見つからない方 ・障害発生時の初動対応(検知→シビアリティ判定→暫定対応)を自動化したい方 ・生成AIを活用したいが、現場業務に即した具体的なユースケースが見えていない方 ・導入リスクを最小化しながら、短期間でビジネス効果を実感したい方

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