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ご存じでしょうか？多くの企業は、実際には使われていない、または十分に活用されていないソフトウェアライセンスに、ソフトウェア予算の30％以上を無駄にしています。 特にCAD/CAMやシミュレーションツールなど、高価で強力なエンジニアリングソフトウェアを使う現場では、この「無駄」が年間で数百万円、場合によっては数千万円規模に膨らむこともあります。 この問題は、多くの企業が直面している課題であり、特に「フローティングライセンスモデル」で顕著です。本来は柔軟に使えるはずの仕組みですが、適切に管理しなければ不満やコストの浪費につながってしまいます。 解決策は何でしょうか？ それが フローティングライセンスの最適化 です。 フローティングライセンスとは？ 主な特徴 共有型のソフトウェアライセンスモデル（コンカレントライセンス、ネットワークライセンスとも呼ばれます） 1ユーザーごとにライセンスを購入するのではなく、ネットワーク上の全員で使える「ライセンスプール」を用意します 仕組み チェックアウト：チームメンバーがアプリケーションを起動すると、プールからライセンスを借ります 返却：利用が終わるとライセンスはプールに戻り、次の人が使えるようになります フローティングライセンスを選ぶ理由 コスト削減：全員分を買う必要がなく、同時に使う人数分だけでOK 柔軟性：ネットワーク上の誰でも利用でき、ソフトウェアの活用度を最大化 効率性：個別にライセンスを管理する手間がなく、システムが自動で割り当て 代表的なフローティングライセンス管理システム Flexera FlexNet (FLEXlm) IBM LUM (License Use Management) Dassault Systèmes DSLS Reprise RLM Sentinel RMS MathLM (MathWorks) なぜフローティングライセンスの最適化が会社にとって重要なのか？ エンジニアリングソフトウェアに多くの投資をしているのに、その価値を最大限に活かせていないかもしれません。フローティングライセンスを正しく最適化しないと、会社は次のような大きな問題に直面します。 予算の無駄：ライセンスが長時間または数日間使われずに放置され、実際には誰も使っていないのに高額な費用を払い続けている 生産性の低下：「ライセンスがありません」というエラーメッセージで作業が止まり、プロジェクトが遅れるだけでなく、チームのモチベーションにも悪影響 不適切な購入判断：どれくらいライセンスを追加すべきか分からず、必要以上に買いすぎたり、逆に足りなくて作業が滞る 予期しない監査リスク：管理が不十分だと、ライセンス数を超えて使ってしまい、ソフトウェアベンダーから罰金やペナルティを受ける可能性がある フローティングライセンスを最適化する方法 幸いなことに、最適化の仕組みを導入すれば「勘に頼る」「無駄にお金を払う」といったことはなくなります。ポイントは次の通りです。 リアルタイム使用状況の分析 誰が、どのソフトを、どの時間帯に、どれくらい使っているかを把握できます。無駄や本当のニーズを明確にできます。 自動ライセンス回収（ハーベスティング） ソフトを起動したまま放置すると、他の人が使えません。自動的に無使用を検知して、ライセンスをプールに戻します。 カスタムレポート ピーク利用時間や利用率の低いライセンスを分析し、将来の購入判断に役立てられます。 コンプライアンス管理 使用数が限界に近づくとアラートで通知。ライセンス違反を未然に防げます。 CAD/CAMなど特定機能の使用追跡 高額なライセンスの「どの機能」が実際に使われているか確認でき、本当に必要な人に割り当てられます。 これらを活用すると、ソフトウェア予算を […]

最近、有名な生成AIプラットフォームで大きな問題がありました。ユーザーとの会話内容が、意図せずGoogleなどの検索エンジンに表示されてしまったのです。こうした事例は、ソフトウェア会社が新しい技術を急いで出す中で、基本的なデータ管理を軽視していることを示しています。その結果、利用者が危険にさらされています。 目次 危険なアプローチ：AI利用で注意すべきこと 責任あるアプローチ：データ保護が生む価値 危険なアプローチ：AI利用で注意すべきこと 生成AIを使うとき、ユーザーは個人情報やときにとても敏感な内容を入力します。しかし、今回の事例で明らかになったのは「自分だけの会話だと思っていたものが、実は公開されていた」ということです。 これは一度きりの問題ではありません。以下のような共通点があります： デフォルトで学習に利用される：多くのAIは、会話内容を自動的に学習に使います。利用者が自分で設定を変えない限り、データは収集され続けます。 秘密が守られない：あるプラットフォームのCEOは「会話内容は法律上の守秘義務の対象外」と述べています。つまり、裁判で証拠として提出される可能性もあります。 シャドーAIのリスク：社員が無料AIを仕事に使うと、社内の機密情報が漏れる危険があります。IBMの調査では、約20％の企業がこうした「シャドーAI」が原因のサイバー攻撃を受けており、その被害は平均で67万ドル以上高くなっています。 このように、一部のAIサービスは利用者のプライバシーよりも、自社のAIの精度向上を優先しているのです。 責任あるアプローチ：データ保護が生む価値 一方で、責任あるソフトウェアは、最初からデータ保護を大切に設計されています。OpenLMもその一つで、データをどう集め、どう使い、どう守るかについて高い基準を守っています。 OpenLMの取り組み： GDPR完全準拠：国際的なデータ保護法に従い、公正かつ透明な方法でデータを扱います。 データ最小化：必要な情報だけを収集し、余計なデータは集めません。 強力なセキュリティ：役割ごとにアクセスを制限し、許可された人しか特定データを見られないようにしています。 透明性と責任：プライバシーポリシーを明確にし、ユーザーが自分のデータを確認・修正・削除できる権利を保証しています。 つまり、どんなクラウドサービスでも「無料だから安心」とは言えません。生成AIでも他のツールでも、データ保護を最優先に考えることが大切です。あなた自身のデータは、あなたが守りましょう！   フリーバージョンダウンロードの後は？ ライセンスパーサー 紹介ビデオ よくある質問

オフラインライセンスの使用状況を追跡することは、ライセンス管理者や資産管理担当者が直面する大きな課題の一つです。オンプレミスソフトウェアのエンドユーザーがインターネット接続が不安定、またはまったく接続できない状況にある場合、多くのライセンス管理ソリューションではライセンス使用状況の記録も停止してしまいます。しかし、アプリケーション自体は引き続き動作し、ライセンスは使用され続けます。 dSPACEのライセンス管理では、この課題がさらに複雑になります。dSPACEはCodeMeterをライセンスに使用しており、ユーザーは最大180日間、ネットワークライセンスをオフラインで自由に借用することができます。dSPACEライセンスサーバーからdSPACE Borrow ContainerまたはCmDongleにライセンスが借用されると、そのライセンスは他のユーザーが使用できなくなり、ユーザーが返却するか、借用期間が終了するまで解放されません。 このため、未使用のライセンスを最適化することが困難となります。さらに厄介なのは、誰がライセンスを借用したのか、ライセンス管理者が把握できないことです。借用の記録が一切残らないのです。   dSPACEライセンスの使用状況を追跡するには：OpenLMでオフライン使用も可視化   OpenLMの「Annapurna」リリースにより、dSPACEを含むあらゆるライセンスのオフライン使用状況の監視がついに可能になりました。エンドユーザーのPCにOpenLM Workstation Agentをインストールするだけで、システムがオフラインの状態でもライセンス使用状況を記録し、インターネットに接続された際にライセンスサーバーへ報告されます。 つまり、dSPACEのライセンスがオフラインのワークステーションやCmDongleで借用されていても、ユーザーがオンラインに戻ったときに、ライセンスの使用状況を追跡できます。また、ライセンスが長時間使用されていない場合には、OpenLMから対象ユーザーに「使用するか返却するように」と通知を送ることができます（カスタムコマンドで設定可能）。 これらの通知は、ライセンス管理者がアイドル状態のしきい値を設定することで有効化されます。しきい値を超えるとユーザーに自動的に通知が送信されます。 dSPACEのようにアプリケーションがオフラインで使用される場合、ライセンス管理者がアプリケーションを直接停止させることはできません。しかし、OpenLM Annapurnaを使えば、非アクティブなユーザーやアイドル状態のライセンスを識別し、さらなる無駄を防ぐための適切な対応が可能となります。 dSPACEライセンスの最適化にOpenLMを活用しませんか？ ご興味のある方は、ぜひこちらからお問い合わせください。 フリーバージョンダウンロードの後は？ ライセンスパーサー 紹介ビデオ よくある質問  

  アプリをダウンロードするとき、「利用規約」や「プライバシーポリシー」をよく読まずにチェックしてしまう人が多いように、ITの現場でも同じようなことが起こっています。社員がIT部門の許可なく、自分でツールやサービスを使い始めてしまうことがあるのです。このような行動から生まれるのが「シャドーIT」と呼ばれる問題です。これは、見えにくいけれど大きなセキュリティリスクやコンプライアンス違反につながる可能性があります。2016年にCisco社が行った調査では、IT部門の約80%の社員がシャドーITを使っていたことが報告されました。しかし、社員の意識が高まったことで、この数字はこの10年で大きく減少しました。それでも、最近ではITの購入や導入がIT部門ではなく、各部門（ビジネスユニット）で行われるケースが増えています。Gartner社によると、IT購入の74%がIT部門以外の関与を受けているそうです。そのため、シャドーITの利用は再び増加傾向にあります。さらに2025年現在では、「シャドーAI」と呼ばれる新しい問題も出てきています。これは、AIツールを無断で使うことによるセキュリティ上の大きな懸念となっています。このあとで、シャドーITのリスクと、それを防ぐための対策について詳しくご紹介します。大切なソフトウェア資産を守るために、ぜひご確認ください。 シャドーITとは何でしょうか？ 「シャドーIT」とは、会社の正式な許可を得ずに使われているITシステム、デバイス、ソフトウェア、サービスなどのことを指します。つまり、IT部門が管理していない、または認めていない技術を社員が独自に使っている状態です。 多くの場合、社員が仕事を効率よく進めたいと考えたり、IT部門の対応が遅いと感じたりして、自分でツールを導入することで発生します。 HP Wolf Securityの調査によると、パンデミックの間に76%のIT担当者が「セキュリティが後回しになっていた」と感じており、18～24歳の社員の31%がセキュリティ対策を避ける方法を探したことがあると答えています。特に若い世代では、54%が「セキュリティよりも締切を守ることを優先する」と答えています。 つまり、仕事の効率を重視するあまり、正式なルールを守らずにツールを使ってしまうことが、シャドーITの原因になっているのです。 シャドーITの例：実はとても身近な問題 シャドーITは、思っている以上によくあることです。以下は、よく見られるシャドーITの例です：   🔹 クラウドストレージサービス： 社員が自分のDropbox、Googleドライブ、OneDriveなどの個人アカウントを使って会社の書類を共有すること。これは会社が用意した公式のサービスを使わずに行われます。 🔹 プロジェクト管理ツール： チームがTrello（トレロ）、Asana（アサナ）、Monday.comなどをIT部門に相談せずに使い始めることで、プロジェクトの情報がバラバラになったり、セキュリティのリスクが生じたりします。 🔹 コミュニケーションアプリ： WhatsAppやSlackなど、会社が許可していないチャットアプリを使って、社内の重要な会話をすること。2018年のNextPlaneの調査では、回答者の67%がIT部門に認められていないツールを使っていたことがわかっています。 🔹 SaaSアプリケーション： 特定の業務のために、部署ごとに勝手にソフトウェア（SaaS）を契約して使うケース。2023年のCapterraの調査によると、中小企業のシャドーITの69%がSaaSやクラウドサービスによるものでした。 🔹 シャドーAI： AIツールが広く使われるようになったことで、社員やチームがIT部門に知らせずAIツールを使うケースが増えています。これもデータセキュリティ上のリスクになります。 🔹 個人のデバイス： 自分のノートパソコンやスマートフォンを、会社の仕事に使ってしまうこと。これも、セキュリティ設定や管理が不十分なため、危険を伴います。 このように、シャドーITは日常の中で簡単に起きる問題です。 隠れたリスク：なぜシャドーITが問題なのか   シャドーITは、社員が仕事を効率よく進めたい、すぐに課題を解決したいという“良い意図”から始まることが多いです。しかし、その結果は非常に危険なものになる可能性があります。   2024年のForbesの記事で、ブライアン・ロビンソン氏は「シャドーITは社員のキャリアにはプラスでも、会社にはマイナス」と述べています。以下は、シャドーITに隠された主なリスクです： 🔹 セキュリティの弱さ 許可されていないソフトウェアには、必要なセキュリティパッチや設定がされていないことが多く、サイバー攻撃を受けやすくなります。 🔹 データの消失や流出 管理されていないツールにデータが分散すると、どこに情報があるか分からなくなり、保護も難しくなります。 🔹 法規制の違反 個人情報などの取り扱いが厳しく求められる業界では、ルール違反があると高額な罰金を受ける可能性があります。データの場所が分からなければ、正しく管理していることを証明するのも不可能です。 🔹 コストの増加 同じようなサービスへの二重契約や、使われていないソフトのライセンス料、さらには情報漏えいなどによる損害で、ITコストが無駄に増えることがあります。2023年の複数の調査では、企業が未使用・使いすぎのソフトウェアにより、平均で年間1,800万ドル（約27億円）を無駄にしていたという結果が出ています。 🔹 業務の非効率化 使うツールがバラバラだと、情報が部門ごとに分断されたり、システム連携が難しくなったりして、チーム間の協力や全体の生産性が下がってしまいます。 🔹 サポートや保守が受けられない 承認されていないアプリに問題が発生しても、IT部門が内容を把握していなければ対応ができません。これが業務の停止や社員のストレスにつながります。 このように、シャドーITは気づかないうちに会社に大きな影響を与えるリスクを抱えています。

ソフトウェアの世界は急速に進化しており、企業はさまざまなアプリケーションを使ってイノベーションを進めたり、競争力を高めたりしています。しかし、その一方で、ソフトウェアライセンスをうまく管理することが大きな課題となっています。 これまでのライセンス管理は、手作業での追跡や、使い方がよく分からないデータ、そしてライセンス違反や無駄なコストのリスクがつきものでした。こうした問題を解決するために、人工知能（AI）の活用が注目されています。 AIを使ったライセンス管理には多くのメリットがありますが、一方で注意すべき新たな課題もあります。ここでは、そのメリットと課題の両方について見ていきましょう。 ソフトウェアライセンス管理におけるAIのメリットとは？ この分野でAIが注目されている理由は、大量のデータをすばやく処理し、パターンを見つけたり、将来の動きを予測したりできることです。これにより、ライセンス管理がより効率的になり、コンプライアンス（規則の順守）やコストの面でも大きな効果が期待できます。 ライセンスの最適活用 AIはリアルタイムの使用状況を正確に分析できます。 使われていないライセンスを見つけて、他のユーザーに再利用することで、無駄な購入を防ぎコスト削減につながります。 コンプライアンスの事前管理 AIは常にライセンスの使用状況を監視し、契約違反の可能性がある場合は事前に警告します。 これにより、監査や罰金のリスクを大幅に減らせます。 将来のライセンス需要を予測 過去の使用データや業務計画などをもとに、AIが将来必要になるライセンス数を予測します。 必要なライセンスを事前に準備でき、過剰・不足のリスクを減らせます。 自動ライセンス照合 購入済みのライセンスと実際の使用状況を照合する作業をAIが自動化します。 正確にユーザーやデバイスと紐づけでき、IT担当者の作業負担を軽減します。 コスト効率の向上 AIによってライセンスの無駄をなくし、必要なものだけを確保できます。 結果として、ソフトウェアにかかるコストが大幅に削減されます。 ベンダー管理の強化 AIがソフトウェアベンダーとの契約内容と使用状況を分析します。 これにより、契約更新時に有利な条件で交渉がしやすくなります。 管理業務の負担軽減 面倒な手作業（使用状況の確認や照合など）をAIが自動で行います。 IT部門はより重要な業務に集中できるようになります。 AIを使ったライセンス管理における主な課題： データの質と入手可能性： AIは、学習に使うデータの質がとても重要です。もしデータが不完全だったり、バラバラだったりすると、AIの判断も正しくなくなります。正確で一貫した、十分なデータを用意することが大切です。 システムとの連携の難しさ： AIを今あるITシステムやいろいろなソフトウェア、ライセンスの仕組みとつなぐのは難しい場合があります。スムーズに連携できることが、AIがきちんと働くためのカギになります。 アルゴリズムの偏りと透明性： AIが偏ったデータで学ぶと、間違った判断をしたり偏った結果を出したりします。また、AIがどのように結論にたどり着いたかを理解するのが難しいこともあります。 セキュリティとプライバシーの問題： AIはソフトの利用状況やユーザーの情報など、重要なデータを扱うことがあります。情報漏えいを防ぎ、法律（例：GDPRやCCPA）を守るために、しっかりしたセキュリティ対策が必要です。 専門人材の不足： AIを導入・運用・最適化するには、データサイエンスや機械学習、AIの倫理に詳しい人が必要です。しかし、こうしたスキルを持った人はまだ少ないのが現実です。 拡張性とパフォーマンス： 使うソフトやユーザーが増えると、AIもそれに対応してスムーズに動く必要があります。そのためには、強力なシステム基盤としっかりした設計が必要です。 導入時の変化への対応： AIを取り入れると、これまでの仕事の流れや方法が変わることがあります。社員に理解してもらい、うまく新しい仕組みに移行するには、工夫とサポートが必要です。 変化するライセンスモデル： ソフトウェア業界では、新しいライセンスの仕組み（サブスクリプション型、使用量に応じた課金、クラウド型など）が次々に出てきています。AIもこれに柔軟に対応できる必要があります。 まとめ AIは、これまで手作業で行っていたソフトウェアライセンス管理を、より賢く、効率的で、先回りできるものへと変えていく力を持っています。課題はあるものの、コスト削減、コンプライアンス（規則の順守）、業務効率の向上など、多くのメリットがあり、AIの導入はとても価値のある選択となります。 これからのライセンス管理を考える企業にとって、AIを活用した最新の仕組みは「ゲームチェンジャー（状況を大きく変える存在）」になるかもしれません。 OpenLMは、AIを活用したライセンス管理ソリューションを提供しています。 企業がソフトウェア資産を正しく把握し、利用状況を最適化し、コンプライアンスを守り、データに基づいた判断をすることをサポートします。 OpenLMを使えば、ライセンス管理の複雑さをチャンスに変えることができます。 ご興味のある方は、こちらのフォームからデモのご予約をお願いします。   よくある質問（FAQ） Q1. ソフトウェアライセンス管理におけるAIとは何ですか？ AIによるソフトウェアライセンス管理とは、機械学習やデータ分析、予測モデルなどの人工知能技術を使って、ソフトウェアライセンスの追跡・管理・コンプライアンス（規則順守）を自動化・最適化することです。従来の手作業中心の方法から進化し、データに基づいた賢い管理ができるようになります。

                                                      航空宇宙・防衛分野のライセンス管理：ソフトウェアコストの最適化 航空宇宙・防衛分野では、革新のために高度なソフトウェアが非常に重要です。たとえば、CAD（設計支援ソフト）、CAE（解析支援ソフト）、PLM（製品ライフサイクル管理）などがあります。 これらのエンジニアリング用ソフトウェアは高額で、管理も複雑なため、ライセンスの適切な管理がとても大切です。CAD・CAE・PLMのライセンスをうまく管理することで、防衛予算でのソフトウェア計画や全体のコストに大きな影響を与えることができます。 航空宇宙・防衛分野におけるソフトウェアコスト 航空宇宙・防衛業界では、ソフトウェアのコストが予算を圧迫することがよくあります。専門的なツールは高額で、さらにさまざまなライセンス形態（フローティング、ノードロック、サブスクリプション）の管理も複雑です。これにより、以下のような課題が発生します： 使われていないライセンス：多くのライセンスが未使用のままで、コストが無駄になっている 過剰購入：使用できないことを恐れて、必要以上にライセンスを購入してしまう 非効率な配分：必要な人にライセンスが行き渡らない 投資効果の見えにくさ：ソフトウェアに対する投資効果（ROI）が分かりにくい これらの問題から、ソフトウェア費用の最適化とコスト削減が必要であることが分かります。 効果的なライセンス管理のメリット 航空宇宙・防衛分野でライセンス管理をしっかり行うことで、以下のような具体的なメリットがあります： コスト削減：無駄をなくし、ライセンスの利用を最適化することでコストを下げられます 業務効率の向上：エンジニアが必要なツールをスムーズに使えるようになります 投資効果の向上：ソフトウェアの費用対効果をデータで確認できます 精密さと予算管理が重要な航空宇宙・防衛業界において、効果的なライセンス管理は不可欠です。競争力を保ち、イノベーションを促進するためにも重要です。 航空宇宙・防衛向けソフトウェアのコストを最適化しませんか？ フリーバージョンダウンロードの後は？ ライセンスパーサー 紹介ビデオ よくある質問    

IT環境がますます複雑になる中、ソフトウェア資産を効率的に管理することは非常に重要になっています。特に情報システム部門にとって、ソフトウェア資産管理（SAM）は、単なるコンプライアンス対応にとどまらず、コストの最適化やリスクの軽減、さらには経営戦略への貢献が求められています。すでに2025年も半ばに入りました。これを機に、ソフトウェア資産管理の未来を形作る重要な要因について見てみましょう。 SAM- ソフトウェア資産管理におけるAIと機械学習の台頭 人工知能（AI）や機械学習（ML）は、もはや流行語ではなく、先進的なソフトウェア資産管理（SAM）- に欠かせない存在になりつつあります。2025年には、AIを活用したSAMツールが一般的になり、ソフトウェアのインストール状況を自動で把握したり、利用状況のパターンを分析したり、将来のライセンス需要を高い精度で予測したりできるようになります。 これにより、手作業の負担が大幅に減り、より戦略的で先回りの判断が可能になります。たとえば、AIが社内であまり使われていないライセンスを見つけ出し、最適な再配置を提案してくれることで、無駄なコストを削減することができます。 クラウド対応型のSAMソリューションが標準に クラウド活用が急速に進む中で、ソフトウェア資産管理（SAM）もそれに追随しています。従来のオンプレミス型SAMツールでは、変化の激しいクラウド環境に対応しきれないことが多くなっています。 2025年には、クラウドネイティブ（クラウド前提で設計された）SAMソリューションが標準となり、より高いスケーラビリティ（拡張性）、柔軟性、そしてリアルタイムでの可視化が可能になります。 これらのソリューションは、各種クラウドプラットフォームとスムーズに連携し、オンプレミスでもクラウドでも、すべてのソフトウェア資産を一元的に把握できるようになります。 ソフトウェアのサプライチェーンセキュリティへの注目が高まる サイバー攻撃のリスクが年々高まる中、ソフトウェアのサプライチェーン（供給経路）におけるセキュリティがますます重要になっています。2025年のSAM担当者は、ソフトウェアベンダーの信頼性を確認したり、外部のソフトウェア部品に含まれる脆弱性を監視したり、社内で使われるすべてのソフトウェアが厳格なセキュリティ基準に従っているかをチェックする重要な役割を担います。 このような流れにより、SAMは単なるライセンス管理にとどまらず、ソフトウェア全体のセキュリティ対策を含めた広い視点での対応が求められるようになっています。 SAMとIT資産管理（ITAM）の統合が進む これまで別々に扱われがちだったソフトウェア資産管理（SAM）とIT資産管理（ITAM）ですが、2025年にはその境界がなくなりつつあります。ハードウェア、ソフトウェア、クラウドリソースなど、すべてのIT資産を一体的に管理するアプローチが、より重視されるようになります。 この統合された視点により、ITインフラ全体を正確に把握できるようになり、リソースの最適な配分、コスト管理の強化、業務効率の向上が実現しやすくなります。 ライセンスの積極的な最適化が重要に 従来のような「問題が起きてから対応する」ライセンス管理は、もはや通用しません。2025年では、より積極的にライセンスを最適化する姿勢が求められています。 具体的には、ソフトウェアの利用データを常に分析し、未使用のライセンスを回収したり、ベンダーとより良い条件で契約を見直したり、実際の利用状況に合ったライセンスタイプに調整することで、コスト削減のチャンスを見つけます。高度なSAMツールは将来のライセンス需要を予測する分析機能も備えており、高額なコンプライアンス違反を未然に防ぐことができます。 ソフトウェア資産管理の未来は、よりダイナミックで魅力的に これからのSAMは、単なるコスト管理ではなく、企業の戦略を支える重要な仕組みになります。AIの活用、OpenLMのようなクラウド対応ソリューション、セキュリティの強化、そしてIT資産管理との統合的な運用を取り入れることで、SAMは組織にとっての“戦略的な武器”へと進化していきます。 フリーバージョンダウンロードの後は？ ライセンスパーサー 紹介ビデオ よくある質問