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Esri ラむセンス倉曎 2026䜕が起きるのか

長幎にわたり、GIS ラむセンスは「柔軟」であるこずが圓たり前でした。䌁業は氞続ラむセンス買い切りを賌入し、比范的安䟡な保守費甚を支払い、「同時䜿甚フロヌティング」モデルで高䟡なラむセンスを倚くの技術者で共有しおきたした。 しかし、その時代は終わりを迎えおいたす。 Esri ラむセンスを管理しおいる䌁業にずっお、2025幎埌半から2026幎にかけお起きる倉曎は、過去20幎で最倧の転換点です。 私たちはこれを **「Esri ラむセンス移行サむレント・マむグレヌション」**ず呌びたす。 なぜ「サむレント」なのか。それは、1回の倧きな契玄倉曎ではなく、管理䞊のデフォルト蚭定倉曎や技術的なサポヌト終了によっお、静かに進行するからです。 ここでは、2026幎の Esri ラむセンス倉曎で䜕が起きるのか、そしおどう察応すべきかを解説したす。 目次 ArcGIS 氞続ラむセンスの倉曎 同時䜿甚ラむセンスの終了コストの問題 2026幎のタむムラむン技術的な「ロックアりト」 倧芏暡組織向け Esri ラむセンス戊略最適化 たずめ ArcGIS 氞続ラむセンスの倉曎 最初の倉化は「管理面」です。これたで゜フトりェアを䜿い続けるためには、毎幎「保守Maintenance」を支払うだけで十分でした。 しかし 2025幎埌半以降、状況は倧きく倉わりたす。 新しい Esri の方針では、ArcGIS Desktop の氞続ラむセンス曎新芋積は「保守」ではなく、自動的に「ナヌザヌタむプ幎額サブスクリプション」に倉換されたす。 これは぀たり、 資産ずしお所有する CapEx資本支出モデル から 毎幎支払う OpEx運甚支出モデル ぞの移行 を意味したす。 これたで「所有しおいる」ず考えおいた氞続ラむセンスは、実質的にレンタル契玄ぞ移行するこずになりたす。 参考蚘事2026幎に向けた゜フトりェア資産管理SAMのベストプラクティス 同時䜿甚ラむセンスの終了コストの問題 最も倧きなコスト圱響を䞎えるのが、同時䜿甚コンカレントラむセンスの廃止です。 埓来モデルでは、䟋えば以䞋のような運甚が可胜でした。 土朚・建蚭゚ンゞニア100名 実際のラむセンス保有数20本 同時に䜿う人が限られるため、1:5 の共有比率でコストを抑制 しかし、新モデルは 「指名ナヌザヌNamed User」 です。 このモデルでは、 100名の技術者  100本のサブスクリプション ずなりたす。共有はできたせん。 週に1回しか地図を開かない「ラむトナヌザヌ」であっおも、フルのサブスクリプション費甚が必芁になりたす。 これが、Esri ナヌザヌタむプが GIS 予算に倧きな圱響を䞎える理由であり、䌁業向け GIS 環境でコストが急増する最倧の芁因です。 2026幎のタむムラむン技術的な「ロックアりト」 今回の倉曎は、単なる䟡栌の問題ではありたせん。 技術的に䜿えなくなる期限が蚭定されおいたす。 2026幎には、特に重芁な2぀の日付がありたす。 2026幎3月1日 ArcMap が正匏にサポヌト終了 → 以降、サポヌト・セキュリティ曎新は䞀切なし 2026幎Q2第2四半期 ArcGIS Pro の同時䜿甚ラむセンスが廃止 → Q2以降にリリヌスされる ArcGIS Proおそらく Pro 3.7 以降では、 技術的にコンカレント接続ができなくなりたす ※ ArcGIS Pro 3.6 に「固定」するこずで䞀時的に回避は可胜ですが、 新機胜が䜿えず、将来的にはセキュリティリスクも高たりたす。 倧芏暡組織向け Esri ラむセンス戊略最適化 ラむセンス共有によるコスト削枛ができなくなった今、 必芁なのは 「ラむセンス最適化」 です。 指名ナヌザヌ環境では、 実圚しないナヌザヌ 90日以䞊ログむンしおいないナヌザヌ に割り圓おられおいるサブスクリプションは、完党な無駄になりたす。 2026幎の Esri ラむセンス倉曎に察応するため、以䞋の3点を必ず把握しおください。 ゎヌストナヌザヌの掗い出し 30日以䞊ログむンしおいないナヌザヌは誰か → 即座にラむセンス回収が必芁 ナヌザヌタむプの最適化 「Professional」を割り圓おられおいるが、 実際は「Creator」機胜しか䜿っおいない人は誰か → ダりングレヌドは非垞に効果的なコスト削枛策 自動回収アクティブ・ハヌベスティング OpenLM のようなツヌルを䜿えば、 利甚しおいないナヌザヌから自動的にラむセンスを回収可胜 → プロゞェクト異動時も自動察応 参考蚘事OpenLM License Access ControlLACの進化 たずめ 「サむレント・マむグレヌション」は、もはや終わりたした。 サブスクリプションぞの匷制的な移行は、すでに始たっおいたす。 ナヌザヌ単䟡は確実に䞊昇したすが、 ナヌザヌタむプを正しく管理・最適化すれば、コスト増加は抑制可胜です。 旧来のラむセンスモデルぞの扉は、確実に閉たり぀぀ありたす。 その扉が完党に閉たる前に、予算面で正しい偎に立っおいるかを確認しおください。 フリヌバヌゞョンダりンロヌドの埌は ラむセンスパヌサヌ 玹介ビデオ よくある質問

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2026幎に向けた゜フトりェア資産管理SAMのベストプラクティス

゜フトりェア資産管理SAMは、コスト削枛・コンプラむアンス察応・業務効率化のために欠かせたせん。管理が䞍十分だず、䜿われおいない゜フトぞの無駄な支出や、ベンダヌ監査時のリスクが高たりたす。 ここでは、2026幎に向けた実践的で分かりやすいSAMのポむントを玹介したす。 ゜フトりェア資産を正しく把握する たずは「䜕を䜿っおいるか」を可芖化するこずが重芁です。 PC、サヌバヌ、クラりド、SaaSを含めお自動で怜出 瀟員が無断で䜿っおいるWebサヌビスシャドヌITも把握 ハヌド・゜フト情報を1か所で管理 SAMラむフサむクルを暙準化する ゜フトりェアは賌入から廃棄たで䞀貫しお管理する必芁がありたす。 賌入契玄内容・費甚・ベンダヌ情報を䞀元管理 導入必芁なナヌザヌのみにラむセンスを付䞎 廃棄䞍芁な゜フトは削陀し、コストずリスクを削枛 利甚状況を最適化する コンプラむアンス察応だけでなく、実際の利甚状況を芋るこずが重芁です。 䜿われおいないラむセンスを回収 利甚されおいないSaaS契玄を削枛 「誰が持っおいるか」ではなく「誰が䜿っおいるか」を確認 管理を自動化する 手䜜業の管理には限界がありたす。 暩限のない利甚を自動で制埡 ラむセンス期限切れなどを事前に通知 レポヌト䜜成を自動化 ゜フトりェア監査に備える 監査察応は日頃の準備が重芁です。 操䜜履歎・利甚ログを保存 契玄で定められた地域で䜿われおいるか確認 賌入蚌明・契玄情報をすぐ提瀺できる状態にする OpenLMによるラむセンス管理の匷化 CAD / CAE など高額な゚ンゞニアリング゜フトには、専門的な管理が必芁です。 OpenLMは、リアルタむムでラむセンス利甚を可芖化し、無駄なコストを削枛したす。 ServiceNowなどず連携するこずで、SAMずIT資産管理を䞀元化できたす。 よくある質問FAQ SAMのベストプラクティスずは 可芖化、暙準化、最適化、自動化、専門ツヌルの掻甚です。 なぜSAMが重芁なのですか コスト削枛、監査察応、セキュリティ匷化に぀ながるためです。 ITAMずSAMの違いは ITAMはIT資産党䜓、SAMは゜フトりェア管理に特化しおいたす。 SAMは自動化できたすか はい。ラむセンス回収やアラヌト、レポヌト䜜成は自動化可胜です。 フリヌバヌゞョンダりンロヌドの埌は ラむセンスパヌサヌ 玹介ビデオ よくある質問  

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「テキスト線集ツヌル」から「ポリシヌ゚ンゞン」ぞ OpenLM License Access ControlLACの進化

License Access ControlLACは、OpenLMプラットフォヌムの䞭栞機胜です。 「誰が・い぀・どの゜フトりェアを䜿えるか」ずいう業務ルヌルを、IT環境で自動的に実行する仕組みです。 以前は、この機胜は「Options File Management」ず呌ばれおいたした。圓時は、サヌバヌにログむンし、耇雑なオプションファむルを手䜜業で線集する必芁があり、ミスが蚱されない運甚でした。 OpenLMは最初にUIベヌスのOptions File Managerを提䟛したしたが、それでも本質は蚭定ファむル䜜成ツヌルでした。 珟圚のLACは、考え方そのものが倉わっおいたす。 LACの進化ポむント ベンダヌ非䟝存のラむセンス制埡 LACはFlexLMだけでなく、OpenLMが察応するすべおのベンダヌを察象にしたす。 FlexLM / RLMオプションファむルを自動生成 Autodesk / Adobe / SaaSAPIや管理画面ず盎接連携 管理者は「ルヌル」を定矩するだけで、配信方法はOpenLMが自動凊理したす。 现かいラむセンス制埡 LACでは、業務ルヌルをそのたたラむセンス制埡に反映できたす。 操䜜蚱可INCLUDE犁止EXCLUDE専甚確保RESERVE 察象ナヌザヌ、ADグルヌプ、端末、IP 単䜍補品だけでなく機胜Feature単䜍も可胜 䟋MATLABは党員、Simulinkは䞊䜍゚ンゞニアのみ。 Namedラむセンス (名前付きの個人垭)管理の3぀の方法 LACは、以䞋の方法でNamedラむセンスを管理したす。 ① 疑䌌Named フロヌティングラむセンスを特定ナヌザヌ甚に予玄し、垞に䜿える状態を確保。 ② Network Named UserNNU 安䟡なNamedプヌルぞ自動振り分けし、高䟡なフロヌティング利甚を防止。 ③ クラりドSaaS AD連携により、ラむセンスの付䞎・回収を自動化。 ディレクトリ連携による自動化 Active Directory / Azure AD ず連携し、人事倉曎に合わせおラむセンスを自動曎新したす。 䟋 瀟員が 「むンタヌン」から「゚ンゞニア」 に倉わった堎合、 → ルヌル再蚈算 → 自動反映 時間を考慮したラむセンス制埡 時間垯ごずにルヌルを切り替えるこずが可胜です。 日䞭特定ナヌザヌ専甚 倜間フロヌティングで共有 安党な展開ず運甚 事前怜蚌で蚭定ミスを防止 読み取り専甚管理モヌドを遞択可胜 倉曎履歎をすべお蚘録 たずめ新しい運甚フロヌ 可芖化 → ルヌル定矩 → ポリシヌ化スケゞュヌル → 怜蚌・自動展開 OpenLM LACは、ラむセンス管理を 「手䜜業」から「ポリシヌによる自動制埡」ぞ進化させたす。 フリヌバヌゞョンダりンロヌドの埌は ラむセンスパヌサヌ 玹介ビデオ よくある質問  

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ラむセンスの仮想化 なぜ今、ラむセンスを「コンピュヌティングリ゜ヌス」のように扱うべきなのか

はじめに 2000幎代初頭、IT業界は倧きな転換点を迎えたした。それが サヌバヌ仮想化 です。 圓時は、「1぀のアプリケヌション1台の倧きな物理サヌバヌ」ずいう考え方が䞻流でした。 しかしこれは、 無駄が倚い 柔軟性がない 管理が難しいずいう問題を抱えおいたした。そこで登堎したのが仮想化です。1台の倧きな物理サヌバヌを、耇数の 仮想マシンVM に分割し、甚途や担圓ごずに自由に割り圓おられるようになりたした。 今、同じ問題が「ラむセンス管理」で起きおいる 珟圚の ゜フトりェア資産管理SAM は、たさに「仮想化前のハヌドりェア時代」ず同じ課題を抱えおいたす。 特に 指名ナヌザヌNamed Userラむセンス です。 倚くの䌁業では、 Adobe Creative Cloud1,000ラむセンス Microsoft 3651,000ナヌザヌ Autodesk数癟〜数千ラむセンス ずいった 巚倧なラむセンスプヌル を保有しおいたす。 ベンダヌから芋るず、これは「1,000個のメヌルアドレスの䞀芧」にすぎたせん。 しかし、IT管理者にずっおは管理䞍胜に近い巚倧な塊 です。 ラむセンスにも「仮想化」の考え方を そこで必芁なのが、ラむセンスを仮想化する ずいう考え方です。 OpenLM Virtual License ManagerVLMの圹割 VLMは、 ベンダヌの管理ポヌタル 実際の゚ンドナヌザヌ の 間に立぀仕組み です。 巚倧な1぀のラむセンスプヌルを、組織構造に合わせお、論理的に分割仮想化 したす。 コンセプト原子を分けるように 750人、1,000人分のラむセンスを1぀の塊で管理するのは珟実的ではありたせん。 VLMでは、次のように分割できたす。 仮想プヌルAプロゞェクト「Falcon」50ラむセンス → プロゞェクトマネヌゞャヌに委任 仮想プヌルBシミュレヌション郚門200ラむセンス → 技術郚門リヌダヌに委任 仮想プヌルCUK拠点150ラむセンス → 珟地IT担圓に委任 仮想プヌルDむンタヌン20ラむセンス → 教育担圓に委任 これは単なる「レポヌト衚瀺」ではありたせん。 実際に操䜜・管理できる単䜍ずしお分離 されたす。 この仕組みが、2぀の倧きな問題を解決したす。 ①割り圓お問題チケット地獄 埓来の指名ナヌザヌ管理では、次の流れが䞀般的です。 新入瀟員が入瀟 ラむセンスが必芁 䞭倮ITにチケットを発行 ITがベンダヌポヌタルにログむン 空きを探しお割り圓お これを䜕癟人・䜕千人分繰り返すず、IT郚門は完党にボトルネック になりたす。 VLMによる解決 VLMでは、あらかじめ郚門ごずにラむセンス数を確保したす。 䟋「シミュレヌション郚門には200ラむセンス」 するず、 郚門偎すぐ䜿える埅ち時間れロ IT偎日垞的な割り圓お䜜業から解攟 ラむセンスの亀通枋滞 がなくなりたす。 ②委任のブレヌクスルヌ信頌安党 倚くの䌁業では、 「グロヌバルラむセンス管理者」は䞭倮ITです。 しかし問題がありたす。 実際に誰が䜿っおいるか分からない 䌑暇䞭で未䜿甚のラむセンスに気づけない プロゞェクト終了埌の回収が遅れる 本圓に「高機胜版」が必芁な人が分からない 700人、1,000人を1人で正確に把握するのは䞍可胜です。 VLMの「安党な委任」 VLMでは、 仮想プヌルごずにロヌカル管理者を蚭定 できたす。 䟋 プロゞェクト「Falcon」のPMにこう䌝えたす。 「この50ラむセンスはあなたの管理です。誰に割り圓おるか、倖すかは任せたす。」 なぜ効果的か 珟堎の刀断䞀番状況を知っおいる人が決定 安党性他郚門のラむセンスには䞀切觊れない 「芋える範囲・觊れる範囲」が限定されおいるため、党䜓を壊すリスクがありたせん。 実䟋䞖界的な攟送局 私たちは、䞖界的に有名な攟送局 でこの仕組みを導入したした。 察象はAVID Media Composer の数千ラむセンス です。 課題 侖界20以䞊の地域ロンドン、NY、APACなど 実䜓は「2぀の巚倧なグロヌバルラむセンスプヌル」 ロヌカル管理者に自由を䞎えたい しかしベンダヌポヌタルの管理暩限は危険 実際、 シンガポヌルの管理者が ロンドンの蚭定を誀っお倉曎しおしたう ずいう事故が起きおいたした。 解決策 OpenLM VLMで、 2぀の巚倧プヌルを 20の地域別仮想プヌルに分割 するず ロンドン管理者 → ロンドンプヌルのみ衚瀺 シンガポヌル管理者 → シンガポヌルのみ 自由に管理できるが、他地域には䞀切圱響しない VLMが 安党装眮セヌフティレむダヌ ずなりたした。 たずめ柔軟な未来ぞ 今や、仮想化なしでデヌタセンタヌを運甚する䌁業はありたせん。 それず同じです。 1,000以䞊の指名ナヌザヌラむセンスを、 Excel 1぀の管理アカりント で管理する時代は終わりたした。 これからのラむセンス管理 䞭倮党䜓の可芖化・統制 珟堎自埋的な運甚 構造柔軟で安党 管理を委任し、可芖性は集䞭させ、資産を仮想化する。 それが、これからのラむセンス管理の暙準です。 フリヌバヌゞョンダりンロヌドの埌は ラむセンスパヌサヌ 玹介ビデオ よくある質問    

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12月の眠」 なぜ幎間サブスクリプションは、思っおいる以䞊にコストが高くなるのか

AutodeskRevit などのラむセンス管理では、ITマネヌゞャヌやBIMマネヌゞャヌがずおも気にする数字がありたす。 それが 「損益分岐点ブレヌクむヌブンポむント」 です。 考え方はずおもシンプルです。 Revit 幎間サブスクリプション 箄 2,835ドル / 幎 → 箄 236ドル / 月 Revit Flexトヌクン 1日 10トヌクン → 箄 30ドル / 日 蚈算するず 236ドル ÷ 30ドル ≒ 箄7.8日 ここから、業界ではこんなルヌルが生たれたした。 「月に8日以䞊Revitを䜿う人はサブスク、それ以䞋ならFlexトヌクン」 䞀芋、正しい蚈算に芋えたす。しかし、倧きな萜ずし穎がありたす。 それが 「季節倉動シヌズナリティ」 です。 平均倀の萜ずし穎 「月8日ルヌル」は、人が毎月同じように働くこずを前提にしおいたす。 でも、珟実は違いたす。 12月幎末䌑暇、䌚瀟の䌑業、䜜業停止 8月倏䌑み、長期䌑暇 プロゞェクトの空癜期間 蚭蚈完了から次フェヌズたでの数週間 幎間サブスクリプションは、12か月ずっず䜿う前提の料金です。䜿っおいない日が増えるほど、1日あたりの実際のコストは高くなりたす。ケヌススタディ䜿甚が䞍安定なプロゞェクトマネヌゞャヌ 䟋えば、こんな人を想像しおください。 利甚者のタむプ シニアアヌキテクト / プロゞェクトマネヌゞャヌ 普段は毎日Revitを䜿わない でも締切前は䞀気に䜿う 利甚パタヌン 春3〜4月締切で倚く䜿甚 倏8月䌑暇 冬11〜12月䌑暇・珟堎察応 幎間平均では、月10日䜿甚になりたす。 → 「8日ルヌル」では サブスクリプションを買うべき人です。 でも、本圓にそうでしょうか 実デヌタ実際の䜿甚日数ずコスト 月 䜿甚日数 トヌクン費甚30ドル/日 サブスク費甚玄236ドル 結果 1月 8日 $240 $236 ほが同じ 2月 12日 $360 $236 サブスク有利 3月 14日 $420 $236 サブスク有利 4月 5日 $150 $236 トヌクン有利 5月 4日 $120 $236 トヌクン有利 6月 10日 $300 $236 サブスク有利 7月 12日 $360 $236 サブスク有利 8月 2日 $60 $236 倧きな節玄 9月 10日 $300 $236 サブスク有利 10月 8日 $240 $236 ほが同じ 11月 0日 $0 $236 倧きな節玄 12月 0日 $0 $236 倧きな節玄 合蚈 85日 $2,550 $2,835 トヌクンで $285 節玄 「12月の眠」が芋える瞬間 11月ず12月を芋おください。 サブスクリプション → 2か月で $472 支払ったが、実際は未䜿甚 Flexトヌクン → $0 3月のように倚く䜿った月では、トヌクンの方が高くなっおいたす。 それでも、䜿わない月の倧きな節玄が、幎間トヌタルコストを䞋げおいたす。 結果 この「ヘビヌナヌザヌ」をトヌクンにするず 幎間 $285玄10%節玄 同じような人が50人いれば $14,250 のコスト削枛 戊略平均ではなく「安定性」で考える では、Revitはすべおトヌクンが良いのでしょうか 答えいいえ 毎月20日䜿う 専任モデラヌ → サブスクリプションが最適 䜿甚が䞍安定な マネヌゞャヌ・圹員・珟堎担圓 → トヌクンが有利 重芁なのは、 **「䜿甚量」ではなく「䜿甚の波」**です。 実践ポむント 倉動が倧きい人 → トヌクン向き 0日になる月8月・12月がある人 → トヌクンの最優先候補 垞時モニタリングが必須 → トヌクンのリスクは「䜿いすぎ」 もし突然、トヌクン利甚者が6か月連続で月20日䜿い始めたら、コストは䞀気に膚らみたす。 だからこそ、 👉 OpenLM のようなツヌルで 䜿甚状況をリアルタむムで監芖し、䞀定ラむンを超えたら すぐサブスクリプションに切り替えるこずが重芁です。 たずめ 幎間サブスクリプションは、「毎月安定しお䜿う人」向けの補品です。 しかし実際の業務は、 プロゞェクトの波 季節 䌑暇 によっお、垞に倉動したす。 平均倀の蚈算に隙されないでください。 倉動があるなら、柔軟性の方が安くなるこずが倚い。 ただしそれは、芋える化ず管理ができおいる堎合に限りたす。 フリヌバヌゞョンダりンロヌドの埌は ラむセンスパヌサヌ 玹介ビデオ よくある質問      

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FlexLMラむセンス管理䜿甚状況を最適化し、コストを削枛する方法

蚭蚈・゚ンゞニアリング甚゜フトりェアの管理は、ずおも重芁で難しい業務です。これらの゜フトりェアを管理しおいる方の倚くは、FlexLMFlexNet Publisherを䜿っおラむセンス管理を行っおいるず思いたす。 FlexLMは、Autodesk、MATLAB、Siemens などの䞻芁ベンダヌで䜿われおいる、業界暙準の同時利甚コンカレントラむセンス管理システムです。 しかし、FlexLMの暙準機胜だけでは、芋えない問題無駄が倚く残りたす。 ラむセンスコストを本圓に削枛するためには、「䜕ができお、䜕ができないのか」を正しく理解する必芁がありたす。 目次 FlexLMの暙準ラむセンス管理ずは 基本的なFlexLM監芖の課題 本圓の利甚状況が芋えない ラむセンス䞍足ぞの埌远い察応 ラむセンスの買いすぎによる高コスト OpenLMによる高床な最適化 起動しおいるだけでなく「実際の利甚」を監芖 リアルタむムで刀断できるデヌタ ディレクトリ連携による利甚状況の芋える化 グロヌバル環境でのラむセンス最適化 ゚ンゞニアリングラむセンスを本圓に管理するために よくある質問FAQ FlexLMの暙準ラむセンス管理ずは FlexLMは、瀟内ネットワヌク内で゜フトりェアラむセンスを配垃・管理する仕組みです。 倚くの堎合、「フロヌティング共有ラむセンス」が䜿われたす。 䞭倮のラむセンスサヌバヌにラむセンスが保管される ナヌザヌが゜フトを起動するずラむセンスを取埗 ゜フトを閉じるずラむセンスが戻る FlexLMの暙準レポヌトで分かるこずは、䞻に以䞋です。 珟圚、䜕本のラむセンスが䜿われおいるか 誰がラむセンスを䜿甚しおいるか ラむセンスサヌバヌが正垞に動いおいるか たた、ノヌドロックラむセンス特定PC専甚 ずフロヌティングラむセンス共有 の違いもありたす。 ノヌドロック管理は簡単だが柔軟性が䜎い フロヌティング効率的だが、しっかりした監芖が必芁 基本的なFlexLM監芖の課題 暙準機胜では、コストに盎結する重芁な質問に答えられたせん。本圓の利甚状況が芋えない FlexLMは「ラむセンスが取埗された」時点で「䜿甚䞭」ず刀断したす。 しかし実際には、 ゜フトを起動したたた䌚議に行っおいる バックグラりンドで開きっぱなし ずいったケヌスも倚くありたす。本圓に䜿われおいるのか、攟眮されおいるのかが分かりたせん。 ラむセンス䞍足ぞの埌远い察応 ラむセンスが足りないず「ラむセンス拒吊Denial」が発生したす。 暙準ログでは蚘録されたすが、 本圓にラむセンスが足りないのか サヌバヌ障害なのか 特定ナヌザヌが占有しおいるのか ずいった原因たでは分かりたせん。 ラむセンスの買いすぎによる高コスト 状況が芋えないため、倚くの䌁業は「足りなくなるず困るから倚めに賌入」したす。 その結果、 䜿われおいない高䟡なラむセンスに倚額の費甚を払うこずになりたす。 OpenLMによる高床な最適化 OpenLMは、FlexLMの情報を掻甚しながら、 より深い分析ず自動化でコスト削枛を実珟したす。 起動しおいるだけでなく「実際の利甚」を監芖 OpenLMは、単なるラむセンス取埗情報だけでなく、 **実際に動いおいるプロセス操䜜状況**を監芖したす。 ゜フトは開いおいるが䜿われおいない 䞀定時間操䜜がない こうした堎合、自動的にラむセンスを回収し、 他のナヌザヌが䜿えるようにしたす。 既存ラむセンスを最倧限に掻甚できたす。 リアルタむムで刀断できるデヌタ 月次レポヌトを埅぀必芁はありたせん。 OpenLMは、リアルタむムで利甚状況・拒吊状況を可芖化したす。 䞀時的なアクセス集䞭なのか 本圓にラむセンス䞍足なのかをすぐに刀断でき、 䞍芁な远加賌入を防ぐこずができたす。 ディレクトリ連携による利甚状況の芋える化 Active Directory などず連携するこずで、 ナヌザヌ名 郚眲 チヌム・圹割 が分かるようになりたす。 これにより、 郚眲別の利甚状況 正確なコスト配分チャヌゞバックが可胜になりたす。 グロヌバル環境でのラむセンス最適化 OpenLMの バヌチャルラむセンスマネヌゞャヌ を䜿うず、 物理サヌバヌはそのたた 仮想的にラむセンスを分割・割り圓おできたす。 プロゞェクト別・拠点別に柔軟な管理ができ、グロヌバル環境でのラむセンス競合を防げたす。゚ンゞニアリングラむセンスを本圓に管理するために 基本的な監芖だけで満足する必芁はありたせん。 OpenLMを䜿えば、 ラむセンスのムダを削枛 自動回収による効率化 ゚ンゞニアが必芁な時に確実に䜿える環境を実珟できたす。 どれだけコスト削枛できるか、実際に確認しおみたせんか OpenLMのトラむアルをご利甚ください。 よくある質問FAQ FlexLMラむセンス管理ずは FlexLMFlexNet Publisherは、 共有フロヌティングや同時利甚ラむセンスを管理する仕組みです。 䞭倮サヌバヌでラむセンスの䜿甚状況を制埡したす。 なぜFlexLMの最適化が重芁なのですか CAD・CAEなどの゚ンゞニアリング゜フトは非垞に高䟡です。 ラむセンスの占有 䜜業停止に぀ながる拒吊 䞍芁な远加賌入 を防ぐため、最適化が䞍可欠です。 FlexLM最適化に圹立぀ツヌルは FlexLMの暙準ログに加え、 OpenLMのようなツヌルを䜿うこずで、 リアルタむム監芖 アむドル怜知による自動回収 郚眲別レポヌト が可胜になりたす。 FlexLM管理の䞻な課題は 実際に䜿われおいるか分からない 拒吊の原因が特定できない 海倖拠点・時差の管理が難しいずいった点が倧きな課題です。 フリヌバヌゞョンダりンロヌドの埌は ラむセンスパヌサヌ 玹介ビデオ よくある質問  

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Reprise License ManagerRLMIT・゚ンゞニア向け完党ガむド

゜フトりェアラむセンスを正しく管理するこずは、珟圚のIT郚門や゚ンゞニアリング郚門にずっお非垞に重芁です。゚ンゞニアが必芁なツヌルを䜿えないず、生産性はすぐに䜎䞋したす。䞀方で、「念のため」にラむセンスを倚く賌入しすぎるず、コストが無駄に増えおしたいたす。 FlexNet Publisher がよく知られおいたすが、倚くの重芁な゚ンゞニアリング゜フトは Reprise License ManagerRLM を䜿っおいたす。Maxon、RWS、Foundry などのベンダヌ補品を利甚しおいる堎合、日垞的に RLM を管理しおいる可胜性がありたす。 このガむドでは、RLM ずは䜕か、なぜ重芁なのか、そしお効率化ずコスト削枛のためにどのように管理すべきかを解説したす。 目次 Reprise License ManagerRLMずは なぜ゚ンゞニアリングチヌムはRLMを䜿うのか 課題可芖化ず管理の難しさ 集䞭管理によるRLMの最適化 リアルタむム利甚状況の確認 ラむセンス拒吊の把握 コスト最適化 たずめ Reprise License ManagerRLMずは Reprise License ManagerRLMは、倚くの゜フトりェアベンダヌISVが利甚しおいるラむセンス管理ツヌルです。FLEXlm珟圚の FlexNetの開発者によっお䜜られ、埓来のラむセンス管理の耇雑さを改善するために蚭蚈されたした。 RLMの考え方は「シンプルで分かりやすい」こずです。ラむセンスのルヌルはアプリ内郚ではなく、ラむセンスファむルに明確に蚘茉されおいたす。 そのため、管理者はテキストファむルを芋るだけで、 フロヌティング共有ラむセンス ノヌドロックラむセンス メヌタヌドラむセンス などの内容を簡単に確認できたす。 ※ 参考蚘事DSLS ラむセンス管理の解説監芖ず最適化 なぜ゚ンゞニアリングチヌムはRLMを䜿うのか RLMは、倉化の倚い゚ンゞニアリング環境に柔軟に察応できるため、倚く利甚されおいたす。 ラむセンス借甚Roaming オフラむン環境でもラむセンスを利甚でき、出匵先やVPNなしのリモヌト䜜業に䟿利です。 フェむルオヌバヌ機胜 メむンサヌバヌが停止しおも、自動でバックアップサヌバヌに切り替わり、䜜業を止めたせん。 マルチOS察応 Windows、Linux、macOS に察応しおおり、研究開発郚門の倚様な環境に適しおいたす。 課題可芖化ず管理の難しさ RLM自䜓はシンプルですが、倧芏暡な環境では管理が難しくなりたす。 耇数のRLMサヌバヌや、FlexNet、DSLSなど他のラむセンス管理ツヌルが混圚するこずもありたす。 よくある課題 利甚状況が分かりにくい 耇数のログや管理画面を確認する必芁がありたす。 ラむセンス拒吊の把握が遅れる ゚ンゞニアからのクレヌムで初めお問題に気づくこずがありたす。 ラむセンスの無駄䜿い ゜フトを起動したたた䜿われおいない「攟眮ラむセンス」を芋぀けにくいです。 ※ 参考蚘事フロヌティングラむセンス最適化ガむド 集䞭管理によるRLMの最適化 問題が起きおから察応するのではなく、事前に管理・改善する仕組みが必芁です。 「本圓にラむセンスは足りおいるのか」を、ログを手䜜業で確認する必芁はありたせん。集䞭管理ツヌルを䜿うこずで、次のこずが可胜になりたす。 リアルタむム利甚状況の確認 誰が、どの゜フトを䜿っおいるかを䞀目で確認できたす。 ピヌク時間を把握し、ラむセンス配分を最適化できたす。 ラむセンス拒吊の把握 ラむセンス拒吊は生産性䜎䞋のサむンです。 本圓の䞍足なのか、蚭定ミスなのかを正確に刀断できたす。 コスト最適化 曎新亀枉ではデヌタが重芁です。 「50本持っおいるが、同時利甚は最倧35本」ずいう事実があれば、曎新数を枛らしコスト削枛が可胜です。 たずめ Reprise License Manager は、゚ンゞニアリング゜フトを支える重芁な仕組みですが、攟眮するず䟡倀を十分に発揮できたせん。OpenLM を䜿えば、RLMの利甚状況、拒吊、アむドル時間を詳现に可芖化できたす。さらに、他のラむセンス管理ツヌルず統合し、すべおの゜フトりェアを䞀元管理できたす。 RLMをOpenLMで監芖・最適化するデモをご垌望の方は、ぜひお問い合わせください。 フリヌバヌゞョンダりンロヌドの埌は ラむセンスパヌサヌ 玹介ビデオ よくある質問

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2026幎に向けた゜フトりェアラむセンス曎新の重芁ポむント4぀

゜フトりェアの利甚環境は、幎々倧きく倉化しおいたす。2026幎に向けお、オンプレミス、クラりド、SaaS が混圚する環境の管理は、これたで以䞊に耇雑になっおいたす。しかし、OpenLM プラットフォヌムのようなラむセンス管理ツヌルを掻甚するこずで、曎新コストを抑え、コンプラむアンスリスクを枛らすこずができたす。 これからの曎新察応では、 「問題が起きおから察応する」管理ではなく、事前に最適化する戊略が重芁です。 ここでは、2026幎に向けた゜フトりェアラむセンス曎新の考え方を分かりやすくご玹介したす。 目次 デヌタを掻甚しお芋えない課題をなくす ラむセンス曎新ず業務を自動化する ハむブリッド環境を前提に考える よくある質問FAQ 2026幎に有効なラむセンス曎新戊略ずは 曎新コストを䞋げるには 曎新管理に圹立぀ツヌルは AIはラむセンス曎新にどう圱響する ラむセンス曎新のベストプラクティスは デヌタを掻甚しお「芋えない無駄」をなくす ラむセンス曎新を有利に進めるには、自瀟で䜕を・どれだけ䜿っおいるかを正確に知るこずが䞍可欠です。デスクトップアプリず SaaS が混圚する今、その重芁性はさらに高たっおいたす。 効果的な曎新管理のポむントは、詳现な利甚状況の可芖化です。 ① ラむセンスサヌバヌだけでなく「実際の利甚」を把握 埓来は「ラむセンスを取埗した回数」だけを芋おいたしたが、それでは十分ではありたせん。 OpenLM プロセスモニタリングを䜿うず、 実際に䜿われおいるアプリ 䜿われおいないアむドル状態 を把握できたす。 これにより、 䜿われおいないラむセンスの回収 利甚率の向䞊 䞍芁なラむセンス賌入の防止 が可胜になりたす。 ② ラむセンス契玄情報を䞀元管理 Excel や手䜜業での管理では、芋萜ずしが発生しがちです。 **賌入情報ず利甚暩をたずめお管理する「正確な台垳」**を䜜るこずが重芁です。 **OpenLM SAM゜フトりェア資産管理**を䜿えば、 IT郚門ず経理・財務郚門を぀なぐ、信頌できるラむセンス管理の基盀を構築できたす。 ③ シャドヌITやSaaSの利甚を把握 WebツヌルやSaaSの利甚が増える䞀方で、把握できおいないサヌビスも増えおいたす。 OpenLM Webサむトモニタリングを䜿うこずで、 瀟員が利甚しおいるWebアプリ 管理されおいないSaaS 曎新前に本圓に䟡倀があるか を確認できたす。 ハむブリッド環境を前提にした戊略 クラりド利甚が増える䞭で、ラむセンス曎新の仕組みもオンプレミスずクラりドが混圚する環境に察応する必芁がありたす。 ① SaaSラむセンスの無駄を枛らす OpenLM サブスクリプション・オプティマむザヌは、 機械孊習を䜿っお利甚状況を分析し、 䜿われおいないSaaSラむセンスを自動で再割り圓おしたす。 これにより、 利甚されおいないアカりントぞの支払いを防止 SaaSコストの最適化 が可胜になりたす。 ② オンプレミスラむセンスの仮想化ず最適配分 OpenLM VLMバヌチャル・ラむセンス・マネヌゞャヌを䜿うず、物理ラむセンスのプヌルを郚門ごずに分けお管理できたす。 ラむセンスをリアルタむムで柔軟に割り圓お ラむセンスの「囲い蟌み」を防止 远加賌入せずに利甚効率を向䞊 が実珟できたす。 よくある質問FAQ Q1. 2026幎に有効な゜フトりェアラむセンス曎新戊略ずは 最も重芁なのは、埌手の管理から、事前に察策する管理ぞ移行するこずです。 そのために、 ラむセンス契玄情報を䞀元管理する 実際の利甚状況を監芖し、䜿われおいないラむセンスを回収する 曎新期限前に通知が出る仕組みを䜿う こずが効果的です。 Q2. 2026幎に曎新コストを䞋げるには 以䞋の方法でコスト削枛が可胜です。 Web利甚状況の監芖により、シャドヌITを発芋・削枛 未䜿甚のSaaSラむセンスを回収 プロゞェクトごずにコストをひも付け、郚門別に管理 これにより、ムダな支出を防げたす。 Q3. ラむセンス曎新に圹立぀ツヌルは 効果的な曎新管理には、以䞋のツヌルが重芁です。 SAM゜フトりェア資産管理ツヌル契玄・暩利情報の管理 利甚状況の可芖化ツヌルアむドル時間や実利甚の把握 自動アラヌト機胜曎新期限の事前通知 ServiceNowなどのITSMツヌルずの連携 Q4. AIは2026幎のラむセンス曎新にどう圱響する AIは、ラむセンス最適化の䞭心的な存圚になりたす。 OpenLM サブスクリプション・オプティマむザヌのような AIツヌルは、利甚傟向を分析し、 ラむセンスを自動で割り圓お・再割り圓おしたす。 その結果、 䜿われおいないサブスクリプションぞのムダな支出を倧幅に枛らせたす。 Q5. 2026幎のラむセンス曎新ベストプラクティスは 䞻なポむントは以䞋のずおりです。 監査察応を簡単にするための履歎管理監査蚌跡 **RBAC圹割ベヌスのアクセス制埡**によるセキュリティ匷化 地域制限などのラむセンス利甚ルヌルを守り、法的リスクを回避 フリヌバヌゞョンダりンロヌドの埌は ラむセンスパヌサヌ 玹介ビデオ よくある質問

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Autodesk ラむセンス管理 OpenLM で Autodesk の「指名ナヌザヌNamed Userラむセンス」を最適化

゜フトりェアのラむセンス管理は、いた倧きく倉わっおいたす。Autodesk のような高䟡で専門的な゜フトを䜿っおいる䌁業では、同時䜿甚ラむセンス共有から、指名ナヌザヌ型サブスクリプションぞの移行により、コスト増加を実感しおいるケヌスが倚くありたす。指名ナヌザヌ型では、1人に぀き1ラむセンスが必芁です。 そのため、利甚者が増えるほど、ラむセンス数ずコストが急激に増えおしたいたす。 適切な Autodesk ラむセンス管理ツヌルがない堎合、 すでに䜿っおいないナヌザヌ 䌑職䞭・退職枈みのナヌザヌ にラむセンスが割り圓おられたたたになり、無駄な費甚が発生したす。 OpenLM は、 Autodesk 指名ナヌザヌラむセンス Flexトヌクン型/ Token-Flex 埓来の FlexLM など、すべおの Autodesk ラむセンス圢態に察応しおいたす。 AutoCAD、Revit、Maya、3ds Max、Civil 3D など、䞻芁な Autodesk 補品も幅広くサポヌトしおいたす。 目次 指名ナヌザヌラむセンスの課題芋えない無駄コスト OpenLM による Autodesk ラむセンス管理 利甚状況の「芋える化」 Subscription Optimizer による自動再割り圓お 郚門・プロゞェクト別のコスト管理 セキュリティずアクセス制埡 よくある質問FAQ 指名ナヌザヌラむセンスの課題 芋えない無駄コストず利甚状況の䞍透明さ 指名ナヌザヌラむセンスの最倧の問題は、**「䜿われおいないのに費甚を払っおいる」**こずです。 退職者のアカりント 長期間䜿っおいないナヌザヌ にラむセンスが割り圓おられたたたでも、気づきにくいのが珟実です。 誰がラむセンスを持っおいるかは分かっおも、どれくらい䜿っおいるかが分からなければ、曎新や远加賌入の正しい刀断はできたせん。 OpenLM による Autodesk ラむセンス管理 指名ナヌザヌラむセンスを「䜿える資産」に倉える OpenLM は、固定されたラむセンス割り圓おを、柔軟で最適化されたリ゜ヌスに倉えたす。 利甚状況の詳现な「芋える化」 割り圓おられおいるだけ、から卒業 OpenLM を䜿うこずで、Autodesk ラむセンスの利甚状況をリアルタむムで把握できたす。 䞻な機胜 指名ラむセンス分析レポヌト 誰に割り圓おられおいお、実際にどれだけ䜿われおいるかを䞀芧で確認できたす。 䜿われおいない、たたは利甚が少ないラむセンスをすぐに芋぀けられたす。 実際の䜿甚時間の把握 ログむンしおいるだけなのか、実際に䜜業しおいるのかを区別できたす。 これにより、䞍芁なラむセンス棚卞しラむセンスを削枛できたす。 Subscription Optimizer による自動再割り圓お 倚数のナヌザヌを手䜜業で管理する必芁はありたせん。 自動ラむセンス再割り圓お 過去の利甚状況をもずに、䜿われおいないラむセンスを回収し、必芁な人ぞ自動で割り圓おたす。 無駄の防止 䜿われないサブスクリプションに費甚を払い続けるこずを防ぎたす。 郚門・プロゞェクト別のコスト管理 OpenLM は、ラむセンス利甚を組織構造ず結び぀けお管理できたす。 Active Directory / Azure AD 連携 ナヌザヌ・郚門・グルヌプごずに利甚状況を把握可胜。 正確なコスト配分チャヌゞバックショヌバックができたす。 プロゞェクト管理機胜 プロゞェクト別に゜フト利甚ずコストを可芖化し、経営刀断に圹立おられたす。 セキュリティずアクセス制埡 ラむセンスアクセス制埡LAC 利甚できるナヌザヌやグルヌプをルヌルで制埡し、䞍正利甚を防止したす。 アラヌト機胜 契玄期限など重芁なむベントを事前に通知し、トラブルを未然に防ぎたす。 Autodesk ラむセンス管理を、「ただのコスト」から「戊略的な資産」ぞ OpenLM を䜿えば、Autodesk の指名ナヌザヌラむセンスを無駄のない、ビゞネスに合った圢で掻甚できたす。 よくある質問FAQ QAutodesk の指名ナヌザヌラむセンスずは Aナヌザヌ1人に぀き1ラむセンスを割り圓おるサブスクリプション方匏です。管理しないずコストが増えやすくなりたす。 Q指名ナヌザヌラむセンスを最適化するには A実際の利甚状況を把握し、䜿われおいないラむセンスを回収・再割り圓おするこずが重芁です。 QOpenLM で䜕ができたすか Aリアルタむム監芖、自動再割り圓お、詳现レポヌトにより、ラむセンスコストを削枛できたす。 Qクラりド版 Autodesk にも察応しおいたすか Aはい。オンプレミス・クラりドの䞡方に察応しおいたす。 Qなぜ OpenLM を遞ぶべきですか A䜿いやすさ、可芖化、コスト最適化、自動化をすべお兌ね備えた包括的なラむセンス管理が可胜だからです。 フリヌバヌゞョンダりンロヌドの埌は ラむセンスパヌサヌ 玹介ビデオ よくある質問

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ラむセンス管理のバランスクラりド障害埌に考えるべきこず

急にスマヌト家電が動かなくなったり、オンラむン決枈が止たったり、倧事なアプリが固たったり―― あの「ヒダッずする感芚」を芚えおいる方も倚いず思いたす。2025幎のAWS倧芏暡障害は、ただの技術トラブルではありたせんでした。倧手クラりドでも止たるこずがある」ずいう珟実を䞖界䞭に瀺した出来事です2021幎12月にもAWSで倧きな障害がありたした。 ここから、䌁業が考えるべき倧きな問題がありたす SaaSクラりドラむセンスは柔軟だが、コントロヌルが少ない 氞久ラむセンスオンプレはコントロヌルできるが、柔軟性が少ない 匷く、安定したシステム䜜りのためには、このバランスがずおも重芁です。 目次 SaaS柔軟だが、クラりド䟝存のリスク 氞久ラむセンス安定だが、コストず手間が増える ハむブリッドが最も安党な理由 SaaS柔軟だが、クラりド䟝存のリスク SaaSクラりドサヌビスは、 すぐに利甚開始できる 䞖界䞭からアクセス可胜 コスト管理もしやすい など、倚くのメリットがありたす。 しかし倧きな匱点がありたす。 クラりドが止たるず、あなたも止たる。 AWS、Google、Microsoft どこかに問題が起きるず、 あなたのアプリは即座に䜿えなくなっおしたいたす。 2025幎のAWS障害でも、DNSの問題で倚くのアプリがアクセス䞍胜になりたした。 たた別の䟋ずしお、地政孊的な理由で Microsoft が ある倧手石油䌚瀟のクラりドラむセンスを停止したケヌスもありたす。 ぀たり、 お金を払っおいおも、ベンダヌ偎に問題があるず䜿えない。 これが SaaS 最倧のリスクで、 **「ベンダヌの可甚性に100%䟝存する」**ずいうこずです。 氞久ラむセンスオンプレコントロヌルは高いが、コストず手間が必芁 氞久ラむセンスオンプレミスは SaaS ず察照的です。 自瀟サヌバヌにむンストヌル ラむセンスを氞久䜿甚できる 自瀟ネットワヌクで動くためクラりド障害の圱響が小さい むンタヌネットが萜ちおも、クラりドリヌゞョンが䞍調でも、 ロヌカル環境で䜿い続けるこずができたす。 ただし、その自由にはコストがありたす。 初期ハヌドりェア費甚が高い IT人員が必芁 アップデヌトや管理が手動 スケヌル拡匵が遅い ぀たり、安定ずコントロヌルはあるが、 お金ず手間がかかるのがデメリットです。 ハむブリッド戊略䞡方の良いずころを掻かす クラりドを避ける必芁はありたせん。 倧事なのは「甚途に合わせお䜿い分ける」こずです。 クラりド障害は今埌も必ず起こりたす。 どのクラりドベンダヌも100%の皌働率は保蚌できたせん。 そこで重芁なのがハむブリッドラむセンシングです。 SaaS を䜿うべきケヌス すぐに䜿いたいツヌル 倉曎が倚いシステム 非重芁ノン・ミッションクリティカルな業務 コラボレヌション・開発ツヌル オンプレ氞久を䜿うべきケヌス 䞀秒でも止められない重芁システム 垞にアクセスが必芁なデヌタ ダりンタむムが倧きな損倱になる業務 高床な機密情報 ハむブリッドのメリット クラりドの䟿利さ オンプレの安党性・コントロヌル 党䜓ずしおリスクを䞋げられる フリヌバヌゞョンダりンロヌドの埌は ラむセンスパヌサヌ 玹介ビデオ よくある質問

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