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OpenLMでは、データの処理性能とスケーラビリティを向上させるために、既存のデータ基盤を見直し、AWS S3 TablesとApache Icebergへの移行を行いました。 この移行により、以下の課題を解決することを目的としています： データ処理のパフォーマンス向上 大規模データへの対応 運用負荷の削減 なぜ移行が必要だったのか 従来のデータレイク構成では、以下のような問題がありました： クエリのパフォーマンスが遅い データ管理が複雑（ファイルやパーティション） 一貫性や信頼性に課題 特に大規模データ環境では、こうした問題が顕著になります。  こうした課題を解決するために、Apache Icebergが注目されています。Icebergは以下の特徴を持っています： ACIDトランザクション対応 スキーマ変更（Schema Evolution）が簡単 過去データの参照（Time Travel）AWS S3 Tablesとは何か AWS S3 Tablesは、Apache Icebergをネイティブにサポートするストレージです。 主な特徴： Icebergのメタデータ管理をAWSが自動で実施 クエリ性能の向上（最大約3倍） トランザクション処理の高速化 運用作業（ファイル整理など）の自動化  従来は手動で行っていた運用作業を、AWSが自動化してくれます。 Iceberg移行の基本考え方 Icebergへの移行には主に2つの方法があります： 1. インプレース移行（In-place Migration） 既存データをそのまま使う メタデータのみIceberg形式に変換 高速・低コスト 2. フル移行（Full Migration） データをすべて再構築 最適化（パーティション・構造）も可能 時間とコストがかかる  S3 Tablesの場合は、フル移行が必要になるケースもある   実際の移行で直面した課題   移行プロジェクトでは、いくつかの課題がありました： データ整合性の維持 移行中のシステム停止リスク […]

シェルフウェアライセンスとは何か？ シェルフウェアとは、企業が購入したにもかかわらず、ほとんど使用されていない、または全く使用されていないソフトウェアライセンスのことを指します。 企業はこれらのライセンスに対して費用を支払っていますが、 実際には十分に活用されておらず、価値を生み出していません。 このような未使用ライセンスは、多くの企業において見過ごされがちであり、知らないうちにコストの無駄を生み出しています。 なぜシェルフウェアが発生するのか？ シェルフウェアは、さまざまな要因によって発生します。 ・特定の用途向けに購入されたが、利用が限定的である ・ソフトウェアが古くなり、使用されなくなった ・ユーザーがツールに満足していない ・ボリュームディスカウントにより過剰に購入した ・監査対応のために余分に購入した ・実際の使用状況が把握されていない これらの要因が重なることで、 不要なライセンスが蓄積されていきます。  シェルフウェアの影響 シェルフウェアは単なる無駄ではなく、さまざまな問題を引き起こします。 セキュリティリスク 使用されていないソフトウェアは更新されないことが多く、 セキュリティ上の脆弱性となる可能性があります。 生産性への影響 必要なライセンスが不足している一方で、未使用のライセンスが存在する場合、 エンジニアが作業を待たされる状況が発生します。 その結果、 全体の生産性が低下します。 コストの増加 使用されていないライセンスにも費用が発生し続けるため、 IT予算に無駄な負担がかかります。 長期的には、 大きなコスト損失につながります。  シェルフウェアの特定方法 シェルフウェアを削減するためには、まず現状の把握が重要です。 ・ライセンスの使用状況を分析する ・使用頻度を確認する ・長期間使用されていないライセンスを特定する 可視化（見える化）が最初のステップとなります。 OpenLMによる解決 OpenLMは、ライセンス管理を効率化し、 シェルフウェアの削減を支援します。 可視化 ライセンスの使用状況を把握し、 無駄のある箇所を明確にします。 分析 詳細なデータに基づき、 利用状況や傾向を把握します。 ライセンスハーベスティング 未使用ライセンスを検出し、 自動的に回収します。 その後、 必要なユーザーへ再配分します。 これにより、 新たなライセンス購入を抑えることが可能になります。 まとめ シェルフウェアは多くの企業にとって見えにくい問題ですが、 適切な管理により大きなコスト削減が可能です。 重要なのは、 ライセンスの数ではなく、その使われ方を理解することです。

エンジニアリング分野において、Ansysは非常に重要なシミュレーションツールです。しかし、その強力さと引き換えに、ライセンスコストは高額になりがちです。 そのため企業にとっては、「ライセンスをどのように効率的に使うか」が重要な課題となっています。 現在の課題 多くの企業では、Ansysライセンスの運用において以下のような問題が見られます： ライセンスが十分に活用されていない 必要なときにライセンスが不足する 使用状況が把握できていない 実際の利用と契約内容にギャップがある これらの課題は、コストの無駄や業務効率の低下につながります。 なぜ最適化が重要なのか 2026年のエンジニアリング環境では、プロジェクトの進行や負荷に応じて、ソフトウェアの使用状況が大きく変化します。 そのため、固定的な管理ではなく、実際の利用状況に基づいた柔軟な管理が求められます。 最適化のための主なポイント 使用状況の可視化 誰が、いつ、どのライセンスを使用しているのかを把握することで、無駄やボトルネックを明確にできます。 ライセンスのハーベスティング 使用されていないセッションを検知し、自動的にライセンスを回収することで、他のユーザーが利用できるようにします。 コストの配分（チャージバック） 部署やプロジェクトごとに使用量を把握し、適切にコストを割り当てることが可能になります。 データに基づく将来計画 過去の使用データを分析することで、将来必要となるライセンス数をより正確に予測できます。 まとめ Ansysのような高価なソフトウェアでは、「導入すること」だけでなく、「どのように運用するか」が非常に重要です。 適切なライセンス管理を行うことで、 コスト削減 生産性向上 エンジニアの待ち時間削減 といった効果が期待できます。 日本企業にとっての重要性 日本の製造業（自動車、電子機器、機械など）では、高度なシミュレーションツールの活用が競争力の鍵となっています。 その中で、ライセンスの最適化は単なるコスト削減ではなく、 「効率」と「品質」を両立するための重要な取り組みです。 また、日本企業が重視する「ムダの削減」という考え方にも合致しており、現場改善の一環としても非常に有効です。 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  

OpenLMプラットフォームは、GraphQLのサポートを導入しました。この新しい機能により、ユーザーはこれまで以上に柔軟かつ効率的にデータへアクセスできるようになります。 GraphQLの導入は、単なる技術的なアップデートではなく、OpenLMのデータ活用能力を強化する重要なステップです。 GraphQLとは何か？ GraphQLは、APIのためのクエリ言語であり、クライアントが必要なデータを正確に指定して取得できる仕組みです。 従来のREST APIでは、 必要以上のデータが返される（オーバーフェッチ） 複数のリクエストが必要になる といった課題がありました。 一方、GraphQLでは、 必要なデータのみを取得できる 1回のリクエストで完結できる という特徴があります。 OpenLMにおけるGraphQLのメリット 効率的なデータ取得 ユーザーは必要なデータのみを取得できるため、無駄なデータ転送が削減されます。 パフォーマンスの向上 データ量が最適化されることで、通信速度や処理速度が向上します。 柔軟性とカスタマイズ性 ユーザーは用途に応じてクエリを自由に設計でき、必要な情報を柔軟に取得できます。 開発者体験の向上 フロントエンドとバックエンドの連携が簡単になり、開発効率が向上します。 この変更の重要性 GraphQLの導入により、OpenLMはより効率的でスケーラブルなデータ提供を実現します。 これにより、ユーザーはより迅速に意思決定を行い、システム全体のパフォーマンスを最適化することが可能になります。 今後について OpenLMは今後も継続的に機能改善を行い、ユーザーにとってより使いやすく、強力なプラットフォームを提供していきます。 GraphQLの導入は、その進化の一環です。 日本にとっての重要性（追加） 日本企業においては、効率性・最適化・無駄削減が非常に重視されます。 GraphQLの導入により、 必要なデータのみを取得（無駄削減） システムの高速化 柔軟なデータ活用 が可能となり、日本企業の業務改善（Kaizen）にも適しています。 特に製造業や大規模企業においては、複雑なライセンス管理をより効率的に行うための有効な手段となります。 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    

ソフトウェア調達のあり方は、大きな変化を迎えています。2026年には、従来の固定コストモデルから使用量ベースライセンスへの移行は、もはやトレンドではなく「標準」となっています。 複雑化するIT環境を管理する中で、透明性と実際の利用価値に基づいた価格設定へのニーズは、これまで以上に高まっています。 ■ 目次 使用量ベースライセンスへの移行を理解する サブスクリプション型と使用量ベースの違い 2026年における使用量ベースライセンスのメリット 2026年のトレンドにおける課題への対応 OpenLMがどのように移行を支援するか リアルタイムの可視化 自動ライセンスハーベスティング 正確なチャージバック 実践例：ベンダー別のユースケース まとめ FAQ（よくある質問） ■ 使用量ベースライセンスへの移行を理解する 使用量ベースのソフトウェアライセンスとは、 あらかじめ決められたユーザー数（シート数）ではなく、実際の利用量に応じて料金を支払うモデルです。 イメージとしては、電気や水道の料金に近いものです。 使わない機能も含めて一括で支払う「ビュッフェ型」ではなく、 必要な分だけを利用し、その分だけ支払う「都度利用型」と言えます。 2026年に向けて、ソフトウェア市場は大きな転換点を迎えています。 特にエンジニアリングや専門ソフトウェアの分野では、 アプリケーションの使用時間 セッション数 特定機能の利用回数 といった具体的な利用指標に基づく課金モデルが主流になりつつあります。 ■ サブスクリプション型と使用量ベースの違い サブスクリプションモデルは、従来の買い切り型（永久ライセンス）に比べて進化した形ですが、 実際には「使われていないのに支払い続けているライセンス（いわゆる棚卸し状態）」が発生しやすいという課題があります。 項目 サブスクリプション型 使用量ベース コスト構造 固定・定額 利用量に応じて変動 予算の予測性 高い 監視なしでは変動が大きい スケーラビリティ 手動で調整が必要 利用状況に応じて自動的に変動 価値との連動 アクセスに対して支払い 実際の利用価値に対して支払い この違いは単なる料金体系ではなく、ビジネスの柔軟性そのものに関わる選択です。 サブスクリプションは安定した利用には適していますが、 設計・開発のように負荷が変動する業務には、使用量ベースの柔軟性がより適しています。 ■ 2026年における使用量ベースライセンスのメリット 使用量ベースのライセンスモデルには、企業にとっていくつかの重要な利点があります。 コスト最適化 実際に使った分だけ支払うため、無駄なコストを削減できます。

LM-Xライセンスマネージャーとは？ LM-Xは、多くのプラットフォームに対応した汎用性の高いライセンス管理ソリューションです。主にソフトウェアメーカー（ISV）が、エンジニアリング向けの高度なソフトウェアのライセンス（ネットワーク、ノードロック、トークン方式など）を管理するために採用しています。 対応環境と主な用途 Windows（ARM64含む）、Linux（ARM含む）、macOSといった主要なOSを網羅しています。特にAltair社の「HyperWorks」「PBS Professional」「FEKO」といったエンジニアリングソフトや、HASPドングルを使用するツールなどで広く活用されています。 効率的な運用の重要性 半導体設計や熱流体シミュレーションといった専門業務において、これらのツールは欠かせません。そのため、ライセンスへのアクセスを適切に管理できるかどうかが、「スムーズな技術革新」と「コストのかかるダウンタイム（作業中断）」を分ける重要なポイントとなります。 OpenLMが提供する価値 OpenLMは、こうしたテクニカルな環境の複雑さを熟知しています。当社のプラットフォームは、オンプレミスからSaaSまで130種類以上のライセンスマネージャーに対応。特にエンジニアリング系ライセンスについては、業界最多となる90種類以上の専門ソフトをサポートしており、お客様のビジネス成功に必要な「運用の可視化」を確かなものにします。 LM-Xライセンスマネージャーとは？ LM-Xは、X-Formation社によって開発された、知的財産（IP）の保護とソフトウェア配信の制御を行うための堅牢なソリューションです。特に複雑なライセンスモデルを必要とするエンジニアリングや科学技術分野で高く支持されています。 LM-Xは、組織の形態に合わせて以下の柔軟なモデルを提供しています： ネットワーク（フローティング）ライセンス： ネットワーク内でライセンスを共有し、最小限の購入数で最大限の活用を可能にします。 ノードロック・ライセンス： 特定のワークステーションに紐付け、優先度の高い業務を確実に遂行できるようにします。 トークンベース・ライセンス： 使用する機能や製品に応じて、共通のトークンプールから消費する仕組みです。 従量課金（Pay-per-use）： 実際の使用量に対してのみ支払うため、一時的な需要増にも予算を抑えて対応できます。 技術的なワークフローを支える機能 設計や研究の現場はオフィス内にとどまりません。LM-Xには、業務を止めないための高度な機能が備わっています。 オフライン環境を支える「ライセンス借用（ボローイング）」 出張先や現場など、ネットワークが不安定な場所でも、ライセンスをローカルPCに一時的に「借り出す」ことで、オフラインでの作業を継続できます。また、接続が一時的に切れても作業を維持できる「グレースライセンス（猶予期間）」機能も備わっています。 セキュリティとコンプライアンス 「ハートビート」と呼ばれる定期的なチェックにより、ライセンスが正当に使用されているかを常に確認します。また、システム時計の不正な変更による試用期間の延長などを防ぐ高度な検知機能も搭載しています。 サーバー自動検出による運用の効率化 大規模な環境では、サーバー設定の手間が課題となります。LM-Xは自動検出をサポートしているため、IT部門の負担を大幅に軽減し、スムーズな導入を可能にします。 OpenLMで投資を最大化する ライセンスを「管理」するだけでなく、「どう使われているか」を可視化することがコスト削減の鍵です。可視化が不十分だと、誰かがライセンス不足で困っている一方で、高価なライセンスが使われずに放置される「棚上げ（シェルフウェア）」状態が発生します。 OpenLMをLM-X環境に導入することで、以下のような高度な運用が可能になります： アイドルライセンスの自動回収： ソフトウェアは起動しているが実際には操作されていない（放置されている）状態を検知し、ライセンスを自動的にプールへ戻して他のユーザーが使えるようにします。 拒否（デナイアル）ログの追跡： 「ライセンスが足りなくて作業ができなかった」回数や理由をリアルタイムで把握し、データに基づいた適切なライセンス購入数を算出できます。 プロジェクト別・部署別の利用統計： どのプロジェクトでどれだけコストがかかったかを正確に把握し、内部の費用配分（チャージバック）を簡素化します。 よくある質問（FAQ） Q: LM-Xライセンスマネージャーはどのような用途に使われますか？ A: 主にAltair（HyperWorksなど）のような高価なエンジニアリングソフトや科学技術計算ソフトのライセンスを保護・管理するために使用されます。 Q: OpenLMを導入するとコストは下がりますか？ A: はい。実際の使用データを分析することで、余剰なライセンス（棚上げソフト）を特定し、無駄な更新費用を削減できます。また、ライセンスの自動回収機能により、少ないライセンス数でより多くのユーザーをサポートできるようになります。 Q: 他のライセンスマネージャーも管理できますか？ A: はい。OpenLMはLM-Xだけでなく、FlexNet、DSLS、Sentinelなど、業界最多クラスの130種類以上のライセンスマネージャーに対応しています。 まとめ：日本企業の皆様へ 設計・開発の現場で「ライセンスが足りない」という不満と「コストを抑えたい」という経営課題を両立させるには、LM-Xの機能にOpenLMの可視化・最適化能力を掛け合わせるのが最も効果的です。 効率的なIT資産管理（ITAM）は、現場の生産性向上に直結します。ぜひこの機会に、貴社のライセンス運用を見直してみてはいかがでしょうか？ 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

OpenLM Broad Peakとは？ OpenLMの「Broad Peak」リリースは、ソフトウェアライセンス管理をもっと分かりやすく・効率的にするための新しいアップデートです。 このアップデートでは、 コストの見える化 使用状況の分析 AIによるデータ活用 が強化されました。 主なポイント ① 自然な言葉でデータ確認（NLQ） 難しいレポート作成は不要です。 例： 「先月一番AutoCADを使った人は？」 「どの拠点でライセンスが無駄になっている？」 → こうした質問を普通の英語で入力するだけで、グラフや結果がすぐ表示されます ② ソフトウェアコストの見える化（Cost Module） ソフトウェアにどれくらいお金を使っているかを正確に把握できます。 購入コストと実際の使用量を比較 無駄なライセンスを自動で発見 機能ごとのコストも確認可能 → 「どこに無駄なお金があるか」が分かります。 ③ ライセンス利用の自動ルール管理（LAC） 誰がどのソフトを使えるかを自動でコントロールできます。 ユーザーや部署ごとにルール設定 利用時間も制御可能 不正利用や無駄を防止 → 管理の手間を大幅に削減します。   ④ セキュリティ強化（Identity Service） ユーザー管理とセキュリティを一元化します。 OktaやAzure ADと連携 誰がいつログインしたかを確認 役割ごとのアクセス制御 → 安全にデータを管理できます。 ⑤ クラウド・SaaS対応の強化 クラウドやSaaSソフトの管理も強化されました。 Figma、ZoomInfoなど多くのSaaSに対応 ソフトの名前や構造を自動整理 使用状況をより正確に把握 → オンプレ＋クラウド両方を一元管理できます。

ソフトウェアポートフォリオの管理は、単にインストール状況を把握するだけではありません。組織が成長するにつれて、Autodesk、Bentley Systems、Adobe のような高価な専門ソフトウェアライセンスの管理は、より複雑になります。 OpenLMは、130種類以上のライセンスマネージャー（そのうち90以上がエンジニアリングソフトウェア向け）に対応しており、ソフトウェア利用状況を可視化します。これにより、ソフトウェアコストを単なる支出ではなく戦略的な資産として活用することができます。 ソフトウェア環境を最適化するためには、まずライセンスモデルの違いを理解することが重要です。ライセンスの種類によって、柔軟性やコスト構造が大きく異なります。 目次 主なソフトウェアライセンスモデル フローティング（同時使用）ライセンス サブスクリプション / SaaSライセンス 指名ユーザーライセンス ドングル型ライセンス 追加記事：IT資産管理の基礎「ISO/IEC 19770」 トークン型 / 従量課金モデル 永久ライセンス OpenLM Platformで価値を最大化 よくある質問 主なソフトウェアライセンスモデル 最適なライセンスモデルは、チームの人数、拠点の分散状況、業務フローによって異なります。ここでは、現在の企業IT環境でよく使われている主なライセンスモデルを紹介します。 フローティング（同時使用）ライセンス フローティングライセンスは、複数ユーザーで共有するライセンスです。 ユーザーがアプリケーションを起動すると、中央サーバーからライセンスを取得します。 アプリケーションを閉じると、ライセンスは再びプールに戻り、他のユーザーが利用できるようになります。 最適な利用環境 グローバルチーム エンジニアリング部門 OpenLMのメリット Process Monitoring機能により、 アイドル状態のセッションを検出し、未使用ライセンスを自動回収できます。 これにより、ライセンスプールが非アクティブユーザーによって占有されることを防ぎます。 サブスクリプション / SaaSライセンス 現在、多くのベンダーが採用しているモデルです。 Adobe Creative Cloud や Microsoft 365 などが代表的です。 ユーザーは月額または年額料金を支払い、ソフトウェアを利用します。 初期コストは低くなりますが、**使われていないライセンス（Shelfware）**が発生しやすいという課題があります。 最適な利用環境 予測可能な運用拡張 OpenLMのメリット Subscription Optimizerにより、 利用状況を分析し、未使用ライセンスの再割り当てや解約をサポートします。

現代のエンジニアリング環境では、国境は見えにくくなっています。しかし、ある日突然「ライセンス拒否」のメッセージが表示されると、その“見えない壁”に気づきます。 ロンドン、バンガロール、ヒューストンのチームが同じCADモデルで協業していても、そのソフトウェアライセンスはデータのように自由には動きません。 現在、多くのソフトウェアベンダーは「地理的コンプライアンス（Geo-Compliance）」を厳格に適用しています。ユーザーやワークステーションの物理的な所在地に基づき、ライセンス利用を制限しています。 この「ジオフェンス（地理的制限）」を守らないことは、単なる技術的トラブルではなく、重大な法的・財務的リスクになります。 目次 課題：なぜ地理が重要なのか 非コンプライアンスの高いリスク：監査の現実 「自己申告型」管理の落とし穴 リアルタイム保証：OpenLMが守る仕組み 予防：動的ポリシー制御（LAC） 検知：ワークステーション監視 OpenLMプラットフォームのガバナンス機能 結論：グローバル協業とローカル遵守 課題：なぜ地理が重要なのか ハイエンドPLMや、Ansys、MathWorks（MATLAB）などの専門ソフトウェアは、地域ごとに価格体系が異なります。 ベンダーが地理的制限を行う主な理由は2つです。 市場分割と価格差対策 例えば、インドやポーランドで割引価格で購入したライセンスを、米国や英国で使用することは契約上認められていません。 もし制限がなければ、企業は最も安い地域でまとめて購入してしまいます。 これを防ぐために、地理的制御が行われています。 輸出規制・制裁対応 米国のEARやITARなどの規制では、特定の技術を特定地域で利用することが法律で禁止されています。 これは単なる契約問題ではなく、法的義務です。 非コンプライアンスの高いリスク：監査 ソフトウェアベンダーが監査を実施する際、地理的利用状況は最初に確認されるポイントです。 主なリスクは以下の通りです。 高額な差額請求（True-Up） 割引価格と最高価格の差額を、過去分まで遡って請求されることがあります。 過去利用の追跡 多くの監査では2～3年分のログを確認します。 現在問題がなくても、過去の違反で多額請求になる可能性があります。 契約上の違約倍率 EULAでは、2倍～3倍のペナルティが設定されている場合もあります。 拠点間共有の停止 重大な違反があると、グローバル共有ライセンスが禁止され、拠点ごとに分割運用を求められることがあります。 「自己申告型」管理の落とし穴 多くの企業は「ルールを守る前提」や簡単なIP制限に頼っています。しかし、これは十分ではありません。 VPN問題 VPN経由では、実際の場所と異なる拠点にいるように見えてしまいます。 利用者と場所の不一致 どこで使われたかだけでなく、「誰が」「どの法人予算で」使ったかが重要です。 モバイルワーク 出張、在宅勤務、海外協業など、固定IPでは管理できません。 リアルタイム保証：OpenLMの仕組み コンプライアンスは月次レポートでは不十分です。 秒単位での管理が必要です。 OpenLMプラットフォームは、後追い対応ではなく、自動化された予防型管理を実現します。 予防：動的ポリシー制御（LAC） OpenLM License Access Control（LAC）は、FlexLMやDSLSなどのOptions File管理を高度化します。 手動編集ではなく、自動でINCLUDE /

コンカレントライセンス（「フローティングライセンス」や「ネットワークライセンス」とも呼ばれます）は、同時に使える人数を制限する仕組みです。社員一人ひとりにライセンスを購入するのではな「同時利用できる数（容量）」を購入します。例えるなら「図書館」のようなものです。図書館に人気の本が10冊あるとします。会員が500人いても、同時に借りられるのは10人までです。誰かが本を返せば、すぐに次の人が借りられます。 ソフトウェアでも同じです。ユーザーがアプリを閉じると、ライセンスはすぐに共有プールに戻り、次の人が使えるようになります。 なぜ2026年でもコンカレントモデルが好まれるのか？ 近年、たとえば Esri のように一部製品でコンカレントモデルを終了するベンダーもあります。しかし、多くの企業がこのモデルを好む理由は主に3つあります。 ① コスト最適化に優れている 専門ソフトウェアは非常に高価です。 月に数回しか使わない社員のために、1人1ライセンス（指名ユーザー制）を購入するのは無駄になることがあります。 コンカレントライセンスなら、「社員数」ではなく「同時に使う最大人数」に合わせて購入できます。 1ライセンスで3〜5人をカバーできる場合もあり、コスト削減につながります。 ② グローバル企業に最適（フォロー・ザ・サン） 時差のある国に拠点がある企業では非常に効率的です。 例えば： ロンドンのエンジニアが日中に使用 終業後にライセンスが自動的に解放 サンフランシスコのチームが朝から利用 このように、1つのライセンスを時間帯に応じて有効活用できます。 ③ IT部門の負担を軽減 SaaSアプリが増えると、 「誰にどのアカウントを割り当てるか」という管理が非常に大変になります。 コンカレントモデルでは「ユーザー管理」よりも「利用枠の管理」に集中できるため、IT部門の負担を減らせます。 ハイブリッド環境とOpenLM 2026年現在、多くの企業は オンプレミス（社内設置型）の旧来ツール クラウド型SaaSツール を併用しています。 このような環境では、OpenLM のようなライセンス管理ソリューションが重要になります。 OpenLMは130以上のライセンスマネージャーをサポートしており、その中には90以上のエンジニアリング系マネージャーが含まれます。 企業全体のライセンス状況を一元管理できます。 最新プラットフォームによるリアルタイム可視化 最新のOpenLMプラットフォームでは、KafkaやSparkを活用し、ほぼリアルタイムで利用状況を把握できます。 ✔ ライセンスの無駄を検出 長時間アイドル状態のユーザーを自動検出し、ライセンスを回収できます。 これにより、本当に使っている人が利用できるようになります。 ✔ SaaS管理への拡張 Subscription Optimizer機能により、クラウドツールにも「コンカレント管理の考え方」を適用できます。 現在対応している主なサービス： Autodesk Cloud LinkedIn Sales Navigator 今後さらに多くのSaaSへ対応予定です。 ✔ ワークフロー自動化 ServiceNow と連携可能。