Commitment / 購買
RI・Savings Plansの管理限界
Reserved InstanceやSavings Plansのコミットメントが過剰・不足のどちらかに振れ、更新判断のたびに手作業の突き合わせが必要になる。マルチクラウドではコスト配賦とタグ整備も追いつかない。
InfraOne Compute Optimizer — 先行導入プログラム
クラウド・GPU・生成AIコストを、
止めずに減らす。
AWS / Azure / Google Cloud / Kubernetes / GPU / LLMの利用状況を分析し、 性能・SLA・リスク・運用制約を守れる削減候補だけを提示します。
対象: CTO / CIO / 情報システム / SRE / Platform Engineering / FinOps / AI基盤責任者
最初は参照専用（Read-only）の診断から。診断フェーズでは環境への変更は行いません。
- Read-only Start
- 参照のみで診断を開始
- Human Approval
- 提案と実行権限を分離
- Rollback Ready
- 戻せる形で変更を計画
- Billing-verified
- 効果は実請求で検証
Concrete Pain
「クラウド費が高い」の中身は、具体的な運用課題です。
Compute Optimizerが扱うのは、FinOps・SRE・AI基盤の現場で実際に起きている、次のような状態です。
Kubernetes / Compute
ノード余剰と過大なrequests
Kubernetesノードが常時余り、Podのrequests/limitsが安全側に過大設定される。Rightsizing・Spot活用・オートスケール調整をSLAを壊さずに進める判断材料がない。
GPU / 生成AI
GPUアイドルとLLM利用料の増大
高価なGPUの使用率が低いままアイドル時間が積み上がる。生成AIのAPI利用料はモデルごとのコスト差が大きく、どのワークロードをどこに載せるべきか判断できない。
FinOps運用
削減判断の承認者と効果測定が不在
削減案はあっても「誰が性能影響を確認し、誰が承認するか」が決まらず止まる。実施後も請求ベースの効果測定ができず、削減が続かない。
How It Works
観測から検証まで、5つのステップ。
提案と実行を分離し、各ステップの成果物が残る形で進めます。
- 01 Observe観測
Read-onlyで請求・利用状況を確認。環境への変更は行いません。
- 02 Optimize最適化候補の生成
複数の分析・最適化手法で改善候補を生成し、比較します。
- 03 Verify検証
性能・SLA・安全性・運用制約を守れるかを候補ごとに確認します。
- 04 Approve / Execute承認・実行
貴社が承認し、ポリシーで許可された変更だけを実行します。
- 05 Measure測定
変更前後の実際の請求・利用実績で効果を検証します。
Optimization Areas
最適化の対象領域。
対象範囲は環境ごとに異なるため、Read-only診断で「どの領域に、どの程度の余地があるか」を先に確認します。
| 領域 | 代表的な確認事項 | 守るもの |
|---|---|---|
| クラウドCompute | Rightsizing、アイドルリソース、Spot活用、リージョン・世代選択 | 性能、可用性 |
| コミットメント | RI / Savings Plansの過不足、更新タイミング、配賦とタグ | 予算、柔軟性 |
| Kubernetes | ノード集約、requests/limits、オートスケール設定 | SLA、安定性 |
| GPU / AI基盤 | GPU使用率、アイドル時間、推論ワークロード配置 | 学習・推論性能 |
| 生成AI / LLM | モデルごとのコスト差、API利用料、ルーティング方針 | 出力品質、レイテンシ |
| ストレージ他 | ストレージ階層、保持期間、転送費用 | 復旧要件、保全 |
Safety / Governance
「勝手に変えない」を、仕組みで保証する。
コスト削減の最大のリスクは、削減そのものではなく「守るべきものを壊す変更」です。Compute Optimizerは提案と実行を構造的に分離しています。
提案と実行権限の分離
分析エンジンが最適と判断した案でも、承認されていない変更・ポリシーで許可されていない変更は実行されません。
段階的な適用と切戻し
変更は小さな単位から段階的に適用し、変更前後を比較します。効果や安全性が確認できない場合は元に戻せる設計です。
記録が残る運用
何を、いつ、誰の承認で変更したかの記録を残します。削減判断を監査や社内説明に耐える形で説明できます。
Technology
単一のAIに任せず、複数手法を比較して独立検証する。
Compute Optimizerの内部では、予測モデル、古典的な数理最適化、アニーリングを含む複数の最適化手法を問題の性質に応じて使い分け、候補を相互に比較します。採用されるのは、独立した検証を通過した候補だけです。
「AIが出した答えだから最適」とは扱いません。Measure, don't assert. — 主張ではなく計測で裏付ける、が設計原則です。
予測: 利用量・コストの変動を予測し、削減候補の前提を確認する。
最適化: 配置・購買・スケール設定を、制約条件つきの最適化問題として解く。
検証: 生成された候補を、別系統のロジックで独立に検証してから提示する。
Engagement / Pricing
相談から本番適用まで、段階的に。
大きな契約から始める必要はありません。各段階の範囲と条件は、開始前に書面で確定します。価格は対象環境の規模・範囲により個別見積です。
- Step 1相談
環境の概要と関心領域を確認。秘密情報は不要です。
- Step 2Read-only診断
参照権限または提供レポートで削減余地を診断。環境は変更しません。
- Step 3Pilot
合意した小さな範囲で、承認済みの変更だけを実施し効果を実測。
- Step 4Production
ポリシー・承認フローを定めて、継続的な最適化へ移行。
先行導入プログラムについて
Compute Optimizerは現在、先行導入プログラムとして提供しています。公開できる導入事例はまだありません。そのため、環境を変更しないRead-only診断から小さく検証できる進め方を標準としています。
FAQ
よくある質問。
診断に変更権限は必要ですか？
不要です。診断フェーズは参照専用（Read-only）で、請求・利用状況の参照権限、または貴社が出力したレポートの提供のいずれかで開始できます。
AIが勝手に本番を変更しませんか？
しません。提案と実行の権限は分離されており、実行フェーズでも、承認済みかつポリシーで許可された変更だけを扱います。
削減効果はどう確認しますか？
見込み値ではなく、変更前後の実際の請求・利用実績を比較して検証します。効果が確認できない変更は戻せる形で計画します。
価格はいくらですか？
対象環境の規模・範囲により個別見積です。相談とRead-only診断の範囲確認は無料で、診断以降の条件は開始前に書面で提示します。
対応環境は？
AWS / Azure / Google Cloudの主要サービス、Kubernetes、GPU・生成AIワークロードを対象にしています。個別環境の対応可否は相談時に確認します。
相談すると営業電話が来ますか？
フォームでの相談内容を確認し、まずメールで対象可否と次の確認事項をご連絡します。突然の電話営業は行いません。