DevBatchのCMOであるサルマン・シャヒド氏。
生成AI（GenAI）を効果的に活用することで、企業のFinOpsを合理化し、より効率的で信頼性の高い財務インフラを構築できる。テクノロジーの進歩を活用することで、コスト効率が高く、データ駆動型で、タイムリーな意思決定を行い、ビジネス成長のペースを設定できる。
生成AIがどのようにしてより賢く効率的な手法でFinOpsをスケールアップするのに役立つかを探っていこう。
機械学習と生成AIでFinOpsを効率化する。
機械学習は、コスト、リソースタグ、異常を分析することでデータの可視性を向上させる。この評価により、ガバナンスポリシーへの自動的なコンプライアンスのための強固な基盤が構築される。
これらの洞察を長期的な影響に変換するには、エンジニアリング、財務、製品を統合する機能横断的なチームを構築する。このようなコラボレーションは、プログラム化された予算編成、自動化された評価、より信頼性の高い意思決定をサポートする。コスト意識の共有文化により、財務的な洞察がより理解しやすく、適用しやすくなる。
機械学習によるスケーラブルなKPIの確立は、FinOpsの効率をさらに向上させる。カスタマイズされた指標は、レポートの標準化を支援し、チームと組織全体のパフォーマンスを調整する。
生成AIを活用してアイドル容量と無駄を最小化する。
財務問題の特定と解決、全体的なパフォーマンスの向上は、すべてのビジネスの重要なニーズである。生成AIは、アイドル容量を最小化し、コスト管理を自動化することで支援できる。
Finout、CloudVerse AI、Kubecostなどのツールは、あらゆる粒度レベルでクラウドデータを統合する。これらの高度なレポート機能は、トレンドを追跡し、割り当てを監視し、詳細なコストの可視性を提供する—リアルタイムで情報に基づいた財務決定を可能にする。
LLMで正確で予測可能な支出を自動化する。
クラウドコストの管理は、組織にとって最大の課題の一つである。非効率なコスト管理は、財務的・人的リソースの両方を消耗させる。生成AIは使用パターンに関する正確な洞察を提供し、無駄を排除し、クラウド支出を積極的に管理するのに役立つ。
CloudPilot AI、Datadog AI、Site24X7などのプラットフォームは、インテリジェントなコスト最適化のために大規模言語モデル（LLM）を使用している。これらは、スポットインスタンスの中断を予測し、ワークロードの適正化を推奨し、効率的な支出と非効率な支出を区別することができる—すべてリスクを軽減しながら。
AI駆動のコスト配分システムを確立する。
リアルタイムで自動化されたコスト配分は、最大限のアウトプットのために不可欠であり、意思決定の改善や、曖昧または非現実的な仮定によって引き起こされる遅延の防止に役立つ。
Doit、ProsperOps、Mixpanelなどのソリューションは、AWS、Google Cloud、Microsoft Azureと統合して、製品、サービス、割引手段全体でコスト配分を自動化する。これらのツールはまた、アイドル状態のリソースを縮小し、結果を向上させながら無駄を削減する。
より良いパフォーマンスのために生成AIで人的リソースを強化する。
機能横断的なコラボレーションは、FinOpsでしばしば課題となる。エンジニアリング、財務、ビジネスユニット間のボトルネックを取り除き、透明なコミュニケーションを可能にすることが重要である。
Cloudability（IBM）、Flexera One、Harnessなどのプラットフォームは、IT、財務、DevOpsチームを接続する。ITアセット管理とFinOpsの間の橋渡しとして機能し、サービス提供を改善し、コストを削減し、技術チームと財務チームの両方にガイダンスを提供する。
AIモデルを活用してコストとメリットのバランスを取る。
複雑な共有コスト環境では、コストと品質のバランスを取ることが難しい場合がある。FinOpsの3つの柱—情報提供、最適化、運用—は、このトレードオフをフレーム化するのに役立つ。
CloudZero、nOps、CloudHealthなどのAI駆動ツールは、複数のソースにわたる可観測性を提供し、費用とリソース使用に関する詳細な洞察を提供する。これらの洞察は、より良いコストガバナンス、リスクのないコミットメント管理、よりスマートな投資判断をサポートする。
デプロイメント、環境、顧客、プロジェクト、部門ごとのコストなどの指標を分析することで、最大の影響を与えるためにビジネス全体のメリットを評価し比較できる。
生成AIとの統合をシームレスにするFinOpsを設計する。
機械学習と生成AIでFinOpsをスケールアップする前に、まず堅固な運用基盤を構築する。データの可視性を向上させることから始める—コスト、リソースタグ、異常を詳細に分析する。この評価により、ガバナンスポリシーへの自動コンプライアンスのための信頼性の高い基盤が確立される。
次に、エンジニアリング、財務、製品にまたがる強力な機能横断的チームを作る。彼らのコラボレーションにより、より正確な予算編成、徹底的な評価、より強力な意思決定が保証される。彼らは一緒に、コスト意識を高め、実行可能な推奨事項を生成することができる—AI駆動の財務戦略への道を開く。
最後に、組織固有の指標に合わせたスケーラブルなKPIを定義する。これらは財務報告を標準化し、チーム間のパフォーマンスを追跡するのに役立ち、FinOpsに生成AIを実装する際の透明性と説明責任の両方を確保する。
まとめ
生成AIを活用してビジネスのFinOpsをスケールアップすることで、リソースを効果的に使用し、無駄を減らし、ビジネスの効率を最大化するのに役立つだろう。これが自動化され、タイムリーで信頼性の高いクラウドコストデータでビジネスを強化し、スマートなビジネス選択をするのに役立つことを願う。
