AIエコノミクスがFinOpsを再編：企業は可視性と制御の向上を模索

企業全体でAI支出が加速する中、組織は新たな世代のコストと最適化の課題に取り組みながら、AI支出の可視性向上を切望している。FinOpsの次のフェーズは、可視性を改善し、財務責任を日常のテクノロジー意思決定に組み込むことにますます重点を置いている。

FinOpsはクラウドコスト管理をはるかに超えて進化しており、組織は現在、より広範なテクノロジー支出に焦点を拡大している。Virtasant LLCのプロダクト責任者であるRajeev Laungani氏によると、AI採用の加速に伴い、企業は新たな課題に直面している。「毎日新しいモデルが登場し、毎日新しいサービスが生まれている」とLaungani氏は述べる。「適切なモデルは何か？それを効率的に使っているか？それがAIの世界で最初に解決すべき問題だ。」

Laungani氏とChevron Corp.の情報技術最適化テクニカルプロダクトマネージャーであるColby Rozell氏は、FinOps X 2026でtheCUBEのインタビューに応じ、AI支出の可視性とソフトウェア開発におけるFinOpsの役割の拡大について語った。

AI支出の可視性の課題

組織は、FinOpsツールセットの統合をますます目指しており、AIを使用して反復的なタスクを自動化し、より重要な判断には人間の判断を残している。Rozell氏によれば、AIは多くの反復的なFinOpsタスクを自動化できるが、人間の判断は依然として不可欠であり、組織はまだ複数のツールに依存しており、すべてのニーズに対応できる単一のプラットフォームは見つかっていない。「それは実際には、複数のツールを組み合わせて洞察をまとめ、そこで得られる洞察を真に活用できるようにすることだ」と同氏は述べる。「それに加えて、摩擦を取り除く必要がある機会もある。」

多くのコスト削減推奨事項は個々の節約額は比較的小さいが、それらを実装するにはしばしばかなりのエンジニアリング努力と摩擦が生じ、行動が遅れる。しかし、これらを集約すると、数百万ドルもの節約につながる可能性があるとRozell氏は指摘する。「まさにそこが、FinOpsのためのAIが摩擦を取り除き、これらの意思決定においてより迅速に価値を得るのに役立つところだ」とRozell氏は述べる。「単に意思決定を行うだけでなく、人間をループに残しつつ、実行からコードの修正に至るまで関与する。」

Laungani氏は、コードレベルの最適化こそが真の粒度であり、すべてのアーキテクチャ上の決定にはコストへの影響があり、それが何年にもわたって累積されると指摘する。「コードレベルの変更ごとに、そのコストへの影響は何か？」とLaungani氏は問いかける。「開発やアーキテクチャ上の検討のたびに、それが5年後の環境にどのような影響を与えるのか？」

これは、SiliconANGLEおよびtheCUBEによるFinOps X 2026の取材の一部である。完全なビデオインタビューは上記で視聴できる。