Finlex、DoiTと共にクラウドコスト50%削減と本番AI導入を実現
- Over 65%
- 2024年から現在までのクラウドインフラコスト削減率
- 40%
- 可視性の向上と効率的なAIアーキテクチャによるコスト削減
Attribute™導入前、料金部門と財務部門は顧客の支払額は把握していたものの、サービス提供にかかる実コストは見えていませんでした。データウェアハウスには売上情報(シート、ティア、アドオン、BI)が豊富にそろう一方、顧客単位のコスト情報は皆無。その結果、3つの重要な問いに精緻に答えることができませんでした。すなわち、どの顧客がなぜ不採算なのか、利用が拡大してもマージンを守れるAI製品の価格をどう設定するか、そしてエンタープライズティアが実際に発生するworkloadsに対して適正に値付けされているか、です。あらゆる料金判断は、実際の消費データではなく仮定の上に組み立てたシミュレーションでした。
Attribute™のランタイムクラウドコストインテリジェンスは、タグ付けプロジェクトもエンジニアリングによる計装も不要で、同社の環境に直接組み込まれました。数週間のうちにAttribute™はクラウド支出を顧客単位まで按分し、既存のBI環境に売上データと並べてストリーミング配信。チームは初めて、各エンタープライズアカウントの真のサービス提供コスト、どのティアのどの顧客が最もクラウド消費を牽引しているか、そして売上トップのアカウントがマージントップでもあるのかを把握できるようになりました。さらにAttribute™はAI機能のトークン消費按分にも対応し、料金部門は顧客の価値行動・消費フットプリント・ユニットエコノミクスを結ぶ実データの方程式を手にしました。
料金部門と財務部門は、根本的な盲点を抱えたまま業務にあたっていました。顧客がいくら支払っているかは分かっても、サービス提供にいくらかかっているかを把握する術がなかったのです。データウェアハウスには売上側の情報――シート、ティア、アドオン、BI――は豊富にそろう一方、顧客単位のコストは完全にブラックボックスでした。その結果、3つの重要な議論を精緻に進めることができませんでした。すなわち、どの顧客がなぜ不採算なのか、新しいAI製品をいくらに設定し利用拡大時にマージンをどう守るか、そしてエンタープライズティアが実際のworkloadsに対して適正に値付けされているか、です。料金責任者の言葉を借りれば、チームは明確な料金モデルこそ持っていたものの、その背後にある顧客の文脈を理解したことは一度もなかったのです。
Attribute™のランタイムクラウドコストインテリジェンスは、同社の環境に直接組み込まれました。タグ付けプロジェクトもエンジニアリングへの計装依頼も不要です。数週間のうちにAttribute™はクラウド支出を顧客単位まで按分し、既存のBI環境に売上データと並べてストリーミング配信。チームはついに、最大手のエンタープライズアカウントへのサービス提供コスト、どのティアのどの顧客が最もクラウド消費を牽引しているか、そして売上トップのアカウントがマージントップでもあるのかという問いに答えられるようになりました。
インフラ内で稼働するコスト上位の約7,500アカウントを対象に分析したところ、Attribute™はこれまで誰も目にしたことのない数字を浮かび上がらせました。約360件のアカウントが不採算で、COGSが売上を上回っていたのです。これらの累計損失は約130万ドルに達しました。さらにEnterprise Standardティアには明確なギャップがあり、顧客の利用実態がそのティアで想定していた内容と一致していませんでした。ダッシュボード、AIアシスタント、ユーザー単位アドオン、複雑なティア計算が入り混じった消費は、料金モデルが想定していなかった経済性を生み出していたのです。
顧客単位のコストの文脈を手にした料金チームは、いまSaaS各社が直面しているテーマに目を向けました。マージンを毀損しないAI機能の値付けです。今日、多くの料金チームは推測に頼り、AI機能の顧客単位の実コストを正確につかめないままシミュレーションで料金をリリースしています。Attribute™はトークン消費をトピック別に追跡し、特定のworkloads、機能、顧客に按分することでこのギャップを埋めました。料金チームは今、顧客の価値行動、その行動が生む消費フットプリント、料金モデルが守るべきユニットエコノミクスを結ぶ実データの方程式を手にしています。中核AIアシスタントと、まもなく登場するAIサイドキックアドオンの新料金モデルは、この本番データをもとに形作られました。
拡大するAIポートフォリオと複雑化する料金体系を抱えるワークマネジメントプラットフォームにとって、顧客の文脈こそ、あらゆるマージン判断の土台です。Attribute™は、全アカウント・全ティアにおける顧客単位の収益性、真の価値ベース料金設定を可能にするAI製品のトークン消費按分、そしてタグ付けプロジェクト不要のworkloadsレベルのコスト文脈を提供します。料金・財務・プロダクトの各部門は推測から脱し、リアルタイムの本番データに基づいてマージン判断を下せるようになります。
タグ付け不要のランタイムコスト按分で、workloads・サービス・顧客単位のコストを把握する方法をご紹介します。
DoiT gave us the confidence to move from experimentation to production. They helped us understand the right way to build AI for the real world.
Milad Rezazadeh, CTO
Attribute™'s cost grouping technology took our cost visibility and allocation to a whole new level. Now, our teams are fully accountable for their budgets, significantly improving our cloud efficiency and helping us minimize unnecessary costs.
Eli Zilbershtein, Head of DevOps, Hippo
You can't tag a customer in a multi-tenant environment. Attribute™ finally shows us what each customer costs and what's driving those costs.
Omri Cohen, Director of Engineering, Platform
Attribute™'s data is truly unmatched. No other solution on the market could deliver the precise customer cost and usage profiles we needed in such a complex infrastructure. Within weeks, the data from Attribute™ transformed our understanding of cost structures, influencing key strategic decisions in pricing, renegotiations, and market positioning.
Jonathan Langer, COO, Claroty
Attribute™ simplified tracking customer costs in our multi-tenant environments. Customer cost measurement is now clear and standardized, and finance gets the business context they need. Integration was quick and required no changes.
Kfir Lippmann, CFO, Salt Security
Attribute™ translates complex cloud bills into actionable, business-centric insights that empower our engineering teams to take true ownership of their costs.
Balamurugan Mohandossgandhi, Head of IT and Infrastructure, PropertyGuru
This has let us get a better idea of what our cost of goods sold really is. It's not every day you come across something that delivers value as quickly as yours did for us. I was seeing useful insights inside the POC, and we had only deployed it to a couple of real clusters.
Jason Moore, Principal DevOps Engineer, Accrete AI
Eliminating the need to tag thousands of resources has freed up my team and we've invested our efforts in enhancing our platform significantly.
Ziv Sivan, VP of Engineering
PerfectScale by DoiT has become an important part of how we optimize Kubernetes at scale at OneFootball. It gives our platform team the visibility, automation, resiliency insights, and confidence we need to balance cost efficiency with production readiness, especially as we prepare for major global football moments like the 2026 FIFA World Cup.
Andrea Benfatto, Platform/Cloud Runtime Engineering Manager
Cloudflow's new RDS End of Life alerts have allowed us to be more proactive on keeping our database instances up-to-date. The new solution gives us internal visibility ahead of time so that we can prepare for upgrades, instead of having to upgrade under pressure while incurring extended support costs.
Jon Fairbanks, Site Reliability Engineering Manager
PerfectScale cut 40% off our total EKS spend, and the automations handle what used to take our team 20 hours a month. Now we spend that time on reliability and performance instead of chasing cost metrics.
Caio Cristo, Director of Infrastructure/SRE
What I really like about DoiT's approach is that you're very hands-on and proactive. Satyam would ping me a few times a sprint, letting me know about the most current features, checking in on how things are going. When we are going through a peak time, that proactiveness makes a real difference. Satyam always comes through whenever we need support and helps us leverage the right experts to get us where we need to be.
Chiamaka Ibeme, Engineering Manager, Platform
SELECT has made important cost data readily accessible. I will often pull it up during engineering design reviews so we can quickly evaluate cost impact and projections and factor that into our design decisions.
Douglas Zickuhr, Senior Data Platform Engineer at Personio
Let us show you what ships this week.