Vantage

Vantageは、マルチクラウド・SaaSのコスト統合から、AIによる削減提案、予算管理まで、FinOpsの実践に必要なあらゆる機能を網羅しています。複雑化するコスト構造の「ブラックボックス化」を解消し、データに基づいた意思決定を支援する主要機能をご紹介します。

AWS、Azure、Google Cloudなどの主要クラウドに加え、Datadog、Snowflake、OpenAIなど20種類以上のSaaSと標準連携しています 。接続はエージェントレスで、必要最小限の権限（APIキーやIAMロール）のみを使用するため、セキュアかつ迅速に導入可能です 。

Vantage上のルール定義だけでコストの仕分け（タグ）を完結できます。クラウドサービスごとに異なる命名規則や、タグの付け忘れ、表記揺れも補正可能なため、「どの部署がどんな用途で使ったか」を正確に集計可能です。

インテグレーション機能で集約し仮想タグで整理されたデータを、直感的なグラフや表形式で可視化します 。サービスやアカウントごとの分類はもちろん、タグを用いた多角的な分析が可能で、「特定事業部のコスト急増原因」や「コストの詳細な内訳」などを数クリックでドリルダウンして特定できます 。金額だけでなく、リソース使用量（Usage）ベースでの分析も可能です 。

役職や専門知識を問わず、誰もが迅速にコスト構造を把握できるようになるため、勘や経験ではなく、具体的なデータに基づいた健全なコスト議論の文化が定着します 。

過去のコストデータにおけるトレンドやパターンなどを機械学習アルゴリズムで分析し、将来発生するコストを自動で予測します 。すべてのコストレポート上で実績値と共に予測値が表示されるため、来期の予算策定時の客観的な根拠としてはもちろん、日々の運用における月末着地見込みの把握や、予算超過リスクの早期発見が可能です。

事業部やプロジェクト単位など任意の切り口で予算を設定し、状況をレポート上で可視化します 。実績値だけでなく「予測コストが予算を超過する見込み」や「予算の80%に到達」といったタイミングでSlackやメールへ自動通知できるため、予算超過を未然に防ぎます。各部門が自らの利用状況をタイムリーに把握することで、コストに対する当事者意識（アカウンタビリティ）が醸成され、自律的な最適化活動が促進されます。

機械学習モデルが日々のコストパターンを学習して「通常の変動範囲」を確立し、そこから逸脱した動きを「異常」として自動検知します。単なるアラート通知にとどまらず、コスト急増の原因となった特定のリソースまで自動的に特定してSlackやメールで通知するため、設定ミスや不具合、不正アクセスなど、請求書が届くまで気づきにくいインシデントを即座に把握できます。

通常時の支出挙動を元にしたコスト削減余地を自動で特定します。長期間利用されていないアイドル状態のリソースや、使用率の低い過剰スペックな仮想マシンなどを検出し、具体的な改善策をリストアップします。
単なる問題の指摘にとどまらず、コマンドラインの例やコンソール画面へのリンクなど、具体的な修正手順まで提示されるため、利用者は迷うことなく迅速かつ的確なコスト最適化アクションを実行できます。

コストレポート上の特定の日に「マーケティングキャンペーン開始」や「新機能リリース」といったイベント情報をメモ（アノテーション）として記録し、コスト変動の背景をデータと紐づけます 。さらに、アノテーション作成と連動して「問題（Issue）」を自動起票できるため、調査が必要な原因やコスト削減タスクに対して担当者やステータスを割り当て、プラットフォーム上で進捗を一元管理できます。

コスト変動の理由が可視化されることで分析の属人化を防ぎ、後から誰が見ても経緯を把握できるようになります 。また、改善活動の担当者と進捗状況をシステム上で追跡できるため、対応漏れをなくし、コスト最適化のPDCAサイクルを確実に回すための基盤になります。

作成したコストレポートや各種分析ウィジェットを、自由に組み合わせ、役割や目的に応じたダッシュボードを作成します。経営層には「全社の総コストや予算消化率」、事業部長には「自部門のサービスコスト」、現場チームには「担当範囲の詳細」というように、見るべき情報を集約した専用ダッシュボードを柔軟に構築できます。

MCP（Model Context Protocol）という標準規格を活用し、Claudeなどの生成AIアシスタントとVantageを連携します。「先月のA事業部のAWSコストを教えて」のように自然言語で問いかけるだけで、AIがデータを分析し、即座に回答します。