ほとんどの企業において、自動化による運用の成熟度は、FinOpsを実現するための水準から程遠い。「FinOpsにおいて人工知能（AI）技術と自動化が果たす役割は、必要なレベルに達していない」と、PaaS（Platform as a Service）ベンダーPlatform.shのデータ＆FinOps部門のシニアディレクターであるジョン・グラブ氏は指摘する。

　グラブ氏は、「FinOpsで扱うデータは信じられないほど多い。自動化が不可欠だ」と述べる。加えてクラウドのアーキテクチャとデータモデリング（データの流れを図式化するプロセス）、クエリ、財務関係の深い知識が必要になるという。同氏は、財務部門とIT部門の関係改善を企業全体の目標とすべきだと考えている。この場合も、成熟した自動化技術の不足が懸念される。同氏は、「近い将来、大規模言語モデル（LLM）や他の技術で、より実用的なレベルにまでデータ認知が支援され、データの質と分析レポートが向上する」と期待する。

　クラウドサービスベンダーLemongrass Consultingの共同創設者兼最高技術責任者（CTO）のイーモン・オニール氏は「自動化は、予算管理などさまざまなサービスにおいて活用できる」と語る。例えばコストの見積もりを自動化することで、予算変更リクエストの作成を簡素化し、承認されたら即時で予算を変更できる。

　「自動化がなければ、サービスの革新は難しい。自動化によって、オンプレミスのサービスから、クラウド型のサービスへの切り替えが容易になり、コスト削減と品質向上を実現できる」（オニール氏）

　クラウドサービスのコストを監視・報告するツールは市場に複数あるが、FinOpsを実現するには自動化機能が弱い。コストの監視、報告、配分はFinOpsの中核機能だが、現状は時間のかかるトレーニングや人手による入力作業が必要だ。

　クラウドサービスに投資しながら、コストとその配分の効率性をほとんど監視せず、後で記録を追うだけの企業が少なくないことを考えると、この問題はより深刻といえる。

　経営コンサルティング企業McKinsey＆Companyが2023年1月に発表した調査レポート「The FinOps way: How to avoid the pitfalls to realizing cloud’s value」によれば、少なくない企業がコストを「見ているだけ」だ。

　「調査対象となった企業の半数以上が、年間のクラウドコストが1億ドルに達するまで、コストの詳細の可視化、ガバナンス、予測、最適化など、成熟したクラウド財務管理の仕組み作りを放置している」と同レポートには記されている。

　次回は、FinOpsを成功に導くためのノウハウを探る。