予測（Forecasting）
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このページの内容
統計的手法、過去の支出パターン、計画された変更、および関連するメトリクスを活用して、ITシステムの将来予想されるコストと価値のモデルを作成すること。
予測戦略の管理
- 機能的および非機能的な予測基準の定義
- ビジネス目標に沿った予測パラメータ（期間、差異のしきい値）の定義
予測モデルの作成
- 組織のレベルに応じた適切な予測手法の決定
- タイミング、実装、価格設定の詳細に関するモデルパラメータの確立
- コストと機能要件を定量化するための予測モデルの定義
予測の追跡と管理
- コストを定量化し、価値変化の予測を反映するための予測モデルの微調整
- 予測が予算編成にどのように影響し、情報を与えるかの決定
- 予測の異常が発生した場合の例外処理プロセスの特定
定義
予測の目的は、未来を予言することではなく、現在において意味のある行動を起こすために必要な情報を伝えることである。
– ポール・サッフォ（Paul Saffo）
予測（Forecasting）は、特定のスコープ（システム、サービス、アプリケーションなど）における将来の支出モデルを定義します。予測は通常、過去の支出 と将来の計画を組み合わせて評価する見積もり（Estimating）や、将来のインフラおよびアプリケーションのライフサイクル変更が現在の利用にどのように影響するかについての理解に基づいています。
予測モデルは予算編成（Budgeting）ケイパビリティへのインプットを提供し、財務（Finance）チームが資金を配分する際の基準（ベースライン）として機能します。予測モデルは、新機能の統合、アプリケーションアーキテクチャの近代化、効率化のための最適化（Optimization）など、他の理由によって更新される場合もあります。
見積もりが調査的な性質を持つのに対し、予測はすべてのステークホルダーの間で将来のクラウド支出と価値に関する期待値を確立することを意味します。通常、エンジニアリング（Engineering）チームが見積もりを主導しますが、予測においては、ビジネス目標に沿った合意済みの予測モデルやKPIを構築するために、プロダクト（Product）ペルソナが関与し、財務やリーダーシップ（Leadership）のペルソナと協議します。アプリケーションの予測モデルが合意された後は、そのアプリケーションの予算所有者は予測を遵守しなければならず、不足が生じた場合は差異を埋めるための資金調達を行う責任を負います。
正確な財務予測を行うには、インプットとして正確なデータを提供するために、組織の他のFinOpsケイパビリティも堅牢である必要があります。たとえば、このケイパビリティの基礎となる要素は、テクノロジーコストを完全に分類して配分（Allocation）する能力です。
財務、エン ジニアリング、経営陣が、テクノロジー支出を高い信頼性と精度で予測するモデルを構築すれば、予測は投資や運用の意思決定に情報を提供し、組織の成長を加速させます。このように、各アプリケーションの所有者が自身の支出予測モデルにコミットし、それらを財務チームに提供することで、効果的な予算編成が可能になるだけでなく、異常（Anomaly）のより適切な管理、オンプレミスの資本支出、パブリックまたはプライベートクラウドの価値、期待される収益、さらには環境への影響やサステナビリティ（Sustainability）に関するより良い意思決定が可能になります。
組織の予測戦略は、FinOps、エンジニアリング、プロダクト、財務、リーダーシップの各ペルソナが共同で推進します。エンジニアリングチームは見積もりを生成し、その正確性を検証した上で、既存のベースライン予測モデル（既存のアプリケーションやシステムの場合）と比較するか、予算編成に提供する新しい予測モデルとして確立する必要があります。
予測モデルには、システムのタイミングや実装の詳細、使用する料金モデル（およびそれらがいつ実装されるか）、予測モデルのシステムスコープにおける総所有コスト（TCO）に関するより頑健な文書化が含まれます。
予測からのアウトプットは予算編成ケイパビリティに送られ、予算作成に活用されます。しかし多くの場合、既存の予算の範囲内にあるシステム変更については、さらなる承認を必要とせず、見積もりを 行って予測を更新するだけで済みます。
見積もり、予測、予算編成の各ケイパビリティの間には、緊密な連携が存在します。小規模な組織ではこれら3つのケイパビリティが同時に発生しているように見えるかもしれませんが、これらは確かに3つの異なるケイパビリティであることを認識することが重要です。
このドメインにおいて、FinOpsチームは組織がどのように予測業務を行うかを詳細に規定した予測戦略を確立します。予測モデルの作成は、主に特定のシステムやアプリケーションの予算を所有するエンジニアリングとプロダクトのペルソナが共同で行います。時間の経過とともに、これらの所有者は自身の責任範囲の予測モデルを維持し、システムの運用や変更に応じて調整を行います。
実際のコストが予測を上回る場合、またはその兆候がある場合、予測モデルの所有者は、予算編成ケイパビリティと連携して、予算所有者から追加の資金を確保するための行動を起こす必要があります。
成熟度アセスメント
クロール（Crawl）
- シンプルな実装モデルを持つ組織や、テクノロジー支出が限られている組織では、組織全体のステークホルダーが予測のために限定的な種類のコストデータソースやツールを使用する
- 予測モデルを手動またはアドホックに作成する
- ワークロードが安定しているかシンプルである傾向があるため、予測は主に過去の支出に基づく
- 予測の差異分析を手動で実施する
- 予測の可視性は限定的（ビジネスユニットまたはコストセンター単位のみ）
- エンジニアリング/運用チームは、コスト予測の作成や、予測支出と実際の支出との乖離の追跡に関与しない
ウォーク（Walk）
- 予測コストを実際の利用状況と照らし合わせて追跡し、予算の設定に使用する
- 予測には、料金の最適化（Rate Optimization）やコミットメント（Commitment）ベースの割引を考慮する
- 予測モデルはローリング方式（継続的更新）およびトレンドベースとする
- 予測の更新は定期的なサイクルで実施するが、自動化はしない
- ステークホルダーチーム（プロダクト、リーダーシップ、エンジニアリング、財務）がクラウドコストの予測データにアクセスできる
- コスト予測データを使用して、バックエンドの会計システムデータを補完する
- FinOpsチームが、ステークホルダーチームとともに予測のしきい値やトレンドを定期的にレビューするサイクルを確立する
ラン（Run）
- 未配分のコストを防ぐために、配分メタデータ（Metadata）を適用するグローバルポリシーを運用する
- 予測は、割引調整済みおよびアモルタイズ（平準化）されたクラウド利用実績に対して追跡および更新する
- 予測モデルは、ローリング方式、トレンドベース、およびドライバーベースを組み合わせる
- 予測には、使用量の最適化（Usage Optimization）の機会を考慮する
- 予測は、コストレポートのために組織全体で使用されている配分構造と整合させる
- 組織のKPIに関連付けて、粒度の細かい予測の可視性（ビジネスユニット、コストセンター、チーム、プロダクト、サービス単位など）を確保する
- ステークホルダーチーム（経営陣、エンジニアリング、財務）が、テクノロジーカテゴリの利用状況が予測トレンドや予算にどのように影響しているかについて、単一の真実のソース（Single Source of Truth）にリアルタイムでアクセスできる
- テクノロジーコストの予測データと、組織全体のレポートに使用されるバックエンドの会計システムとの間で、統合および自動化されたデータフローを実現する
機能的活動
FinOps実践者（FinOps Practitioner）
FinOpsチームのロールとして、私は以下を行います。
- 財務、リーダーシップ、エンジニアリング、プロダクトの各ペルソナと共同で予測戦略を策定する
- 予測の提出期限や、予測の更新が必要な頻度に関する要件を確立する
- 合理的な精度で粒度の細かい予測を生成する
- ビジネス目標に沿った予測KPIの確立を支援する
- 予算超過が予測されるチームとともに、最適化の機会を模索する
- ステークホルダーが予算を編成できるように、クラウドコストの予測データを提供する
- ビジネス中心のさまざまなディメンション（属性）ごとに、予測支出に関する詳細なレポートをチームに提供する
- 予算対実績対予測のレポートを提供し、トレンドを確立して差異KPIと比較する
プロダクト（Product）
プロダクトのロールとして、私は以下を行います。
- 望ましいビジネス成果を達成する上でのコスト効率を測定するために、プロダクト 中心のKPIを開発する
- 自身が所有するプロダクトラインに沿った予測の許容差異しきい値を確立する
- エンジニアリングの担当者と協力して、これらのKPIを予測モデルに反映させる
財務（Finance）
財務のロールとして、私は以下を行います。
- 予測の提出期限や、予測の更新が必要な頻度に関する要件を確立する
- 合理的な精度で粒度の細かい予測を生成する
- ビジネス目標に沿った予測KPIの確立を支援する
- 予算超過が予測されるチームとともに、最適化の機会を模索する
- ステークホルダーが予算を編成できるように、クラウドコストの予測データを提供する
- ビジネス中心のさまざまなディメンションごとに、予測支出に関する詳細なレポートをチームに提供する
- 予算対実績対予測のレポートを提供し、トレンドを確立して差異KPIと比較する
調達（Procurement）
調達のロールとして、私は以下を行います 。
- 自身の責任範囲において、クラウド支出の予測が予算を超過していないかを監視する
エンジニアリング（Engineering）
エンジニアリングのロールとして、私は以下を行います。
- クラウド支出の予測が予算を超過していないかを監視する
- FinOpsのステークホルダーと協力して、予測される予算超過を回避するための実行可能な最適化の機会を特定する
- クラウド支出の予測や予算にマイナスの影響を与える計画された変更について承認を得る
リーダーシップ（Leadership）
リーダーシップのロールとして、私は以下を行います。
- クラウドコストの予測を把握し、ビジネスへの影響を監視する
- ビジネス目標に沿った予測の許容差異しきい値を確立する
- 予測支出が優先度の高いイニシアチブの予算に影響 を与える場合、進行中のプロジェクトスケジュールの競合する優先順位を管理する
- FinOpsチームとビジネスユニット間の円滑なコミュニケーションを確保する
成功基準とKPI
- 予測モデルが、割引調整済みおよびアモルタイズされたクラウド利用データを利用していること
- 予測コストと実際のコストのトレンドが、確立された差異の割合しきい値以内に収まっていること。許容可能なレベルの予測精度とは、実際の支出からの合意された最大差異に収まることを意味します。
- 予測の差異しきい値の超過、および予算超過のリスクに関するステークホルダーへの通知が行われていること
- ビジネスドライバーに基づいて予算を更新するための、中間予測を含む予測頻度が確保されていること
- チームおよびビジネスユニットが、予測データに基づいて自身の予算を管理する責任を負っていること
KPI
予測精度（支出）（Forecast Accuracy Rate (Spend)）
このメトリクスは、特定の期間（日、月、四半期など）における予測クラウド支出と実際のクラウド支出を比較します。
予測精度（利用量）（Forecast Accuracy Rate (Usage)）
特定の期間（日、月、四半期など）における予測クラウド利用量（vCPU、メモリなど）と実際のクラウド利用量を比較します。
予測ドリフト率（Forecast Drift Rate）
さまざまな要因によって、クラウドインフラストラクチャの予測が時間の経過とともにどのように変化するかを評価します。
炭素排出量の予測精度（Forecast Accuracy Rate for Carbon Emissions）
炭素排出量（Carbon Emissions）における予測の精度を測定します。
インプットとアウトプット
インプット
- レポートと分析（Reporting & Analytics）から得られるコストと利用状況の情報
- 計画と見積もり（Planning & Estimating）において生成された見積もり
- クラウド向けアーキテクチャ設計（Architecting for Cloud）、ワークロードのオンボーディング（Onboarding Workloads）、クラウドポリシーとガバナンス（Cloud Policy & Governance）から得られるシステムの機能的および非機能的要件
アウトプット
- 予算編成に提供する予測モデルの期待値
- 更新された予測モデル
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