RI / Savings Plansのコミットメントが過剰か不足か、更新のたびに判断できない。
Cloud / GPU / AI Cost Optimization
クラウド・GPU・生成AIコストを、
止めずに減らす。
AWS / Azure / Google Cloud / Kubernetes / GPU / LLMの利用状況を分析し、 性能・SLA・リスクを守りながらCompute構成を継続的に最適化します。
CTO / 情報システム / SRE / Platform Engineering / FinOps / AI基盤責任者向け
最初は参照専用（Read-only）の診断から。診断フェーズでは環境への変更は行いません。
- Read-only Start
- 参照のみで診断を開始
- Human Approval
- 提案と実行権限を分離
- Rollback Ready
- 戻せる形で変更を計画
- Billing-verified
- 効果は実請求で検証
Concrete Pain
「クラウド費が高い」の中身は、具体的な運用課題です。
RI / Savings Plansの過不足、Kubernetesノードの余剰、GPUのアイドル、LLM API利用料の増大。削減案はあっても、SLAを壊さない確信と、承認・効果測定の仕組みがないために止まっている——それがCompute Optimizerの扱う課題です。
Kubernetesノードが余り、Podのrequests/limitsが安全側に過大なまま放置されている。
高価なGPUの使用率が低く、生成AI・LLMのAPI利用料は増え続けている。
SLAを壊さず削減したいが、誰が性能影響を確認し承認するかが決まらない。
Primary Product
InfraOne Compute Optimizer
売るのは仕組みではなく、「性能・SLA・安全性を守りながらComputeコストを最適化した」という結果です。
- 01 Observe観測
Read-onlyで請求・利用状況を確認。
- 02 Optimize候補生成
複数の分析・最適化手法で改善候補を比較。
- 03 Verify検証
性能・SLA・制約を守れる候補だけ残す。
- 04 Approve承認・実行
許可された変更だけを実行。
- 05 Measure測定
実際の請求・利用実績で効果を検証。
提案と実行の分離
最適と判断された案でも、承認されていない変更・ポリシー外の変更は実行されません。
戻せる変更だけ
変更前後を比較し、効果が確認できない場合は元に戻せる設計です。
実請求での検証
削減効果は見込み値ではなく、変更前後の実際の請求・利用実績で検証します。
Consulting Services
最適化の前後を支える、コンサルティングサービス。
コスト最適化に限らず、インフラの判断・移行・監査準備も継続して支援しています。
Fixed scope
定額診断インフラ課題整理・初期診断
QuickDecision
一つの判断テーマを、経営会議向け1ページ、優先度付き判断表、30日計画へ整理します。税抜10万円・3営業日。
Migration plan
計画支援止めにくい業務の
クラウド移行計画
移行単位、依存関係、停止許容、切替・戻し方を整理し、実装へ渡せる計画を作ります。個別見積。
Readiness review
レビュー説明できない境界を見つける
セキュリティ・監査準備レビュー
権限、MFA、ログ、証跡、変更手順を棚卸しし、不足と改善優先度を明確にします。個別見積。
Technology
単一のAIに任せず、複数手法を比較して独立検証する。
予測モデル、古典的な数理最適化、アニーリングを含む複数の手法を問題に応じて比較し、独立した検証を通過した候補だけを提示します。技術は「なぜ安全に高度な判断ができるか」の裏付けです。
技術の考え方を見る →利用量・コストの変動を予測し、削減候補の前提を確認する。
配置・購買・スケールを制約条件つきの最適化問題として解く。
候補を別系統のロジックで独立に検証してから提示する。
- 会社名
- 株式会社インフラワン
- 代表取締役
- 丸山 亮太
- 所在地
- 東京都新宿区新宿2丁目12番13号 新宿アントレサロンビル2階
- 連絡先
- 03-6820-5686 / contact@infraone.jp
Labs / 別領域の先行導入
Candidate Signal
AI時代の採用判断支援
主力のインフラ・コスト最適化事業とは別領域の先行導入サービスです。採用ポジションごとの確認材料と面接論点を整理します。