適正化は表面を削るだけ。私たちは請求書を生んだ「仕事」そのものを減らします。
クラウド費用の多くは遊休容量ではなく、過剰プロビジョニングを強いる非効率なコードとクエリです。GIIPは30年のエンジニアリング経験をAIが継承し、ソースコード・クエリプラン・DBエンジンをチューニングして、仕事の量そのものを減らします。性能は専門家が守り、請求は仕事が減ったから下がります。
継続的な最適化 · 性能とのトレードオフなし · 完全な透明性
クラウド支出は、誰かが請求書を見るまで静かに膨らみます。
多くのチームが払いすぎるのは規模のせいではなく、最適化が誰の専任業務でもないからです — だから無駄が毎月積み上がります。
適正化では届かない無駄
非効率なクエリ、N+1呼び出し、フルスキャン、誤ったインデックスが過剰プロビジョニングを強います。そもそも不要な仕事は、インスタンス調整だけでは消せません。
遊休・孤立したリソース
忘れられたインスタンス、未接続のボリューム、放置された環境が、誰も使わなくなった後も課金され続けます。
「念のため」の過剰プロビジョニング
万一に備えて確保した過大なインスタンスと余裕が、恒久的な請求項目になります。
コストの持ち主がいない
コストが全員の仕事なら、それは誰の仕事でもありません — だから何も適正化されません。
本番を壊す恐怖
誤った変更が障害を招きかねないため最適化を避け、無駄は手つかずのまま残ります。
リソースを減らすのではなく、仕事を減らす。
GIIPはコストを一級の運用指標として扱い、その根本まで辿ります。数十年のシニアエンジニアのチューニング経験を継承したAIエージェントがコード・クエリ・エンジンを最適化し、シニアエンジニアがすべての変更が本番にとって安全かを確認します。
30年のチューニングを継承したAI
数十年かけて培われたシニアエンジニアの最適化判断をAIエージェントが受け継ぎ、継続的に適用します。影響の大きい変更は、そのエンジニア自身がレビューします。
ソースコードレベルのボトルネック除去
AIエージェントがコードのホットパスを辿り、すべてのインスタンスを静かに肥大化させていたN+1呼び出しや無駄な処理を見つけ出します。
クエリプラン・インデックス最適化
実行計画、フルスキャン、欠落や誤ったインデックスを可視化して修正します — ハードウェアを大きくする前に、処理量を減らします。
DBエンジンのパラメータチューニング
メモリ・コネクション・キャッシュのパラメータを実際のワークロードに合わせて調整し、過剰プロビジョニングで払っていた余裕分を回収します。
継続的な適正化と安全なスケーリング
仕事が小さくなった後、AIエージェントが実需要にリソースを合わせ、負荷に応じて柔軟に動きます — 削減が実際の請求書に届くように。
無駄の検出とクリーンアップ
孤立したリソースや放置された環境を自動で発見・削除し、全過程が監査証跡として残ります。
コストは管理下に、性能はそのままに
24/7
四半期ごとではなく継続的な最適化
0
本番における性能とのトレードオフ
100%
監査可能で元に戻せる変更
↓
遊休・過剰プロビジョニングの支出
よくあるご質問
他のFinOpsツールと何が違うのですか？
FinOpsツールはリソースを見ます — インスタンスが過大だと教えてくれます。GIIPは、そのインスタンスがなぜその大きさでなければならなかったのか、つまりその下にあるソースコード・クエリプラン・エンジン設定を見ます。ツールはプロビジョニングしたものを最適化しますが、GIIPはそもそもプロビジョニングすべき量を減らします。
コスト最適化で性能が落ちませんか？
いいえ。GIIPは信頼性を絶対の制約として扱います。AIエージェントは安全な範囲内で継続的に最適化し、影響の大きい変更はシニアエンジニアがレビューするため、削減が本番性能の代償になることはありません。
どのクラウドに対応していますか？
GIIPは主要なパブリッククラウドとKubernetes全般で運用し、移行を求めることなく既存のアカウントと請求に統合します。
一度きりの監査ですか、それとも継続的ですか？
継続的です。無駄は絶えず溜まっていくため、GIIPは一度きりのレビューではなく、常時の運用機能として最適化します。
使っていないクラウドに、お金を払うのはやめましょう。
構成をお送りください。インスタンス一覧ではなくコードとクエリのどこで支出が漏れているのか、継続的なAI最適化がそのギャップをどう埋めるのかをお見せします。