課金の簡素化と費用削減: 新しい費用ベースの CUD に関する FinOps ガイド

※この投稿は米国時間 2026 年 2 月 13 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

クラウド費用の最適化は FinOps における効果的な取り組みの一つであり、確約利用割引（CUD）は依然として極めて有効な手段です。

Google は、2025 年 7 月より新しい費用ベースの CUD モデルのロールアウトを開始し、これにより、費用と節約額が把握しやすくなりました。また、カバレッジが新しい SKU（Cloud Run や H3/M シリーズ VM など）にも拡大され、柔軟性が向上しました。このアップデートは、現在すべてのお客様にご利用いただけます。この新しいモデルが FinOps の実践をどのように簡素化するのか、詳しく見ていきましょう。

1. 費用ベースの CUD データモデルの変更内容

最も重要な変更は、クレジットベースのシステムから、使用量モデルを使用した直接的な割引価格モデルに移行することです。

従来のクレジット モデルでは、1 時間あたりのオンデマンド料金に対してコミットしていました。節約額（実際に実現した費用削減額）を把握するには、オンデマンド料金の全額、コミットメント料金、相殺されるクレジットという 3 つの異なる数値を使用する必要がありました。

1. 従来の計算方法: 

1. $10.00（オンデマンド）+ $5.50（コミットメント料金）- $10.00（クレジット）= $5.50（純費用）

2. 節約額 = $10.00（オンデマンド）- $5.50（純費用）= $4.50

新しい直接的な割引モデルでは、純費用を計算するためにこのような計算を行う必要はありません。割引後の純支出額に直接コミットします。使用量はシンプルに割引された料金で請求されます。

2. 新しい計算方法: 

1. $5.50（割引後の費用）

2. 節約額 = $10.00（オンデマンド）- $5.50（割引後の費用）= $4.50  

これにより、純費用を一目で確認できるようになります。節約額の計算も、オンデマンド料金（$10.00）と新しい割引料金（$5.50）を比較するだけで済み、その差が $4.50/時間であることがわかります。

2. 変更前後の節約額を検証する方法

統合された CUD 分析ツールは、移行を監査したり、費用を詳しく分析したりするのに最適なリソースです。新しい費用ベースの CUD モデル用の CUD 分析では、新しいモデルで得られる節約額をすぐに確認できます。また、このツールを使用して、古いモデルと新しいモデルで節約額に違いがあるかどうかを比較検証できます。

節約額の検証手順は以下のとおりです。

1. 移行を実施した日付を特定します。移行日は、請求の概要ページで確認できます。

2. CUD 分析に移動して、移行前後の節約額を検証します。

3. 移行前の費用を定量化する場合:

1. 移行の 1 日前のビューをフィルタします。この例では、2025 年 10 月 26 日です。

2. CUD プロダクトを選択します（Cloud SQL CUD など）。

3. この例では、  $69.12 のクレジットを得るために $50.35 の CUD 料金を支払っています。この料金をクレジットから差し引くと、実際に節約できた金額は $18.77 になります。

4. 移行後の費用を検証する場合:

1. 日付を 2025 年 10 月 28 日に変更します。

2. 新しいモデルでは、割引料金を前払いします。ダッシュボードには純費用 $50.35 が反映され、オンデマンド費用 $69.12 と比較した場合の節約額が $18.77 であることが明確にわかります。

さらに、このリリースでは費用レポートのアップデートも行われており、「コスト削減プログラム」が追加されました。これにより、総クレジットではなく、実際の純節約額（上記の例では $18.77）が正確に反映されます。費用レポートで移行前後のデータを比較する際は、コミットメントの全範囲を把握するために、使用量の SKU とコミットメント料金の SKU の両方を必ず含めてください。

3. 新しい CUD 分析の他の機能

新しいモデルのサポートに加えて、新しい CUD 分析ツールでは、CUD のカバレッジと使用状況の可視性が高められています。これにより、最大 30 日間の時間単位のデータ粒度で CUD を分析できるようになりました。1 日の平均値では特定の時間帯に発生する使用率の急上昇が見逃されることが多いため、これは FinOps チームに大きなメリットをもたらします。

独自のデータ分析ツールを使用する場合は、新しい費用ベースの CUD メタデータのエクスポート を利用することで、費用ベースの CUD をプログラムで管理できます。このエクスポートを使用して、Billing BigQuery Export データセットと結合し、すべてのコミットメント データに対して詳細なプログラム分析を実行できます。また、CUD 分析ビューから CSV をエクスポートすることで、BigQuery の完全なエクスポートを必要とせずに、すべてのリソースとその料金の元データを確認することもできます。

4. どの程度のコミットメントを購入すべきか

購入するコミットメントを決定するための主要なツールとして、CUD の推奨事項を利用できます。先日強化された、コンピューティング フレキシブル CUD のコミットメントに関する推奨事項では、GKE、Cloud Run、Cloud Run functions、Compute Engine のデータを含めることで、精度を向上させました。さらに、CUD シナリオのモデリングにより、これらの提案をリアルタイムで調整できます。また、カバレッジのしきい値の調整、使用量が不規則な特定の日付の除外、最長 180 日間の分析のルックバック ウィンドウの延長などを行うことで、お客様のリスク プロファイルに沿った正確なコミットメント レベルを特定できます。

5. フレキシブル CUD についての関連情報

新しい費用ベースのモデルのリリースにより、フレキシブル CUD と GKE / Cloud Run CUD を組み合わせて使用する場合に影響していたレポートの制限を解消しました。これまでは、Google の分析ツールで特定のクレジットのソースを正確に特定できなかったため、節約額、カバレッジ、使用状況などの KPI 指標に不一致が生じていました。新しい費用ベースの CUD モデルでは、この制限が解消されたため、CUD 分析において Google Cloud サービスごとの正確かつ詳細な節約額を確認できるようになりました。

新しい費用ベースのモデルの利用を開始するには、課金コンソールにアクセスしてください。詳しくは、以下のドキュメントをご覧ください。

• 費用ベースの CUD プログラムの改善

• 複数価格データモデルに関する分析情報

• 移行後の節約額の確認

- シニア プロダクト マネージャー、Alfonso Hernandez

- シニア プロダクト マネージャー、Rahul Sharma