リソース配分とリソース利用率: その違いとは

「配分」とはタスクのスケジュール設定、組織化、指定を指し、「活用」とは全体的なリソース パフォーマンスの戦略的な測定を指します。

リソース配分とは、企業が目的に対して効果的なリソースを割り当てることです。これには通常、プロジェクト マネージャーがチーム メンバーまたはプロジェクトリソースに特定のタスクを指定して、プロジェクト組織やプロジェクト計画に必要なワークロードを割り当てることが含まれます。プロジェクト スケジュールとプロジェクトの内部または外部の依存関係を効果的に管理することで、スコープ クリープ (範囲の拡大) を防ぎ、収益性を高めることができます。

多くの企業は依然として従来のリソース配分ツール (Excel スプレッドシートなど) を予測に使用していますが、より迅速な意思決定を行い、タスクを順序付ける最適な方法について洞察を獲得し、プロジェクトの範囲全体にリソースを効果的に割り当てるには、高度なリソース管理ツールとプロジェクト管理ソフトウェア (PMS) が必要です。

リソース利用率は、リソース配分とは異なり、利用可能なリソースの使用方法に関連してチームの効率を測定するKPIを指します。言い換えれば、リソース利用率により、利用可能な時間または容量全体にわたるパフォーマンスと労力を測定するKPIが作成されます。

最適なリソース利用率とスマートなリソース配分により、プロジェクト マネージャーは複数のカテゴリーにわたるリソースの利用可能性を予測できます。このアウェアネスにより、チームは労働力のスケジュールを戦略的に計画し、リアルタイムの修正作業を行って、新しいプロジェクトにおける正常性の最適化を図ることができます。

リソース配分とリソース利用率はどちらもプロジェクト管理の領域であり、リソース管理ソフトウェアと組み合わせて使用および強化すると、成長を維持し、利益を増やし、生産性を向上させ、企業の収益を向上させることができます。

リソース配分は新しいプロジェクトにおいて必要ではあるものの、プロジェクトマネージャーが意思決定を先手に打ち、戦略的に行うために必要な全体像を提供することはできません。これがリソース利用率を特徴づけるものであり、その役割がプロジェクトの成功において不可欠である理由です。

リソース利用率ソリューションは、チームの使用の取り組みを複数のレベルで追跡し、リソースの有効性を戦略的に測定する統合されたリアルタイムの包括的なビューを提供します。

全体的なリソース利用率は、利用可能な合計時間に対する実際の割り当て時間を追跡します。請求可能時間、請求不可能時間、戦略的なリソースの使用時間など、他の使用カテゴリーも計算できます。これらすべての時間追跡カテゴリーはすべて、利用可能なリソースの総容量に応じて分割されます。

プロジェクトおよび運用カテゴリー全体での実際の作業時間と計画時間数に関するリソース利用率から得られる明確さにより、戦略的なキャパシティ プランニングが可能になり、労働力を最大化し、請求対象となるリソースを増やし、時間通りに質の高い成果を達成するためにチームの利用を最適化することができます。

チームの利用率を監視し、個々のパフォーマンスの生産性を追跡することで、プロジェクト・マネージャーは効果的なリソース管理のための重要なKPIの1つを得ることができます。これらの計算は、リソースの過剰配分を回避するのに役立ちます。

リソーススケジュールの過剰な割り当ては、従業員の燃え尽き症候群を引き起こす労働時間の増加につながる可能性があり、プロジェクト時間を効果的に活用するための適切なリソースがなければ、計画外の遅延を引き起こす可能性があります。そのため、利用率を正確に測定し、それに応じてプロビジョニングできることが重要なのです。

一般的なリソース利用率の計算式は、実際の時間または割り当てられた時間をリソース容量で割ることによって計算されます。利用率により、プロジェクト・マネージャーはリソースのパフォーマンスを追跡し、リソース利用率レポートを作成できます。Resource Managerは、新しいプロジェクト全体で請求可能なタスクを計算し、戦略的なキャパシティー・プランニングに取り組むことができます。

アプリケーションのパフォーマンスを最適化し、ボトルネックや将来の問題を回避するために、企業はリソースの要件を正しく見積もる必要があります。しかし、アプリケーションが複雑で多層に抽象化されているため、どのネットワークリソースがどのアプリケーションをサポートしているのか、またはどのアプリケーションを遅らせているのかを理解することが難しくなっています。

動的な環境において従来の方法による予測を行うと、過剰配分が発生することがよくあります。さらに、従来のオペレーション ツールはリソースの非効率化につながり、デジタル・トランスフォーメーションのプロセスを遅らせる可能性があります。

アジャイルなデジタル環境が複雑さを増し、インフラストラクチャーが記録的な量の新しいデータを継続的に生成するにつれて、よりスマートなリソース管理が必要になります。

AIOps主導のアプローチ（企業がシステム全体にわたって完全な可視性を備えながらリソースをインテリジェントに割り当てるアプローチ）により、企業は競争力を維持することができます。システム全体で機能するソリューションをデプロイすることで、パターンを解釈してインシデントを分離し、より少ない労力でアプリケーションのパフォーマンスを変換できるため、問題が発生する前に支出を削減し、将来のアプリケーションリソースの問題を排除できます。

Turbonomic Application Resource Managementは、フルスタックのハイブリッドクラウド環境全体でアプリケーションのデータを活用し、インテリジェントで自動化されたリソースアクションを生成できるようにすることで、時間の節約と生産性の向上を実現するAI搭載ソフトウェア・ソリューションです。

インテリジェントなアプリケーション・リソース管理（ARM）ソリューションを使用すると、プロジェクト チームは実際のランタイムとマイクロサービスのメトリクスに基づいて推奨されるアクションを継続的に取得し、それらの信頼できるアクションを検証し、アプリケーションのデータに基づいてリソースを有効に活用するために継続的に機能する意思決定の自動化に参加できます。

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