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# Savings Tracking

> 実現したクラウドコスト削減額を見込み額と比較し、最適化の ROI を経時的に追跡する

Savings Tracking は、実装されたすべてのレコメンデーションの実際のドル換算インパクトを測定します。ベースラインを記録し、実装後のコスト変化を監視し、元の見込み額に対する差異を表面化します。

## KPI

| 指標                  | 説明                          |
| ------------------- | --------------------------- |
| Monthly savings     | 当月に実現した節約額の合計               |
| Cumulative savings  | 追跡開始以来の累計節約額                |
| Implementation rate | 実装済みレコメンデーション数 ÷ 特定済み総数     |
| Accuracy rate       | 実際の節約額 ÷ 見込み節約額（目標：80〜120%） |
| Time to implement   | レコメンデーション作成から実装完了までの日数      |
| Capture rate        | 特定された節約機会のうち実現した割合          |

## 節約の追跡方法

[Alex](/ja/guide/agents/alex) がレコメンデーションを実装すると、CloudThinker は実装日を記録し、見込み節約額を保存して、実際のコスト変化の監視を開始します。

手動で実装したレコメンデーションの場合：

1. レコメンデーションを開き、**Implemented** としてマークします。
2. 実際の月次節約額を入力します。
3. 実装メモと関連ドキュメントを追加します。

## 節約の帰属

| ディメンション | 値                                                                                                                                                                        |
| ------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ |
| エージェント別 | [Alex](/ja/guide/agents/alex)（インフラ、コンピュート）、[Kai](/ja/guide/agents/kai)（Kubernetes）、[Tony](/ja/guide/agents/tony)（データベース）、[Oliver](/ja/guide/agents/oliver)（セキュリティ準拠の最適化） |
| ソース別    | [CloudKeepers](/ja/guide/infrastructure/cloudkeepers) の検出、[アセスメント](/ja/guide/infrastructure/assessment)、会話、手動入力                                                          |
| カテゴリ別   | Right-sizing、リザーブドキャパシティ、未使用リソース、ストレージ最適化、アーキテクチャ変更                                                                                                                      |
| プロバイダー別 | AWS、GCP、Azure、マルチクラウド合計                                                                                                                                                  |

## 予測

Alex はアクティブなレコメンデーションのバックログから将来の節約額を予測します：

| 入力              | 使用方法                    |
| --------------- | ----------------------- |
| アクティブなレコメンデーション | 実装確率で重み付けした見込み節約額の合計    |
| 実装の速度           | レコメンデーション完了の過去の実績レート    |
| キャプチャレートのトレンド   | 過去の見込みと実際の結果の精度のローリング計算 |

## 検証

実際のコスト変化は各実装に対して自動的に追跡されます：

1. ベースラインコストが実装日に記録されます。
2. 実装後30日、60日、90日時点で実際のコストが監視されます。
3. 元の見込み額との差異が計算されて表示されます。

差異の一般的な原因：最適化後のワークロード変化、同カテゴリ内の新しいリソースの作成、プロバイダーの価格変更、季節的な使用パターン。

## プロンプト例

```text theme={null}
@alex #report monthly savings summary for October
@alex #report savings breakdown by agent and category for Q3
```

```text theme={null}
@alex what is our total savings potential if we implement all active recommendations?
@alex project savings for next quarter based on pending recommendations
```

```text theme={null}
@alex compare projected vs actual savings for last quarter
@alex why did the RDS right-sizing recommendation save less than projected?
```

```text theme={null}
@alex show implementation rate trend over the past six months
@alex which recommendation categories have the best accuracy rate?
```

```text theme={null}
@alex we are targeting $50,000 monthly savings by Q2 — show progress toward that goal
```

## 関連情報

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="Cost Analytics" icon="chart-line" href="/ja/guide/cost-optimization/analytics">
    最適化の前後の支出パターンと異常を調査する
  </Card>

  <Card title="Recommendations" icon="lightbulb" href="/ja/guide/cost-optimization/recommendations">
    AI が生成したコスト削減レコメンデーションをレビューして実装する
  </Card>

  <Card title="Artifacts" icon="chart-mixed" href="/ja/guide/artifacts/overview">
    エグゼクティブ向けの節約レポートを生成し、定期的な配信をスケジュールする
  </Card>

  <Card title="CloudKeepers" icon="radar" href="/ja/guide/infrastructure/cloudkeepers">
    無駄を継続的な検出として表面化し、節約パイプラインに繋げる
  </Card>
</CardGroup>