E 会計/ファイナンス・コスト効率 — GKE の CUD（確約利用割引）購入稟議を「解約できない3年の支払義務」として書き直す（ピーク24台の3年リソースCUD × SUD を無視した「定価×55%」 × 適正化と Autopilot 移行で約束が宙に浮く → 持続曲線と損益分岐稼働率 × 床だけ先に長期で買う段階購入）

cud_decision.py（Python 3.12+、標準ライブラリのみ）。緑の行の右に、直した Bad の問題番号を表示している（コピーには含まれない）。

📋 コピー"""GKE の CUD（確約利用割引）購入案を、2つの移行シナリオ × 36か月で比較する.

前提の出所ラベル:
    [公式] Google Cloud ドキュメント（参照日 2026-09-25）
    [仮定] 本問の設定値。実務では Billing export の SKU 単価・使用量に置き換える
"""
from __future__ import annotations

from dataclasses import dataclass
from typing import Literal

# ── 時間 ──────────────────────────────────────────────
NORMAL_DAYS = 24.4                  # [仮定] 1か月のうち通常日
SALE_DAYS = 6.0                     # [仮定] 月2回×3日のセール日
MONTH_HOURS = (NORMAL_DAYS + SALE_DAYS) * 24   # 729.6h（365/12日の丸め）
HORIZON_MONTHS = 36                 # 3年CUDの期間に合わせた評価期間
MIGRATION_MONTH = 13                # S2 で販促APIが Autopilot へ移る月

# ── 単価と割引率 ──────────────────────────────────────
NODE_PRICE_USD_H = 0.50             # [仮定] n2-standard-8 オンデマンド単価
AUTOPILOT_TO_NODE = 0.9             # [仮定] 同じ負荷の Autopilot 費 ÷ Standard ノード費
RESOURCE_CUD = {1: 0.37, 3: 0.55}   # N2 リソースベース。3年は[公式]"up to 55%"、1年37%は価格表の値として
                                    # 広く引用される値 → 購入前に Billing の SKU で確認
FLEX_CUD = {1: 0.28, 3: 0.46}       # [公式] Compute flexible CUD（GKE/Cloud Run/GCE 共通）
                                    # 本コードではコミット額を「オンデマンド換算 $/h」で表す
# [公式] N2 の SUD: 月の稼働率 0-25/25-50/50-75/75-100% の区間に掛かる基本料金比
N2_SUD_BANDS = (1.0, 0.8678, 0.733, 0.60)
ANNUAL_DISCOUNT_RATE = 0.08         # [仮定] 資本コスト（現在価値の計算用）
USD_JPY = 150                       # [仮定] 稟議用の換算レート

AP = NODE_PRICE_USD_H * AUTOPILOT_TO_NODE   # Autopilot 1ノード相当の $/h

# 1日を時間帯ブロックに分ける: (時間数, Standard の N2 ノード数, Autopilot の $/h)
Block = tuple[float, float, float]
Profile = dict[str, list[Block]]

PHASE0: Profile = {  # M1-3: 現状（夜間バッチも Standard 上）
    "normal": [(15, 16, 0.0), (4, 14, 0.0), (5, 10, 0.0)],
    "sale":   [(15, 24, 0.0), (4, 22, 0.0), (5, 18, 0.0)],
}
PHASE1: Profile = {  # M4-: 適正化（床10→7台）＋ 夜間バッチを Autopilot へ
    "normal": [(15, 11, 0.0), (4, 7, 4 * AP), (5, 7, 0.0)],
    "sale":   [(15, 17, 0.0), (4, 13, 4 * AP), (5, 13, 0.0)],
}
PHASE2: Profile = {  # S2 の M13-: 販促APIも Autopilot へ。Standard はシステム用2台だけ
    "normal": [(15, 2, 9 * AP), (4, 2, 9 * AP), (5, 2, 5 * AP)],
    "sale":   [(15, 2, 15 * AP), (4, 2, 15 * AP), (5, 2, 11 * AP)],
}


@dataclass(frozen=True, slots=True)
class Commitment:
    """1本の CUD 契約.

    Attributes:
        kind: "resource"（N2・東京リージョン固定）か "flex"（支出額、サービス横断）。
        start_month: 購入月（1 始まり）。
        years: 1 または 3。途中解約はできない [公式]。
        amount: resource はノード台数、flex はオンデマンド換算の $/h。
    """

    kind: Literal["resource", "flex"]
    start_month: int
    years: Literal[1, 3]
    amount: float

    def is_active(self, month: int) -> bool:
        return self.start_month <= month < self.start_month + 12 * self.years

    @property
    def discount(self) -> float:
        return (RESOURCE_CUD if self.kind == "resource" else FLEX_CUD)[self.years]

    def monthly_fee(self) -> float:
        """使っても使わなくても払う月額（割引後）."""
        list_per_hour = self.amount * NODE_PRICE_USD_H if self.kind == "resource" else self.amount
        return list_per_hour * (1 - self.discount) * MONTH_HOURS

    def total_obligation(self) -> float:
        """解約不能な支払総額。稟議にはこの額を載せる."""
        return self.monthly_fee() * 12 * self.years


def sud_ratio(utilization: float) -> float:
    """稼働率 u のノード1本分が払う額を「フル月オンデマンド」に対する比率で返す.

    Args:
        utilization: 月の稼働率（0.0〜1.0）。

    Returns:
        例: 1.0 → 0.80（最大20%引き）、0.5 → 0.4669。
    """
    ratio, left = 0.0, utilization
    for band_rate in N2_SUD_BANDS:
        used = min(left, 0.25)
        ratio += used * band_rate
        left -= used
        if left <= 0:
            break
    return ratio


def _blocks(profile: Profile):
    for day_type, days in (("normal", NORMAL_DAYS), ("sale", SALE_DAYS)):
        for hours, nodes, autopilot in profile[day_type]:
            yield hours * days, nodes, autopilot


def month_cost(profile: Profile, commits: list[Commitment], month: int) -> dict[str, float]:
    """1か月の請求額と CUD の利用率を返す.

    充当順: リソースCUD → flex（Autopilot に先に充当 [仮定]）→ 残りの N2 に SUD。
    SUD は「使用量をまとめて割引が最大になるよう組み合わせる」[公式] ため、
    残りの N2 使用を稼働率の高い層から積み上げ、層ごとに段階割引を掛ける。
    """
    active = [c for c in commits if c.is_active(month)]
    res_nodes = sum(c.amount for c in active if c.kind == "resource")
    flex_usd = sum(c.amount for c in active if c.kind == "flex")
    fee = sum(c.monthly_fee() for c in active)

    autopilot_on_demand = res_used = flex_used = 0.0
    leftover: list[tuple[float, float]] = []   # (時間, SUD 対象として残る N2 ノード数)
    for hours, nodes, autopilot in _blocks(profile):
        by_res = min(nodes, res_nodes)
        flex_ap = min(flex_usd, autopilot)
        flex_n2 = min(flex_usd - flex_ap, (nodes - by_res) * NODE_PRICE_USD_H)
        res_used += by_res * hours
        flex_used += (flex_ap + flex_n2) * hours
        autopilot_on_demand += (autopilot - flex_ap) * hours
        leftover.append((hours, nodes - by_res - flex_n2 / NODE_PRICE_USD_H))

    n2_after_sud, level, step = 0.0, 0.0, 0.01
    top = max(n for _, n in leftover)
    while level < top - 1e-9:   # 層（0.01ノード幅）ごとに稼働率を出して SUD を掛ける
        width = min(step, top - level)
        hours_on = sum(h for h, n in leftover if n > level + 1e-9)
        n2_after_sud += width * NODE_PRICE_USD_H * MONTH_HOURS * sud_ratio(hours_on / MONTH_HOURS)
        level += width

    return {
        "total": fee + autopilot_on_demand + n2_after_sud,
        "fee": fee,
        "res_util": res_used / (res_nodes * MONTH_HOURS) if res_nodes else float("nan"),
        "flex_util": flex_used / (flex_usd * MONTH_HOURS) if flex_usd else float("nan"),
    }


def profile_for(month: int, scenario: Literal["S1", "S2"]) -> Profile:
    if month <= 3:
        return PHASE0
    if scenario == "S2" and month >= MIGRATION_MONTH:
        return PHASE2
    return PHASE1


def evaluate(commits: list[Commitment], scenario: Literal["S1", "S2"]) -> tuple[float, float, list[dict]]:
    """36か月の合計額・現在価値・月次明細を返す."""
    rows = [month_cost(profile_for(m, scenario), commits, m) for m in range(1, HORIZON_MONTHS + 1)]
    monthly_rate = (1 + ANNUAL_DISCOUNT_RATE) ** (1 / 12) - 1
    present_value = sum(r["total"] / (1 + monthly_rate) ** m for m, r in enumerate(rows, 1))
    return sum(r["total"] for r in rows), present_value, rows


OPTIONS: dict[str, list[Commitment]] = {
    "O0 コミットなし": [],
    "O1 Bad 3年res24台": [Commitment("resource", 1, 3, 24)],
    "O2 3年res16台": [Commitment("resource", 1, 3, 16)],
    "O3 1年res7台@M4": [Commitment("resource", 4, 1, 7)],
    "O4 3年res2+3年flex4.25": [Commitment("resource", 1, 3, 2), Commitment("flex", 1, 3, 4.25)],
    "G  段階購入(M1:res2+flex2.25 / M13:flex1.75)": [
        Commitment("resource", 1, 3, 2),      # システム用2台: どちらのシナリオでも残る
        Commitment("flex", 1, 3, 2.25),       # 移行しても消えない床（Standard でも Autopilot でも使う）
        Commitment("flex", MIGRATION_MONTH, 3, 1.75),  # 昼の層は移行・SaaS化の判断後に買う
    ],
}


if __name__ == "__main__":
    list_price = sum(h * n * NODE_PRICE_USD_H for h, n, _ in _blocks(PHASE0))
    now = month_cost(PHASE0, [], 1)["total"]
    print(f"現状: 定価 ${list_price:,.0f}/月 → SUD後の請求 ${now:,.0f}/月（SUD −${list_price - now:,.0f}）")
    print(f"Badの主張: 定価×55% = −${list_price * 0.55:,.0f}/月, 3年で −${list_price * 0.55 * 36:,.0f}")
    print()
    base = {s: evaluate([], s) for s in ("S1", "S2")}
    print(f"{'案':36s}{'S1差':>10s}{'S2差':>10s}{'期待差':>10s}{'期待PV差':>10s}{'M1稟議額':>11s}")
    for name, commits in OPTIONS.items():
        r1, r2 = evaluate(commits, "S1"), evaluate(commits, "S2")
        d1, d2 = r1[0] - base["S1"][0], r2[0] - base["S2"][0]
        dpv = (r1[1] + r2[1] - base["S1"][1] - base["S2"][1]) / 2
        oblig = sum(c.total_obligation() for c in commits if c.start_month == 1)
        print(f"{name:36s}{d1:+10,.0f}{d2:+10,.0f}{(d1 + d2) / 2:+10,.0f}{dpv:+10,.0f}{oblig:11,.0f}")
    print()
    for name in ("O1 Bad 3年res24台", "G  段階購入(M1:res2+flex2.25 / M13:flex1.75)"):
        for s in ("S1", "S2"):
            rows = evaluate(OPTIONS[name], s)[2]
            ref = base[s][2]
            cells = "  ".join(
                f"M{m}: ${rows[m-1]['total']:,.0f}(なし${ref[m-1]['total']:,.0f}) res{rows[m-1]['res_util']:.0%}"
                + (f"/flex{rows[m-1]['flex_util']:.0%}" if rows[m-1]['flex_util'] == rows[m-1]['flex_util'] else "")
                for m in (1, 4, 13, 36))
            print(f"{name[:2]} {s}  {cells}")

1. 割引の基準を取り違えている（定価 × 55%） — 今の請求は定価 $5,835 ではなく SUD 後の $4,849。常時稼働の N2 はすでに20%引きなので、3年CUDの上乗せ効果は 1 − 0.45/0.80 = 43.75%（1年なら21%）。SUD は CUD でカバーされた使用には付かない（公式）
2. ピーク（24台）で約束している — 24台目の稼働率は 12.3%、17台目より上は19.7%以下で、3年リソースの損益分岐48%を大きく下回る。今日だけ見ても削減は $909/月（主張の28%）。CUD は容量を予約しない割引契約で、足りない分はオンデマンドで動く
3. 確定している削減（M3末の適正化・バッチ移行）を無視 — M4 以降は Bad 案が「なし」より 月 $678 高い。適正化だけで月 −$1,368 下がり、これはどの CUD 案の月額効果よりも大きい
4. リソースベース CUD が移行先で使えない — 「リソースベース CUD は Autopilot Pod に適用されない」（公式）。S2 では M13 以降、約束の 8% しか使われず、月 $7,010（なしなら $3,654）を2年払い続ける
5. 解約不能な支払義務が稟議に無い — 「使っても使わなくても毎月請求」「購入後は解約不可」（公式）。Bad 案の解約不能総額は $141,834（約2,128万円）
6. シナリオ・期待値・時間価値が無い — 36か月で S1 +$19,652、S2 +$83,919、期待値 +$51,786（+777万円） の損。年8%の現在価値でも +$44,517
7. 一括購入で監視と止め方が無い — 利用率・カバー率の監視も、次の判断日も無い。段階購入なら情報が出そろう 2027-09 に次の量を決められる