execution.events during past 15min
| where binary.name == "chrome.exe"
| list start_time, end_time , outgoing_traffic, connection_establishment_time.avg
device_performance.events during past 5min
| list start_time, end_time, cpu_usage.avg
集計により、システムはデータを長期間保存し、迅速に取得できるようにし、その洞察を生成する能力を損なうことなくできます。
## 計算済みメトリクス
現在DEXスコアの計算に使用されている計算済みメトリクスは、過去7日間のデータに基づいています。 DEXスコアは毎日計算され、データベースに計算時間に対応する即時イベントとして保存されます（ただし、7日間のデータを考慮しています）。
今日計算された、過去7日間のデータに基づくDEXスコア値を取得するには：`dex.scores during past 24h`を使用します。
**例**
あなたの会社は、2024年6月1日にSharePointの問題に対する自動修復ワークフローを導入しました。 修復開始後のイベントのみを含むアプリケーションDEXスコアを取得するには、2024年6月8日以降にスコアをクエリし始めます：
```
ユーザー
| include dex.application_scores on 2024年7月8日
| where application.name in ["Sharepoint"] and node.type == application
| sharepoint_score_per_user = node.value.avg()を計算
| sharepoint_score = sharepoint_score_per_user.avg()を要約
```
## Nexthink の使用データ
Nexthink は `usage.account_actions` NQL テーブルを通じてプラットフォームのテレメトリを公開し、IT 従業員の推測に頼らずに、製品およびアカウントロールごとの使用アクティビティを測定します。
このプラットフォーム使用データセットは次のことを可能にします:
* どのモジュールや機能が使用されているかを追跡
* 時間経過での使用傾向を測定する
* 有効化のギャップを検出
* 役割ごとの使用状況を比較
* ROI のための採用追跡イニシアチブを支援。
Nexthink の使用テレメトリをクエリするには、**Nexthink 使用**に関する**データモデルの可視性**を持つユーザー役割が必要です。 [#データモデルの可視性](https://github.com/nexthink/documentation.online-product-documentation/blob/develop/ja_docs/configuring_nexthink/configuring-your-platform/administration/account-management/roles/README.md#data-model-visibility)を参照してください。
プラットフォームの `usage` データは、**Investigations** や Live Dashboards など、NQL 対応のすべての機能で使用できます。
Investigations から Nexthink 製品全体の使用状況を一覧表示
Nexthink の使用状況および製品固有の利用度を一覧表示するには、**Investigations** から `usage.account_actions` NQL テーブルを特定の期間でクエリします。 次のクエリと画像を参照。\
NQL フィールドの詳細は [NQLデータモデル](/platform/ja/understanding-key-data-platform-concepts/nql-data-model.md#usage)を参照してください。
```
過去7日間の usage.account_actions
```
`usage.account_actions` のインベスティゲーション結果を取得した後:
1. 表のフィールド列を確認/エクスポートして、Nexthink のモジュールや機能が誰によってどの程度の頻度で特定のタスクに使用されているかを判断します。
2. ロールや機能の利用ギャップを調べ、IT 組織内の潜在的な高摩擦プロセスとの関連を確認します。
利用上の問題がある場合は、[Nexthink Learn](https://learn.nexthink.com/) のラーニングパス、アセスメント、認定プログラムを活用したデジタルアダプション戦略を実施する必要があります。
{% hint style="info" %}
インベスティゲーションを実行するには、[調査の作成](/platform/ja/user-guide/investigations/creating-investigations.md) を参照してください。
{% endhint %}
Live dashboards から Nexthink の使用状況と利用度を可視化
Nexthink の使用状況および製品固有の利用度を可視化するには、**Live dashboards** からウィジェットを構成して、Nexthink `usage.account_actions` のカスタム表現を設定します。
次の例では、プラットフォームアカウントの数を製品モジュールなどのフィールドごとに示す**棒グラフ**ウィジェットを表示しています。 NQLフィールドの詳細については、 [NQLデータモデル](/platform/ja/understanding-key-data-platform-concepts/nql-data-model.md#usage) を参照してください。
棒グラフの例のクエリを参照してください：
```
usage.account_actions for the last 60 days
| moduleごとにアカウント数を集約
```
{% hint style="info" %}
利用可能なダッシュボードウィジェットを設定する方法については、 [ウィジェットタイプ](/platform/ja/user-guide/live-dashboards/widget-types.md) を参照してください。
{% endhint %}
{% hint style="warning" %}
`usage.account_actions` データセットはNexthinkプラットフォームの導入状況を反映しています。 セキュリティ関連のコンテンツ監査には、 [監査ログ](/platform/ja/security/exporting-audit-logs.md) を代わりに使用してください。
`usage.account_actions` データの保持詳細については、 [データの解像度と保存](/platform/ja/understanding-key-data-platform-concepts/data-resolution-and-retention.md#dataresolutionandretention-retentionperdatacategory) を参照してください。
{% endhint %}
**例**
プラットフォームの `usage` データは、調査やライブダッシュボードなど、NQLがサポートするすべての機能で使用できます。 以下の例を探索してください。
`usage.account_actions` NQLデータセットの他の使用例には以下が含まれます：
Investigations からアクティブユーザー数の合計を表示
過去 30 日間の「アクティブユーザー数」の合計を表示するには、**Investigations** から `usage.account_actions` NQL テーブルをクエリします:
```
usage.account_actions for the last 30 days
| アクティブユーザー数 = account.name.count() を集約
```
{% hint style="info" %}
NQLフィールドの詳細については、[NQLデータモデル](/platform/ja/understanding-key-data-platform-concepts/nql-data-model.md#usage) を参照してください。
インベスティゲーションを実行するには、[調査の作成](/platform/ja/user-guide/investigations/creating-investigations.md) を参照してください。
{% endhint %}
Investigations から機能別のアクティブユーザーとアクションを一覧表示
過去 90 日間の機能別アクティブユーザーおよびアクションを表示するには、**Investigations** から `usage.account_actions` NQL テーブルをクエリします:
```
usage.account_actions for the last 90 days
| アクティブユーザー = platform.account.account_uuid.count(), featureごとのアクション数 = count() を集約
| アクティブユーザーの降順で並び替え
```
{% hint style="info" %}
NQLフィールドの詳細については、 [NQLデータモデル](/platform/ja/understanding-key-data-platform-concepts/nql-data-model.md#usage) を参照してください。
インベスティゲーションを実行するには、[調査の作成](/platform/ja/user-guide/investigations/creating-investigations.md) を参照してください。
{% endhint %}
{% hint style="info" %}
Nexthink Amplifyに特化した使用状況を追跡するために`usage.account_actions` NQLテーブルを活用することもできます。 [track usage specific to Nexthink Amplify](/platform/ja/user-guide/amplify/tracking-amplify-usage.md)
{% endhint %}
---
# Agent Instructions: Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.
Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:
```
GET https://docs.nexthink.com/platform/ja/understanding-key-data-platform-concepts/data-we-collect-and-store.md?ask=
```
The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.