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# 導入
**導入状況**タブでは、アクティブユーザーとその利用行動に焦点を当て、従業員によるアプリケーションの利用状況を把握し、導入のギャップを特定して、エンゲージメントを向上させます。
## 全体的な導入トレンドを確認する
**導入状況**タブの上部セクションでは、アプリケーションの導入状況が時間の経過とともにどのように変化するかを視覚化します。システムは、`web.events` [NQL テーブル](https://docs.nexthink.com/platform/ja/understanding-key-data-platform-concepts/nql-data-model#web_event)からこれらの指標を計算します。導入指標は、アプリのライセンスを持つユーザーの総数ではなく、アクティブなアプリケーション利用に基づいています。
矢印インジケーターにより、赤と緑の色分けを使用して、前の30日間と比較して導入トレンドが上昇しているか低下しているかをすばやく確認できます。
対象アプリケーションの**導入状況**タブで、次の操作を行います。
* **従業員**棒グラフにカーソルを合わせると、過去30日間にアプリケーションを使用した従業員数を確認できます。
* **利用時間 / 従業員 / 日**を確認して、ユーザーが日単位でアプリケーションをどのように利用しているかを評価します。
* **従業員**指標と**利用時間 / 従業員 / 日**指標を関連付けて、次のパターンを特定します。
* 従業員数の増加は、導入の拡大を示します。
* 従業員数が安定している一方で利用時間が減少している場合は、エンゲージメントの低下を示唆します。
* 全体的な低下傾向は、パフォーマンスの問題または導入不足を示している可能性があります。
* 展開フェーズまたは季節的な利用を反映している可能性がある、不規則なトレンドや変化を探します。
* **従業員**指標にカーソルを合わせて**アクションメニュー**を開き、対象となる従業員の利用時間をドリルダウンします。プライバシー規則に従い、特定の従業員の身元は表示されません。
{% hint style="info" %}
システムは、**直近30日間**のローリング期間で導入指標を計算します。トレンドグラフは、この30日間の利用状況が時間の経過とともにどのように変化するかを示し、読みやすさを考慮してデータを集計する場合があります。
{% endhint %}
## 従業員グループとアプリケーション機能全体の導入分布を分析する
ヒートマップを確認して、組織グループ間および対象アプリケーション内で導入状況がどのように異なるかを把握します。
{% hint style="info" %}
\*\*合計（分類別）\*\*列はユニークユーザーを表すため、すべてのセルの合計と一致しない場合があります。データセットが大きい場合、ヒートマップに表示される行数が制限されることがあります。
{% endhint %}
ドロップダウンから**従業員**を選択するか、**利用時間**に切り替えて、ユーザー数ではなくエンゲージメント時間を分類します。
* 最初の**分類**フィルターを使用して、**部門**、**部署**、**組織**などの組織ディメンション別に結果をグループ化し、影響を受ける事業領域を特定します。ユーザーをグループ化するために使用できるオプションは、Nexthink 環境で設定した**ユーザー組織フィールド**によって決まります。
* 2番目の**分類**フィルターを使用して、次の対象について結果をさらに絞り込みます。
* Nexthink で設定したアプリケーションの**キーページ**によって決まる、アプリケーションの**機能**
* または、導入状況が最も低い場所を特定するために、デバイスの場所（**国**、**市区町村**、**都道府県**、**サイト**など）を使用します。
一貫して導入状況が高いまたは低いグループのパターンや、利用が限定的なアプリケーション機能を視覚的に特定します。
{% hint style="info" %}
10,000行を超えるヒートマップでは、すべての行が表示されていないことを示す情報バーが表示されるため、結果のランキングが完全なデータセットを反映していない場合があります。
{% endhint %}
{% hint style="warning" %}
**ユーザー組織フィールド**が完全に拡充されていない場合、システムは Entra ID データ（設定されている場合）などのフォールバックソースを使用することがあり、グループ間のユーザー分布に影響する可能性があります。
ユーザー組織フィールドを正しく作成および拡充するには、[ユーザー組織の設定](/platform/ja/user-guide/administration/system-configuration/data-management/environment/product-configuration.md)を参照してください。
{% endhint %}
## アプリケーションのインサイトを調査する
**インサイト**エントリを確認して選択し、**アプリケーションエキスパート**の右側パネルからコンテキストと影響を受けるグループを把握します。インサイトでは、次の内容を確認できます。
* 選択した導入パターンが重要である理由
* 実際の行動に基づく、**データが示す内容**
導入分析とアプリケーションの**健全性**タブを相互参照して、パフォーマンス上の問題の可能性を関連付けます。[アプリケーションの健全性の分析](/platform/ja/user-guide/applications/monitoring-applications/monitoring-web-applications/ahead/health.md)を参照してください。
{% hint style="info" %}
システムは、AI が生成したコンテンツやインサイトを示すために ✦ スパークルアイコンを表示します。 AI は急速に進化し優れたインサイトを提供していますが、まだ誤りを犯すことがあります。 Nexthink は、結果の精度を確保し、十分な情報に基づく意思決定を支援するために、結果の検証を行うことを推奨します。
詳細については、[Nexthink Insights - AI Model Card](https://docs.nexthink.com/legal/global-ai-hub/nexthink-insights-ai-model-card) ドキュメントを参照してください。
{% endhint %}
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# Agent Instructions
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## Querying This Documentation
If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question.
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GET https://docs.nexthink.com/platform/ja/user-guide/applications/monitoring-applications/monitoring-web-applications/ahead/adoption.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.
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