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# 潜在的な節約の計算（クラシック）
Experience Optimization のいくつかの機能は Finder（クラシック）とリンクされています。
{% hint style="info" %}
Nexthink Finder は Windows専用のデスクトップアプリケーションであり、その機能は現在Nexthink の web インターフェース内に搭載されています。 Nexthink はブラウザから直接使用できるようになり、ほとんどの機能は追加のデスクトップアプリケーションを必要としなくなりました。
{% endhint %}
メトリックと組み合わせて、スコアはソフトウェアおよびハードウェアのインベントリに関連するコストの計算や特定の活動に費やした時間の推定を通じて、IT インフラストラクチャ内での潜在的なお金や時間の節約を見つけるのに役立ちます。
いくつかの選択された例を使用して、時間とお金の節約がどのように可能であるかを示します。 これらまたは類似の例に興味がある場合は、Nexthink Customer Success Services までお問い合わせください。
## 時間の節約 - 起動期間
デバイスの起動時間は生産的でなく、特に待ち時間が長すぎる場合、エンドユーザーにとって不快である可能性があります。 Nexthink Collector は、デバイスの全体の起動時間を与える2つの測定値を取得します: ブート時間とログオン時間です。 デバイスの起動時間で潜在的な時間の節約を発見するためのスコアは、ブート時間、ログオン時間、またはその両方に焦点を合わせることができます。
例えば、1日のデバイスの総ブート時間を計算するには、デバイスのブート持続時間をその日に起動した回数で掛ける複合スコアを作成します。 つまり、集約された**平均ブート時間**と**システムのブート回数**に基づいた2つのリーフスコアを作成して、それらを乗算操作で構成し、合計ブート時間を提供する複合スコアを得ます。 任意で、ログオン時間についても同様に行い、ブート時間とログオン時間のスコアを和操作で構成し、全体の起動時間を含む単一の複合スコアを取得します。 メトリックとスコアを組み合わせるには、メトリックが1日のスコアの値を取得できるように、毎日深夜に1回計算される必要があります。
スコアが各デバイスの起動時間を提供した今、メトリックを使用してすべてのデバイスにわたる合計を取得することができます。 そのためには、**アクティブなデバイス**の毎日の起動時間スコアを計算し、**すべてのデバイスおよび期間全体の合計**で集計する[数量メトリック](/platform/ja/user-guide/using-finder-classic/monitoring-it-custom-metrics-with-finder-classic/examples-of-metrics-in-finder-classic.md)を作成します。
Nexthink web インターフェースで表示された場合、メトリックはデバイスの起動時間を分析し、なぜ一部のデバイスが長い起動時間を持っているのかを判断するのに役立ちます。 この情報を使用して、最長の起動時間を持つデバイスに対して適切なアクションを取り起動プロセスで浪費される時間を減らすことができます: オペレーティングシステムやシステムメモリの更新、古いモデルの交換など。
## コストの節約 - 未活用のソフトウェア
インストールされているが、決してまたはほとんど使用されないソフトウェアは、正当化されていないライセンスコストを発生させます。 使用されていないライセンスソフトウェアのコストを推定するために、まずデバイスにスコアを作成します。 例として、特定のソフトウェアアプリケーションがインストールされているが、例えば、最後の1ヶ月間実行されていない各デバイスにコストを割り当てるためにスコアを使用します。 スコアを毎日深夜に計算してメトリックと組み合わせます。
特定のソフトウェアアプリケーションの未使用コストの合計を計算するには、**すべてのデバイス**のコストスコアを毎日計算（その前日に必ずしもアクティブでなかったデバイスを含める）し、コストを**すべてのデバイスで合計**して集計する数量メトリックを作成します。
このメトリックをNexthink web インターフェースで表示して、使用されていないインストールプログラムを削除することでの潜在的なコスト節約を確認します。 コスト削減のためのスコアに加えて、[ライセンス使用を評価するためのソフトウェアメータリングメトリック](/platform/ja/user-guide/custom-dashboards-classic/assessing-license-use-classic.md)を作成することもできることを忘れないでください。
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# Agent Instructions
This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com.
## 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, and the optional `goal` query parameter:
```
GET https://docs.nexthink.com/platform/ja/user-guide/experience-optimization-classic/rating-devices-and-users-with-scores-classic/computing-potential-savings-classic.md?ask=&goal=
```
`ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language.
`goal` is optional and describes the broader end goal you are ultimately trying to accomplish on behalf of the user. GitBook uses it to tailor the answer towards what is most useful for that goal.
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.