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ユーザーごとのフィーチャー使用状況(Feature Usage per User)

各ユーザーがどのフィーチャーを使用しているかを確認するには、Feature usage per user レポートを開きます。このレポートで、主要ユーザーを特定し、フィーチャーの採用状況を把握できます。

次のスクリーンショットは、ユーザー別のフィーチャー使用状況の積み上げ棒グラフとテーブルを示しています。

積み上げ棒グラフと、ユーザーおよびフィーチャー別の使用時間のテーブルを表示する Feature usage per user レポート Feature usage per user レポートは、フィーチャーの使用状況を個々のユーザー別に分解して表示します。

視覚化​

このレポートには、次の視覚化があります。

  • Chart: User Name ごとの Usage Time (Hours) を示す横向きの積み上げ棒グラフです。色分けされた各セグメントが 1 つのフィーチャーを表すため、バーからユーザーの合計と、フィーチャー間の内訳が分かります。QuickSight はこのビジュアルを Chart と表示します。表示される値は次のとおりです。
    • User Name
    • Usage Time (Hours)
  • Table: このテーブルで、選択した期間に、各ユーザーが異なるフィーチャーをどのように使っているかを比較します。ユーザー名、フィーチャー、サーバー、ベンダーとともに使用時間(時間)を表示し、使用時間の順に並べます。QuickSight はこのビジュアルを Table と表示します。表示される値は次のとおりです。
    • User Name
    • Feature Name
    • Server Name
    • Vendor
    • Usage Time (Hours)

レポートを絞り込むには、次のフィルターを使用します。

  • Date: 相対的な日付フィルターです。既定は Last 14 days で、解決された範囲(例: 2026/07/11 to 2026/07/24)がすぐ下に表示されます。別のプリセット、または開始日と終了日を指定したカスタム範囲を選択して、対象期間を変更できます。
  • Server Name: 任意のサーバー名を選択します。
  • Vendor: 任意のベンダーを選択します。
  • License Type: 任意のライセンスタイプを選択します。
  • Additional Key: 任意の追加キーを選択します。
  • Feature Name: 任意のフィーチャー名を選択します。
  • Software Name: SAM カタログに登録された製品を選択します。カタログはパブリッシャー名と製品名を正規化するため、ライセンス文字列の表記が揃っていないレコードもここでまとめて絞り込めます。
  • User Name: 任意のユーザー名を選択します。
  • Child Username: OpenLM Platform は使用状況を親ユーザーアカウントに集約するため、User Name にはその人物の合計が表示されます。親に統合された個々のアカウントを個別に確認するには、ここで子ユーザー名を選択します。マッピングの仕組みはユーザーエイリアスを参照してください。
  • Group Name: 任意のグループ名を選択します。
  • Project Name: 任意のプロジェクト名を選択します。
  • Product Name: 任意の製品名を選択します。
  • Version: 任意のバージョンを選択します。
  • Country: 任意のユーザーの国を選択します。
  • Region: 任意のユーザーの地域を選択します。
  • Department: 任意の部門を選択します。

このレポートの読み方​

レポートを読むときは、次の点を参考にします。

  • ユーザーごとの積み上げバーは作業プロファイルです。 長さが合計時間の順位、セグメントが実際に時間を費やした機能を示します。1 つの機能に支配されたバーは単一ツールの専門家、幅広いバーはネームドライセンスに向かない複数ツールのワークフローです。
  • ここで特定されるパワーユーザーは、プール変更の前に相談すべき相手であり、ライセンスを取り上げる相手ではありません。 順位は合計時間なので、表しているのは依存度であって非効率ではありません。非効率はライセンスアクティビティのアイドル時間と比較してください。
  • チームの他の誰も使わない機能に時間を費やしているユーザーは、ライセンス階層や研修の判断材料であり、時には誰にも心当たりのない飽和プールの説明にもなります。

ドキュメントチームは、大規模言語モデルを使ってこのページを下書きすることがあります。公開前に、テクニカルライターがすべてのページをレビューし、製品と照らし合わせて検証します。最終的な判断は人間が行います。