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    活用事例 – ビジネス ルールを使用した Microsoft 365 オブジェクトのスキャン・グループ化

    ![('image6', 'Event')](/en/aos/use-cases/images/('image6', 'Event').png "('image6', 'Event')")シナリオ: 大学の IT 管理者である中村さんは、学生データと教職員データを明確なポリシーで保護・管理したいと考えています。 Bob wants the ability to group the different types of users separately and then create rules to perform distinct operations for the different user types.
    ![('image7', 'Resolution')](/en/aos/use-cases/images/('image7', 'Resolution').png "('image7', 'Resolution')")解決方法: Bob signs into AvePoint Online Services and navigates to Auto discovery. 詳細モードのスキャン プロファイルを作成し、ダイナミック ルールに従ってオブジェクトをスキャンする オプションを選択して、教職員および学生の OneDrive に対して個別のコンテナーを作成します。 The container for faculty is set with the rule “Basic user information - Group membership Contains Faculty”, and the container for students is set with the rule “Basic user information - Group membership Contains Student”. スキャン プロセスの完了後、コンテナーおよびコンテナー内のオブジェクトは AvePoint Cloud Archiving (DocAve Online アーカイバ) に表示されます。この設定により、アーカイバ ルールおよびスケジュールを個別に定義し、教職員および学生の OneDrive 内のデータを独立してアーカイブすることができます。

    For more information on scanning Microsoft 365 objects, refer to Auto Discovery for Microsoft 365.