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# コレクション
エージェントがエンドポイントに展開されると、検出が開始されます。検出の過程で、リソースコレクションが自動的に構築されます。コレクションは以下のタイプに分類されます。
* **エージェンティックAI**
* **アプリケーション**
* **コマンドライン引数**
* **マシン**
* **オペレーティングシステム**
* **ユーザー**
コレクションは、ユーザー、マシン、アプリケーション、ディレクトリ、AIエージェント、コマンドラインパターンまでを対象に、適用範囲を柔軟に設定できます。高度なフィルターとパス解決により、管理者は組織の構成や運用に合わせてコレクションを定義でき、ポリシーを広く適用する場合から対象を絞って適用する場合までカバーできます。
## コレクションの作成
**\[新しいコレクション]** をクリックすると、新しいコレクションを作成し、属性を割り当てることができます。たとえば、ソフトウェアエンジニアをすべて含む「Developers」というカスタムコレクションを作成できます。タイプ「マシン」のカスタムコレクションであれば「Web Servers」と名付け、ウェブサーバーだけを追加することもできます。タイプ「アプリケーション」のカスタムコレクションでは「Developer Tools」と名付け、GitHub.exeやVisual Studio Codeなどを含めることもできます。
新規にプロビジョニングされた環境には、初期構成を早めるベースラインとして、ワイルドカード指定のアプリケーションエントリがあらかじめ含まれることがあります。一般的なユーザーおよびシステムのパスをすぐにコレクションの対象に含められるため、オンボーディングですべてのディレクトリ構造を手入力しなくても、管理者はポリシーの適用先を調整できます。
{% hint style="info" %}
コレクションに別種類のリソースを混在させることはできません。たとえば、ユーザーコレクションにマシンリソースは含められません。
{% endhint %}
## コレクションタイプ
### アカウント
Keeperエージェントは、エンドポイント群に存在するすべてのローカルユーザーおよびグループを検出し、「ユーザー」コレクションにまとめます。「ユーザー」コレクションの中には、検出されたグループや「すべてのアカウント」などの読み取り専用サブコレクションが含まれます。
### エージェンティックAIコレクション
エージェンティックAIコレクションは、既知およびフラグ付きのAIエージェントアプリケーションをグループ化し、ポリシーの適用先指定とフリート全体のAIツールインベントリに使います。エージェンティックポリシータイプ (エージェンティックAI、エージェンティックアクセス、エージェンティック特権昇格) の適用範囲を決める仕組みでもあり、ユーザーとマシンと同様にAIエージェントへポリシーを適用できます。
**\[すべてのアプリケーション]** 配下で検出されたアプリケーションは、エージェンティックAIとしてフラグを付けられます。フラグを付けると、**\[すべてのエージェンティックAI]** 配下に表示され、エージェンティックAIコレクションへの追加およびエージェンティックポリシーの適用対象として利用できるようになります。
エージェンティックAIコレクションは、以下のような活用事例に対応します。
* 既知またはフラグ付きエージェント向けのAI固有ポリシー適用
* フリート全体のAIツールのインベントリ化
* エージェントごとのリスクしきい値の適用
コレクションを構築するには、エージェンティックAIコレクションへアプリケーションを追加または削除し、アプリケーションビューからエージェンティックAIとしてフラグを付け、コレクションをポリシーに紐づけます。
### アプリケーション
アプリケーションコレクションは、エンドポイント群で利用可能なすべての実行ファイルを表します。アプリケーションは任意のカスタムコレクションにまとめることができます。
#### カスタムアプリケーションリソース
特定の実行ファイルなど、管理者が定義するカスタムアプリケーションリソースも追加可能です。**\[アイテムをコレクションに追加]** をクリックし、**\[リソースを手動で定義する]** を選んで情報を入力します。
#### ワイルドカードとパス変数
ワイルドカードのパス変数を使うと、ユーザー環境やシステム環境に合わせたポリシー適用範囲の指定がしやすくなります。パス変数を使えば、ユーザーごと、コンピューターごとにディレクトリが動的に解決されるアプリケーションコレクションを定義でき、エンドポイントごとに別エントリを用意する手間を減らせます。
使用できるパス変数は以下のとおりです。
* `{desktop}` – 現在のユーザーのデスクトップディレクトリ
* `{usr}` – ユーザーのホームディレクトリ
* `{system32}` – WindowsのSystem32ディレクトリ
これらの変数を使うと、エンドポイント構成が異なっていてもアプリケーションコレクションを効率よく扱え、適用の挙動も揃えやすくなります。
```
// Wildcard Examples
C:\Users\john\Desktop\*
{usr}\*\Downloads\*
{system32}\*.exe
{usr}\*\AppData\Local\Programs\MyApp\MyApp.exe
```
### マシン
マシンコレクションは、エンドポイントのオペレーティングシステムを表します。
マシンはエージェントによる検出プロセスを通じて、自動的に集約・分類されます。
{% hint style="info" %}
マシンコレクションは、「マシン」配下の利用可能なサブコレクションとしても自動的に追加されます。
{% endhint %}
### オペレーティングシステム
OSリソースはKeeperエージェントにより自動検出され、ポリシー適用の対象コレクションとして利用できます。
***
## ポリシーの適用
検出によってコレクションが揃うと、ユーザー、マシン、アプリケーション、エージェンティックAI、コマンドライン引数の各コレクションにポリシーを適用し、すべてのエンドポイント上の特権を制御できます。エージェンティックポリシータイプも含まれ、エージェンティックAIコレクションを適用範囲としてAIエージェントのアクティビティを統制します。詳しくは[ポリシータイプ](/keeperpam/jp/endpoint-privilege-manager/policies/policy-types.md)をご参照ください。
### コマンダーを使用した自動化処理
Keeperコマンダーでは、コマンドラインインターフェイス、サービスモードの[REST API](/keeperpam/jp/commander-cli/admin-rest-api.md)やPython SDKを使ってコレクションを自動化できます。詳しくは[エンドポイント特権マネージャーのコマンド](/keeperpam/jp/commander-cli/command-reference/endpoint-privilege-manager-commands.md)をご参照ください。
### コレクションコマンド
`pedm collection` コマンドでコレクションを管理します。
```
My Vault> pedm collection -h
pedm command [--options]
Command Description
---------- ----------------------------------
list List PEDM collections
view Show PEDM collection details
add Creates PEDM collection
update Update PEDM collections
delete Delete PEDM collections
connect Link agent, policy, resource to PEDM collections
disconnect Unlink agent, policy, resource from PEDM collections
```
---
# 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 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.keeper.io/keeperpam/jp/endpoint-privilege-manager/collections.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.