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title: データ分析
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**監視 — 分析** では、使用量、アクティブユーザー数、大規模言語モデル (LLM) のコール消費などを表示します。これにより、アプリケーションの運営効果、活性度、経済性を継続的に改善できます。さらに多くの有用な可視化能力を段階的に提供していきますので、ぜひご要望をお知らせください。
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**合計メッセージ数（Total Messages）**
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AIとの毎日会話した総回数を反映します。ユーザーの質問に AI が回答するごとに1回と数える。プロンプトエンジニアリング(prompt engineering)とデバッグの会話は含まれません。
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**活躍ユーザー数（Active Users）**
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AI と有効にインタラクションしたユニークユーザー数を表します。少なくとも一問一答以上のやり取りをしたユーザーが含まれます。プロンプトエンジニアリング(prompt engineering)とデバッグの会話は含まれません。
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**平均会話インタラクション数（Average Session Interactions）**
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各会話ユーザーの継続的なコミュニケーション回数を反映します。ユーザーが AI と 10 ラウンドの質問と回答を行った場合、その数値は 10 になります。この指標はユーザーの粘着性を反映します。対話型アプリケーションでのみ提供されます。
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**トークン出力速度（Token Output Speed）**
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毎秒のトークン出力数を示し、モデルの生成速度およびアプリケーションの使用頻度を間接的に反映します。
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**ユーザー満足度（User Satisfaction Rate）**
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1000 メッセージごとの「いいね」数を示します。ユーザーが回答に非常に満足している割合を反映します。
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**トークン消費数（Token Usage）**
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そのアプリケーションが毎日言語モデルにリクエストしたトークンの消費量を反映し、コスト管理に役立ちます。
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**合計会話数 (Total Conversation)**
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毎日のAI会話数。数え方は：会話を1回と数える、毎回の会話には複数のメッセージ交換できます。プロンプトエンジニアリング(prompt engineering)とデバッグの会話は含まれません。
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Contributing Section
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DO NOT edit this section!
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It will be automatically generated by the script.
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[このページを編集する](https://github.com/langgenius/dify-docs/edit/main/ja-jp/guides/monitoring/analysis.mdx) | [問題を報告する](https://github.com/langgenius/dify-docs/issues/new?template=docs.yml)
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