> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.digitalhumans.jp/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.digitalhumans.jp/dify-guide/operations/dify-docs-usage-monitoring.md).

# 利用状況モニタリング

## 1. ダッシュボード

![](/files/maBxW5M76zsRlBm3zTzD)

### アクセス方法

1. アプリケーション一覧から対象アプリを選択します。
2. 左側メニューから「**監視**」を開きます。

### ダッシュボードの基本操作

* **期間フィルタ**: 表示期間（今日、過去7日間、過去30日間など）を切り替えて推移を確認します。
* **グラフ**: 各指標のトレンドを視覚的に把握します。
* **概要**: 総会話数や平均値などのサマリを確認します。

## 2. 確認できる主要指標（メトリクス）

![](/files/Y3ScyE3c50ecQjNuiBOn)

運用において特に重要な指標とその見方です。

| 指標名            | 内容・活用方法                                                   |
| -------------- | --------------------------------------------------------- |
| **総会話数**       | アプリケーションの利用総量です。日次・週次の推移を見て、利用が定着しているかを確認します。             |
| **アクティブユーザー数** | 期間内に利用したユニークユーザー数です。利用規模の拡大状況を把握します。                      |
| **ユーザー満足度率**   | 回答に対する評価（Good/Badなど）の比率です。回答精度の健全性を測る重要な指標です。             |
| **トークン使用量**    | LLM利用に伴うトークン量（入力/出力）です。コスト管理や、異常な大量消費（ループや攻撃など）の検知に利用します。 |

## 3. 利用統計の分析アプローチ

### 3.1 時間帯別分析

* **ピークタイムの特定**: アクセスが集中する時間帯を把握し、インフラ負荷やサポート体制を調整します。
* **利用パターンの把握**: 業務時間内の利用か、夜間の利用かによって、ユーザーの属性や利用目的を推測します。

### 3.2 質問傾向の分析

* **頻出トピック**: よく聞かれる質問を特定し、関連するナレッジベースや回答精度を重点的に強化します。
* **回答失敗・低評価**: 「回答できなかった質問」や「Bad評価」がついたログを抽出し、追加学習やプロンプト修正の材料にします。

## 4. データのエクスポートと活用

### 活用例

* **週次/月次レポート**: KPIの推移をグラフ化して報告資料に利用。
* **詳細分析**: ExcelやBIツールに取り込み、カテゴリごとのクロス集計や、特定のキーワードを含む会話の抽出を実施。
* **異常検知**: 急激な利用増減やエラーの相関関係を調査。

## 5. KPIとアラート管理

### 推奨KPI

* **利用規模**: 会話数、アクティブユーザー数
* **回答品質**: ユーザー評価率（Good率）、修正・再生成の発生率
* **コスト/効率**: 1会話あたりの平均トークン数

### アラート設定の考え方

モニタリング機能や連携ツールを用いて、以下のような異常値に気づける体制を作ります。

* **エラー多発**: システムエラーやタイムアウトの頻度上昇。
* **コスト急増**: トークン消費量が想定予算ペースを超過した場合。

{% hint style="warning" %}
アラート機能の実装状況はプラットフォームのバージョンやプランに依存します。標準機能にない場合は、API経由での監視や定期的なダッシュボード確認を推奨します。
{% endhint %}

## 6. デジタルヒューマン・対話型AI向け指標

音声やアバターを伴う対話型AIの場合、以下の指標も重要になります。

* **セッション継続時間**: ユーザーがどれくらい長く対話を続けたか。
* **回答完了率**: 途中離脱せず、対話が正常に終了した割合。
* **ターンアラウンドタイム**: 音声対話における「沈黙時間」の許容範囲内か。

## 7. 運用改善サイクル（ルーチン例）

| 頻度      | アクション                                                                    |
| ------- | ------------------------------------------------------------------------ |
| **週次**  | <p>・低評価（Bad）ログの全件確認と原因分析<br>・エラーログの確認と技術的な不具合チェック</p>                    |
| **月次**  | <p>・KPIの予実管理（目標に対する達成度）<br>・トレンド分析（利用者の増減傾向）<br>・ナレッジベースの大規模メンテナンス計画</p> |
| **四半期** | <p>・KPI項目の見直し<br>・モデルのアップグレードやプロンプトの大幅改修検討</p>                           |

継続的なモニタリングとデータに基づく改善により、アプリケーションの価値を高め続けることができます。