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# データ分析
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**概要 — データ分析** 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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<figure><img src="../../.gitbook/assets/image (6) (1).png" alt=""><figcaption><p>概要 — データ分析</p></figcaption></figure>
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**メッセージ総数（Total Messages）**
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AI が毎日インタラクション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 メッセージとしてカウントします。プロンプトエンジニアリングやデバッグのセッションは含まれません。
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**アクティブユーザー数（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やデバッグのセッションは含まれません。
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**平均セッションインタラクション数（Average Session Interactions）**
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各セッション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（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。 |