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。 監視 — 分析
合計メッセージ数（Total Messages） 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。 活躍ユーザー数（Active Users） 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。 平均会話インタラクション数（Average Session Interactions） 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。 トークン出力速度（Token Output Speed） 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。 ユーザー満足度（User Satisfaction Rate） 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。 トークン消費数（Token Usage） 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。 合計会話数 (Total Conversation) 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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