管理者設定 - システム アクティビティ ダッシュボード

[管理者] メニューの [システム アクティビティ] セクションには、Looker インスタンスの使用状況とパフォーマンス情報を表示する組み込みダッシュボードが表示されます。他のダッシュボードと同様に、指標と要素のダウンロード、スケジュール、アラート設定、ドリルダウンを行うことができます。システム アクティビティ ダッシュボードのデータは、12 時間ごとに更新されてキャッシュに保存されます。

MySQL バックエンドを使用したセルフホスト型 Looker デプロイでシステム アクティビティを有効にする前に、バックエンド データベースのユーザーが正しく設定されていることを確認してください。具体的には、システム アクティビティ機能を有効にする前に、grant all on looker_tmp.* to '<DB_username>'@'%'; への手順を行う必要があります。Looker バックエンド データベースを MySQL に移行するのドキュメント ページに記載されている手順をご覧ください。

メール送信先にコンテンツを配信する権限はモデルによって異なるため、システム アクティビティ ダッシュボードを電子メール送信先に送信またはスケジュールするには、ユーザーは自分の役割に指定されたモデル セットですべてのモデルを選択しておく必要があります。

システム アクティビティ ダッシュボードは、Looker インスタンスの基盤となるアプリケーション データベースに接続します。Look とダッシュボード、ユーザー情報、クエリの履歴情報、パフォーマンス統計など、インスタンスに関する情報を表示します。System Activity データの粒度と保持には、システムの制約が適用されます。System Activity は大量のデータを収集して集計するよう設計されており、これを使用してビジネスログを補完できます。

このデータは、モニタリング活動や監査活動を補うために役立ちますが、現在のコンプライアンス戦略に代わるものではありません。

デフォルトでは、システム アクティビティ データは Looker インスタンスの内部データベースに保存されます。この構成では、Looker は最大 90 日間の過去のクエリデータとイベントデータを保存します。

ユーザーが実行するフィルタ内のテキストは、System Activity　でアクセスでき、System Activity　モデルを表示する権限を持つユーザーが表示できます。

対策:　System Activity　モデルの閲覧権限を持つユーザーを変更します。管理者はデフォルトでこのモデルにアクセスできます。管理者以外のユーザーに see_system_activity 権限が付与されている場合は、System Activity モデルへのアクセスが許可されます。

埋め込み環境では、シングル サインオン（SSO）認証中に see_system_activity 権限を付与しても、厳格な制限により、埋め込みユーザーは基盤となるシステムデータをレンダリングできません。一般的な埋め込みユーザー向けにシステム アクティビティ ダッシュボードを直接埋め込むことはサポートされていません。このデータを共有する別の方法については、埋め込み環境でのシステム アクティビティをご覧ください。

システム アクティビティ ダッシュボードと Explore では、同時に実行できるクエリの数が制限されています。この制限により、System Activity ダッシュボードの読み込み時間が長くなる可能性があります。

Chat チームのヒント: システム アクティビティの時間ベースのデータは、システム タイムゾーンを使用して保存されます。詳しくは、タイムゾーンの設定の使用のドキュメント ページをご覧ください。

System Activity ダッシュボード

システム アクティビティ ダッシュボードは次のとおりです。

ユーザー アクティビティ ダッシュボード

[ユーザー アクティビティ] ダッシュボードには、ユーザーと、Looker インスタンスの使用状況に関する情報が表示されます。

[User Activity] ダッシュボードには、次の情報を表示するタイルが含まれています。

  • Looker インスタンス上の合計ユーザー数。

  • Looker インスタンス上の各タイプのユーザー数。以下が含まれます。

  • Looker インスタンスの合計ユーザー数の推移。

  • 過去 7 日間に Looker インスタンスで 1 回以上クエリを発行したユーザーの割合。

  • 過去 90 日間のユーザーのログイン アクティビティの概要。

  • 過去 6 週間のユーザーあたりの 1 週間の平均アクティビティ時間（分）と平均クエリ数。

  • 過去 7 日間に 1 回以上クエリを発行したユーザーの数（クエリソース別）。

  • 過去 7 日間に Looker インスタンスの使用に最も時間を費やしたユーザーのリスト。

  • 過去 7 日間に Looker インスタンスで最も多くの新しいダッシュボードを作成したユーザーのリスト。

  • Looker インスタンスから Git イベントを最も多くトリガーしたユーザーのリスト（全期間）。

  • 過去 90 日間に Looker インスタンスにログインしていないユーザーのリスト。

  • Looker の教育リソースとトレーニング リソースへのリンクを含むテキストタイル。

  • 最近のログイン失敗のリスト。各失敗について次の情報が表示されます。

    • ログイン試行の時刻。
    • ユーザー ID。
    • 使用された認証方法。
    • 返されたエラー メッセージ。

コンテンツ アクティビティ ダッシュボード

[コンテンツ アクティビティ] ダッシュボードには、Looker インスタンス上で閲覧、スケジュール設定されているダッシュボード、Look、Explore に関する情報が表示されます。

[コンテンツ アクティビティ] ダッシュボードには、次のデータが含まれるタイルが表示されます。

  • 削除されていないダッシュボードの数。
  • 削除されていない Look の数。
  • スケジュールされたプランの数。
  • 過去 30 日間にクエリされたダッシュボードの割合。
  • 過去 30 日間にクエリされた Look の割合。
  • 過去 7 日間の 1 日ごとにスケジュールされたジョブ数。
  • 過去 30 日間に発行された Explore クエリの数。
  • 過去 30 日間にアクセスされたすべてのダッシュボードと Look のリスト。Looker UI での閲覧数、埋め込みでの閲覧数、API を介した閲覧数、コンテンツがお気に入りに追加された回数、スケジュールされたジョブを介してコンテンツが配信された回数で並べ替え可能です。
  • Explore の実行回数と Explore を実行したユーザー数を示す過去 30 日間に作成された Explore のリスト。
  • 過去 30 日間にアクセスされていないダッシュボードと Look のリスト。Looker UI、埋め込み、API での過去 90 日間のコンテンツの閲覧数、過去 90 日間にお気に入りに追加された回数、スケジュールされたジョブで配信された回数が表示されます。
  • Explore が最後に実行されてからの期間、過去 90 日間に実行された回数、Explore が最後に実行された日付、Explore が最初に実行された日付が表示される過去 90 日間に作成され、過去 30 日間にクエリされていない Explore のリスト。

データベース パフォーマンス ダッシュボード

[データベース パフォーマンス] ダッシュボードには、Looker インスタンス上のコンテンツと PDT のパフォーマンスに関する情報が表示されます。ダッシュボード全体を接続名でフィルタできます。このダッシュボードには、クエリのランタイム、同時実行、PDT ビルドに関する分析情報が含まれており、クエリエラーと PDT ビルドの失敗数が表示されます。

データベースのパフォーマンス ダッシュボードには、次のデータが含まれるタイルが表示されます。

  • クエリ レイテンシ: データベースでクエリが実行されるまでにかかる平均時間の内訳。これにより、Looker が原因のレイテンシと、データベース自体が原因のレイテンシを区別できます。「クエリの実行に費やされた平均時間」または「初期化と接続に費やされた平均時間」が常に高い場合は、データベースがプロビジョニング不足であり、リソースを増やすことで大幅な改善につながる可能性があります。
  • クエリの同時実行: ソース別に分類された、同時クエリの平均数のビュー。効果的な分析を行うには、1 つの接続でフィルタし、[最大接続数] 系列を再表示して、クエリ負荷を接続の上限と比較します。同時実行数が常に高い場合は、[接続] 管理ページの [最大接続数] 設定を調整して、データベースの過負荷を防ぐことができます。
  • キャッシュから返されたクエリの割合。
  • 過去 30 日間に実行された全クエリ（クエリソース別にグループ化）。クエリのランタイムが階層に集計され、各ランタイムの階層が全クエリの割合として表示される。
  • 過去 7 日間で実行されたクエリ数を示す、上位 15 人のユーザーのテーブル。
  • 過去 7 日間で実行されたクエリ数を示す、上位 10 件のクエリソースのテーブル。
  • その日の 1 時間ごとに実行されたクエリの数、アクティブ ユーザー数、キャッシュから返されたクエリの割合。
  • その日の 1 時間ごとにスケジュールされたジョブとスケジュールされた計画の数。
  • その日の 1 時間ごとの各接続の PDT ビルドの数。
  • 過去 7 日間の各 Explore の平均ランタイム（ランタイムが長い順）。
  • 過去 7 日間の各 Look の平均ランタイム（ランタイムが長い順）。
  • 過去 7 日間の各ダッシュボードの平均ランタイム（ランタイムが長い順）。
  • 過去 7 日間にビルドされたすべての PDT のリスト。トリガーの失敗、作成の失敗、成功したビルドの数を示します。
  • 過去 7 日間の各 PDT の平均ビルド時間（平均ビルド時間が長い順）。

インスタンス パフォーマンス ダッシュボード

インスタンスのパフォーマンス ダッシュボードには、スケジューラやパフォーマンス集約的コンテンツの負荷とパフォーマンスに関する情報が表示されます。

[インスタンスのパフォーマンス] ダッシュボードには、次のデータが含まれるタイルが表示されます。

  • ダッシュボードの確認: [Taxing Dashboards] タイルは、インスタンスに負荷をかけている可能性のあるダッシュボードを特定するのに役立ちます。テーブルを並べ替えて、更新間隔が最も短いダッシュボード、タイル数が最も多いダッシュボード、マージクエリ数が多いダッシュボードを確認できます。これらの設定の詳細については、コンテンツ ガードレール ページに移動して、コンテンツを事前に管理し、インスタンスのパフォーマンスを向上させてください。
  • 各曜日、各時間帯のスケジュールされたジョブの数と平均待ち時間をヒートマップで表示し、どの時間帯、どの曜日がスケジューラーに最も大きな影響を与えるかを表示します。
  • すべての日の平均ランタイムが標準偏差の 1.5 倍を超える日のクエリの数とクエリの平均ランタイム（スケジューラに特に大きな影響を与える日を示します）
  • 各 Explore のスケジュールされたジョブの数。
  • 過去 14 日間で最も頻繁にスケジュールされたコンテンツ（各コンテンツが 1 日に何回スケジュールされたかを示します）
  • すべての結果オプションでダウンロードまたはスケジュールされたクエリのリスト。
  • 最適化リソース: インスタンスの最適化に関するベスト プラクティス ページとドキュメントにリンクする一連のボタン。

パフォーマンスに関する推奨事項ダッシュボード

[パフォーマンスに関する推奨事項] ダッシュボードには、Looker インスタンスのパフォーマンスを向上させる機会が表示されます。

[パフォーマンスに関する推奨事項] ダッシュボードには、次の情報を表示するタイルが含まれています。

以降のセクションでは、タイルについて詳しく説明します。

ダッシュボードに関する推奨事項

[ダッシュボードに関する推奨事項] タイルには、Looker インスタンスまたはデータベースのいずれかでパフォーマンスの低下を引き起こす可能性のあるダッシュボードが表示されます。このタイルには、高パフォーマンスの Looker ダッシュボードを作成する際の考慮事項のベスト プラクティスのページからの推奨事項が表示されます。これらの推奨事項をダッシュボード レベルで適用すると、パフォーマンスの向上に役立ちます。表示される可能性のある警告は次のとおりです。

警告 推奨事項
The number of queries generated by this dashboard is <X>, which is higher than recommended (<25). クエリタイルの数を減らすか、2 つ目のダッシュボードを作成します。
The number of merge queries generated by this dashboard is <X>, which is higher than recommended (<=4). マージ結果のタイルの数を減らします。
The auto-refresh interval of this dashboard is <X>, which is lower than recommended (>=15 min). データベースの過負荷を避けるため、自動更新設定の間隔を増やすか無効にします。

Explore の推奨事項

[レコメンデーションを見る] タイルは、Looker インスタンスまたはデータベースのパフォーマンスを損なう可能性のある Explore を表示します。

このタイルでは、各 Explore のクエリ パフォーマンス指標の平均値を、正常なインスタンス パフォーマンスのベンチマークと比較します。各 Explore の横に表示される重大度は、Explore の指標がこれらのベンチマークをどの程度超えているかを示します。

ベンチマークを超えた指標に基づいて、パフォーマンスの向上に役立つ、ターゲットを絞ったトラブルシューティング戦略がタイルに表示されます。表示される可能性のある警告と推奨事項は次のとおりです。

クエリのステップ 警告 推奨事項
Model Init: Computed The average model init: computed time is <X>, which is above the recommended benchmark. LookML モデルの include パラメータから不要なビューを削除します。LookML の本番環境コードは頻繁に変更されないようにします。理想的には、ユーザーが多くのクエリを実行していないときに変更します。
Explore Init: From Cache The average explore init: from cache (marshalled cache load) time is <X>, which is above the recommended benchmark. カスタム フィールドと表計算を可能な限り LookML に移行します。
Explore Init: Computed The average explore init: computed time is <X>, which is above the recommended benchmark. LookML の explore ファイルから不要な結合を削除します。fields LookML パラメータを使用して、不要なフィールドを Explore から除外します。LookML の本番環境コードは頻繁に変更されないようにします。理想的には、ユーザーが多くのクエリを実行していないときに変更します。
Prepare The average prepare time is <X>, which is above the recommended benchmark. 新しい LookML ランタイムの機能を有効にして準備時間を短縮します。カスタム フィールドと表計算を可能な限り LookML に移行します。
Acquire Connection The average connection acquisition time is <X>, which is above the recommended benchmark. 接続設定パネルで最大接続数を構成します。トラフィックのピーク時にで同時実行するために必要なクエリの最大数以上の制限を設定します。
Execute Main Query The average main query execution time is <X>, which is above the recommended benchmark. ウィンドウ関数、CTE、日付フィールドの結合条件、大規模な結合チェーンなどの複雑な SQL ロジックは避けてください。複雑な SQL ロジックを永続的な派生テーブル（PDT）に配置して、クエリ時間を短縮します。可能な限り集約テーブルの自動認識を使用します。
Postprocessing The average postprocessing time is <X>, which is above the recommended benchmark. テーブル計算を簡素化し、可能であれば LookML に移動します。複雑なピボット、並べ替え、値の書式を削除します。
Stream to Cache The average stream to cache time is <X>, which is above the recommended benchmark. テーブル計算を簡素化し、可能であれば LookML に移動します。複雑なピボット、並べ替え、値の書式を削除します。

エラーおよび破損コンテンツ ダッシュボード

[エラーおよび破損したコンテンツ] ダッシュボードには、クエリエラーを発生させるダッシュボード、Look、スケジュール、PDT が、各クエリソースのエラー数とともに表示されます。

このダッシュボードには、クエリの実行時に発生するエラーのみが表示されます。たとえば、LookML フィールドをビューから削除すると、そのフィールドを使用する Look とダッシュボードには警告が表示されますが、[エラーおよび破損したコンテンツ] ダッシュボードには警告は表示されません。Content Validator を使用して、Look とダッシュボードで LookML リファレンスの問題を確認します。

[エラーおよび破損したコンテンツ] ダッシュボードには、次のデータが含まれるタイルが表示されます。

  • エラーが発生しているダッシュボードのリスト（指定したエラー、各ダッシュボード クエリの発行者、各ダッシュボードを使用してクエリを実行したユーザーの数など）
  • スケジュールされたジョブのうち、エラーが発生しているもののリスト（指定したエラーと各スケジュールの作成者など）。
  • 部分的なデータ配信に関する警告があるスケジュール設定されたジョブのリスト。各ジョブについて、リストにはダッシュボードの名前、配信が不完全だった理由を説明するステータスの詳細、スケジュールの作成者とスケジュールの作成日、コンテンツとフォルダへのリンクが含まれます。
  • エラーが発生している Look のリスト（指定したエラーと各 Look クエリの発行者など）。
  • エラーが発生している PDT のリスト（エラー ログ エントリを作成した PDT アクション、PDT アクションに関連するデータ、PDT がキャンセルされたエラーを作成した回数、PDT がトリガー値エラーを作成した回数など）
  • 過去 10 日間の各クエリソースからのエラー数。

ダッシュボード診断

[ダッシュボードの診断] ダッシュボードでは、個々のダッシュボードのパフォーマンスを向上させる機会が明らかにされます。

任意のダッシュボードからダッシュボードの操作 その他メニューをクリックしダッシュボードのパフォーマンスの概要を選択することで、ダッシュボードの診断ダッシュボードにアクセスできます。

[Query Runtime by Hour] や [Query Runtime by Tile] などの一部のタイルでは、クエリのランタイムがクエリのステージごとに分割されます。クエリのステージは次のとおりです。

  • キュー内: クエリが Looker キュー内にある時間（秒単位）。Looker は、接続の1 つのノードあたりの接続数上限に達した場合、またはユーザーあたりの上限（デフォルト値は 15 個の同時クエリ）に達した場合に、クエリをキューに入れます。
  • クエリの初期化: Looker がソース LookML からクエリを構築し、データベースに接続するのに費やした時間（秒単位）。このステージが長時間かかる場合は、LookML モデルの複雑さやデータベース接続がクエリの実行時間に影響していることを示している可能性があります。
  • クエリの実行: クエリがデータベースで実行されている間、Looker がクエリ結果の待機に費やした時間（秒単位）。これには、メインクエリと、合計の計算や PDT の構築など、必要な追加クエリが含まれます。これは、ダッシュボードの実行時間が長くなる最も一般的な原因であり、クエリのパフォーマンスを最適化することで改善できます。
  • 結果の処理: Looker が結果の書式設定、表計算の計算、結果セットのキャッシュに費やした時間（秒単位）。

[Dashboard Diagnostics] ダッシュボードには、次の情報を表示するタイルが含まれています。

  • ダッシュボードのタイトル。
  • 選択した期間にこのダッシュボードを実行したユーザーの数。
  • 選択した期間内にこのダッシュボードが実行された回数。
  • このダッシュボードからのクエリのうち、キャッシュから実行されたクエリの割合。
    • キャッシュの割合が低い場合は、キャッシュ戦略を使用してデータベースの負荷を軽減します。
  • タイルごとの平均クエリ時間。
  • このダッシュボードを最も頻繁に実行したユーザー。
  • 1 時間あたりの平均クエリ時間。
  • 統合された結果クエリが 1 つ以上あるタイルの数。
  • ダッシュボードでの統合された結果クエリの数。
  • ダッシュボードに関する推奨事項: このダッシュボードのパフォーマンスの問題と、パフォーマンスを改善するための推奨事項のリスト。

会話型分析

会話分析ダッシュボードには、Looker の会話分析機能の使用状況とテレメトリー データが表示されます。このダッシュボードは 24 時間ごとに更新されます。

[会話分析] ダッシュボードは、次のタブで構成されています。

エンドユーザーの会話型分析（CA）クエリの確認 プレビュー機能が有効になっている場合、会話型分析ダッシュボードには、ユーザーの会話型分析クエリに関する追加情報が表示されます。[会話分析] ダッシュボードは、次のタブで構成されています。

フィードバック情報とクエリの回答は、この機能が有効になった時点から収集されます。

会話型分析のエンゲージメント

会話型分析の使用状況データは、[エンゲージメント] タブに表示されます。

ユーザーと会話に関するセクションには、次のデータが表示されます。

  • 合計ユーザー数: 会話分析を使用して質問したユーザーの数。
  • アクティブ ユーザーの割合（合計ユーザー数）（過去 7 日間）: 会話分析を使用して質問したアクティブ ユーザーの割合。
  • エージェントの合計数: 会話で使用されたデータ エージェントの数。
  • 会話の合計数: ユーザーが 1 つ以上の質問をした会話の数。
  • ユーザータイプ別ユーザー: Looker ライセンス タイプに応じたユーザータイプ別のユーザーの比較。
  • タイプ別の会話: データ エージェントとの会話数と Explore との会話数の比較。
  • 週間ユーザー数: 1 週間のユーザー数。
  • 週ごとの会話数: データ エージェントまたは Looker Explore との会話数の週ごとの内訳。
  • 過去 7 日間のアクティブ ユーザー数: 過去 7 日間のアクティブ ユーザー数。
  • ユーザーあたりの週平均クエリ数: ユーザーあたりの週平均クエリ数。

[Top Agents, Explores, and Users] セクションには、次のデータが表示されます。

  • 上位の Explore: 最も頻繁に使用される Explore。ユーザー数、会話数、クエリ数が多い順に並べ替えられます。
  • 過去 30 日間に使用されていないエージェント: 過去 30 日間に使用されていないエージェントの ID。
  • 上位ユーザー: 最もアクティブなユーザー。会話数とクエリ数が多い順に並べ替えられます。

[Dashboard Agents Deep Dive] セクションには、次のデータが表示されます。

  • 合計会話数（ダッシュボード エージェント）: ユーザーがダッシュボードからデータ エージェントに 1 つ以上の質問をした会話の数。
  • 合計ユーザー数（ダッシュボード エージェント）: ダッシュボードからデータ エージェントに質問したユーザーの数。
  • 質問のあるダッシュボード: ユーザーが 1 つ以上の質問をしたデータ エージェントを含むダッシュボードの数。
  • ダッシュボードのビュー数と質問数（先週）: ダッシュボードのビュー数と、そのダッシュボードに関連付けられているデータ エージェントに寄せられた質問数の比較。
  • ダッシュボードの質問のタイムライン: ダッシュボードのデータ エージェントに寄せられた質問の数の推移を示すグラフ。
  • 上位のエージェント: 最も頻繁に使用されているデータ エージェント。ユーザー数、会話数、クエリ数が多い順に並べ替えられます。

[クエリ] セクションには、次のデータが表示されます。

  • 最も実行時間の長いクエリ: 実行時間の長いクエリ。実行時間が最も長いクエリの順に並べ替えられます。
  • ランタイム ティア別のクエリ: ランタイム ティア別に分類されたクエリ（秒単位）。

会話型分析トークンの使用状況

会話分析のトークン使用量は、[トークン使用量] タブに表示されます。使用量は、大規模言語モデル（LLM）で処理されるテキストとデータの基本単位であるデータトークンで測定されます。Looker の会話型分析とのすべてのやり取りは、データトークンで測定されます。これには、質問、モデルに提供されるコンテキスト、返される回答が含まれます。これらのインタラクションは、入力データトークンと出力データトークンの 2 種類に分類されます。

入力データトークンは、処理のためにモデルに送信されるデータトークンです。入力データトークンには、次のテキストまたはデータが含まれる場合があります。

  • チャットに入力された質問。
  • セッションの会話履歴。
  • 関連するデータ コンテキスト（メタデータやエージェントの指示など）。

出力データトークンは、モデルが生成してレスポンスの一部として返すデータトークンです。出力データトークンには、次のテキストまたはデータが含まれる場合があります。

  • 質問に対する自然言語の回答。
  • データを取得するために生成される API 呼び出しまたは SQL クエリ。
  • レスポンスの一部としてモデルによって生成されたその他のテキスト。
  • モデルによって作成される可視化。

[トークンの使用状況] タブには、次のデータが表示されます。

  • 推定入力トークンの合計: 会話分析で使用されると推定される入力データトークンの合計数。
  • 推定出力トークンの合計: 会話分析で使用されると推定される出力データトークンの合計数。
  • 1 日あたりの推定トークン使用量: 入力トークンと出力トークンの 1 日あたりの推定使用量を時系列で示す可視化。
  • 1 日あたりのトークン使用率: 1 日あたりの推定トークン使用率の推移を示す可視化。
  • トークン使用量が上位のエージェント: エージェントから送信された入力トークンと出力トークンのレスポンスを示すビジュアリゼーション。[Conversation Surface] 列は、データ エージェントのタイプを示します。次のオプションがあります。
  • トークン使用量の上位ユーザー: トークン使用量が最も多いユーザーを示す表。
  • トークン使用量別の上位の会話: トークン使用量が最も多い会話を示すテーブル。

管理者は、[トークンの使用状況] タブのページレベル フィルタを使用して、次の属性でトークンの使用回数をフィルタできます。

  • Created Date
  • エージェント ID
  • 会話サーフェス
  • ユーザー ID
  • 会話 ID

トークンの使用量に基づく料金の詳細については、Looker の料金ページをご覧ください。

回答とフィードバック

[回答とフィードバック] タブには、Looker 管理者にクエリデータの開示に同意したユーザーの会話分析ユーザー行動に関する情報が表示されます。

[回答とフィードバック] タブには、次のデータが表示されます。

  • 全体的な回答の成功率: 成功したレスポンス（成功）、エラー（エラー）、タイムアウト（タイムアウト）につながったユーザークエリの割合を示すグラフ。結果タイプをドリルダウンして、その結果を返したクエリを表示、ダウンロード、または探索できます。
  • 評価の分布: 会話分析が質問にどの程度適切に回答したかを示す、各ユーザーの評価の数を示すグラフ。ユーザーの評価には、高評価、低評価、評価なし、評価を削除があります。評価タイプをドリルダウンして、ユーザーがその評価を付けたクエリを表示、ダウンロード、探索できます。

  • ユーザー フィードバック: ユーザーが受け取った回答の品質について、ユーザーが送信したユーザーの評価と任意のコメントを一覧表示するテーブル。次の情報が表示されます。

    • 質問: ユーザーが入力したクエリ（必要に応じて切り捨てられます）。質問をドリルダウンすると、ユーザーの会話が別のパネルに表示されます。
    • エージェント: 会話分析エージェントの固有識別子。
    • ダッシュボード: ダッシュボード データ エージェントの場合、エージェントがクエリしているデータを含むダッシュボード。
    • モデル: Explore データ エージェントの場合、エージェントがクエリしている Explore の基盤となるモデル。
    • Explore: Explore データ エージェントの場合、エージェントがクエリを実行している Explore。
    • 評価: ユーザーによる回答の評価。
    • Answer Success: 回答の成功結果。
    • レイテンシ: ユーザーがクエリを送信してから最終的なレスポンスが返されるまでの、1 回の会話ターンのエンドツーエンドの所要時間（秒単位）。
    • ユーザー: エージェントとチャットしているユーザーの名前。
    • タイムスタンプ: ユーザーがクエリを送信したときの YYYY-MM-DD HH:MM:SS タイムスタンプ。

クエリ履歴

クエリ履歴ダッシュボードは、[Explore パフォーマンス] パネルから利用できます。クエリと、クエリの作成に使用された Explore の両方の現在のパフォーマンス データと過去のパフォーマンス データが表示されます。

[クエリ履歴] ダッシュボードには、次のデータが含まれるタイルが表示されます。

  • クエリの実行と結果の返却にかかった平均時間。
  • クエリが実行された合計回数。
  • クエリが 3 つのクエリフェーズのそれぞれに費やした平均時間。
  • クエリに関する詳細な指標。
  • 最初のクエリの作成に使用された Explore から実行されたクエリの数。5 秒単位のランタイム増分で分類されます。
  • 最初のクエリの作成に使用された Explore に基づいて実行されたクエリの合計数。
  • 初期クエリの作成に使用された Explore に基づくクエリが実行され、結果が返されるまでにかかった平均時間。