管理者: AI の使用状況とクレジットを監視する

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バックグラウンド

Datagrid の Control Tower 面積内の [レポート] タブは、アカウント管理者がエージェントの使用状況とクレジット消費を監視するのに役立ちます。Datagrid の顧客でも Procore AI (Digital Coworker) の顧客でも、これらのレポートは、ユーザークレジット消費の傾向、データストレージのクレジット費用、エージェントの使用状況、ユーザーエンゲージメントの測定基準をアカウントレベルで視程化します。

このチュートリアルは、アカウントの使用状況データにアクセスして利用するのに役立ち、[予算編成] タブでオプションのガードレールを設定したり、AI の拡張と使用目標についてアカウントレベルの決定を下したりするのに役立ちます。

考慮すべきこと

必須ユーザー権限:
- Control Tower の機能にアクセスするには、Datagrid の「管理者」権限が必要です。
  - Procore の「Procore 管理者」ロールは Datagrid の「管理者」ロールにマッピングされ、Procore の「プロジェクト管理者」ロールは Datagrid の「メンバー」ロールにマッピングされます。そのため、「プロジェクト管理者」は、これらの予算ガードレールなど、Datagrid の Control Tower 機能に自動的にアクセスすることはできません。
Procore AI のお客様:
- Digital Coworker パッケージのすべての階層 (Starter、Pro、企業) は、予算編成やレポートを含む Control Tower にアクセスできます。
- 前提条件:現在、Control Tower の機能にはスタンドアロンの Datagrid 製品からのみアクセスでき、Procore 内ではアクセスできないため、Procore 管理者Datagrid の Control Tower 機能にアクセスするには、「Procore AI を有効にする」で詳しく説明されている認証手順を実行する必要があります。

ステップス

ログイン app.datagrid.ai
メモ: 有効な Digital Coworker Procore AI サブスクリプションをお持ちの Procore お客様は、Procore シングルサインオン経由で Datagrid にログインする必要があります。
正しいチームスペースにいることを確認してください。会社に複数のチームスペースがある場合は、左側のナビゲーションパネルの上部にあるドロップダウンから目的のチームスペースを選択します。
ランディングページの左下にある [Control Tower] をクリックします。
「 レポート」 タブをクリックします。
右上隅にある日付範囲ドロップダウンフィルターを見つけて、必要に応じてビューパラメーターを調整します: 過去 7 日間、過去 30 日間、過去 60 日間、または過去 90 日間。
目標に応じてデータを分析します。レポートの種類の詳細については、以下をご覧ください。

クレジット消費:カテゴリー別

[カテゴリ別のクレジット消費量] 棒グラフは、マクロレベルの操作 (インテリジェンスと生成、データの取り込みと構成、アクティビティとインフラストラクチャ、データストレージ) 別にクレジット消費を視覚化します。

与信カテゴリ	監視対象の操作
インテリジェンスとジェネレーション	リアルタイムのチャット実行、複数ステップのエージェント推論、テキストペイロードの生成。
データの取り込みと構成	初期ファイル処理、ドキュメント解析、および履歴プロジェクトファイルのベクターレンダリング。
アクティビティとインフラストラクチャ	バックエンド Webhook、接続の維持、アクティブなオーケストレーショントラフィック。
マルチモーダルインデックス	継続的な定額の日次台帳料金は、GB/日あたり 3 クレジットで計算されます。

グローバル測定基準

[グローバルメトリクス]セクションには、チャット、チームスペース、エージェント、ユーザーの数を監視するカードがあります。これらの数字は、AIエコシステムの状況と導入を大まかに把握することができます。

一部のカードの隅には、選択した日付範囲の正味の変化を示す赤または緑の数字があります。次に例を示します。 [レポート] ウィンドウの右上にある日付範囲フィルターを「7 日間」に設定すると、アカウントの AI エージェントの合計が 106 で、緑色の +10 であることがわかります。これは、過去 7 日間に 10 個の新しいエージェントが作成され、合計 106 個になったことを意味します。範囲を「30 日」に変更すると、緑色の数字が大きくなる場合がありますが、合計は 106 のままです。

チャット総数:チームによって実行されたリアルタイムの会話プロンプトの累積量を表示します。
- ユーザーがプロンプト・コンポーザーにメッセージを入力し、Enter キーを押すか、送信矢印をクリックするたびに、このカウンターは 1 ずつ増加します。Procore AI ユーザーの場合: データグリッドと Procore AI サイドパネルでのインタラクションは、このデータポイントにカウントされます。
チームスペース: アカウントでアクティブにマッピングされ、実行されているチームスペース (プロジェクト) の合計数を表示します。
AIエージェント:プロジェクト全体で実行されている事前構築済みまたはカスタムのエージェントテンプレートの合計数を追跡します。
アクティブユーザー: アカウント全体で AI ツールを使用している一意のチームメンバーの数。

アクティビティランキング

[アクティビティランキング]セクションのリーダーボードは、アカウント全体の上位3つのチームスペース(プロジェクト)、エージェント、ユーザーの中でAIの導入が最も高い場所を特定するのに役立ちます。現時点では、すべてのユーザーではなく、各面積の上位 3 人のユーザーの使用状況の合計のみを表示できます。

最もアクティブなチームスペース: プロジェクトワークスペースをチャット全体のボリュームでランク付けします。このカードを使用して、どのプロジェクトがリアルタイムエージェントユーティリティに最も大きく依存しているかを確認します。
最もよく使用されるエージェント:どの特定のエージェントテンプレート( 提出資料レビューア、Deep Search Agentなど)が最も多くのバックグラウンドクエリを実行しているかを特定します。
最も熱心なユーザー:ツールの上位 3 人のユーザー、合計チャット数、およびこの数量が前の期間よりもどの程度多いかまたは少ないか。

多くの合計の横には、選択した日付範囲の正味の変化を示す赤または緑の数字があります。次に例を示します。 レポートウィンドウの右上にある日付範囲を「7 日間」に設定すると、72 件のチャットを持つユーザーと、その横に緑色の +20 が表示されます。これは、ユーザーが合計 72 件のチャットを AI に送信し、そのうち 20 件が過去 7 日間に送信されたことを意味します。範囲を「30 日」に変更すると、緑色の数値が高くなる場合がありますが、合計は 72 のままです。

使用状況の内訳

台帳をより詳細に監査するには、[ Usage Breakdown ] セクションまでスクロールし、次のデータセットタイプのいずれかを選択します。これらの各レポートでは、特定の列で並べ替えてパターンを識別できます。

たとえば、「ユーザープロンプトとアクティビティ」レポートでエージェント名で並べ替えて、どの専用自動化ツールが最もユーザーに採用されているかを特定することで、パフォーマンスの高いプロジェクトワークフローを特定し、他のアクティブなチームスペース全体で成功するイネーブルメント戦略を標準化できます。

ユーザープロンプトとアクティビティ

このレポートは、ユーザーがアカウントのチームスペース (プロジェクト) で AI と対話するたびに使用された実際のテキストをキャプチャします。これらの生のユーザークエリは、バックエンドのセマンティック処理とキーワードと共に、組織全体の傾向を示したり、コンプライアンス監査をサポートしたりできます。

「使用状況の内訳」セクションのドロップダウンから [ユーザープロンプトとアクティビティ] を選択します。
スクロールすると、以下を含むレポートのデータが表示されます。
- 日時:ユーザー操作のカレンダー日付。
- ユーザー: プロンプトを送信した人の名前。
- エージェント名:対話中に呼び出された提供またはカスタムエージェントの名前。空白のフィールドは、標準プラットフォームアシスタントを示します。
- チームスペース: アクティブなセッションが発生した特定のプロジェクト。
- ユーザープロンプト: エンドユーザーによってチャットに入力された、フィルタリングされていない未加工のテキスト文字列。
- タスク: 検出されたユーザーの意図に基づいてリクエストをルーティングするために、システムオーケストレーションレイヤー(アクションプランニング、セマンティック検索、SQL取得など)によって割り当てられた分類ラベル。
- キーワード:主要な検索用語と名詞は、プロジェクトデータベース内のファイルを検索するためにシステムによってユーザーの入力から分離されます。
- 書き直されたクエリ:プロジェクトデータからの取得精度を最大化するために、AI の推論モデルによって生成されるセマンティック検索文字列。
オプション:[エクスポート] ボタンをクリックすると、レポートが機器にダウンロードされ、データ全体を表示したり、外部分析に使用したり、プレゼンテーションを作成したりできるようになります。

ユーザークレジットの消費

このレポートには、ユーザーアクティビティによって消費されたクレジットのすべての部分の明細化されたトランザクションログが、ユーザー名、システムアクションなどとともに表示されます。

[使用状況の内訳] セクションのドロップダウンから [ ユーザークレジット消費 ] を選択します。
スクロールすると、ユーザーアクティビティによって消費されたクレジットのすべての部分を追跡する明細化されたトランザクションログが表示されます。列を確認して、特定の項目を監査します。
- クレジット: 差し引かれた正確なクレジット費用 (負の 10 進数値として表示)。
- ユーザー: システムコールを開始したチームメンバー。
- アクション: システムが実行していたこと ( 例: エージェントとの対話、 インポートパイプラインの実行、 データセット処理)。
- リソースタイプ:そのアクションの実行に使用される技術アセットレイヤー(エージェント、データパイプライン、データセット、ナレッジなど)。
- リソース: 使用される特定のコネクタまたはアセット名 (例: Procore コネクタ、サイト安全エージェント)。
オプション:[エクスポート] ボタンをクリックすると、レポートが機器にダウンロードされ、データ全体を表示したり、外部分析に使用したり、プレゼンテーションを作成したりできるようになります。

Teamspaces クレジット消費

このレポートは、インフラストラクチャの費用を特定のプロジェクト環境に直接マッピングします。自動化されたデータセットストレージの項目を公開し、各チームスペース(プロジェクト)がアクティブなベクターインデックスに保持しているデータボリュームの費用を追跡できるようにします。

「使用状況の内訳」セクションのドロップダウンから [ Teamspaces クレジット消費 ] を選択します。
スクロールして、特定のプロジェクト環境に直接マッピングされた継続的なインフラストラクチャコストを表示します。列には次のものが含まれます。
- クレジット: 差し引かれた正確なクレジット費用を表示します (負の 10 進数値で表示)。
- チームスペース: アクションを開始したチームメンバーを識別します。
- アクション:システムが実行していたこと(エージェント学習(ベクトル化)、エージェントインタラクション、データセット処理など)を識別します。
- リソースタイプ:そのアクションを実行するために使用される技術資産レイヤー(エージェント、データパイプライン、データセット、ナレッジなど)。
- リソース: タスクを実行したアプリケーション。
- 日時: アクションが発生したカレンダーの日付。
オプション:[エクスポート] ボタンをクリックすると、レポートが機器にダウンロードされ、データ全体を表示したり、外部分析に使用したり、プレゼンテーションを作成したりできるようになります。