Skip to content

業務改善推進プロジェクト

毎日の仕事を改善する、AI・アプリ活用のヒントと実務ノウハウ

AI利用メトリクス

読み方：えーあいりようめとりくす英語表記：AI Usage Metrics

カテゴリ
AI・生成AI
用途
AI活用
一覧へ戻る
アイペンちゃんが用語の本から知識を整理し、確認しているイラスト

この用語の意味

AI利用メトリクスとは、AIサービスがどのくらい使われているかを把握するための数値指標です。利用人数、モデルへの要求数、セッション数、入出力のトークン量などが含まれます。何を一件と数えるかはサービスや指標によって異なります。テレメトリーは動作・利用情報を集める仕組みやデータを指し、メトリクスはそこから利用状況を数値で捉えるものです。

何ができるか

部署やツールごとの利用の広がり、導入後の定着、利用量の増減を確認できます。ただし要求数が増えた理由は、利用者の増加だけとは限りません。一つの指示から複数のモデル呼出しが発生する場合もあります。生成AI利用率のような人・企業の割合、操作回数、モデルへの要求数を区別します。機能別の利用者数と定着段階では、集計対象や判定条件が異なる場合があります。たとえばGitHub Copilotでは、チャットとVS CodeのAgentsウィンドウが機能別の利用集計に加わりましたが、定着段階の判定対象には含まれません。導入前後を比べるときは、各期間で何を数えているかも確認します。業務への効果は、KPIに加え、作業時間、手直し件数、費用などで別に確認します。

実際に使うために必要なもの

対象サービスの利用レポートや管理画面、必要ならAPI、集計用の表計算ソフト、指標を確認する担当者を用意します。対象期間、対象者、成功した要求だけか、セッションの区切り、欠測の扱いを決め、同じ定義で比較します。

対象サービスの契約料金に加え、集計の設定、保存先や可視化ツールの利用料、データ量に応じた費用、確認・保守の時間を見込みます。トークン量だけから契約の請求額を断定せず、適用料金や請求対象を確認します。

AI利用メトリクスは特定企業だけの製品名や統一規格ではありません。計測項目と条件は提供元ごとに確認します。製品例としてGitHubは2026年10月23日、Copilotをモデル提供元とする外部ツールの要求数やトークン量をクライアント別に報告する更新を発表しました。要求数は指示回数ではなく、ツールの分類も確実な本人確認ではありません。利用には対応するレポート、閲覧権限、利用メトリクスのポリシー設定などの条件があります。

小さく試す運用例

架空の運用例です。社内の文章要約業務で、同じ部署の一週間の利用人数、指示回数、モデル要求数を別々に記録します。一つの指示に対してモデルが複数回呼ばれても、それを複数人の利用とは数えません。前週との比較ではツールの更新や計測範囲の変更も確かめ、作業時間と手直し件数がどう変わったかを別に確認します。

人が確認すること・注意点

計測の範囲、単位、期間、更新時刻、欠測を確認します。端末側の計測は、古いアプリや送信制限で漏れる場合があります。異なる経路の数値を安易に合算せず、記録がないことを未利用の証明にしません。利用量だけで個人の能力や仕事の成果を評価しません。利用者別データや社内ツール名が含まれる場合は、閲覧権限、保存期間、社外共有の可否を確認し、認証情報や機密情報を公開しません。

関連する事例・テンプレート

現在、直接関連する公開済みの事例・テンプレートはありません。

参考情報