分析ダッシュボード¶

Agent モニタリング > 分析ダッシュボードでは、選択したアプリケーションの指標情報をグラフ形式で確認でき、アプリケーションのパフォーマンスとコスト分布を包括的に把握できます。

また、Agent サマリーページのアプリケーションエントリから分析ダッシュボードに移動することもできます。特定の Agent から移動した場合、その Agent のフィルター条件が自動的に適用されます。

ページ上部では Agent / LLM 状態を切り替えることができ、デフォルトでは Agent 状態で表示されます。

LLM モニタリング¶

LLM モニタリングアプリを選択すると、分析ダッシュボードには以下の内容が表示されます。

主要メトリクス概要¶

ダッシュボード上部には、選択した時間範囲の主要メトリクスの統計が表示されます：

1. リクエスト数：総リクエスト回数の統計
2. Span 数：関連する Span 呼び出しの総数
3. リクエストエラー率：失敗したリクエストが総リクエストに占める割合
4. Token 総消費量：すべてのリクエストで消費された Token の総量
5. 平均応答所要時間：すべてのリクエストの平均処理時間

トレンド分析グラフ¶

多次元のトレンドグラフを通じて、アプリケーションのパフォーマンスと使用トレンドの変化を追跡できます：

1. リクエストトレンドグラフ：時間帯ごとのリクエスト量の分布を確認し、使用ピークを特定します
2. リクエストエラー率：エラー率の変化トレンドを表示し、異常な変動をすばやく検出します
3. リクエスト応答時間：Avg、P75、P90、P99 のパーセンタイル所要時間を表示し、ロングテールのレイテンシー問題を特定します
4. Token 消費トレンドグラフ：Token 使用量の時間分布を表示し、コスト予測に役立てます
5. 最初の Token の平均応答時間（TTFT）：最初の文字のレイテンシーを測定し、モデルの応答速度を反映します

モデルとユーザー分析¶

モデルとユーザーの観点から、リソース使用状況とパフォーマンスを分析します：

1. モデル別リクエスト数割合：ドーナツチャートで各モデルの呼び出し分布を表示します（例：qwen3:1.7b）
2. モデル別 Token 使用量ランキング：モデルごとのリソース消費量を比較します
3. モデル別リクエスト応答分析（Top 20）：テーブルで各モデルのリクエスト数、平均/最大所要時間、パーセンタイル所要時間などの詳細なパフォーマンスメトリクスを表示します
4. ユーザーリクエスト数ランキング（Top 10）：利用頻度の高いユーザーを特定します
5. ユーザー Token 消費ランキング（Top 10）：コストの高いユーザーを特定し、コスト配分に役立てます

Agent モニタリング¶

Agent モニタリングアプリを選択すると、分析ダッシュボードには、実行概要、モデルと Token、Tool モジュール、Skill モジュール別に、Agent Runtime の呼び出し、Token、所要時間のデータが表示されます。

フィルター条件¶

ページでは以下の条件でダッシュボードのデータをフィルタリングできます：

• Agent タイプ
• Agent ID
• Agent 名称
• モデルプロバイダー

Agent ID と Agent 名称の選択肢は、上位のフィルター条件に連動して更新されます。時間範囲やフィルター条件を切り替えると、ダッシュボードの概要、分布、トレンド、テーブルのデータが同期して更新されます。

実行概要¶

実行概要には、現在の時間範囲における呼び出し全体と Token の使用状況が表示されます：

• 総操作数：Tool、Skill、LLM の呼び出し数の合計
• Tool 呼び出し総数：Tool オペレーションの呼び出し数
• LLM 呼び出し総数：モデル対話の呼び出し数。1 回のビジネスリクエストに複数回の LLM 呼び出しが含まれる場合があります
• Skill 呼び出し総数：Skill の呼び出し数。Skill データが報告されていない場合は 0 と表示されます
• Token 総量：入力、出力などの各種 Token の使用量の合計
• 1 回の LLM 呼び出しあたりの平均 Token：Token 総量と LLM 呼び出し総数の比率
• モデルプロバイダー分布：モデルプロバイダー別に LLM 呼び出しの割合を表示
• モデル呼び出し分布：モデル別に LLM 呼び出し数を表示
• Tool 呼び出し分布：Tool 名別に呼び出しの割合を表示
• Skill 呼び出し Top 10：呼び出し数が多い上位 10 個の Skill を表示

概要カードと分布図は、現在の時間範囲内の Counter 増分に基づいて計算され、その期間内に実際に増加した呼び出し数や Token 使用量を表示します。Counter の累積値ではありません。

モデルと Token¶

モデルと Token モジュールは、モデルの呼び出し量、Token 消費量、呼び出し所要時間の分析に使用します：

• LLM 呼び出しトレンド：モデル別に LLM 呼び出し量のトレンドを表示
• 入力/出力 Token トレンド：Token タイプ別に使用量のトレンドを表示
• モデル別 Token トレンド：モデル別に Token 使用量のトレンドを表示
• LLM 呼び出し所要時間パーセンタイルテーブル：Agent タイプ別に LLM 呼び出し数、および P50、P75、P90、P99 の呼び出し所要時間を表示します
• 最初の Token の平均到着時間（TTFT）：Agent がモデルを呼び出した後に最初の Token が返されるまでの待ち時間を確認し、最初の文字の応答速度を分析します

トレンドグラフは、ダッシュボードの自動時間間隔を使用して、各期間の増分データを計算します。

Tool モジュール¶

Tool モジュールには、Tool のアクティブ数、呼び出しトレンド、所要時間、異常状況が表示されます：

• アクティブな Tool 数：現在の時間範囲内で呼び出し数が 0 より大きい Tool の数
• Tool 最大所要時間：現在の時間範囲内における Tool 呼び出しの最大所要時間
• Tool 呼び出しトレンド：Tool 名別に呼び出し量のトレンドを表示
• Tool 平均所要時間：Tool 名別に各時間間隔の平均呼び出し所要時間を表示
• Tool 異常 Top 10：異常呼び出し数が最も多い上位 10 個の Tool とその変化トレンドを表示

Skill モジュール¶

Skill モジュールには、Skill のアクティブ数、呼び出しトレンド、所要時間、異常状況が表示されます：

• アクティブな Skill 数：現在の時間範囲内で呼び出し数が 0 より大きい Skill の数。Skill データが報告されていない場合は 0 と表示されます
• Skill 最大所要時間：現在の時間範囲内における Skill 呼び出しの最大所要時間。Skill 呼び出しがない場合はデータなしと表示されます
• Skill 呼び出しトレンド：Skill 名別に呼び出し量のトレンドを表示
• Skill 平均所要時間：Skill 名別に各時間間隔の平均呼び出し所要時間を表示
• Skill 異常 Top 10：異常呼び出し数が最も多い上位 10 個の Skill とその変化トレンドを表示

関連情報¶

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