AIエージェントアナリティクスとは？

AIエージェントアナリティクスは、AIエージェントのパフォーマンスを測定、分析、最適化する手法であり、現実世界での有効性とビジネス成果への影響を理解するためのものです。

組織が急速にエージェントやエージェントワークフローを構築し採用する中で、バイブコードされたフィーチャーから自律型カスタマーサービスシステムに至るまで、特化したアナリティクスの必要性が重要になっています。従来のプロダクトアナリティクスは、会話型AIのインタラクション、プロンプトの効果、またはAI駆動の体験の独自の行動パターンを追跡するようには設計されていませんでした。AIエージェントアナリティクスは、このギャップを埋め、ユーザーがエージェントとどのように実際に関わっているか、どのユースケースが価値を提供するか、エージェントのパフォーマンスがどこで崩れるかを可視化します。

この新興の分野は、AI開発の速度とユーザーによる検証を結びつけ、構築または購入するエージェントが、ユーザーが最初の接触後に無視してしまう高価な実験に終わるのではなく、測定可能なROIをもたらすことを保証します。

AIエージェントアナリティクスが従来のアナリティクスと異なる点

従来のプロダクトアナリティクスツールは、クリック、ページビュー、機能の使用状況を追跡しますが、AIエージェントは根本的に異なるインタラクションパターンを導入するため、特化した測定が必要です。

会話型インタラクション対ポイントアンドクリック：従来のフィーチャーとは異なり、エージェントは自然言語のプロンプトとマルチターンの会話を通じてユーザーと関わります。ボタンのクリックだけでなく、プロンプトのボリューム、提案されたプロンプトの選択率、会話の質を追跡する必要があります。

意図に基づく使用：エージェントアナリティクスは、ユーザーが達成しようとしていること（「コード生成」、「コンテンツ作成」、「データ分析」などのユースケース）をキャプチャする必要があります。ただし、アクセスしたフィーチャーだけでなく、*ユーザーが何を達成しようとしているか*を捉える必要があります。このユースケースを追跡することで、エージェントが実際の問題を解決しているのか、意図しない目的で使用されているのかを明らかにします。

下流の影響測定：重要な質問は「エージェントを使用したか？」ではなく、「エージェントによってワークフローが改善されたか？」です。AIエージェントアナリティクスは、エージェントの相互作用を後続の行動と結び付け、エージェントの利用が保持率の向上、タスクの迅速な完了、またはコンバージョン率の向上と相関しているかどうかを追跡します。

コンプライアンスとリスクの可視性：エージェントを使用する場合、ユーザーが何を尋ねているか、機密データをアップロードしているか、エージェントの応答が規制のリスクを生むかを監視する必要があります。従来の分析は、AIガバナンスに必要なプロンプトレベルの可視性を欠いています。

AIに特有のリテンションパターン:ユーザーはエージェントを一度試して、価値を提供しない場合は二度と戻らないかもしれません。エージェント分析は、AIフィーチャーの保持率を特に追跡し、エージェントへの投資が持続的なエンゲージメントを促進するか、一度きりの好奇心を引き起こすかを明らかにします。

Pendoエージェントアナリティクス<1> は、これらの特有の要件に対応するために特別に構築されました。会話型AIデータを、製品チームがすでに信頼している行動分析、セッションリプレイ、ユーザーフィードバックツールに接続します。

なぜ2026年にAIエージェントアナリティクスが必要なのか？

2026年は、企業ソフトウェアにおけるAIエージェントの転換点となります。組織は、実験的なAIフィーチャーから生産規模のエージェントワークフローに移行しており、投資は全世界で250億ドル以上に達する見込みです。しかし、ほとんどの企業は、これらの投資が実際に価値を提供するかどうかを検証するための分析インフラなしにエージェントを展開しています。

AIエージェントがビジネスオペレーションに不可欠になるにつれて—カスタマーサービスチャットボットから企業のワークフロー自動化、開発速度で生成されたバイブコードフィーチャーまで—組織はそのパフォーマンスに対する包括的な可視性を必要としています。AI開発の速度は従来の分析能力を上回り、危険な盲点が生まれています。チームは、ユーザーが実際に価値を見出すかどうかを検証するよりも早くエージェントを出荷します。

AIエージェントアナリティクスがなければ、エージェントが速度、コスト削減、潜在的な収益の向上の約束を果たしているかどうかを理解する直接的な方法はありません――または、ユーザーが一度使用した後にフラストレーションを感じ、その後AIエージェントを無視するかもしれません。

AIエージェントアナリティクスは企業を支援します：

誰がAIエージェントアナリティクスを使用すべきですか？

AIエージェントアナリティクスは、複数の組織機能にわたって測定可能な価値を提供し、各チームの特定の目標を最適化しビジネス成果を推進するために、カスタマイズされた洞察を提供します。

プロダクトチーム

プロダクトマネージャーは、エージェントのパフォーマンスに関する包括的な可視性が必要で、より良い顧客体験を構築し、定着化を最大化します。エージェントアナリティクスは、エージェントの機能を賢明に改良するために必要なデータ駆動の洞察を提供します。

たとえば、プロダクトマネージャーはエージェントアナリティクスを使用して、ユーザーがエージェントにどれくらいの頻度で戻ってくるか（保持）を理解し、それが下流の行動にどのように影響するかを把握できます。Pendoエージェントアナリティクスは、行動データ、ユーザーフィードバック、リプレイ、およびコミュニケーションツールに接続されているため、PMはユーザーがエージェントと関わる前後に何をするかを確認し、ガイドやメールを通じてエンゲージメントと定着化を改善するために促すことができます。

ITチーム

ITリーダーとして、AIエージェントが安全に、コンプライアンスに準拠し、ROIをもたらすようにする必要があります。従業員はエージェントを適切に使用していますか？エージェントは規制およびコンプライアンスリスクを生じさせていますか？そして最も重要なのは、あなたのAIエージェントへの投資は成果を上げていますか？

IT部門は、企業のAI展開を効果的に管理するために、堅牢な監視およびガバナンス機能を必要とします。エージェントアナリティクスは、責任あるAI実装に必要な監視および制御メカニズムを提供します。

たとえば、IT部門はエージェントアナリティクスを使用して、ユーザーが送信する最も一般的なプロンプト、機密な会社情報をアップロードしているかどうか、またAIエージェントが正しく機能しているかを把握することができます。

財務チーム

財務リーダーは、ビジネス目標に対するAIエージェントのパフォーマンスを評価し、異なるエージェントの取り組みに対する予算配分を最適化するための具体的な指標が必要です。AIエージェントへの投資を続けるべきでしょうか、それとも投資戦略を転換すべきでしょうか？

エージェントアナリティクスを使用することで、財務チームは、HRチャットボットがルーチンな従業員からの問い合わせの60％を処理し、HRスタッフの人件費として年間20万ドルを節約していることを把握できます。これらの発見は、AI投資を継続すること――あるいは拡大することを正当化するのを容易にします。

エージェントアナリティクスはどのようなデータを収集しますか？

Pendo Agent Analyticsは、ユーザーが提出したプロンプトを含むすべてのAIエージェントの使用状況を記録・分析でき、組織全体で会話型AIツールがどのように利用されているかを追跡するのに役立ちます。

エージェントアナリティクスは、イベントデータと重要なKPIを含むダッシュボードを提供します。

主なユースケース：ユーザーは、このエージェントを使って何を成し遂げようとしているのでしょうか？コンテンツ作成、コード開発、学習や教育など。

例のインサイト：あるSaaS企業は、顧客サポートエージェントが「請求に関する質問」に60％、そして「製品のトラブルシューティング」に20％使用されていることを発見しました。これは、請求に関するドキュメントを改善しサポート負荷を軽減する機会を示すと同時に、エージェントが本来対応すべき技術的な問題を効果的に処理できていないことも明らかにしました。

プロンプトのボリューム:このエージェントは使用されていますか？もしそうなら、どのくらいですか？

例の洞察：開発エージェントを立ち上げた後、エンジニアリングチームは、スプリント計画週にはプロンプトのボリュームが急増し、実行スプリント中にはその80％が減少したことに気付きました。これは、エージェントがアイデア出しには役立つものの、実際の実装には信頼されていないことを示しており、対処すべき能力ギャップがあることを示唆しています。

リテンション率：誰かがこのエージェントを使用した場合、どのくらいの確率で再度利用する可能性がありますか？

例のインサイト：あるプロダクトチームは、AI機能アシスタントの初週のリテンション率が73％であることを追跡しましたが、30日後の再利用率はわずか12％でした。これは、ユーザーが初期の価値を見出したが、エージェントが彼らのワークフローの持続的な一部になることに失敗したことを示しており、持続的なエンゲージメントを促進するユースケースを調査するきっかけとなりました。

訪問者：このエージェントに来ているユニークなユーザーは何人ですか？これは、時間の経過とともに上昇傾向にありますか、それとも下降傾向にありますか？

洞察の例：内部AIエージェントの従業員定着率を監視しているITチームは、訪問者数が目標ユーザーの40%で横ばいになっていることに気づきました—セグメント化により、全ての部門がエージェントの存在を知らなかったことが明らかになり、ターゲットを絞ったオンボーディングキャンペーンが実施され、定着率が30日で倍増しました。

推奨プロンプト率:あなたの推奨するgenAIプロンプトは関連性があり、エンドユーザーによって選択されていますか？

例のインサイト：あるフィンテック企業は、ユーザーが事前に用意された「住宅ローンの支払いを計算する」プロンプトを8%の割合で選択した一方で、「過去の金利トレンドを見せて」というカスタムプロンプトは10倍多く使われていたことを発見しました—これは、彼らの推奨プロンプトがユーザーの意図を捉えきれておらず、再設計が必要であることを証明しています。

アカウント:あなたのAIエージェントを利用しているアカウントは何件ありますか？どのアカウントですか？

例のインサイト：あるB2B SaaS企業は、企業アカウント（>$100K ARR）がAIエージェントをSMB顧客の3倍使用していることを追跡しました。これは、エージェントが高価値セグメントに不均衡な価値を提供していることを示しており、企業向けの営業会話やオンボーディングにおいてエージェントの機能を優先する正当性を示しています。

これらすべての情報はエージェントや特定のユースケース向けに提供されているため、エージェントのパフォーマンスのあらゆる側面を細かく調整できます。Pendoの行動分析とセッションリプレイ機能を組み合わせることで、特定のメトリクスが上昇または下降する理由を理解するために実際のユーザーセッションを観察できます。これにより、データポイントを実行可能な製品戦略へと変換できます。

AIエージェントのパフォーマンスを最適化する方法

エージェントを活用したワークフローを作成して、スピードと成果を向上させます。しかし、エージェントへの投資を正当化するためには、このタスクやワークフローを完了する古い方法と新しい方法を同時に比較する必要があります。エージェントが実際にユーザーの時間を節約したり、生産性を向上させたりしていない場合、改善（または完全に削除）する必要があります。

これにより、インタラクションメトリクスの分析が次の段階に進みます：

成功したインタラクションを特定し、他のユーザーにこれらのユースケースを採用するよう促します。
一般的な問題（例：ネガティブなユーザーフィードバック）を検出し、サポートチケットにエスカレートする前に解決します。
ユーザーのアプリ内行動（よく使われるフィーチャーや役割タイプなど）を分析して、よりパーソナライズされたAI応答を調整します。
パフォーマンス分析に基づいてAIエージェントのトレーニングとデータ入力を改善します。
エージェントのパフォーマンス指標（エスカレーション率、初回対応解決率、ユーザー満足度など）を継続的に監視します。

これらの洞察を武器に、最良の道を特定し、迅速に行動できます。これは、エージェントを構築して販売する場合でも、従業員のために購入する場合でも、ほとんどのエージェントに当てはまります。

あなたが構築して販売するエージェントの改善

構築して販売するエージェントについては、定着化を促進し、継続的な投資を正当化し続ける必要があります。これは特に、バイブコーディングを実践しているチームにとって重要です。AIエージェントやAI生成フィーチャーが前例のない速度で出荷されるため、検証が追いつかない場合にはリスクが生じます。

エージェントを検証し改善する最良の方法は次のとおりです：

使用状況を即座に定量化する：作成されたプロンプトの数と、それがどのセグメントによって作成されたかを追跡し、定着化の傾向を理解し、パワーユーザーと休眠ユーザーを特定します。
主要なユースケースを特定する：ユーザーがエージェントで実際に達成していること（設計した目的とは異なる場合もある）を発見し、実際のユーザーのニーズを理解し、メッセージを改善するために役立てましょう。バイブコーディングされたフィーチャーの場合、自然言語プロンプトがユーザーの意図を正確に捉えたかどうかが明らかになります。
エージェントのインタラクションを下流の行動に接続する：エージェント使用後のタスク完了率、コンバージョン率への影響、リテンションの変化を測定し、エージェントがユーザーのワークフローを改善するか妨げるかを確認します。Pendoエージェント分析は、会話型AIデータをより広範な行動分析に独自に接続し、エージェントと関わるユーザーがコンバージョン、保持、または解約する可能性が高いかどうかを確認できます。
開発イテレーション全体でパフォーマンスを追跡する：AI駆動の開発を行うチームにとって、エージェント分析は、どのプロンプトエンジニアリングアプローチがより良いユーザー成果を生み出すかを明らかにし、エージェントの能力と、ユーザーが本当に求めているAIフィーチャーを開発する方法についての開発チームの理解の両方を向上させるフィードバックループを作り出します。

Pendoのエージェントモードと組み合わせることで、製品チームは「どのユーザーセグメントが私たちのエージェントから最も価値を得ているのか？」という自然言語の質問をし、数秒で包括的な分析を受け取ることができ、反復サイクルを数週間から数時間に短縮できます。

購入して展開するエージェントの改善

内部で購入して展開するエージェントについては、非効率を排除し、コンプライアンスリスクを防ぐことができます。例えば、

AIエージェントの利用を理解し、誤用や無駄な支出のリスクを減らす。
役割タイプごとに最も成功しているユースケースを知ることで、AIの定着化を加速する。
インタラクションを下流の行動に結びつけることで、エージェントの利用が従業員のワークフローを改善しているかどうかを検証する。

エージェント分析からの洞察を定期的にレビューすることで、継続的な改善をサポートし、AIエージェントが一貫した価値と測定可能なROIをもたらすことを実現します。

AIエージェント分析の始め方

AIエージェント分析を実装するには、既存のテクノロジースタックを取り除いたり、時間のかかるエンタープライズ向けの導入を待ったりする必要はありません。トップチームは、エージェントの包括的な可視性を実現するために、どのように計測の仕組みを導入しているかをご紹介します：

ステップ1:どのエージェントを追跡する必要があるか特定する

まず、組織内のすべてのAIエージェントをカタログ化してください。顧客に展開したエージェントと、従業員が内部で使用するサードパーティのエージェントの両方を含みます。

一般的な盲点には次のものが含まれます。

顧客対応エージェント:チャットボット、製品コパイロット、あなたのアプリケーションに埋め込まれたAIアシスタント

内部エージェント開発ツール、データ分析アシスタント、HR／ITサポートボット

雰囲気を反映したフィーチャー：AI生成のワークフローおよび自動化が、自然言語プロンプトを通じて構築されます

サードパーティのAIツール:ChatGPT、Claude、GitHub Copilot、またはあなたのチームが使用しているその他のLLMアプリケーション

ステップ2:各エージェントタイプの成功指標を定義する

すべてのエージェントが同じ目的を持っているわけではないので、同じように追跡しないでください。エージェントの機能に基づいて明確なKPIを定義する:

サポートエージェント：初回解決率、エスカレーション率、ユーザー満足度

生産性エージェント：時間の節約、タスク完了率、再利用頻度

収益エージェント:コンバージョンへの影響、アップセルへの影響、トライアルから有料への移行の加速

開発エージェント：コード品質、開発速度、エラー率

ステップ3:アナリティクス計測の実装

エージェント固有の指標を追跡し、それらをより広範なユーザー行動と関連付けることができる分析プラットフォームを選択してください。優先すべき主要な機能：

プロンプトレベルの追跡：ユーザーがエージェントに尋ねた内容を捉え、単に利用したという事実だけではなく、その詳細も記録してください。

ユースケースの分類プロンプトを自動的にユースケースに分類する（例: "コード生成", "コンテンツ作成"）

行動の文脈:エージェントのインタラクションを下流の製品利用、リテンション、ビジネス成果に関連付ける

推奨プロンプト分析：ユーザーが選択するあらかじめ用意されたプロンプトとカスタム入力を追跡する

Pendoエージェント分析 は、この完全な計測レイヤーを提供し、エージェント分析を始めたばかりのチーム向けに無料版を用意しています。

ステップ4:ベースラインパフォーマンスを確立する

最適化の前に、現在の状態を理解する：

2〜4週間の分析を実行してベースラインメトリクスを確立する
最も多く使用されるユースケースとリテンションパターンを特定する
どのユーザーセグメントがエージェントと最も多く、または最も少なく関与しているかを記録する
Coreビジネスメトリックへの下流の影響を測定する

ステップ5:継続的改善のためのフィードバックループを作成する

エージェント分析は「一度設定すれば後は放っておける」実装ではありません。洞察に基づいて行動するための体系的なプロセスを構築する

週次レビュー：プロンプトのボリュームトレンド、新しいユースケース、保持の変化を追跡します。

月次ディープダイブ：ROIを推進するエージェントと、改善または削除が必要なエージェントを分析してください。

四半期戦略：エージェントの投資をパフォーマンスデータに基づいて調整――効果的なものに注力し、効果がないものは修正または削除する。

Pendo AIエージェントアナリティクスを選ぶ理由

14,000社以上が、定量データ、定性的フィードバック、セッションリプレイ、さらにアプリ内ガイドやメールコミュニケーションツールを組み合わせたPendoを信頼しています。エージェントアナリティクスは、この実績のあるプラットフォームにAIに特化した機能を拡張します。

Pendoを際立たせる主要な機能：

文脈に応じたリアルタイムのユーザーインサイト：Pendoは、エージェントのパフォーマンスとプロンプトを、製品全体の実際のユーザー行動とビジネス成果に結びつける唯一のプラットフォームです。エージェントの使用が保持、定着化、エンゲージメントにどのように影響するかをご確認ください。単なるエージェント単体の指標にとどまらず、全体のパフォーマンスが反映されています。
エンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンス。信頼と透明性は、PendoがAIを構築し、展開し、拡張する方法の基盤です。顧客データは共有されず、Pendo専用のモデルに利用されることもありません。私たちのAIはSOC-2、タイプ2およびHIPAA準拠であり、エンタープライズAI展開に必要な規制基準を満たしています。
より広範なテクノロジースタックに接続:Pendoのエージェントデータは、すでに使用しているビジネスインテリジェンスシステムと統合されており、AIアナリティクスによる新たなデータサイロの発生を防ぎます。
すべての段階のチームがアクセス可能です。Pendoエージェントアナリティクスの無料版は、初期段階のチームが前払いの投資なしでエージェントのパフォーマンスを検証することを可能にします。ニーズの拡大に応じて、予測モデリングやエージェント間ガバナンスなどの高度な機能にシームレスにアクセスできます。

詳細についてPendoエージェントアナリティクス.

一般的なAIエージェントアナリティクスのFAQ集

ROIはどのくらいの頻度で再評価すべきですか？

理想的には、製品およびITリーダーは、エージェントのパフォーマンスを月ごとに評価し、変化する条件やパフォーマンスに適応する必要があります。

AIエージェントのパフォーマンスをビジネス目標に対して評価するために、どのような分析が利用できますか？

包括的なAIエージェント分析は、3つの層を測定します：（1）プロンプトのボリューム、ユースケースの分布、提案されたプロンプト選択率などのインタラクションメトリック、（2）タスクの完了、ユーザー満足度、保持率などの成果メトリック、（3）コンバージョンの影響、収益の帰属、コスト削減などのビジネスインパクトメトリック。最良のプラットフォームは、エージェントのインタラクションが実際のビジネス成果をどのように推進するかを示すために、3つのレイヤーをすべて接続します。

異なるチームや部門でAIエージェントの使用状況を追跡できますか？

対応しています。現代のAIエージェント分析プラットフォームは、ユーザーの役割、部門、アカウントタイプ、そして定義したカスタム属性ごとにエージェントの使用状況をセグメント化します。このセグメンテーションは、どのチームがエージェントから最も価値を引き出しているか、定着化が遅れている場所、異なるユーザータイプがエージェントとどのように関わっているかを明らかにし、ターゲットを絞った改善努力とビジネスユニットによるROIの正当化を可能にします。

自分で構築したAIエージェントを監視する場合と、従業員が使用するエージェントを監視する場合の違いは何ですか？

両方とも、使用状況、定着化、およびROIを追跡する必要がありますが、最適化の優先順位は異なります。あなたが構築したエージェントには、定着化メトリック、ユースケース分析、下流のコンバージョン影響が必要で、継続的な開発を正当化します。従業員が使用するエージェントには、責任ある使用を確保するために、コンプライアンス監視、生産性測定、コスト/利益分析が必要です。Pendo Agent Analyticsのような先進的なソリューションは、統一されたプラットフォーム内で両方のシナリオに対してカスタマイズされたビューを提供します。

データをより深く分析するためにセグメント化できますか？

はい、Pendoのエージェント分析は、顧客コホート、エージェントタイプ、日付範囲、インタラクションシナリオによる詳細なセグメント化をサポートしています。

自動インタラクションと手動インタラクションの違いは何ですか？

自動インタラクションは人間の介入なしにAI駆動で行われ、一貫したスケーラビリティとコスト効率を提供します。

エージェント分析はAIエージェントのワークフローにおける潜在的な改善を特定するのに役立ちますか？

もちろんです。詳細な分析はボトルネックや非効率を明らかにし、エージェントのワークフローを的確に最適化することを可能にします。

Pendoはユーザーがエージェントに対して感じている満足度を追跡できますか？

Pendo Listenのフィードバック管理ツールを使用すると、Pendo内でエージェントに対するユーザーの感情を理解できます。

AIエージェントアナリティクス

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