AIツールのモニタリング
AI Drive ダッシュボードでは、AI ツールの採用、使用、そして組織内での認識についての詳細な可視性を提供します。 運用データとセンチメントや従業員のフィードバックを組み合わせることで、AI 導入を最適化し、スケールすることができます。
概観ダッシュボードからグローバルなAI採用を分析する
AIツール概要ダッシュボードは、市販およびカスタムビルドツールを含むすべてのAIツールに関する洞察を集約します。
システムは、トラフィックパターンの認識、エンドポイント活動、および従業員のフィードバックを通じて、ChatGPTなどの事前に設定されたAIツールを自動的に監視します。
システムは、execution.eventsのfocus_timeフィールドを使用して、デスクトップ型アプリケーションにおけるAI使用量を推定します。 focus_timeのオプトインフィールドが有効化されていない場合、NexthinkはデスクトップアプリケーションでのAIツールのユーザー操作を監視できません。

グローバルなAIの導入を分析するために:
メインのナビゲーションからAIツール > AIツールの概要に移動します。
AIツールの概要ダッシュボードのトップセクションを探り、AI導入、エンゲージメントメトリクス、ベンチマークを確認します:
週次 従業員ごとのAI関与時間—バーグラフのビジュアライゼーション。
週次のアクティブなAIユーザーの割合と、従業員あたりの使用ツールの平均数。
過去1年でAIツールを利用していない非アクティブユーザーの割合。
使用や有効化のギャップを解消するためのAI生成のインサイトと推奨事項。
Nexthinkによって事前設定されたAIツールについては、システムが業界ベンチマーク以下または以上の採用指標を強調し、それは簡単に赤と緑のカラーコードで識別できます。
AIツールとの従業員体験に関するベンチマーク機能は、2025年10月30日のローンチ時にはすぐには利用できない可能性がありますが、後日に導入される予定です。
システムはAI生成コンテンツまたはインサイトを表すために✦スパークルアイコンを表示します。 AIは急速に進化しており、すばらしいインサイトを提供していますが、まだミスをする可能性があります。
AI使用の詳細テーブルやウィジェットを利用して、AIツールの使用や部門別の使用方法に基づいてAIの導入とエンゲージメントメトリクスをソートします。
視覚的に部門別のAI使用パターンを行動クアドラントに分解し、有効化や最適化が最も必要な場所を特定します:
チャンピオンズ: 使用時間および頻度が高い。
ディープダイバーズ: 使用時間が多く、頻度が低い。
常連: 安定した適度な使用。
エクスプローラーズ: 使用時間と頻度が低い。
クアドラントチャートの円の大きさは、各部門でAIツールを使用している従業員の数を表します。
組み込みのNexthinkキャンペーンから収集されたAIツールのエクスペリエンスに関する従業員のレビュー。
AIツールを使用して、従業員が週に節約できると考える平均時間を表示します。
日常業務でのAIツールの使用に関する従業員のコメントに基づいた成功事例を特定し、スケーラビリティの可能性を探ります。
AIツールの使用に関する従業員から報告された課題に対応するための推奨されるアクションを実行します。 これらのアクションは、キャンペーンの回答に基づいてNexthinkによってAI生成されます。
必要に応じて、ページ上部の部門フィルターを使用して、ダッシュボード全体にフィルターを適用します。
必要に応じて、AIツールのダッシュボード用に追加のカスタムフィルターを設定できます。
特定のAIツールの採用の検証
システムは、execution.events の focus_time フィールドを使用してデスクトップ型アプリケーションでのAI使用を推定します。 focus_time オプトインフィールドが有効化されていない場合、NexthinkはデスクトップアプリケーションでのAIツールのユーザーインタラクションを監視できません。
すべてのAIツールには、使用と採用のメトリクスに関する詳細なインサイトを提供する専用のダッシュボードがあります。 これにより、ライセンス数を調整したり、有効化キャンペーンやトレーニングを開始したり、使用が低い領域を特定できます。
特定のAIツールの採用を分析するためには:
ナビゲーションメニューから、AIツールの下にリストされている特定のAIツールを選択してください。
AIツールの概要 ダッシュボードのレイアウトに似せて設計された、ツール固有のダッシュボードを探索し、ツール固有のAI採用、エンゲージメントメトリクス、ベンチマーキングを以下と組み合わせてください:
AI使用の詳細 テーブルとウィジェットにツール固有の部門別採用内訳があります。
過去30日間このAIツールを使用していないが、過去1年以内に少なくとも1回使用した離脱ユーザーの割合。
ツール固有の利用可能なライセンス。
ツール固有の使用および有効化のギャップを解決するための推奨を含む、AI生成のインサイト。
ツール固有の高度な視覚化と、社員の使用状況とフィードバックをより良く評価するためのAIエンゲージメントタイム分布とユーザー-ツールインタラクション のベンチマーキングを活用してください。
AIエンゲージメントタイム分布チャートは、さまざまな時間間隔(0〜2時間、2〜4時間)でAIツールを使用している従業員の割合を示していますが、週に40時間未満に限られます。
AIインタラクションチャートは、時系列での傾向と、インタラクション量の進化を表示します。
ツール固有の部門別AI使用パターンを行動象限に視覚的に分解し、有効化または最適化が最も必要な場所を特定します。
チャンピオン: 使用時間および頻度が高い。
ディープダイバー: 使用時間は高いが、頻度は低い。
常連: 安定で中程度の使用。
探検者: 使用時間および頻度が低い。
象限図の円の大きさは、特定のAIツールを使用している各部門の従業員数を表しています。
組み込みのNexthinkキャンペーン から収集した、AIツールの従業員体験を確認します。
AIツールを使用することで週にどのくらいの時間を節約していると考えているかを従業員の平均値で表示します。
日常業務におけるAIツールの使用に関する従業員コメントに基づく成功した事例を特定し、スケーラビリティを検討します。
AIツールを使用する際に従業員が報告した課題に対処するための推奨されるアクションを実行します。 これらのアクションは、Nexthinkによってキャンペーンの回答に基づいてAIが生成したものです。
オプションで、ページの上部にある部門またはアプリケーションタイプを使用してダッシュボード全体にフィルターを適用します。
必要に応じて、AIツールダッシュボードのカスタムフィルターを設定することもできます。

AIツールに対する従業員の認識をモニタリングするための組み込みのキャンペーン
すべての従業員デバイスがCollectorバージョン 25.5.1 以上であることを確認してください。 これにより、組み込みのNexthinkキャンペーンが正しく展開されます。
AIによって支えられたNexthinkが、従業員の回答に基づいて推奨されるアクションを生成します—上の画像をご覧ください。
AIツールとの従業員体験に関するベンチマーク機能は、2025年10月30日のローンチ時にはすぐには利用できない可能性がありますが、後日に導入される予定です。
すべてのAIツールダッシュボードでAIツールの従業員の体験を表示するために、Nexthinkは組み込みのキャンペーンを使用して、有効化とアクティベーションを行う必要があります。
必要に応じて、キャンペーンから特定のユーザーを除外したり、キャンペーンを完全に無効にしたりするために、AIツールのキャンペーン設定を変更することができます。 さらに、キャンペーン送信者情報を編集し、キャンペーンをプレビューすることができます。
各キャンペーンには、次の3つの質問が含まれています:
[AIツール]を使用することで過去7日間でどのくらいの時間を節約できましたか?
オプション: 時間の範囲 (なし、1時間未満、1〜5時間、6〜10時間、11〜15時間、15〜20時間、20時間以上)
どのようにすれば[AIツール]があなたにとってもっと役立ち、我々がサポートできることは何ですか? _(_フリーテキスト入力)。
最後に、[AIツール]で何をしましたか、またはしようとしましたか? _(_フリーテキスト入力)。
キャンペーンは次の条件で送信されます:
少なくとも1つの監視されているAIツールを積極的に使用している従業員のみがキャンペーンを受け取ります。
各従業員は、多くても90日ごとに1回のキャンペーンを受け取り、使用しているツールのいずれか1つについてのみです。
任意の日には従業員の最大5%がキャンペーンを受け取ります。
AI採用のバランス
AIツールのソリューションの採用結果をステークホルダーおよびリーダーシップに報告します。
ライセンスやリソースの配分を最適化するために、従業員とAIのインタラクションの傾向を追跡します。
AIツールのインサイトから推奨されるアクションを実施した後の従業員の反応の変化を測定します。
特定のAIツールに対するターゲットコミュニケーションまたはトレーニングの効果を検証します。
ウォークスルーまたはAdopt ガイドが測定可能な改善を促進するかを追跡します。
最終的には、AIツールの採用により有形の価値の増加を観察する必要があります。
報告の客観性を維持するため、Nexthinkのダッシュボードとインサイトに従い、相関を特定し、変数を分離します。 こうすることで、十分に検証されていないAIツール採用の成果に過度の帰属を避けることができます。
さらに、例えばPearson’s R や制御比較(A/Bテスト)など、統計的な相関測定や証拠に基づくフレームワークで観察をサポートします。
関連タスク
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