Copilot の使用状況メトリックを使用したライセンスのアクティブ化と初期使用状況の追跡

使用メトリックを使用して、 GitHub Copilot 導入シグナルとアクティブ化を特定し、対応します。

この機能を使用できるユーザーについて

エンタープライズ所有者、組織管理者、課金マネージャー、"エンタープライズ Copilot メトリックの表示" アクセス許可を持つエンタープライズ カスタム ロールを持つユーザー。

この記事で

Copilotライセンスを企業全体に割り当てた後、Copilot使用状況メトリック ダッシュボードと API を使用して、ライセンスがアクティブであることを確認し、初期の使用状況の傾向を監視できます。 これにより、ロールアウトが適切なユーザーに到達しているかどうかを評価し、導入が予想よりも遅い場合に迅速なアクションを実行できます。

導入の全体像を把握するために、ダッシュボードの分析情報と質的フィードバック (短いパルス調査やチーム チェックインなど) を組み合わせることができます。

前提条件

Copilot使用状況メトリックにアクセスするには、"Copilot使用状況メトリック" ポリシーを有効にする必要があります。

手順 1: 使用状況メトリック ダッシュボードをAccessする

データ再利用可能なエンタープライズアカウント.access-enterprise %}

  1. Insights タブをクリックします。

ダッシュボードには、開発者 IDE からの集計テレメトリと毎日更新が表示されますが、データは UTC から最大 3 日遅れている可能性があります。

手順 2: ライセンスのアクティブ化を追跡する

"IDE アクティブ ユーザー" グラフと "IDE 日次アクティブ ユーザー" グラフを使用して、開発者が割り当てられたライセンスの使用を開始していることを確認します。

メトリックそれがあなたに伝えるもの行動する方法
IDE アクティブ ユーザーこのカレンダー月に少なくとも 1 回 Copilot 使用したライセンスを持つ開発者の数。割り当てられたライセンスの合計数と比較します。 数値が大幅に小さい場合は、IDE の構成を確認するか、アクティブ化の手順をチームに伝えます。
IDE の毎日のアクティブ ユーザー1 日に Copilot を使用している一意のユーザーの数。ロールアウト後の最初の 2 週間では上向きの傾向を見つけてください。 フラットラインは、ユーザーが追加の有効化またはセットアップガイダンスを必要とすることを示す場合があります。
IDE の毎週アクティブなユーザーアクティブ ユーザーの 7 日間のローリング合計。これを使用して一貫性を追跡します。 WAU の安定または増加は、アクティブ化と定期的な使用が成功したことを示します。

メモ

Copilot 使用状況メトリックは、主にサポートされている IDE のアクティビティを反映します。 サーバー側テレメトリは、クライアント側の IDE テレメトリを補完して、追加のアクティブ ユーザーを表示します。 コパイロットチャット、GitHub.com、GitHub Mobile、またはCopilotコード レビューでのCopilot CLI (コパイロット CLI)の使用状況は、ダッシュボード データには含まれません。

手順 3: 早期導入シグナルを特定する

ライセンスがアクティブになったら、正常な早期導入を示すメトリックに焦点を当てます。

信号ダッシュボードで検索する場所検索対象
一貫した DAU の成長"IDE の毎日のアクティブ ユーザー" グラフ最初の 1 か月間の毎日のユーザーの着実な増加。
機能の種類"チャット モードごとの要求数" グラフ複数のチャット モード (Ask、Edit、Plan、Agent) を試す開発者は、好奇心とエンゲージメントを提案します。
エージェントの初期使用「エージェント導入」カード早い段階で小規模なエージェント導入 (5 ~ 10%) であっても、実験の肯定的なシグナルです。

健全な初期採用とは通常、割り当てられたユーザーの60〜80%が最初の1か月以内にアクティビティを示していることです。

ヒント

これらのシグナルは、開発者が Copilotしようとしているかどうかを示しますが、その使用がエージェント駆動型ワークフローに深化しているかどうかは示しません。 導入の深さのコーホート ベースのビューについては、 AUTOTITLE を参照してください。

手順 4: 限られた導入シグナルに対処する

メトリックに限定的な導入が示されている場合は、次のいずれかの方法を試してください。

症状考えられる原因何をすべきか
アクティブユーザーの総数が少ないユーザーが IDE でライセンスをアクティブ化したり、 Copilot を構成したりしていません。オンボード資料を再共有するか、短い "アクティブ化チェック" セッションを実行します。
毎日一定の使用量開発者は Copilot 1 回試みましたが、返されません。
Copilotプロンプトや内部の成功事例などの有効化リソースを提供します。
エージェントの使用なしチームは Copilot エージェントについて知らない場合があります。高度なユース ケースの例を共有して、探索を促進します。

コパイロットチャットを使用して問題を診断することもできます。 例えば次が挙げられます。

Copilot prompt
What patterns might explain low adoption across some teams in the Copilot metrics export?

手順 5: プログラムでアクティブ化を追跡する

導入データが利用可能で、ロールアウトに関するデータから理解が得られたら、API を使用して長期的に導入状況を監視することを考えましょう。

  1. エンタープライズ使用状況エンドポイントを使用して、企業内のすべての組織の集計データを取得します。
  2. dayまたはuser_loginでエクスポートをフィルター処理して、新しくアクティブ化されたユーザーを識別します。
  3. user_initiated_interaction_countとcode_acceptance_activity_countを比較して、ライセンスの割り当て後にユーザーがアクティブに関与しているかどうかを確認します。

手順 6: より詳細な分析のためにユーザー レベルのデータをエクスポートする

場合によっては、詳細な分析や内部 BI ツールとの統合のために、ユーザー レベルのアクティビティ データが必要になる場合があります。 エクスポートは、長期的な傾向を分析したり、導入を他のメトリック (生産性や有効化アクティビティなど) と関連付けたりする場合に最も役立ちます。

  1. ダッシュボードで、右上隅 [JSON のエクスポート ] をクリックします。

  2. NDJSON ファイルをダウンロードし、 コパイロットチャット を使用してデータを分析します。 たとえば、次の質問をします。

    Copilot prompt
     * Summarize which organizations show the largest increase in `loc_added_sum` this month.
 * Identify users with high `user_initiated_interaction_count` but low `code_acceptance_activity_count`.

詳細については、次を参照してください。