> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://ai-kb.automationanywhere.com/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # タスクモニター > スーパー管理者は、EKB 内のすべてのバックグラウンド タスクと自動化を監視、フィルタリング、分析できます。パフォーマンスを追跡し、問題を特定し、システムの信頼性を最適化します。 **タスク モニター** タブは、EKB がバックグラウンドでどのように実行されているかを追跡するのに役立ちます。ユーザーがワークフローを実行したり、ドキュメントをアップロードしたり、AI エージェントを使用したり、自動化をトリガーしたりするたびに、**タスク**が作成されます。これらのタスクはシステムによってリアルタイムで処理されます。 タスク モニターでは、これらすべてのアクティビティを明確に把握できるため、次のことが容易になります。 * システム全体で何が起こっているかを理解する * ユーザーに影響を与える前に問題を特定します * 遅いプロセスまたは失敗したプロセスを特定することでシステムのパフォーマンスを向上させます。 「何が物事を遅らせているのか?」と疑問に思ったことがあるなら、または「なぜタスクが失敗したのですか?」 — このタブには答えが見つかります。 *** ### ダッシュボードビュー Task Monitor *** ### フィルター (トップパネル) フィルターを使用して、以下に基づいて結果を取得します。 * **プロジェクト ID**: タスク アクティビティを特定のチームまたはイニシアチブから分離します。 * **ユーザー ID または電子メール**: 特定のユーザーによって実行されたタスクを監査またはトラブルシューティングします。 * **日付範囲**: デフォルトは過去 7 日間ですが、調整できます。 * **更新ボタン**: タスク実行ログから最新のデータを取得します。 *ヒント: グラフを分析する前に必ずフィルターを設定してください。これにより、関連するデータのみを確認できるようになります。* *** ### 時間のかかるタスク トップ 10 この棒グラフは、システム レコードに基づいて、**実行に最も時間がかかっているタスク**をリストします。 * **平均所要時間 (青色のバー)**: このタスクがすべての実行にかかる平均時間。 * **期間の中央値 (紫色のバー)**: 中央の値 — いくつかの遅いタスクが平均を歪めているかどうかを特定するのに役立ちます。 このグラフは次の答えに役立ちます。 * どのタスクが最もリソースを消費しますか? * 異常値はありますか (例: 1 つのタスクが通常時間の 3 倍に急増するなど)。 * 特定のロジックを最適化、再スケジュール、または分割する必要がありますか? *例: ドキュメント抽出タスクには一貫して 3 分かかりますが、他のタスクの 90% は 10 秒で完了する場合、入力形式を修正するか、大きなファイルを分割する必要がある可能性があります。* *** ### 全体的な成功率 (ドーナツ グラフ) このグラフは、**タスクの結果**という観点からシステムの健全性を示しています。 * **成功** – タスクはエラーなしで完了しました。 * **失敗** – タスクでエラーが発生しました (API エラー、タイムアウト、不正なデータなど)。 * **終了** – タスクは完了前に、手動またはシステム制限によって強制的に停止されました。 *ヒント: 高い失敗率または終了率は危険信号です。構成が間違っているエージェント、期限切れの API トークン、または非効率的なワークフローを調査する必要がある場合があります。* *** ### タスク実行分散 このグラフは、**各タスクが実行される頻度**、およびタスクが成功または失敗する頻度を示します。 各タスクについて: * 緑色のバー = 成功した実行 * 赤いバー = 失敗 * オレンジ色のバー = 終了した実行 それは次のような答えに役立ちます。 * 最も頻繁に使用されるタスクはどれですか? * 頻繁に実行されるが頻繁に失敗するタスクはありますか? * 度重なる失敗により、重要なワークフローが中断されていませんか? *例: 週に 10,000 回実行され、20% のエラーが発生するタスクは、下流のワークフローを静かに中断している可能性があります。このグラフは、それを把握するのに役立ちます。* *** ### タスク期間の範囲 このグラフは、各タスクにかかる時間を時間の経過とともに分析します。タスクごとに、次のようにプロットされます。 * **平均期間** * **期間中央値** * **最大持続時間** * **最小継続時間** ここで**スパイクやボラティリティ**を探します。通常は数秒で実行されますが、場合によっては数分かかるタスクは、次のことを示している可能性があります。 * バックエンドの速度低下 * 入力異常 * サードパーティ API からのレート制限 このチャートを使用して、再試行ロジック、並列処理、またはより適切な入力検証が必要なタスクを特定します。 *** ### 管理者が定期的に行うべきこと \| Task | Why It’s Important **PLACEHOLDER\_1** Check the top time-consuming tasks weekly | Identify candidates for optimization or review **PLACEHOLDER\_2** Investigate spikes in failures or terminations | Prevent cascading failures in automated workflows **PLACEHOLDER\_3** Monitor most frequent tasks | See what’s driving system load and how to prioritize scaling **PLACEHOLDER\_4** Filter by project/team | Hold teams accountable for clean and efficient automations **PLACEHOLDER\_5** Review success rate over time | Track improvement or degradation in platform reliability | *** ### 管理者の使用例の例 チームが「今週はドキュメントの取り込みが遅い」と報告したとします。 1. \[タスク モニター] タブを開きます。 2. そのチームのプロジェクト ID でフィルターします。 3. 「最も時間のかかるタスク」を見て、遅いワークフローを見つけます。 4. 「タスク期間の範囲」を使用してスパイクを特定します。 5. 失敗が関係する場合は、「タスク実行分布」と「全体の成功率」に進みます。 これで問題を切り分け、タスクに関連しているかどうかを確認し、チームに連絡するか、DevOps にエスカレーションするか、構成を調整するかを決定できるようになりました。