# LLM利用実態分析 ## 定義 ベンチマークスコアや性能デモではなく、実運用中のLLMに対する request メタデータ(トークン量・モデル選択・地域・時間・ツール呼び出し等)を大規模に収集・集計し、LLMが実際にどのタスクに・どのモデルで・どの地域で・どの価格帯で使われているかを定量的に描写する研究手法群。プロンプト本文への直接アクセスを避け、メタデータや低頻度サンプリングされた分類器出力のみを用いることが多い([[@2026__arXiv__State of AI - 100 Trillion LLM Interactions with OpenRouter]])。 ## 子概念 (未整備) ## 未編纂の観察 - [OpenRouterのマルチベンダー横断視点] [[@2026__arXiv__State of AI - 100 Trillion LLM Interactions with OpenRouter]] は、単一ベンダーの利用データに閉じた既存の実利用調査(Anthropic Economic Index、OpenAIの"How People Use ChatGPT"、WildChat)と異なり、複数プロバイダーのモデルを仲介するプラットフォームの立場から、オープン/クローズド両方のモデル利用を単一の観測点で横断比較できる点が特徴的だと自ら位置づけている。 - [ロールプレイ用途の過小評価] 同ソースは、LLM利用が生産性タスク(コーディング・執筆等)に偏っているという通念に反し、創作ロールプレイがOSSモデル利用の過半数(52%)を占め、プログラミングを上回る規模であることを実データで示した。 ## 未解決の問い - プロンプト内容へアクセスしない代理指標(トークン量・カテゴリタグ・ツール呼び出しの有無)ベースの分析は、実際のタスク遂行の質や成功率をどこまで反映しているか。 - 単一プラットフォームの観測点から得られた分布は、自己ホスト型・企業内クローズド環境を含むエコシステム全体の利用実態にどこまで一般化できるか。