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AI Agent ワークフロー向けに DFS データを準備する

AI Agent には、引用可能、レビュー可能、追跡可能なデータ証跡が必要です。このワークフローは Agent タスクから逆算し、必要なソース、マッピング、品質メモ、データセットバージョン、MCP scope 計画を整理します。

利用シーン​

  • Agent が施設状態、予知保全、作業指示ドラフト、エネルギー説明、Physical AI シナリオ入力を扱う場合。
  • Agent の出力を現場チームやレビュアーが利用する場合。
  • Agent が読み取り、引用、計算、ドラフトできるフィールドを明確にする場合。

ワークフロー​

手順​

  1. Agent の回答契約、役割、テナント、サイト、資産範囲、時間範囲、出力種別を記録します。
  2. 各ソースシステムに対して DFS Lite コネクターを作成または再利用します。
  3. Agent が使うソースパス、対象 ID、タイムスタンプ、単位、品質ルール、用途をプレビューして記録します。
  4. 再利用や監査が必要な場合は DFS Pro データセットを作成し、steward、バージョン、許可用途を設定します。
  5. 統合タスクでは低信頼、競合、拒否行、人によるレビュー項目を処理します。
  6. データセットバージョン、ソース時刻、品質制約、許可された出力種別、MCP scope 計画を引き渡します。

確認項目​

  • Agent タスクに owner とレビュー境界があります。
  • 書き込みやドラフト操作の前に読み取り専用検証が完了しています。
  • MCP endpoint と scope 計画がデータアクセス境界と一致しています。

成果物​

  • Agent が引用できるデータ証跡、品質メモ、データセットバージョン、レビュー結果、MCP scope の引き渡し記録。

実装メモ​

ソースシステム、フィールドの意味、タイムスタンプ、単位、責任者、レビュー記録を残してください。DFS の出力は、マッピング、品質確認、引き渡し記録が揃ってから Inspector、FactVerse AI Agent、BI、Physical AI のワークフローに渡します。

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DFS で運用データパイプラインを構築するDFS Lite のコネクター、マッピング、同期、品質レビューから DFS Pro データセット、統合タスク、AI Agent への引き渡しまでを扱います。
DFS レシピBMS、予知保全、AI Agent、統合、拒否行復旧のタスク別手順を選びます。