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FactVerse AI Agent

FactVerse AI Agent は、FactVerse のデジタルツイン、運用データ、シミュレーションサービス、知識、管理された実行経路をつなぎます。実装チームは、施設運用、設備保全、シミュレーション用アセット、産業オペレーション向けの Agent ワークフローを構築できます。

現在のタスクに合わせて、最初に読むページを選んでください。

プラットフォームモデル

FactVerse AI Agent は、テナントごとに設定された Agent、管理されたツールアクセス、データ準備状況、レビューゲート、監査記録を中心に構成されます。MCP は承認済みクライアントへツールを公開し、Agent Platform はテナントにどの Agent が存在するか、各 Agent がどのツールを使えるか、リスクの高いアクションをどのようにレビューへ回すかを管理します。

全体の実行モデルを説明する場合は Agent Platform Overview から始めます。テナント内で設定済み Agent をユーザーが見つける入口を計画する場合は Agent Hub を使います。

実装フロー

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やりたいこと最初に読むページ次に使うページ
管理された Agent 実行モデルを理解するAgent Platform Overviewアーキテクチャ
設定済み Agent をユーザーが見つける方法を計画するAgent Hubワークフローガイド
Agent を設定、変更、終了するAgent ライフサイクルと設定ワークフロー実行記録
リスクレベルとレビューゲートを定義するリスクガバナンスと安全性アクセスと Scope 計画
実行時に利用できるツールを確認する実行時ツール検出MCP Tool Reference
ツール呼び出し結果を設計するツール実行ガバナンスワークフロー実行記録
AI クライアントを初めて接続するはじめにMCP 接続ガイド
endpoint、API key、scope、承認境界を計画するアクセスと Scope 計画MCP Scope マトリクス
ワークフローに必要なデータがそろっているか確認するデータ準備状況DFS 概要(英語)
施設運用ワークフローを作る施設運用ワークフローガイド施設運用ユースケース
予知保全ワークフローを作る予知保全ワークフローガイド予知保全ユースケース
Physical AI ワークフローを作るPhysical AI ワークフローガイドPhysical AI ユースケース
リクエストと出力の形式を確認するワークフロー実行記録
クライアント、scope、データ、書き込みアクションの問題を調べるトラブルシューティングMCP エラーと監査
パイロット運用から通常運用へ引き継ぐ検証と引き継ぎワークフローガイド
利用できるツールと scope を確認するツールリファレンススコープリファレンス

運用モデル

本番向けワークフローは、次の順序で組み立てます。

  1. Agent またはワークフローのオーナーを定義する。
  2. テナント、拠点、アセット、設備、シーン、参照元システムの境界を明確にする。
  3. データの鮮度、信号品質、文書コンテキスト、シーンのバージョン、レビュー担当者を確認する。
  4. 設定済み Agent またはクライアントの実行時ツール検出を確認する。
  5. 入力データと前提条件が見える状態になってから、計算やシミュレーション手順を追加する。
  6. 書き込みアクションはドラフトとして扱い、確認、人による承認、監査記録を通す。
  7. 最終的な証拠、レビュー判断、運用フィードバック、採用された修正内容を残す。

この運用モデルの用語は コアコンセプト で確認できます。より大きな導入計画では、アーキテクチャケイパビリティマップ も参照してください。

製品コンテキスト

製品領域Agent ワークフローでの役割
FactVerse Platformテナント、アセット、権限、製品コンテキスト。
Data Fusion Servicesデータ接続、マッピング、品質チェック、管理されたデータセット、データ融合、レビュー、BI 向けデータ準備。
FactVerse Designerデジタルツインシーン、シミュレーション用アセット、レイアウト計画、シナリオ準備。
DataMesh Inspectorランタイム可視化、アラート、ワークオーダー、点検記録、施設運用コンテキスト。
MCP endpointAI クライアントと企業 Agent ランタイム向けの管理されたツールアクセス。

名称

顧客向けの Agent ワークフロー、接続ガイド、ドキュメント入口では FactVerse AI Agent を使用します。