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。
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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 |
|---|---|---|
| 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 | 例 | 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 tools 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。
- まず read-only クライアントを接続し、実行時の tool discovery を確認する。
- 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。
- 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。
- 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。
- 書き込みアクションはドラフトとして扱い、人による承認と監査記録を通す。
- 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 と 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 endpoint | AI クライアントと企業 Agent ランタイム向けの管理された tool access。 |
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。