FactVerse AI Agent アーキテクチャ
FactVerse AI Agent は、企業 AI クライアントと FactVerse の産業ランタイムの間に位置します。デジタルツイン、運用データ、知識、シミュレーションサービス、承認済みの実行経路を管理された形で利用できるようにし、製品 API へのアクセスをスコープ管理と監査の下に置きます。
アーキテクチャレイヤー
| レイヤー | 役割 | 主な FactVerse 連携 |
|---|---|---|
| AI クライアントとチャネル | 企業 Copilot、Agent runner、ワークフローツール、産業コンテキストを必要とする顧客アプリケーション | MCP endpoint とスコープ付き API key |
| ガバナンスとツールアクセス | テナント境界、scope 検証、監査記録、人による承認、書き込み操作の制御 | FactVerse Platform の ID、権限、テナントコンテキスト |
| データと知識 | 運用シグナル、アセット記録、文書、SOP、保全履歴、品質チェック | DFS、知識ストア、生成されたリファレンス |
| デジタルツインとシミュレーション | シーンコンテキスト、設備レイアウト、SimReady asset、分析または Physical AI ワークフロー向けの計画モデル | FactVerse Designer とシミュレーションサービス |
| 運用実行 | ランタイム可視化、アラート、ワークオーダー、点検記録、現場フィードバック | DataMesh Inspector と顧客の運用システム |
実行フロー
- クライアントが MCP endpoint とスコープ付き認証情報で接続する。
- FactVerse がツール実行前にテナント、アセット、権限、製品コンテキストを解決する。
- Agent が管理されたツールを通じてデータ、デジタルツインコンテキスト、知識、シミュレーション向けアセットを取得する。
- Agent が利用可能なコンテキストに基づいて分析、推奨、タスク草案、シミュレーション要求を生成する。
- ワークオーダー更新や運用変更などの書き込み操作は承認と監査の制御に入る。
- Inspector と接続済み運用システムが実行結果を記録し、以降の Agent 作業が完了済み活動のフィードバックを利用できるようにする。
製品の責任範囲
| 製品またはサービス | Agent ワークフローでの責任 |
|---|---|
| FactVerse Platform | テナント、ID、アセット、権限、サブスクリプション、共有製品コンテキスト |
| DFS | データ接続、変換、品質チェック、運用シグナル、連携パイプライン |
| FactVerse Designer | デジタルツインシーン作成、レイアウト計画、SimReady asset 準備、シミュレーション向けオーサリング |
| DataMesh Inspector | ランタイム可視化、アラート、点検ワークフロー、ワークオーダー、現場実行記録 |
| MCP | 外部 AI クライアントと企業 Agent 向けの管理されたツールディスカバリとアクセス |
| 知識とリファレンス | マニュアル、SOP、アセット記録、ツールカタログ、承認済みワークフローから利用できるドメイン文書 |
デプロイモデル
FactVerse AI Agent は、顧客のセキュリティ要件と連携要件に応じてクラウド、オンプレミス、ハイブリッドの構成を検討できます。アーキテクチャモデルでは、連携境界、ガバナンス面、製品の責任範囲を分けて整理し、環境ごとの計画を明確にします。
設計原則
- スコープ付きツールを通じて能力を公開し、製品 API へのアクセスを管理された状態に保つ。
- すべてのワークフローにテナント、アセット、権限コンテキストを付与する。
- デジタルツインを可視化、データ、ワークフローの意味を持つ運用コンテキストとして扱う。
- 推論品質やシナリオ検証に有効な場面でシミュレーションと計画アセットを利用する。
- 実運用に影響するアクションには人による承認と監査記録を維持する。