FactVerse AI Agent ケイパビリティマップ
MCP ツールリファレンスは個々のツールを説明します。このマップは、ツール、データ、デジタルツイン、製品モジュールが、顧客が評価、導入、管理できる能力としてどう組み合わさるかを示します。
能力グループ
| 能力 | 接続されるコンポーネント | 代表的な出力 | ガバナンス上の注意点 |
|---|---|---|---|
| 産業運用 Copilot | FactVerse Platform、DFS、Inspector、知識ストア | 状況サマリー、アセット回答、手順ガイダンス、タスク草案 | テナントコンテキスト、出典追跡、書き込み操作の承認 |
| 予知保全ワークフロー | DFS シグナル、アセット履歴、Inspector ワークオーダー、AI Agent 分析ツール | 保全リスクの説明、推奨点検項目、ワークオーダー準備 | モデル信頼度、保全権限、記録保持 |
| 施設とエネルギー運用 | 運用デジタルツイン、メーターデータ、アセットメタデータ、点検記録 | エネルギー使用量計算支援、異常傾向レビュー、証跡整理 | データ鮮度、規制表現、エンジニアによるレビュー |
| シミュレーションと Physical AI ワークフロー | Designer シーン、SimReady asset、シミュレーションサービス、運用制約 | レイアウト比較、工程リハーサル、ロボットまたは設備トレーニングのコンテキスト | シミュレーション前提、アセット版管理、検証境界 |
| 知識と文書ワークフロー | マニュアル、SOP、顧客文書、生成されたリファレンス | 検索、比較、翻訳支援、構造化回答草案 | アクセス制御、引用品質、機密文書の取り扱い |
| 現場実行とフィードバック | Inspector モバイルワークフロー、アラート、ワークオーダー、チェックリスト | ディスパッチ文脈、点検ガイダンス、完了記録、フィードバックループ | 作業者承認、監査証跡、運用安全 |
| データガバナンスと連携 | DFS パイプライン、品質チェック、ソースシステムコネクタ | データ準備状況レビュー、schema マッピング、異常フラグ、連携状態 | データ所有、品質ゲート、パイプライン可観測性 |
| Agent 連携ツール | MCP endpoint、scope、ツールリファレンス、顧客 AI クライアント | 管理された Agent アクセス、実行時ディスカバリ、連携テスト経路 | scope 設計、key ローテーション、監視、廃止対応 |
マップの読み方
まず業務ワークフローから始め、そのワークフローを支える製品モジュールとツールを特定します。たとえば予知保全ワークフローでは、FactVerse Platform のアセットコンテキスト、DFS の運用シグナル、Inspector の保全履歴とワークオーダー文脈、MCP 経由で公開される管理されたツールが必要になります。
能力の組み立て方
- 運用上の問いまたは判断境界を定義する。
- テナント、アセット、権限コンテキストを付与する。
- 関連するデータ、知識、デジタルツイン状態、シミュレーションアセットを取得する。
- 出典を持つ分析またはタスク提案を生成する。
- 書き込み操作を承認と監査のフローへ送る。
- 完了作業、点検結果、作業者フィードバックをシステムへ戻す。
能力名の使い方
ビジネスや連携の議論では、「予知保全ワークフロー」「産業運用 Copilot」など顧客が理解しやすい能力名を優先します。生の MCP ツール名は、連携動作、デバッグ、API レベルのリファレンスで使用します。