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FactVerse AI Agent ドキュメントアーキテクチャ

現在の FactVerse AI Agent ページは概要資料としては有用ですが、まだ完全な利用ドキュメントライブラリではありません。プラットフォームの概要や適用領域は説明していますが、接続、設定、運用、検証、トラブルシューティング、ガバナンスを体系的に案内できていません。

このページでは、FactVerse AI Agent ドキュメントセットの目標構造を定義します。

現在のページの位置づけ

現在のページ残す位置づけ理由
FactVerse AI Agent概要製品境界、名称ルール、入口リンクを示す。
アーキテクチャコンセプトAgent が FactVerse Platform、DFS、Designer、Inspector、MCP、知識、シミュレーションとどう接続するかを示す。
ケイパビリティマップコンセプト製品コンポーネントとツールを顧客が理解できる能力へ対応づける。
ユースケースコンセプトとロードマップ優先ワークフロー領域を示し、手順はワークフローガイドへ接続する。
施設運用ワークフローコンセプト運用シナリオと期待出力を説明し、タスク指向ワークフローガイドへ接続する。
予知保全ワークフローコンセプト保全シナリオと証拠整理のパターンを説明し、タスク指向ワークフローガイドへ接続する。
Physical AIワークフローコンセプトDesigner、SimReady asset、シミュレーション、フィードバックループを説明し、タスク指向ワークフローガイドへ接続する。

これらのページはコンセプトとして残し、実装手順はタスク指向ワークフローガイドで扱います。

目標構造

FactVerse AI Agent
├── 概要
├── ドキュメント構成
├── はじめに
│ ├── 前提条件
│ ├── 認証とスコープ
│ ├── MCP クライアント接続
│ ├── 最初のツール呼び出し
│ └── セットアップ検証
├── コアコンセプト
│ ├── テナント、アセット、権限コンテキスト
│ ├── ツール、scope、監査記録
│ ├── 人による承認と書き込み操作
│ ├── データ準備状況と参照元
│ └── デジタルツイン、シーン、シミュレーションコンテキスト
├── 接続ガイド
│ ├── MCP クライアント接続
│ ├── エンタープライズ Agent 接続
│ ├── クラウドデプロイモデル
│ ├── オンプレミスデプロイモデル
│ ├── ハイブリッドデプロイモデル
│ └── Key ローテーションとシークレット管理
├── ワークフローガイド
│ ├── 施設運用
│ │ ├── アセットと施設コンテキストの準備
│ │ ├── 運用シグナルの接続
│ │ ├── 運用サマリーの生成
│ │ └── Inspector ワークオーダードラフトの準備
│ ├── 予知保全
│ │ ├── 設備履歴の準備
│ │ ├── シグナル品質の確認
│ │ ├── リスク説明の生成
│ │ └── 保全チェックフローの作成
│ └── Physical AI
│ ├── Designer シーンの準備
│ ├── SimReady asset の作成
│ ├── シミュレーション向けレビューの実行
│ └── 検証結果を Agent ワークフローへ戻す
├── リファレンス
│ ├── ツールリファレンス
│ ├── Scope リファレンス
│ ├── リクエストとレスポンス例
│ ├── エラーコード
│ └── 監査イベントリファレンス
├── トラブルシューティング
│ ├── 認証失敗
│ ├── Scope denied
│ ├── 参照元データの欠落または古さ
│ ├── ツールタイムアウト
│ ├── 書き込み操作のブロック
│ └── シミュレーションジョブ失敗
└── ガバナンスと検証
├── テナント境界
├── 承認ポリシー
├── 証拠と引用の期待値
├── デプロイ受け入れチェックリスト
└── 運用引き継ぎチェックリスト

ページ内容の契約

ページ種別ごとに役割を分けます。

ページ種別必須内容分けて扱う内容
概要製品境界、対象読者、安定した入口マーケティングページやリリースノート
コンセプトメンタルモデル、エンティティ、境界、利用条件あいまいな機能紹介
はじめに必要なアクセス、明確な手順、期待結果、検証コマンド長いアーキテクチャ論
接続ガイドEndpoint、認証、scope、環境設定、例、失敗パターン製品紹介ページ
ワークフローガイド前提条件、手順、入力出力、レビュー点、ロールバックまたは次の操作手順のないユースケース説明
リファレンス安定したフィールド名、パラメータ、scope、レスポンス、エラー、生成元叙述的なガイド
トラブルシューティング症状、想定原因、確認方法、修正方法、エスカレーション先一般的な FAQ
ガバナンス承認境界、監査記録、保持、リスク注記、人の責任法務またはコンプライアンスの過剰表現

優先構築順

  1. はじめに:認証、scope、MCP 接続、最初のツール呼び出し、セットアップ検証。
  2. コアコンセプト:テナントコンテキスト、アセットコンテキスト、管理されたツール、承認、監査、参照元。
  3. 優先ワークフローガイド:施設運用、予知保全、Physical AI。初版ガイドは追加済みで、今後は例とトラブルシューティングを拡張します。
  4. リファレンス拡張:例、エラーコード、監査イベント、生成ツールカタログへのクロスリンク。
  5. トラブルシューティング:接続、権限、データ、シミュレーションの一般的な失敗パス。
  6. デプロイと検証:クラウド、オンプレミス、ハイブリッド、受け入れチェックリスト、引き継ぎチェックリスト。

多言語展開

英語をアーキテクチャと接続詳細のソース言語とします。簡体字中国語、繁体字中国語、日本語は、公開ナビゲーションページと優先利用ページでは同じ変更内で公開します。Tier 2 言語は、保守する価値がある実装内容が揃ってからサイドバーに追加します。

境界

  • 成熟している MCP ドキュメントは維持し、AI Agent ドキュメントをその周辺に拡張する。
  • 顧客向けワークフロードキュメントは成熟したモジュールに集中する。
  • 施設運用、予知保全、Physical AI を優先する。
  • legacy FactVerse AI / FAI は旧モジュール資料として明確に扱う。
  • Agent 出力の標準パターンは承認、監査、参照元を含み、運用判断は責任を持つ担当者が確認する。

ドキュメントライブラリの完了基準

顧客または実装エンジニアが次を実行できる状態になったとき、AI Agent セクションは実用的なドキュメントライブラリになります。

  1. 必要なアクセス権と接続元システムを理解できる。
  2. 正しい endpoint と scope で MCP クライアントを接続できる。
  3. 最初のツール呼び出しを実行し、レスポンスを検証できる。
  4. 入力データから人がレビューする出力まで、少なくとも一つの完全なワークフローを実行できる。
  5. 一般的な失敗パスを内部サポートなしで処理できる。
  6. デプロイ準備状況と引き継ぎ要件を確認できる。