FactVerse AI Agent ユースケース

FactVerse AI Agent のユースケースは運用業務から始まります。各ワークフローは、管理されたツール、製品コンテキスト、データ、デジタルツインを組み合わせ、必要に応じて人による承認を組み込みます。

このページでは、優先度の高い三つの領域に絞ります。施設運用、予知保全、Physical AI です。その他の業界モジュールは、共有ドキュメントとして整ったものから順次追加します。

詳細ワークフローページ

施設運用: 資産コンテキスト、運用信号、デジタルツイン可視化、作業指示、根拠パッケージ。
予知保全: 信号変化、資産履歴、点検根拠、保全提案、フィードバックループ。
Physical AI: Designer シーン、SimReady asset、シミュレーションワークフロー、ロボットと設備のトレーニングコンテキスト、検証記録。

施設運用は、建物、パーク、キャンパス、ユーティリティ、アセット、ワークオーダー、点検記録を扱います。Agent は、一貫したデジタルツインコンテキストに基づいて運用上の問いを扱い、人によるレビューに向けて証跡、確認項目、タスクを準備します。

ワークフロー手順	FactVerse の役割	代表的な出力
運用コンテキストを構築する	FactVerse Platform がテナント、アセット、権限、場所のコンテキストを提供	施設、アセット、担当チームに対するスコープ付きビュー
運用データを接続する	DFS がメーターデータ、設備記録、点検データ、ソースシステム信号を接続	データ準備状況、異常メモ、関連ソース記録
運用デジタルツインを使う	Designer と Inspector が可視化シーンをアセット、ワークオーダー情報と接続	アセット中心のナビゲーション、課題コンテキスト、空間理解
施設アクションを準備する	Inspector と管理された Agent ツールがチェックリスト、ワークオーダー、フォローアップタスクを整理	タスク草案、証跡パッケージ、作業者向けガイダンス

施設ユースケースは、基礎データとレビュー手順が整っている場合に、エネルギー分析、アセット点検、コンプライアンス証跡整理を支援できます。Agent は出典を保持し、運用判断を責任者のレビューに回します。

予知保全ワークフローは、アセット履歴、稼働信号、点検記録、保全アクションを接続します。FactVerse AI Agent はリスク信号を説明し、次の手順を準備します。保全判断は権限を持つ担当者が確認します。

ワークフロー手順	FactVerse の役割	代表的な出力
信号変化を検出する	DFS が運用信号を取り込み、品質チェックを行う	異常傾向メモと信号コンテキスト
アセット履歴を付与する	FactVerse Platform と Inspector がアセットメタデータ、過去のワークオーダー、点検記録を提供	アセットタイムラインと直近保全コンテキスト
保全推論を生成する	管理された Agent ツールが信号、履歴、手順を比較	リスク説明、推奨確認項目、証跡ギャップ
実行を準備する	Inspector がワークオーダー文脈と現場フィードバックを保持	ワークオーダー草案、点検チェックリスト、完了記録

安定した予知保全ワークフローでは、モデル出力をソースデータ、点検証跡、エンジニアリングレビューに結び付けます。完了したワークオーダーと作業者フィードバックはデータと知識レイヤーへ戻し、以降の分析を改善します。

Physical AI ワークフローは、デジタルツインシーン、シミュレーション対応アセット、物理シミュレーション検証を使い、ロボット、設備、産業プロセスに向けたトレーニングと計画コンテキストを準備します。

ワークフロー手順	FactVerse の役割	代表的な出力
シーンコンテキストを作成する	FactVerse Designer がデジタルツインシーン、レイアウト、SimReady asset を構築	レンダリング、交換、シミュレーションに使える構造化シーン
運用制約を追加する	DFS とプラットフォームコンテキストが設備、プロセス、環境データを提供	制約メモとシナリオパラメータ
シミュレーション向け分析を実行する	シミュレーションサービスと Omniverse、Isaac、PhysX、Newton 向けワークフローが挙動とレイアウト仮定を検証	シナリオ比較、工程リハーサル、トレーニングコンテキスト
Agent とトレーニングループへ戻す	FactVerse AI Agent が結果、参照、次のアクションを整理	ロボット、設備トレーニング、人によるレビュー向けの推論コンテキスト

Physical AI の価値は、実サイトに持ち込む前に産業シナリオをより速く反復できる点にあります。シミュレーション結果は仮定、アセットバージョン、人による検証と結び付け、計画を支援しながら必要なエンジニアリング判断を残します。