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施設運用 AI ツール

施設運用は、資産、アラート、作業指示、現場点検、エネルギー記録、施設分析、証拠パックをレビューするための共通 AI ツール面を使います。

Agent ワークフローまたはバックエンド連携が、利用可能なツールとレビュー経路を把握する必要がある場合に使用します。

ツール層

主な利用者アクセス境界出力
/mcp/base/ MCP toolsAgent クライアント、copilot、ワークフローオーケストレーターbase.readbase.compute.run、選択的な base.action.write scope資産コンテキスト、文書、状態サマリー、データ品質、分析出力、アクションドラフト
/api/v1/ai/* backend proxy施設運用 UI とバックエンドサービス製品サービス認証とテナント権限エネルギー分析、設備知識、ナレッジグラフレビュー、根因と影響サマリー
/ai/* AI Engine endpoints施設、SmartFM、エネルギー、FMS ワークフロー製品サービス認証とワークフロー権限エネルギープロファイル、ベンチマーク、Advisor chat、VAV 診断、チラー効率、作業指示テキスト抽出、シミュレーション結果
/api/v1/* module APIs施設運用 UI とバックエンド連携製品 RBAC scope作業指示、worker タスク、点検、read model、資産センター、モデル資産、energy、FMS、ESG、Green Mark 証拠

MCP endpoint と scope

EndpointScope用途
/mcp/base/base.read資産コンテキスト、設備状態、文書、connector 状態、コンプライアンスファイル、ワークフロータスク、action plan 履歴を読み取ります。
/mcp/base/base.compute.run承認済みの energy、spatial、forecast、anomaly、simulation、optimization、report generation を実行します。
/mcp/base/base.action.write責任者が提案を承認した後に作業指示ドラフトを作成します。

初期 Agent ワークフローは読み取り専用から開始します。承認、監査、ロールバックの扱いが決まった後に書き込み scope を追加します。

MCP ツールマップ

領域主なツール
運用コンテキストと証拠get_equipment_status, get_equipment_documents, search_documents, query_knowledge, get_action_plan_history, get_pending_tasks, get_compliance_documents
データと connector readinesslist_connectors, check_data_quality, troubleshoot_connector, import_data
施設分析calculate_emissions, analyze_spare_parts, forecast_timeseries, detect_anomaly, generate_report
空間レビューanalyze_spatial_anomaly, compare_zones, recommend_sensor_placement, find_path
アクションドラフトcreate_work_order

create_work_order は、正しい write scope があり、オペレーターがアクション文、オーナー、場所、資産、優先度、証拠参照を承認した後に使用します。

AI Engine とバックエンド proxy

Endpoint目的準備する入力レビューする出力
/api/v1/ai/energy/analyze, /ai/energy/analyze施設または設備のエネルギー値を分析します。メーター mapping、時間窓、資産コンテキスト、運用スケジュール、天候または負荷コンテキスト。異常メモ、提案、炭素推定、証拠参照。
/api/v1/ai/energy/profile, /ai/energy/profile設備エネルギープロファイルを作成します。設備 ID、最近の値、基準期間、設備種別、運転モード。プロファイル、典型範囲、異常指標、推奨確認。
/ai/advisor/chat施設管理アシスタント会話を実行します。質問、テナント、資産またはアラート、証拠断片。回答ドラフト、ツール利用履歴、欠けている証拠、次の確認。
/api/v1/ai/graph/root-causeナレッジグラフから根因候補をレビューします。アラート、資産、関連システム、点検結果、作業記録。根因候補と根拠パス。
/ai/hvacops/vav/diagnostics/summaryVAV 診断状態をまとめます。VAV 値、設定値、風量、温度、時間窓。診断サマリー、影響ゾーン、エンジニアリング確認。
/ai/hvacops/chiller/efficiencyチラー効率をレビューします。チラー負荷、COP、外気条件、運転状態、設備メタデータ。効率サマリー、比較メモ、運用レビュー入力。

推奨ツールシーケンス

シーン推奨経路
日常運用トリアージlist_connectors -> check_data_quality -> get_equipment_status -> 文書検索 -> generate_report
アラートから作業指示get_equipment_status -> query_knowledge -> get_action_plan_history -> 根因レビューまたは Advisor -> 承認後に作業指示
エネルギーと ESG レビューlist_connectors -> check_data_quality -> /ai/energy/profile または /ai/energy/analyze -> calculate_emissions -> report
Green Mark 証拠準備compliance documents -> expiring documents -> document search -> data quality -> evidence pack
FMS 診断レビューequipment status -> equipment documents -> knowledge query -> VAV または chiller diagnosis -> maintenance summary

データ要件

  • 安定した tenant、site、floor、zone、space、equipment ID。
  • BMS、CMMS、点検、メーター、ESG、証拠システムの source-system ID。
  • タイムスタンプ付きのセンサー値、メーター値、アラート、点検記録、作業指示更新。
  • ソース鮮度と DFS 品質メモ。
  • 設備マニュアル、SOP、図面、保全記録、コンプライアンス証拠。
  • メーター単位、炭素係数、料金前提、天候コンテキスト、運用スケジュール。
  • 空間コンテキストが必要な場合の model asset と twin-model binding ID。

出力レビュー

  • tenant、site、asset、meter、source-system ID が見える。
  • ソースデータを使う場合は connector 状態と鮮度が含まれる。
  • 作業指示と点検記録に owner、status、timestamp、audit reference がある。
  • energy と carbon 出力に assumptions、time window、unit、source mapping がある。
  • Green Mark または ESG 証拠は、承認前は内部レビューに留める。
  • アクションドラフトは承認済み作業指示と分けて扱う。

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