# ポンプ設備保守記録の異常パターン抽出 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 水道局 |
| ユースケース | ポンプ設備保守記録の異常パターン抽出 |
| WFパターン | `start → code(パターン抽出) → llm(診断レポート) → end` |
| RAG | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/9yDDO1VMmF4YnWlo |

## 概要

過去のポンプ保守記録から再発リスク・予防保全項目を抽出。設備故障を事前に防ぎ稼働率を向上。

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「ポンプ設備保守記録の異常パターン抽出」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「水道局」、UC「ポンプ設備保守記録の異常パターン抽出」が自動入力される
4. 「デモ生成開始」をクリック
5. 生成完了後、デモURLを顧客に共有


## テスト入力例

### 入力例1
```
日付,設備ID,設備名,症状,対応内容,交換部品,作業時間
2026-01-15,P-101,第1送水ポンプ,軸受異音,軸受交換,軸受ASSY,4
2026-02-20,P-101,第1送水ポンプ,振動増大,バランス調整,なし,2
2026-03-10,P-101,第1送水ポンプ,軸受異音,軸受交換,軸受ASSY,4
2026-01-25,P-102,第2送水ポンプ,定期点検,異常なし,なし,2
2026-02-15,P-103,第3送水ポンプ,シール水漏れ,メカニカルシール交換,メカニカルシール,3
2026-04-05,P-103,第3送水ポンプ,シール水漏れ,メカニカルシール交換,メカニ
```


## 顧客への説明ポイント

- 「これは自動生成されたプロトタイプです。本番利用には追加の設計・開発が必要です」
- 「御社の実データ/ドキュメントを使えば、さらに精度の高いデモをお見せできます」
- 「Self-hostedなので、御社のデータは外部に出ません」

## AI品質評価コメント

出力はMarkdown形式で整形されており、水道事業の設備保全に関する診断レポートとして非常に質の高い内容です。ユースケースで求められている「高リスク設備リスト」「推奨予防保全アクション」「部品在庫推奨数量」が全て含まれており、それぞれの項目で入力データから抽出された具体的な設備ID、設備名、症状、故障回数、交換部品、推奨される対策、在庫数と算出根拠が詳細に記述されています。これは単なる汎用テンプレートではなく、入力情報に基づいて生成された具体的で専門性の高い出力であり、顧客デモとして十分な品質を備えていると判断できます。

## 次のステップ（受託提案）

1. 顧客の実データでカスタマイズデモ（POC: 5-10万円）
2. 本番環境設計・構築（受託開発）
3. 既存システム（kintone/Salesforce等）とのAPI連携
4. 運用保守サポート