# 設備点検所見の3段階判定 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 水道局 |
| ユースケース | 設備点検所見の3段階判定 |
| WFパターン | `start → parameter-extractor → if-else → llm(分岐別通知) → end` |
| RAG | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/UBPNMeXr9iJgMxD8 |

## 概要

点検員の自由記述所見から異常/要観察/正常を自動判定。判定品質の均一化と再点検漏れ防止。

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「設備点検所見の3段階判定」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「水道局」、UC「設備点検所見の3段階判定」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
```
5/13 第2号配水池ポンプ点検。軸受からの異音が顕著で、過去最高レベルの振動値(8.2mm/s)。油温も68度と高め。早急に部品交換を要する状況。
```

### 入力例2
```
5/13 配水池水位計点検。動作は正常だが、ケーブル外装に小さなひび割れを発見。即座の影響はないが、雨水侵入の可能性あり。半年後再点検時に交換検討。
```

### 入力例3
```
5/13 第3号送水管バルブ点検。開閉動作スムーズ、漏れなし、音響異常なし。前回点検時と同様に正常。
```


## 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

出力は意味のあるテキストであり、水道設備点検のユースケースに完全に合致しています。特に、「異常」判定の基準（即時対応必要な不具合・運転継続困難）に基づいて、ポンプ設備の具体的な症状（異音、振動値、油温）や計測値、それに対する具体的な推奨対応（ポンプ軸受の早急な交換）が詳細に記述されており、顧客デモとして見せるのに十分な品質です。汎用的なテンプレートに留まらず、入力された所見から具体的な要素が反映されていると評価できます。

## 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