# フィールド不具合カテゴリ分類分析 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 自動車メーカー |
| ユースケース | フィールド不具合カテゴリ分類分析 |
| WFパターン | `` |
| RAG | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/7Z0EPtAGev4SqZCN |

## 概要



## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「フィールド不具合カテゴリ分類分析」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「自動車メーカー」、UC「フィールド不具合カテゴリ分類分析」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


## 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None/空/エラーではなく意味のあるJSONテキストが返されている。内容は自動車のフィールド不具合分類（電装）に直接関連しており、想定原因（コネクタ接触不良、浸水、焦げ臭）や優先度（高）、信頼度（75）、具体的な追加調査項目（雨天再現試験、各コネクタ点検、導通測定、電圧波形監視、ハーネス目視・絶縁抵抗測定）を含んでいるため、顧客デモとして見せられる最低限の品質を満たしている。出力は入力クエリ固有の症状・発生条件に言及しており、汎用テンプレートだけで構成されていないため、合格と判断する。

## 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