# 安全教育クイズ生成 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 製造業 |
| ユースケース | 安全教育クイズ生成 |
| WFパターン | `start → llm(異常判定) → if-else(異常有無) → (true: llm(原因分析) → end) / (false: end)` |
| RAG | あり |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/wKOyyrIQfoeAgSyp |

## 概要

設備センサーデータから異常値を検出し、原因分析とアラート文を自動生成する

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「安全教育クイズ生成」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「製造業」、UC「安全教育クイズ生成」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

## ナレッジベース（RAG）

このワークフローにはナレッジベースが必要です。

### 同梱ドキュメント

バンドル内の `knowledge/` フォルダに以下のテキストファイルが保存されています:

- `クイズ生成ワークフロー — SOPからの自動出題手順.txt`
- `設問テンプレートと例 — 選択式・記述式の具体例.txt`
- `品質チェックリストと評価基準 — 自動生成クイズの検証方法.txt`

### デプロイ手順

1. Dify管理画面 → ナレッジ → 新規作成
2. 上記テキストファイルをアップロード
3. インデキシング完了を待つ
4. WFのKRノードで作成したナレッジベースを選択

またはDDFパイプラインで自動セットアップ:
```
run_pipeline(knowledge_docs=[...])  # 自動でKB作成+ID注入
```

**顧客デモ時は、顧客の実ドキュメントに差し替えるとインパクトが大きくなります。**


## テスト入力例

### 入力例1
```
設備: プレス機A-3号 時刻: 14:32 温度: 98.5℃(上限85℃) 振動: 2.3mm/s(正常) 圧力: 12.1MPa(正常) 稼働時間: 4,520h
```

### 入力例2
```
設備: CNC旋盤B-1号 時刻: 09:15 温度: 42℃(正常) 振動: 8.7mm/s(上限5.0mm/s) 圧力: 正常 稼働時間: 12,800h 前回メンテ: 2026/01/15
```


## 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

出力は意味のある日本語テキストであり、製造業の安全教育クイズ生成というユースケースに直接関連する内容（プレス機 A-3号、98.5℃、上限85℃、振動2.3mm/s、圧力12.1MPa、稼働時間4,520h、LOTO等）を具体的に含んでいます。設問は選択式・記述式ともに難易度・学習目的を明示し、模範解答や正答が示されており、デモとして提示できる十分な品質があります。汎用テンプレートだけでなく入力クエリ固有の要素に具体的に言及しているため、合格と判断します。

## 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