# 異常検知アラート — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 製造業 |
| ユースケース | 異常検知アラート |
| 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 | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/g7g0MIjvwUCAlbak |

## 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. 「異常検知アラート」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「製造業」、UC「異常検知アラート」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
```
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

出力は空ではなく具体的な日本語テキストであり（合格基準1）、製造業の不具合分類（温度異常・プレス機 A-3）に直接関連する内容を含んでいる（基準2）。現場作業者向けの順序立てられた初動手順、優先度スコア（90）、閾値（85℃）、稼働時間（4,520h）など入力クエリ固有の要素に具体的に言及しており（基準4）、顧客デモとして提示可能な詳細度と品質を備えている（基準3）。また、単なるテンプレートではなく原因候補や短時間行動計画を挙げており汎用文のみではない（基準5）。

## 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