# 設備ログ解析 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 製造業 |
| ユースケース | 設備ログ解析 |
| WFパターン | `start → llm(ログ解析) → template(レポート整形) → end` |
| RAG | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/ZCs85OVxboHIj7nG |

## 概要

設備の運転ログやエラーログをAIで解析し、傾向分析と予防保全レポートを生成する

## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「設備ログ解析」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「製造業」、UC「設備ログ解析」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


## テスト入力例

### 入力例1
```
設備: 射出成形機C-2号 期間: 2026/03/01-03/28 稼働率: 78%(前月85%) エラー発生: E-201(金型温度異常)×3回, E-105(材料供給遅延)×1回 計画停止: 8h 非計画停止: 12h 前回定期メンテ: 2025/12/20 次回予定: 2026/06/20
```


## 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

全ての合格基準を満たしています。出力は意味のあるテキストであり（None/空/エラーでない）、製造業の設備点検レポート要約に関連した内容です。顧客デモとして十分な詳細と実行可能な対応タスクが含まれており、入力固有の要素（射出成形機 C-2号、点検期間、エラーコード E-201/E-105、前回・次回メンテ日など）に具体的に言及しています。また、単なる汎用テンプレートではなく、温度センサやPID設定、ログ取得など現場向けの具体的手順が示されています。

## 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