# 不審者特徴抽出 — 運用ガイド

## 基本情報

| 項目 | 内容 |
|------|------|
| 業種 | 警備業 |
| ユースケース | 不審者特徴抽出 |
| WFパターン | `` |
| RAG | なし |
| 検証結果 | E2E pass |
| デモURL例 | http://localhost/workflow/uj9ZGxcu7OYIbf0D |

## 概要



## デモ手順

1. DDF Web UI (`/dashboard`) を開く
2. 「不審者特徴抽出」の「デモ生成」ボタンをクリック
3. 業種「警備業」、UC「不審者特徴抽出」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

出力は空やエラーではなく具体的なテキストがあり（合格基準1）、不審者特徴抽出という警備業ユースケースに直接関連した内容（行動、逃走方向、カメラID/時刻、服装・持ち物等）を含んでいる（基準2）。顧客デモとして提示できるレベルの構成・詳細（重要度、捜索要点、無線テンプレ、証拠保全指示、必要情報一覧）があり品質要件を満たしている（基準3）。出力内で駐車場C、CAM1/CAM3、22:18:12等入力固有の要素に具体的に言及している（基準4）。また単なる定型文ではなく現場固有の観察・証拠項目や優先度付きの不足情報が明記されており汎用テンプレのみで構成されていない（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