【試作】IoT x AIエージェント

製造現場の業務知識の習得。人がOJTでAIエージェントを育てる。

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1. #AIAgentFukuoka | 2026/08/27 現場を動かすAIエージェント〜製造・リテール・モビリティ各業界の実践〜 【試作】 IoT × AIエージェント ― OJTでAIエージェントを育てる ― コロッケそば（株式会社 GUGEN 福士清之） @HappySamurai294 © コロッケそば 2026 All rights reserved. 1
2. 自己紹介 コロッケそば @HappySamurai294 67歳 / 名古屋市在住 株式会社 GUGEN 発表内容は個人の見解であり所属組織の公式見解ではありません 立ち食い/駅そば コロッケそばが大好き！ シャープモバイル型ロボット ロボホンが大好き！ © コロッケそば 2026 All rights reserved. 2
3. 試作の背景 © コロッケそば 2026 All rights reserved.
4. 試作の内容 故障兆候の検知から原因分析レポート生成までをオーケストレーション 1 2 データ取得 現場のPLC／機器データ を遠隔で収集 IoT監視装置 常時監視・ 一次検知 スクリーニング 閾値と挙動から 故障兆候を一次検知 検知内容を要約・絞り込 み誤検知の候補を除外 エージェント向け実行環境 ローカルLLM Hermes Agent FALCONNECT 3 4 人間判定 「ノイズ」か「故障兆候」 かを人が判断 Human-in-th-loop Gemma4:26b HITL 全タスク状況をリアルタイムで可視化（HOTL) Human-on-th-loop ⚫ 電車運行案内盤風（パタパタ表示）ダッシュボード ⚫ 検知から判定・レポート生成までの進行状況を一目で把握 © コロッケそば 2026 All rights reserved. 5 原因分析 レポート 要因分析とFTA（故障ツ リー）レポートを作成 フロンティアAI Claude Code
5. 具体例で見て み る （シーン）：毎朝8:00、冷却水ポンプの振動が跳ねる。 でもそれは、洗浄作業。正常です。 8:00 洗浄 8:00 洗浄 14:20 本物の兆候 波形はどれも同じ。違うのは「発生時間」だけ ── 「現場の定常作業」その情報はIoTデータにはない。 （３つの設計方針） 異常兆候の検知は AIが判断できない場合は 業務知識の獲得は ⚫ 設定した時間周期のルール ⚫ 人間は24時間見ていられない ⚫ ノイズか故障か ⚫ 操作は2択だけ ⚫ 人の判定をエージェントがナレッジに書 く/Update ⚫ 業務情報を文脈としてAIに渡す仕組み AI © コロッケそば 2026 All rights reserved. 人 AI
6. （HITL）：人が「ノイズ」を選んだ場合の挙動 WP-207 ／ 08:20 ／ 5.8 mm/s Hermes Agent が ナレッジファイル に追記（例） ローカルLLM 所見：発生時刻が 日次の洗浄作業帯と重なる { "machine_id": "WP-207", ノイズ（正常） 故障の疑い "time_from": "08:00", "time_to": "09:10", "author": "human-judge", "created": "2026-07-16T07:34:13" } ※ 社内事情や社内ノウハウはローカルLLM ※ 選択結果が、そのままAIエージェントの知識になる （知識獲得結果）：同類ケースでは人の介入が不要になる 1回目 2回目以降 検知 検知 LLMスクリーニング ナレッジと照合 人間判定待ち（黄） 除外時間帯に合致 人が「ノイズ」と判定 自動除外 人の介入が必要 人の介入が不要になる 人（HITL）はOJT指導員、AIエージェントは育成対象者 © コロッケそば 2026 All rights reserved.
7. （故障疑い）：事実を導き出す分析を指示する 「故障の疑い」を選ぶと FTAツリー図と 原因分析レポートが 自動生成される。 （例）分析方針（CLAUDE.md に明記） ・ ・ ## 絶対ポリシー: p-hacking 禁止（相関と因果の混同防止） 1. SHAP値・feature importance は **相関ベースの寄与** で あり、単独で因果を断定しない。 2. 因果の主張は、必ず **ドメイン知識（FTA分岐構造）と決定境界 ルール（if-then）の突合** で裏付けること。 Claude Code（Opus5）が下記の分析とレポートを作成を担当 ⚫ 特徴量抽出 ＝ 「手がかり（特徴）の抜き出し」 ⚫ Optuna ＝ 「一番うまくいく設定の自動調整（最適化）」 ⚫ ランダムカットフォレスト ＝ 「異常のあぶり出し」 ⚫ SHAP ＝ 「異常だと判断した理由（証拠）の説明」 3. 交絡因子（例: 搬送負荷と電流、外気温と油温）の可能性に言及し、 単純相関の上位＝原因とは限らないことを明示する。 4. レポート末尾に「因果の最終確定には介入検証（部品交換・整備後 の指標回復確認）が必要」と必ず記載する。 5. 根拠のない確率・数値をでっち上げない。与えられた解析結果の数 値のみ使用する。 ・ ・ © コロッケそば 2026 All rights reserved.
8. デモ © コロッケそば 2026 All rights reserved. 8
9. まとめ 人は判断/助言に集中 作業や分析は、AIエージェントで！ 「動く試作品」は、カイゼンを望む人たちの対話ツール！ 皆でカイゼンを回して「業務で使える」 AIエージェントに仕上げよう！ © コロッケそば 2026 All rights reserved. 9
10. （脱線）AIエージェントと仏教の「縁起」は世界観が似ている 2,500年前、お釈迦様は、AIエージェントの登場を知っていた？？ © コロッケそば 2026 All rights reserved. 10