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【試作】IoT x AIエージェント

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【試作】IoT x AIエージェント

必要なときだけ人が動く(Human-in-the-loop /Human-on-the-loop)

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コロッケそば

August 28, 2026

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  1. #humanontheloop | 2026/08/31 Human in the loop? Human on the

    loop? meetup #1 【試作】 IoT × AIエージェント ― 必要なときだけ人が動く(Human-in-the-loop /Human-on-the-loop) ― 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. 何を作ったか 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 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 FALCONNECT 2 常時監視・

    一次検知 3 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 Gemma4:26b 4 人間判定 「ノイズ」か「故障兆候」 かを人が判断 Human-in-th-loop HITL 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 全タスク状況をリアルタイムで可視化(HOTL) Human-on-th-loop ⚫ 自律監視ループを止めず、各タスクの状況を把握できる。ブラックボックス化を防ぐ ⚫ 必要に応じて人が介入できる © コロッケそば 2026 All rights reserved. 3
  4. (HITL):人が判断するのは「ニ択」 人の作業をシンプルな「選択」にする HITL 判定 全データを読ませない。検知値・ ルール ・所見の3点を 提示 機器 WP-207

    冷却水ポンプ 検知値 軸受振動 5.1 mm/s ルール spike(30件中2回超過) 所見 洗浄作業帯に近接。判断要 ノイズ(正常) 人の判断が必要になった瞬間を知らせる 可視化UI(KANBAN)にパトランプ「黄色」で通知 故障の疑い 提示は3点だけ。答えは2択だけ。 ※ 社内事情や社内ノウハウはローカルLLMで閉じる © コロッケそば 2026 All rights reserved. 6
  5. 運用するほど賢くなる/人の判定が減る knowledge.json / 構造化データ machine_id × 08:00–09:10 の除外エントリ。以後はシステムが自動的 に除外する。 人間の判定

    「ノイズ(正常)」 knowledge.md / 自然言語 選択結果がそのままAIエージェントの知識になる 同類ケースでは人の判定が不要になる ⚫ 賢くなるのはモデルではなく、LLMに渡す「業務ナレッジ」(LLMの文脈学習として使われる) ⚫ 業務ナレッジファイルは、人間が読める(修正もできる) © コロッケそば 2026 All rights reserved. 7