Physical AI

IronFlockには、産業運用のために構築されたAIアシスタントが含まれています。エッジデバイス、生産データ、フリート全体で稼働するアプリに直接接続します。一般的なAIツールとは異なる3つの特長があります：

• 問い合わせ — 自然言語で生産データについて質問できます。AIが時系列データベースを検索し、インシデントを調査し、過去の傾向を分析し、ライブチャートを生成します — クエリを一つも書く必要はありません。
• 行動 — 回答だけにとどまりません。AIはエッジデバイス上の関数をリアルタイムで呼び出せます：センサーの読み取り、制御コマンドの送信、ネットワークのスキャン、設定値の調整。洞察からアクションへのループを完結させます。
• 拡張 — AIエージェントを含むアプリをインストールすると、アシスタントは自動的にドメイン固有の新しいスキルを獲得します。設定は不要で、アプリがデバイスで実行された瞬間に新しい機能が利用可能になります。

生産データへの問い合わせ

IronFlock AIは、デバイスから収集されたすべての時系列データに直接アクセスできます。自然言語で質問すると、AIがそれをデータベースクエリに変換し、実行し、結果を提示します — 数値、テーブル、または会話内に直接埋め込まれたライブチャートウィジェットとして。

手動でのダッシュボード閲覧やカスタムSQLが不要になる日常的な質問に対応します：

• 「昨夜のライン3の最高温度は？」
• 「過去1週間の全デバイスの消費電力を表示して。」
• 「昨日の8時から10時の間にデバイスAからエラーコードの報告はあった？」
• 「過去30日間のマシン1とマシン2の振動レベルを比較して。」

AIは組み込みツール — データエクスプローラー、ウィジェットジェネレーター、ダッシュボードジェネレーター — と連携して動作し、インストール済みのアプリに関係なくすべてのプロジェクトで常に利用可能です。

物理デバイスでの行動

ほとんどのAIアシスタントは質問に答えるところで止まります。IronFlock AIは、ネットワークのエッジにある実際のデバイス上で関数を実行できます。

IronFlockデバイスにデプロイされた各アプリは、IronFlock SDKを通じてAIが呼び出せる関数を登録できます。アプリが実行されると、それらの関数はWAMPメッセージングレイヤーを介してAIから利用可能になります。AIはリアルタイムでそれらを呼び出します — 人間のオペレーターと同じように、しかしより速く、自然言語に応じて。

質問する → AIが推論してアクションを選択 → デバイス関数が実行される → 結果が返ってくる → AIが応答する

センサー値の読み取り。制御コマンドの送信。製造ネットワークのスキャン。設定値の調整。AIは何が起きたかを伝えるだけでなく — 介入することができます。

アプリエージェントによる拡張

AIアシスタントは固定された機能セットではありません。フリートとともに成長します。

AIエージェントを含むアプリをインストールすると、それらのエージェントはIronFlock AIに自動登録されます。アシスタントはコンテキストに基づいて適切なエージェントに質問を委任します — 手動での選択や設定は不要です。各エージェントには、デバイス上の関数に直接マッピングされるツールセットが付属しています。

例えば、OPC UA接続アプリは、製造ネットワークのスキャン、ライブレジスタの読み取り、データ収集の設定を行うツールを公開します。*「ライン3のサブネットでアクセスできるPLCはどれですか？」*と聞くと、AIは関連するエッジデバイスのスキャン関数を呼び出し、実際の結果を報告します。

より多くのアプリをインストールすれば、AIはより多くのスキルを自動的に習得します。

エージェント委任の仕組みについては、アプリエージェントをご覧ください。

開発者向け

アプリを開発して、デバイス上で関数を実行するAIエージェントを追加したい場合は、以下をご覧ください：

• エージェントとツールの定義 — ai-template.ymlリファレンス