データの事実、原因の推定、行動の推奨。
3層を明確に分け、推測には必ず根拠を示します。
現場との対話を重ねるほど、提案の精度が上がります。
Narrative IoTの通知は一方通行ではありません。
現場がLINEやSlackで返信するだけで、AIが経験を蓄積し、
次の異常検知時の提案精度が向上します。
異常を検知すると、状況・推定・推奨の3層ナラティブをLINE / Slackで通知します。
専用アプリ不要。いつものLINE / Slackスレッドで「グリスアップしたら直った」と自由に返信するだけ。
AIが返信から原因・対処・結果を構造化して記録。次の異常時は「前回こうだった」と根拠ある提案に。
Z軸の振動が上昇しています（4.2mm/s）。
一般的にはベアリング摩耗・グリス不足・ミスアライメントが考えられます。
次の停止時に確認を推奨します。
Z軸の振動が上昇傾向です（3.8mm/s）。前回と同様のパターン。
この設備では過去2回、グリス不足が原因でした。発生間隔: 約500時間。
前回はグリスアップで改善（4.2→2.1）。次の計画停止での対応を推奨。
センサー生データを特徴量に圧縮。通信コストを大幅に削減します。
教師なし学習で異常を検知。「平常」を自動学習し、逸脱を正確に捉えます。
MLの検知結果を言語化するだけでなく、現場の返信から知識を抽出し、経験として蓄積します。
「git clone → 3日で稼働」。対話学習も初日から。
ESP32がエッジAIに進化。
Starter Kitの詳細、構築支援の見積もりなど、
専門のエンジニアが回答いたします。
私たちが作っているのは、単なる機械の翻訳装置ではありません。 AIが物理世界を知覚し、対話から学び、自律して動く。 Narrative IoTは、人間と機械の距離を縮めるインターフェースです。