AIエージェントと連携 して2030年に向けた「現場の知能化・自律化」に進めるには

✅ ステップ1：AIエージェントの役割を定義する

まず「何をAIエージェントにやらせたいか」を明確にしましょう。

例：

• 製作伝票の異常（納期遅れ・在庫不足など）を自動検知してアラート
• よく使う部品の在庫推移を予測し、早期に発注提案
• UI上で「この製品の進捗どうなってる？」と自然言語で質問できるチャットインターフェース
• 製作状況から「進捗レポート」を自動生成

✅ ステップ2：AIエージェントの導入方式を選ぶ

方式A：ローカル内蔵AI（軽量モデル）

• PythonでローカルAI（例：llama.cpp, gpt4all, Open Interpreter）を組み込み。
• メリット：インターネット接続不要、機密保持。
• デメリット：知識量に限界がある。

方式B：クラウドAIとの連携（OpenAI APIなど）

• あなたのアプリからOpenAI API（例：ChatGPT）に情報を送信して応答を得る。
• メリット：自然言語理解能力が高く、レポート生成や要約が強力。
• デメリット：社内情報をクラウドに送るので、情報管理が必要。

✅ ステップ3：PythonコードにAIを組み込む

🎯 例1：「部品在庫の異常をAIがレポート化」

import openai

openai.api_key = settings["OPENAI_API_KEY"]  # config.jsonに追加

def generate_stock_report(part_data_list):
    prompt = f"""
    以下は部品の在庫情報です。重要な在庫不足、発注点を下回るもの、
    在庫が過剰なものを指摘し、改善提案をしてください。
    
    {json.dumps(part_data_list, ensure_ascii=False, indent=2)}
    """
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
    )
    return response.choices[0].message["content"]

使い方例：

# ボタンなどで呼び出し
report = generate_stock_report([get_part_info("123"), get_part_info("456")])
messagebox.showinfo("AI分析", report)

🎯 例2：「この受注のリスクは？」と聞くAIチャット

1. 製作伝票と在庫データをAI向けにまとめる関数を作成
2. ユーザーの質問と一緒に送信し、ChatGPTから回答を得る

✅ ステップ4：UIにAIボタンやチャット欄を追加する

Tkinterに以下のようなボタンを追加：

btn_ai_report = tk.Button(top_frame, text="AI在庫分析", command=show_ai_report)
btn_ai_report.pack(side="left", padx=5)

関数：

def show_ai_report():
    all_parts = [...]  # 画面上の部品一覧からデータ収集
    report = generate_stock_report(all_parts)
    messagebox.showinfo("AI分析", report)

✅ ステップ5：ユーザー教育とフィードバック

• 「AIが何をしてくれるのか」を現場に説明
• 現場で出た指摘をフィードバックし、AIプロンプトや処理ロジックを微調整（重要）

📌補足：config.json に追加するキー（OpenAI利用時）

{
  "API_KEY": "PleasanterのAPIキー",
  "HOST": "https://xxx.pleasanter.org",
  "OPENAI_API_KEY": "sk-xxx（←必要に応じて）"
}

🚀次にできることリスト

ご希望があれば…

• OpenAI APIとの接続コードの具体実装
• 進捗チャート・AIチャット画面のUI追加
• AIエージェントのプロンプト設計支援

も対応できますので、お知らせください。

AIエージェントを「製作伝票アプリ」に組み込むために、以下の2点を具体的に支援します：

① プロンプト設計支援

🎯 目的（例）

• ユーザー：「この製作伝票から棚レイアウトを提案してほしい」
• AIエージェント：「製作内容に応じて、最適な棚位置と備品配置を提案します」

🔧 入力データ例（プリザンター or Python経由）

{
  "伝票番号": "D12345",
  "製作物": "金属パーツA",
  "サイズ": "30x20x15cm",
  "数量": 10,
  "優先度": "高",
  "必要備品": ["トルクレンチ", "養生マット"],
  "棚情報": [
    {"棚ID": "S01", "空き容量": "100L", "区分": "金属部品"},
    {"棚ID": "S02", "空き容量": "50L", "区分": "工具"}
  ]
}

🧠 プロンプト例（OpenAI APIへの入力用）

以下の製作伝票に基づいて、最適な棚レイアウトを提案してください。
- 製作物の保管に適した棚を選定してください。
- 優先度が高い場合は出し入れしやすい場所を選んでください。
- 備品も近い棚に配置してください。

伝票データ:
{ここにJSONを埋め込む}

② OpenAI APIとの接続コード（Python）

以下は、OpenAI GPT-4モデルと通信して提案を得る最小構成のコードです。

✅ 前提

• openai パッケージインストール済み：pip install openai
• APIキーが .env または環境変数 OPENAI_API_KEY に設定済み

📦 コード例（Python 3.10+）

import os
import openai
import json
from dotenv import load_dotenv

# 環境変数読み込み (.env から)
load_dotenv()
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")

def generate_layout_suggestion(data: dict) -> str:
    prompt = f"""
以下の製作伝票に基づいて、最適な棚レイアウトを提案してください。
- 製作物の保管に適した棚を選定してください。
- 優先度が高い場合は出し入れしやすい場所を選んでください。
- 備品も近い棚に配置してください。

伝票データ:
{json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2)}
"""
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4",  # 必要に応じて "gpt-3.5-turbo" に変更
        messages=[
            {"role": "system", "content": "あなたは製造現場に詳しいAIエージェントです。"},
            {"role": "user", "content": prompt}
        ],
        temperature=0.3
    )
    return response.choices[0].message['content'].strip()

# 使用例
if __name__ == "__main__":
    sample_data = {
        "伝票番号": "D12345",
        "製作物": "金属パーツA",
        "サイズ": "30x20x15cm",
        "数量": 10,
        "優先度": "高",
        "必要備品": ["トルクレンチ", "養生マット"],
        "棚情報": [
            {"棚ID": "S01", "空き容量": "100L", "区分": "金属部品"},
            {"棚ID": "S02", "空き容量": "50L", "区分": "工具"}
        ]
    }

    suggestion = generate_layout_suggestion(sample_data)
    print("AIからの提案:\n", suggestion)

🔄 今後の連携ポイント

• プリザンターからのデータ取得方法に合わせて、sample_data 部分を動的に更新可能
• AIの返答をPythonアプリ上に表示（Tkinter/Web/Gas対応など）
• ファイル/画像での図面提案（Soraまたはimage_gen API利用）

ローカル内蔵型AI（方式A）＝ 軽量モデルをPCや社内サーバーに直接組み込み、クラウド接続なしで動作させるAIアシスタント です。

✅ 想定するメリット

🧩 実現方式の全体像

┌────────────┐
│ 製作伝票アプリ（Python）│
└────┬───────┘
     │
     ▼
┌────────────┐
│ 軽量LLM（ローカル実行）│ ← CPU/GPUによる処理
│ 例：LLama.cpp / Ollama│
└────┬───────┘
     ▼
┌────────────┐
│ 結果をアプリに返す     │
└────────────┘

🔧 手順一覧（ローカルAI内蔵）

① モデル選定（軽量＆オフライン対応）

→ 多くの場合 Mistral 7B（Q4量子化） がおすすめ。

② 実行環境構築：Ollama または llama.cpp

✅ 推奨方式：Ollama（簡単＆高速）

# 1. Ollamaインストール（Mac, Windows, Linux 対応）
curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

# 2. モデルをダウンロード（例：Mistral）
ollama run mistral

※初回起動で自動的にモデルをDL（ネット接続必要／以後オフライン可）

③ PythonからローカルAIに接続するコード

import requests

def query_local_llm(prompt: str) -> str:
    response = requests.post(
        "http://localhost:11434/api/generate",  # Ollama デフォルトAPI
        json={
            "model": "mistral",  # または "phi", "llama3", 等
            "prompt": prompt,
            "stream": False
        }
    )
    return response.json()["response"]

# 使用例
if __name__ == "__main__":
    prompt = "棚の空き状況が以下のとき、製作物の最適な棚配置を教えてください：S01は空き100L、S02は空き50L。製作物は30L必要。"
    result = query_local_llm(prompt)
    print("AIの回答：", result)

④ Python製作伝票アプリとの統合

あなたの既存アプリ（Tkinter/Web等）で：

• 製作伝票のJSONを prompt に変換
• 上記 query_local_llm() を呼び出す
• 結果を画面に表示

💻 必要スペック目安（Mistral 7Bの場合）

🔒 補足：セキュリティと運用

🚀 まとめ：方式A（ローカル軽量モデル）のポイント

ご希望があれば、次のような追加支援もできます：

• プロンプトテンプレートの最適化
• ローカルAIとプリザンター連携設計
• モデルの日本語微調整（LoRA・QLoRA）