AI Chat Web — 対話型コパイロット
概要
PlantPulse AI Chat Web は、製造現場のオペレータ向けの 対話型 AI コパイロット Web アプリケーションです。
自然言語で質問すると、内蔵エージェント（AgentOrchestrator + ToolRegistry）が必要なツールを自動的に選択・呼び出し、リアルタイムデータ照会、AI 分析、ナレッジ検索を実行します。Platform 統合 MCP（リアルタイムデータ）、TimeSeries-Insight（AI 分析）、LightRAG（ドキュメント検索）の各ツールが 1 つのチャットインターフェースに統合されます。
備考
2026-07 の改編により、チャットオーケストレーションは copliot-web 内蔵エージェントに一元化されました。個別の Langflow エンジンは削除され、LLM 推論は LiteLLM（gpt-4o）ゲートウェイを経由します。
主要機能
自然言語ベースの工場データ照会
- 日本語の自然言語で質問 → AI が適切な MCP サーバとツールを自動選択
- 「注入機の温度を教えて」「大田工場の構成を見せて」といった直感的な対話
- 設備名（自然言語）→ システム ID への自動変換
SSE リアルタイムストリーミング応答
- Server-Sent Events ベースのリアルタイムストリーミング応答
- AI が分析している過程をリアルタイムで確認可能
- チャート、ダイアグラムをストリーミング中でも即座にレンダリング
リッチな可視化
| 可視化タイプ | 対応チャート |
|---|---|
| ECharts | 時系列推移、ゲージ、バー/パイ/レーダー/ヒートマップ/サンキー/ツリーマップ |
| Mermaid | 工程フロー図、状態遷移、異常診断ツリー |
| Markdown | センサーデータ表、設備一覧、アラーム履歴 |
マルチアプリケーション管理
- 複数の AI アプリケーション（アプリ）を目的別に管理（汎用コパイロット、設備診断専用、ドキュメント検索専用など）
- アプリごとのシステムプロンプト/ツール構成の切り替え
- 管理者パネルでのアプリ登録/編集/削除
内蔵エージェントによるツールルーティング
- ユーザー質問の意図を LLM（gpt-4o）が分析し、最適なツールを自動選択
- 複合的な質問ではエージェントループにより複数ツールを順次呼び出し（tool-calling）
- ツール: 内蔵
rag_search（LightRAG）・ts_get_asset_health（Insight） + Platform 統合 MCP の動的ツール - 処理過程は「作業を表示」（AgentTraceStore）で確認可能
画面構成
| 画面 | 説明 |
|---|---|
| メインチャット | AI コパイロットとのリアルタイム対話、チャート/ダイアグラムのインラインレンダリング |
| アプリケーション選択 | 目的別 AI アプリの切り替え |
| チャット履歴 | 過去の対話の検索および対話の再開 |
| 管理者パネル | アプリ管理、ユーザー管理、プロンプトテンプレート管理 |
技術スタック
| 構成 | 技術 |
|---|---|
| バックエンド | Java 21, Spring Boot 3.4, Spring Security 6.x |
| フロントエンド | JSP, Bootstrap, jQuery, ECharts, Mermaid |
| AI バックエンド | 内蔵エージェント（AgentOrchestrator + ToolRegistry） → LiteLLM（gpt-4o）、SSE ストリーミング |
| データベース | PostgreSQL（メタ・チャット履歴）、Redis（キャッシュ） |
| ファイルストレージ | MinIO（S3 互換オブジェクトストレージ） |
| デプロイ | WAR（サーブレットコンテナ）または内蔵 Tomcat |
主な設定
設定ファイル: src/main/resources/application.properties （値は環境変数で上書きできます）
| 項目 | 説明 | デフォルト値 | 環境変数 |
|---|---|---|---|
openai.api.url | LLM（LiteLLM）ゲートウェイ URL | http://127.0.0.1:4000 | CH_OPENAI_API_URL |
openai.model | チャット LLM モデル | gpt-4o | CH_OPENAI_MODEL |
mcp.api.url | Platform 統合 MCP ベース URL | （Platform server-web のアドレス） | CH_MCP_API_URL |
mcp.api.token | 統合 MCP api_key | （インストール時に設定） | CH_MCP_API_TOKEN |
mcp.tools.enabled | 統合 MCP ツールの使用有無 | true | CH_MCP_TOOLS_ENABLED |
mcp.timeseries.api.url | TimeSeries-Insight API URL | http://127.0.0.1:8970 | CH_MCP_TIMESERIES_API_URL |
rag.api.url | RAG API URL | http://127.0.0.1:7115 | CH_RAG_API_URL |
rag.api.key | RAG API キー | （インストール時に設定） | CH_RAG_API_KEY |
sse.stream.timeout | SSE ストリーミングタイムアウト | -1（無制限） | — |
app.request.limit | 同時リクエスト制限 | 10 | — |
server.servlet.session.timeout | セッションタイムアウト | 480m（8 時間） | — |
3 か所を参照します
1 回のチャットが最大 3 つのバックエンドを呼び出します — リアルタイムデータは Platform 統合 MCP（mcp.api.url）、
AI 分析は TimeSeries-Insight（mcp.timeseries.api.url）、ドキュメント検索は RAG API（rag.api.url）です。
回答が「データを取得できません」となる場合は、まずどこが切断されているかを確認してください。
特徴
すぐに導入できる Web インターフェース
- 個別のクライアントインストールは不要 — Web ブラウザのみで接続
- モバイル/タブレットのレスポンシブ対応
- Spring Security ベースの認証/認可
製造現場に最適化された UX
- 日本語ネイティブ — 工場用語、設備名を自然に理解
- 状態表示の可視化（正常/警告/危険）
- 複合分析結果を構造化されたレポートへ自動フォーマット
企業環境への対応
- WAR デプロイにより既存の WAS（Tomcat、WildFly など）へ統合
- JDBC ベースのユーザー認証 — 既存ユーザー DB との連携
- オンプレミス完全対応 — クラウドへの依存なし