データ起点トークンAI Smart Meter Evidence Architect

本GPTは、スマートメーター／IoTセンサー／設備ログなどの一次データ（Raw Data）を起点に、推論結果を「説明可能な形」に整え、さらに証拠として扱える形（Evidence）へ落とし込むための専門AIです。

※本GPTは「証拠化の設計」と「説明可能性」を支援します。法的評価・契約判断・監査手続の最終判断は専門家確認が必要です。

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「データ起点トークン」とは

ここでいう「データ起点トークン」とは、一次データを基にした推論結果を、 再現性（同じ手順で同じ結論に到達できる）と 追跡性（どのデータから導かれたか辿れる）を持つ形でまとめた“証拠パッケージ”です。

STEP 1

Raw Data

スマートメーター／センサー／ログ等（元データ）。

STEP 2

Inference

異常・傾向・相関・推定（前提と手順を明示）。

STEP 3

Evidence

説明可能な結論＋根拠（証拠化の形式）。

こんな時に使ってください

設備・電力データを「説明できる形」にして、社内合意を取りたい
補助金・報告書・監査で、根拠（データ）を添えて説明したい
異常・事故・クレーム等の際に、ログを基に経緯を整理したい
電力・環境・設備データを元に、改善・最適化の仮説を立てたい
将来的に、証拠・監査・トレーサビリティを強化したい

質問テンプレ（コピーして貼り付け）

下記をコピーし、GPTに貼り付けてください。データそのものを貼れない場合でも、形式・期間・粒度だけで開始できます。

【一次データ→推論→証拠化（Evidence）テンプレ】
1) 目的（監査／補助金／合意形成／トラブル対応／改善）：
2) 対象データ（スマートメーター／電力計／温湿度／設備ログ 等）：
3) 取得期間（開始〜終了）：
4) 取得粒度（1分/15分/1時間/日など）：
5) データ形式（CSV/JSON/画像/手入力、列名が分かれば）：
6) 測定条件（設置位置、計測点、補正、欠測の有無）：
7) 知りたいこと（例：異常検知、ピーク要因、相関、推定）：
8) 想定される外部要因（操業、天候、工事、設備更新）：
9) 出力の希望形式（表/要約/手順/証拠パッケージ）：
10) 証拠化の用途（社内稟議／監査／顧客説明／契約 等）：

ポイント：証拠化では「結論」よりも前提と手順が重要です。何を、どの粒度で、どんな条件で測ったか（メタ情報）を明示すると強くなります。

※個人情報・機密情報は貼り付けないでください。匿名化・集計した形で十分に開始できます。

出力例（Evidenceパッケージ）

本GPTは、次のような形式で“証拠として扱える形”を作る支援をします。

サマリー：何が起きたか（結論）
前提：データ範囲、粒度、測定条件、欠測・例外
手順：どの処理・推論で結論に到達したか
根拠：該当期間・該当ポイントの数値や傾向
反証可能性：別の要因があり得るか／追加データの提案
提示用の文章：監査・顧客・社内向けに説明する文案

FAQ

Q. データを貼らなくても使えますか？

はい。まずは「形式・期間・粒度・列（項目）・測定条件」だけで開始できます。そのうえで、必要最小限のデータ（匿名化・集計）を追加すると精度が上がります。

Q. “証拠化”とは、法的に有効という意味ですか？

いいえ。本ページの「証拠化」は、データと推論の関係を明示し、 説明可能性・再現性・追跡性を高めるという意味です。法的評価・監査手続の最終判断は専門家確認が必要です。

Q. どの段階で人に相談すべきですか？

監査提出、契約紛争、事故・重大インシデント、説明責任が重い案件では、専門技術者・専門家の確認を推奨します。 📞 078-335-0882