こんな人におすすめ：
- 製造業の設備保全担当者
- IoTデータ分析に携わるエンジニア
- AIを活用した異常検知システムの導入を検討中の企業担当者
プロンプト例：
「設備異常の自動パターン分類に用いるための効果的なAIモデル設計を教えてください。特に深層学習を活用して異常パターンを自動的に識別する方法について具体的に説明してください。」
プロンプト例の出力結果：
設備異常の自動パターン分類には、プログラムロジックコントローラ（PLC）から収集した稼働データを用い、多層ニューラルネットワーク（深層学習）で各動作パターンを学習させます。これにより通常状態と異常状態のパターンを高精度に自動分類可能となり、未知の異常パターンも検知できます。温度や振動などのIoTセンサーデータを統合分析することで故障予兆を早期に捉え、製造ラインのダウンタイムを大幅に削減することが実現可能です。また、統計的手法や1クラス分類（SVDD）、主成分分析（PCA）などの補助的なデータ分析技術と組み合わせることで検出精度を向上させることが推奨されます。
