ZETAと生成AIの連携について

この資料は、ZETA通信で取得した環境データと、外部ネットワークに依存しない「ローカルLLM（＝PCやエッジ機器で動く大規模言語モデル）」を連携させ、Node-REDを用いて自動で状況の要約やアドバイスを生成するシステムの実装方法を解説したセミナー発表資料です。

この資料でわかること
• 生成AI（LLM）の基本的な仕組みと、IoT分野における得意・苦手分野
• 外部にデータを出さない「ローカルLLM」のメリットと、利用可能な軽量モデル（Qwen 3、Llama 3など）
• Node-REDとローカルLLMを組み合わせ、センサーデータから自動で日本語のアドバイスを生成する具体的なプログラム実装例

• セキュアなローカルLLMの活用 インターネットに接続できない環境や、外部にデータを送信したくない現場でも、低遅延・低コストでAIによるデータ要約が可能です。
• Node-REDによるノンコード・ローコード連携 センサーデータの可視化だけでなく、LLMへのプロンプト（指示文）作成から回答取得までを、Node-RED上で直感的に構築できます。
• 役割（role）設定による適切なアドバイス生成 AIに「環境アドバイザー」などの役割（system）を与えることで、温度・湿度・CO2濃度に応じた自然な日本語コメントを自動出力します。

背景・目的

IoTの普及により、温湿度やCO2濃度などの環境データは簡単に「見える化」できるようになりました。しかし、ダッシュボードにグラフや数値が並んでいるだけでは、専門知識のない一般の利用者にとって「今、換気すべきなのか」「快適な状態なのか」を瞬時に判断するのが難しいという課題があります。

そこで、近年急速に進化している「生成AI（LLM＝大規模言語モデル）」、特にPCや組み込み機器などのローカル環境で動作する「ローカルLLM」を活用し、センサーデータを人間が直感的に理解できる「言葉」に自動変換する仕組みの構築を目指しました。

取り組み・わかったこと

本資料では、ローカルLLMの得意分野（アラートの要約、自然文から構造化データへの変換など）と苦手分野（リアルタイムの主体制御、厳密な数値解析など）を整理した上で、具体的なシステム構成を提案しています。

Node-REDとローカルLLM（Llama 3など）を組み合わせ、受信したCO2濃度や温湿度のデータを「環境アドバイザーAI」という役割を与えたLLMに入力。これにより、「現在のCO2濃度はやや高めです。少し窓を開けて換気することをおすすめします」といった、状況に応じた自然な日本語のアドバイスを自動生成することに成功しました。

この仕組みは、オフィスの環境改善や、高齢者・子どもの見守り、工場の異常検知レポート作成など、様々な場面で応用が可能です。具体的なNode-REDのフロー設定やコードの詳細は、ぜひ資料本編（PDF）をご覧ください。