🚨 03. 例外処理とLLMによる知識注入
Exception Handling and Knowledge Injection with LLM
本節では、従来の制御系では困難だった 例外的状況や未知の事象への対応 について、
LLMを活用して「知識ベース制御」や「意味的補完」を行うアプローチを紹介します。
This section introduces an approach to handling exceptional or unknown situations in control systems by leveraging LLMs for knowledge-based control and semantic augmentation.
🔧 例外処理とは？ / What is Exception Handling?
- 想定外の状況・入力・環境変化に対して、システムを安全・安定に保つための処理
A process to maintain system safety and stability in the face of unexpected situations, inputs, or environmental changes - 通常のFSMやPIDでは事前定義が困難なケースが多い
Many cases are difficult to predefine in FSM or PID
（例：異常ノイズ、通信断、オペレータの誤操作）
(Examples: abnormal noise, communication loss, operator error)
🧠 LLMが担う役割 / Role of LLMs
| 項目 / Function | 内容 / Description |
|---|---|
| 状況理解 / Situation Understanding | 自然言語的異常記述を文脈理解 Understands abnormal conditions described in natural language |
| 原因推定 / Cause Estimation | 過去知識から原因を推測 Infers possible causes from prior knowledge |
| 対応策提案 / Action Proposal | 適切な行動を提案 Suggests appropriate actions |
| FSM補完 / FSM Integration | 例外パスを状態遷移に追加 Adds exception paths to FSM transitions |
👉 LLMは 最終判断者ではなく提案者 として扱う点が重要。
👉 It is important to treat the LLM as a proposer, not the final decision-maker.
📘 実装例（LLM利用） / Implementation Example (with LLM)
def handle_exception(observation_text):
prompt = f"異常が発生しました：{observation_text}。原因と対応策を述べてください。"
return llm_respond(prompt) # API または ローカル LLM
入力例 / Input Example
「センサが全く反応しない」「温度が急上昇している」
出力例（LLM） / Output Example (LLM)
「センサ断線の可能性があります。機器を停止し、センサ接続を確認してください。」
💬 FSMへの統合イメージ / FSM Integration Concept
- 通常の状態遷移に「異常状態」「再初期化状態」を追加
Add “error states” and “reinitialization states” to normal transitions - LLMが状況を判断し、FSM構造を部分的に再構築（自己適応）
LLM assesses the situation and partially reconstructs the FSM (self-adaptation)
🔒 安全性と制約 / Safety and Constraints
- 制御判断は 信頼できる例外クラス に限定
Limit control decisions to trusted exception classes - LLM出力は 最終判断者ではなく提案者 として扱う
Treat LLM output as a proposer, not the final decision-maker - 実時間性・検証性のトレードオフに注意
Be aware of trade-offs between real-time performance and verifiability
🔚 まとめ / Summary
- LLMは人間的な状況理解により、例外処理・知識注入を担える
LLMs, through human-like contextual understanding, can contribute to exception handling and knowledge injection - FSMと組み合わせることで 頑健かつ柔軟な制御システム を実現可能
Combining with FSM enables the realization of robust and adaptive control systems
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