🚨 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 (e.g., 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（例：「ブザー音が鳴っている」） Understands abnormal conditions described in natural language |
| 原因推定 / Cause Estimation | 過去知識から原因を推測（例：「過熱異常の可能性がある」） Infers possible causes from prior knowledge |
| 対応策提案 / Action Proposal | 適切な行動を提案（例：「電源を落として30秒待ってください」） Suggests appropriate actions |
| FSM補完 / FSM Integration | 例外パスとして状態遷移に挿入（例：回復状態 → 通常復帰） Adds exception paths to FSM transitions |
👉 LLMは クラウド型（ChatGPT等） と 組み込み型（軽量LLM） の両方で利用可能です。前者は設計支援・知識参照に、後者はリアルタイムでの異常推定に強みがあります。
📘 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 or local embedded 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 や 再初期化状態 を追加
Add error states or reinitialization states to normal transitions - LLMが状況を判断し、FSM構造の一部を再構築（自己適応）
LLM assesses the situation and partially reconstructs the FSM (self-adaptation)
🔒 安全性と制約 / Safety and Constraints
- 制御に関わる判断は 信頼できる例外クラス のみに限定
Limit control-related decisions to trusted exception classes - LLM出力は 最終判断者ではなく提案者 として位置づけ
Position LLM output as a proposal, not the final decision-maker - 実時間性・検証性とのトレードオフを意識
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・知識注入の重要な役割を担う
LLMs play a key role in exception handling and knowledge injection through human-like contextual understanding - 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構築可能
Combining with FSM enables robust and adaptive control systems
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