IndustriConnect: MCPアダプタとモック・ファーストによるAI支援型産業運用の評価

要旨: AIアシスタントは多段階のワークフローを分解できますが、Modbus、MQTT/Sparkplug B、OPC UA のような産業用プロトコルをネイティブに理解するわけではありません。そこで本論文では、産業操作をスキーマを発見可能なAIツールとして公開しつつ、プロトコル固有の接続性と安全制御を保持する、Model Context Protocol（MCP）のアダプタ群プロトタイプである INDUSTRICONNECT を提示します。本システムは共通の応答エンベロープと、モックを最初に行うワークフローを用いており、プラント設備に接続する前に、アダプタの挙動をローカル環境で実際に試せるようにしています。また、正常系、故障注入、ストレス、およびリカバリの各シナリオを扱う決定論的ベンチマークによって主要アダプタを評価します。870回の実行（480回の正常系、210回の故障注入、120回のストレス、60回のリカバリ試行）と、7つの故障シナリオおよび12のストレスシナリオにまたがる2820回のツール呼び出しで構成されます。正常系スイートは完全成功を達成し、故障系スイートでは、アダプタレベルでのuint16範囲バリデーションによる構造化されたエラーハンドリングが確認されました。ストレス系スイートは並行性の境界を特定し、エンドポイント再起動後の同一セッションでのリカバリが3つのプロトコルすべてで実証されました。結果は、AI支援による産業運用における、アダプタの正確さ、並行性の挙動、構造化されたエラーハンドリングにまたがる証拠を示しています。