鑑定人試験AIの舞台裏（2）Dify Visionで単線結線図を読み解く

1. 製造現場の「死蔵された図面」を資産に変える

製造業において、過去の図面は宝の山ですが、約4割の企業が図面を十分に再利用できていないという調査結果があります 。特に、高圧受電設備の単線結線図（SLD）などは、熟練者でなければ記号の意味や背後の法規制を即座に判断できず、ナレッジの属人化が深刻です。

2. Dify Vision：AIに「熟練者の目」を実装する

私が開発している「損害保険登録鑑定人2級（電気）学習支援ボット」では、Difyの**Vision機能（マルチモーダルRAG）**を中核に据えています。

これは、ユーザーがアップロードした図面画像をAIが「見る」だけでなく、その中に描かれたシンボルの意味を、ナレッジベース（電気設備技術基準など）と照らし合わせて解釈する技術です。

3. 単線結線図を読み解く3つのステップ

ボット内部では、以下の高度なワークフローが実行されています。

• ステップ1：画像解析（Visionノード）アップロードされた図面から、VCB（真空遮断器）やZCT（零相変流器）などのシンボルを特定します。
• ステップ2：専門知とのリンク（RAG）特定された機器に対し、$ZCT + GR$の組み合わせによる地絡保護の仕組みや、関連する法規上の設置義務をナレッジから検索します。
• ステップ3：統合的な解説生成「この記号は①の零相変流器です。地絡事故を検出する役割があり、第XX条の基準に基づき設置されています」といった、ベテラン鑑定人レベルの回答を生成します。

4. 40年の計装・回路設計経験が作る「プロンプト」の深度

図面解析において、AIに「何を見せるか」を指示するプロンプトには、DCS（CENTUM等）やハードウェア回路設計に従事してきた私の40年の経験を注入しています 。 単なる画像認識ではなく、回路の「上流から下流への流れ」や「保護協調の論理」をAIに理解させるための設計こそが、ミラーマスターが提供する「伴走型DX支援」の核心です。

5. 鑑定人試験から工場の「設備故障診断AI」へ

この技術は、試験対策だけに留まりません。現場の古い設備図面をスマートフォンで撮るだけで、その場で「交換部品の型式」や「過去の故障履歴」を呼び出すAIエージェントの構築が可能です。

小さな成功事例（MVP）を迅速に作り上げ、現場の「情報の再定義」を行うこと。これこそが、リソースの限られた1人起業家が、製造業という巨大な市場で年間売上5000万円を達成するための「最短ルート」なのです。