鑑定人試験AIのロジックを現場へ：技能承継と故障診断を支えるDify実装術

1. 鑑定人試験AIは「現場DX」の究極のプロトタイプである

私が開発した「損害保険登録鑑定人2級（電気）学習支援ボット」は、単なる試験対策ツールではありません。これは、製造現場が抱える「難解な専門知識のブラックボックス化」を解消するための、高度な概念実証（PoC）です 。 製造業の現場では、約9割のビジネスパーソンが設計や保全業務の属人化を認識しており、熟練者の退職によるナレッジ消失に強い危機感を抱いています 。

2. 「正確な計算」ロジックを設備故障診断へ

鑑定人試験ボットで実装した「Pythonコードノードによる数理計算」の仕組みは、工場の設備管理に直結します。

例えば、変圧器の負荷計算や電力損失の計算式 $P = I^2 R$ を正確に解くロジックは、そのまま「設備の異常負荷検知」や「エネルギー消費の最適化シミュレーション」に転用可能です 。AIに「勘」で答えさせるのではなく、40年の現場経験に基づいた「正しい物理式」を解かせることで、現場が信頼できる診断システムが構築できます。

3. 「図面解析」ロジックを現場のトラブルシューティングへ

単線結線図（SLD）を読み解くVision（画像認識）機能は、工場のメンテナンス業務を劇的に変えます。

• 試験ボット: 図面から機器を特定し、法規制を回答。
• 現場展開: スマホで撮影した古い制御盤や配管図から、即座に「予備品の在庫状況」や「過去の修理履歴」をRAG（検索拡張生成）で呼び出します 。これにより、ベテランに電話して確認していた時間をゼロにし、若手一人でも確実な初動対応が可能になります。

4. 熟練工の「暗黙知」をDifyで資産化する

私が「起業のためのシステム化」で提唱しているのは、単なるツール導入ではなく「業務の根底からの再定義」です 。 熟練工が持つ「音や振動の変化で異常を察知する」といった暗黙知を、Difyのワークフローに落とし込みます 。

1. 可視化: ベテランの判断基準をヒアリングし、フローチャート化。
2. 実装: 「もし～なら～」という熟練者のロジックをDifyの条件分岐に組み込む。
3. 継承: 24時間稼働するAIが、次世代の技術者への「伴走者」として機能します。

5. スモールスタートで始める「現場の伴走支援」

大規模なシステム投資は不要です。まずは特定の1つのライン、あるいは1つの資格試験レベルの知識からAI化を始める「スモールスタート」が成功の鍵です 。

40年間、石油・化学プラントから機械加工まで30業種の現場で研鑽を積んできた私と共に、御社の大切な「技術資産」を100年先まで残るデジタル資産へと変えていきませんか。

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