1. 製造現場において「AIの勘」は凶器になる
製造業の設計、あるいは損害保険登録鑑定人の実務において、計算の「誤差」は許されません。
ChatGPTに代表されるLLMは、文章作成には驚異的な能力を発揮しますが、数理的な推論においては「もっともらしい嘘（ハルシネーション）」をつく特性があります。
AIをそのまま現場の計算業務に放り込むことは、品質管理を放棄するのと同じです。
2. 独自理論：なぜAIの成果は「32%」まで落ち込むのか
私が40年の現場経験から提唱しているのは、AIの「80点限界説」です。
AIは単発のタスクでは80点の回答を出せますが、製造現場のように5つの工程が連鎖する業務では、その精度は
つまり、全体の成果はわずか32.7%まで低下するのです。これが、AIを導入したのに現場がかえって混乱する正体です。
3. 技術的解決策：AIに「計算」をさせるな、「立式」をさせろ
この「精度低下」という致命的な問題を解決する唯一の方法が、DifyのPythonコードノードの活用です。
私は「損害保険登録鑑定人2級（電気）」の学習支援AIにおいて、以下のワークフローを実装しています。
- AIの役割（立式）: ユーザーの問題文から「電圧 」や「電流 」などの変数を抽出し、解くべき数式を特定（パラメータ化）する。
- Pythonの役割（計算）: 抽出された数値を、決定論的なアルゴリズムで計算する。といった電力計算をLLMの推論から切り離し、プログラムに実行させることで、計算ミスの確率はゼロになります。
4. 製造現場への応用：配合計算から負荷計算まで
この「鑑定人試験AI」で実証したロジックは、そのまま製造現場の重い課題を解決します。
- 自動配合システム: 原材料の純度や温度条件に応じた最適な配合比率の算出。
- 電力負荷シミュレーション: 設備の稼働状況に基づいた、デマンド値の正確な予測。
- 見積作成の自動化: 図面属性（Vision機能）から加工工数を抽出し、標準原価に基づいた正確な見積額の提示 。
5. 結論：ミラーマスターが提供する「確信犯のDX」
開業3年目のミラーマスター合同会社が誇るのは、最新のAIツールを使いこなす技術力だけではありません。30業種の現場で泥水をすすり、システムの「嘘」で現場が止まる怖さを知っている40年の重みです。
AIに丸投げするのではなく、AIの特性を理解して「正確に計算させる仕組み」を構築すること。
これこそが、御社の熟練工が持つ「暗黙知」を、100年先まで狂わない「デジタル資産」へと昇華させるための唯一の道です。
「AIの計算が信用できない」とお悩みの工場長、経営者様。まずは私の構築した鑑定人試験AIの精度を、デモで体感してください。
「AI導入の前に、まずは現場の“無駄”を整理しませんか？」
システムを導入すること自体が目的になってはいけません。 大切なのは、現場のベテランが持つ知恵を活かし、今の業務をどう「楽に」するかです。
ミラーマスター合同会社では、長年の製造現場での経験を活かし、「貴社の現場に本当に必要なDX」を一緒に考えます。Difyのような最新ツールから、業務プロセスの見直しまで、現場目線でアドバイスいたします。
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