製造現場の「暗黙知」をAIへ。本カテゴリでは、40年の現場経験を持つミラーマスターが、Difyを用いた高度なAI実装術を解説します。RAGによる技術伝承、Pythonノードによる正確な数理計算、Visionによる図面解析など、鑑定人試験対策ボットの構築で培った実践的ノウハウを公開。単なるツールの紹介に留まらず、製造業特有の複雑な課題をAIで解決するための具体的なワークフローとロジックを提示します。
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Dify実装・技術解説
なぜ製造業にDifyなのか?40年の現場知をAIで資産化する理由
1. 製造現場が直面する「技術消失」の危機 日本の製造業は今、深刻な人手不足と熟練技能の継承という二大課題に直面しています 。設計業務の約9割が属人化しており、ベテランの退職と共に、長年培われた「現場の知恵」が失われようとしています 。 これま... -
Dify実装・技術解説
鑑定人試験AIの舞台裏(1)Dify×Pythonで「AIは計算が苦手」を克服する
1. 製造現場・鑑定実務において「AIの嘘」は許されない 製造業の設計現場や、損害保険登録鑑定人の実務において、計算ミスは致命的です。調査によれば、AI導入を検討する企業の約3割が「出力結果の精度」に不安を感じています 。 ChatGPTなどのLLM(大規模... -
Dify実装・技術解説
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... -
Dify実装・技術解説
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... -
Dify実装・技術解説
調査レポート:なぜ中小製造業の現場DXは「Dify」が最適解なのか?40年の知見に基づく分析結果
「DXを進めたいが、数千万円のシステム投資は回収が見込めない」「現場の特殊な業務に対応できるパッケージソフトがない」 多くの中小製造業経営者がこのジレンマに陥っています。 しかし、最新の技術動向調査において、一つの明確な「解」が浮かび上がっ...
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