SFI開発記＃08　解析はできた！ でどうする？　

みなさん、こんにちは。Vertysの山本です。

前回までで、データの準備から分析まで、一気通貫のフローを描きました。

分析モデルが完成した。
精度も出た。
「これはOK」「これはNG」の判定ができるようになった。

……で、どうする？

　　

「判定できる」だけでは、現場は喜ばない

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意外に思うかもしれませんが、
「OK/NGを自動判定できます！」だけでは、現場の反応は薄いんです。

なぜか。

判定できたところで、不良品が減るわけじゃないから。

「このワーク、NGです」と教えてくれても、
「じゃあ、どうすればOKになるの？」 に答えられなければ、
ただの後出しジャンケンです。

　　

現場が本当に欲しいもの

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現場が欲しいのは、もっとシンプルなことです。

「温度をあと3度下げて、圧力を少し上げれば、OK率が上がりますよ」
　　

つまり、「どの条件にすればうまくいくか」を教えてくれること。

これを プロセス条件の最適化 と呼んでいます。

分析結果をそのまま眺めて終わるのではなく、
その結果を使って、「じゃあ次にどうすればいいか」まで提案する。

　　

これを目玉機能にしよう

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既存のデータ分析ツールの多くは、「分析して終わり」です。
きれいなレポートが出て、はい、おしまい。

でも、分析から最適条件の探索までやってくれるツールは、ほとんどない。
しかも、ノーコードで。

「分析して終わり」じゃなく、「分析から改善まで」。
ここに大きな可能性を感じて、
プロセス最適化を目玉機能にしよう と決めました。

SFI開発記（余談）　4日間の合宿

ちょっと余談です。

ここまでの構想をまとめて、いよいよ要件定義に入ります。

要件定義というのは、
「こういう画面で、こういう操作をしたら、こう動く」
を全部書き出す作業です。

前処理から、可視化、項目選択、分析、最適化、監視まで。
全部の画面と操作を、具体的な仕様書に落とし込む。

普通にやったら何ヶ月かかるかわからない。

　　

佐藤社長と、4日間カンヅメ

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そこで、佐藤社長と4日間の合宿を敢行しました。しかも休日にです…

朝から晩まで、ひたすら書く。
画面のレイアウト。ボタンの配置。入力項目。処理の流れ。
エラーが出たときの挙動。

　　

生成AI、大活躍

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ここで大活躍してくれたのが、生成AIです。

「こういう機能を実現したい」と投げると、
仕様書のたたき台を一瞬で返してくれる。

分析手法の比較表も、
「精度重視ならこれ、速度重視ならこれ」と整理してくれる。

もちろん、AIが出したものをそのまま使うわけじゃありません。

30年の現場知識でレビューして、
「ここは実際の運用と合わない」「この表現は現場に伝わらない」と修正していく。

でも、たたき台を作る速度が桁違いに上がった。

結果、通常なら数ヶ月かかる要件定義が、4日間で骨格完成。

生成AI、ほんとにありがとう。