今週の近況報告をお届けします。
まずはリターンの状況です。
銘板： 現在、制作会社にて順調に制作が進んでおります。
トマト： 11月〜12月頃の発送に向けて準備中です。楽しみにお待ちください。
その他の返礼品： 送付済みです。万が一不備などがございましたらご連絡ください。
今回は、現場の実証実験で起きたトラブルと、そこで感じた「現時点でのAIの限界」について話たいと思います
具体的な内容は、特許等に係る可能性があるため、抽象度高めでお話します
現在、ポリタンク型UFB（ウルトラファインバブル）の実証実験を進めていますが、現場で問題が発生
すぐに開発会社に状況を伝えて対策案をもらいたかったのでしたが、そのタイミングでは連絡がつかず
代わりに手元の有料版チャッピーに現場の条件をすべて入力し、解決策を相談
しかし、AIから提示された対策は、現場で試してみたものの、効果なし
ちょうどそのタイミングで開発会社と連絡がついたため、チャッピーに相談したのとまったく同じ前提条件を伝え、「AIの提案策はすでに試したが効果がなかった」という事実も共有して意見を求めました
専門家からはそれを踏まえて、別の提案と理由をもらい、それを現場で試したところ、一発で不具合が解決
再発防止のために装置側へ独自の改良をし、バージョンアップ予定
開発会社からの提案は「基礎的な物理の知識」があれば論理的に思いつくことが可能なアプローチでした
しかし、現場の情報はネット上にはほとんど転がっていません。
教科書的な知識を並べることは得意でも、「ネットにない現場の前提」と「物理現象」を正しく組み合わせて推論することは、現状のAIにはまだ難しいのだと痛感しました
「コロンブスのたまご」でもAIを活用していますが、現場の泥臭いファクトと人間の専門知識、そして実証実験を組み合わせないと、使える技術にはならないのだと、改めて気づかされる出来事でした。
