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計算エンジンは動いた。でも、何を入力する？ これまでの開発日記では、同じ条件なら同じ答えを出すことや、計算条件と実行履歴を記録する仕組みをご紹介してきました。ところが、計算エンジンが動くようになると、次の問題が見えてきました。 「そもそも...

100年間で100人年なら、毎年1人でよい？ ある橋梁について、100年間のHLR（Human Labor Requirement：人的労働量）が100人年だったとします。 単純に100年で割れば、平均は年間1人年です。では、毎年1人分の労働力を確保しておけばよいのでしょうか。 橋梁...

計算条件を変えて、もう一度計算してみる 前回までの開発日記では、HLR Calculation Engineの基本的な計算処理が動き始めたことをご紹介しました。次に考えたのは、入力条件を変更したときの扱いです。 例えば、橋梁のHLRを計算したあとで、点検頻度や補修...

1．設計から、実際に動かす段階へ これまでの開発日記では、HLR Calculation Engineを作るために検討してきたことを紹介してきました。再現性の確保、入力条件の記録、係数や計算履歴の管理、システム全体の構造などです。 しかし、どれだけ設計を考えても...

総HLRだけでは、よく分からない ある橋梁の100年間のHLRを計算したところ、結果が19人年だったとします。 数字は出ました。しかし、この数字だけを見ても、使い道に困ってしまいます。建設に何人年かかるのか。点検に何人年か。補修に何人年か。更新はどう...

HLRでは、計算結果を出す前に「何を、どんな条件で、どこまで計算したのか」を決めることが重要です。同じ「50mの橋」でも、入力条件が違えば必要な労働量は変わります。今回は「計算が難しい」というお話ではなく、計算する対象をきちんと定義することが...

AIを使えば、一人でもHLR Calculation Engineを作れそうになりました。 しかし、開発を進めるうちに、AIとの会話で得られる「提案・検討」と、正式なHLRを出す「計算」は分けた方がよいと考えるようになりました。理由は、再現性だけではありません。速度...

HLRを比較のための指標として使うなら、まず必要なのは「同じ条件・同じルールなら、何度計算しても同じ答えになること」です。精度を高める前に、HLR Engineでは「再現性」を重視しました。 １．前回の50mの橋を、もう一度考えてみる 前回の記事では、地...

HLR（Human Labor Requirement／人的労働必要量）という考え方について、このブログで少しずつ紹介を始めています。 HLRを一言で表すなら、私は最近、「労働力の積算」と説明しています。 橋をつくる。水道施設を運転する。道路を点検する。壊れた設備を修...

橋を造るとき、「いくらかかるか」は計算する 地方の道路に、川を渡るための橋を造る場面を想像してください。長さは50mほど、ごく普通の道路橋です。 この橋を造るには、まずコンクリートがどれだけ必要か、鉄筋や鋼材はどの程度いるか、重機を何日使うか...