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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...

最初は、計算式を作ればよいと思っていた HLRの基本的な考え方は、建設・運転管理・維持修繕・更新・間接労働・廃止撤去といった各段階に必要な人的労働量を積み上げることです。最初はシンプルに考えていました。それぞれの労働量を計算する式を作り、合...

同じ答えを出すには、同じ条件が必要 前回の記事では、HLR Calculation Engineの開発において、最初に「再現性の確保」を優先したことをお話ししました。同じ条件で計算すれば、誰が計算しても同じ答えが出る。それを担保する計算ルールを先に作るという方...

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 Engineの開発には、AIを積極的に活用しています。しかし、正式なHLR値はAIの回答ではなく、「確定した入力条件」と「確定した計算ルール」から計算します。AIを使わないことが信頼性なのではありません。AIが得意な仕事と、再現性が必要な正式計算を分...