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　岩手県の伝統工芸品である南部鉄器を造るタヤマスタジオ（盛岡市）は、熟練職人の思考を再現する人工知能（AI）の開発を進めている（図1）。若手が製造にまつわる不具合の原因などを素早く学べるようになり、従来10年程度かかっていた下積み期間の短縮が期待できる。順調に職人が育てば、海外など新市場の開拓を加速できそうだ。

図1　南部鉄器を造る様子
図1　南部鉄器を造る様子
写真は、さび防止のために木炭炉の中で製品を焼く「金気止め」という工程。（出所：タヤマスタジオ）
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　タヤマスタジオ代表取締役社長の田山貴紘氏の父で、南部鉄器伝統工芸士会会長の田山和康氏の思考をAIで再現した（図2）。以下のような流れでノウハウをAIに組み込む。製造業向けのAIサービスを手掛けるスタートアップLIGHTz（ライツ、茨城県つくば市）が支援した。

図2　南部鉄器伝統工芸士会会長の田山和康氏
図2　南部鉄器伝統工芸士会会長の田山和康氏
南部鉄器の熟練者である和康氏の思考の再現を目指した。写真は鋳型の内側に文様を形成している作業。（出所：タヤマスタジオ）
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　まず、和康氏が南部鉄器を造る上で重視するポイントを10個挙げ、その詳細をLIGHTzが約10時間かけてヒアリングした。例えば、和康氏が重視するポイントの1つとして語ったのは「使いやすさ」だ。使いやすさの意味をブレイクダウンすると「お湯の沸く速さ」「注ぎやすさ」などがある。お湯の沸く速さは素材の熱伝導性が関係するので、素材選びも大事な要素だと見えてくる。

　次にヒアリング結果を基に、南部鉄器にまつわる重要なキーワードを選び、そのキーワードに関連する（影響を与える）要素を併記したデータベースを作成する＊1。このデータベースなどを「設計構造化マトリクス」（DSM）手法＊2で分析し、キーワード同士の関係性を整理する。

＊1　例えば「注ぐ動作」というキーワードに対しては「鉄器の外形」や「重心」を影響の大きな要素として書き出した。
＊2　設計構造化マトリクス手法
DSMは複雑な系に内包されるさまざまなパラメーターの因果関係や相互依存関係を分析する手法。これによってキーワード同士の関係性を整理できる。