AIでブリード年間計画

AIの提案で工数は平準化できるか？
最近はＡＩという言葉が世間に浸透している。主体的に仕事で使う人は、ますます夢中になっている。一方、仕事で半ば強制的に使わされている層や、悩み相談をするライト層もいる。AIを触らない人は、自身を脅かす存在として捉え、漠然とした恐怖を抱いている。今回は生産管理という多くの要素を総合的に判断する必要のある分野でどこまで使えそうか検証する。
過去のオオクワガタブリード実績をＡＩで分析させると、結論が2つに絞り込まれる。一つは「オオクワガタのブリードは春（3月～6月）にやってしまう方が良い」という。効果は1.5倍の幼虫頭数、サイズアップの確率も上がることだ。もう一つは「種虫は羽化後240〜270日で使うのがベスト」という結果だ。解析結果は筆者が感付いている事だが、実際問題として出来ない事情もある。
具体的な計画は難易度が高くＡＩにやってもらう。【AIの150字まとめ】「2027–2028春ブリードは羽化3,200頭・340ペア、年間工数約1,930時間。最重量の割出875時間が7〜8月に集中し、月367〜384時間で1名体制の工数160時間を超える。夏季超過587時間は応援約15人週で吸収。割出は時期が固定されるため、春のみでは工数の平準化は不可能である。」
筆者はAIへ使用している全データを渡し、1週間ほど壁打ちした。結果は平準化できず、応援が必要という筆者が秒で気付く、身もふたもない内容だった。工数は生産管理上の制約条件であり、その壁を打ち破れていない。
AIへの印象は「提案は素晴らしい」が、「具現化する力が追従しない」である。現実世界を司る生産管理は複数の項目を同時に処理して最適解を求める分野である。AIにできるようにするには、筆者はAIが分かるように情報をかみ砕いていくことしかない。AIの賢さは高速な低次元分析、広域調査のスピードである。AIの高次元分析が進化すれば、筆者はもう少し楽になれるはずだ。（吉虫）