求める物性の値から、研究所に散らばる試験報告書を探して近い材料と配合を並べ、試験条件の違いを添えて返す

処理の起点を決める

研究員が依頼の本文を検索画面に貼り、「近い材料を探す」を押したときに動かします。 依頼には、物性の目標値が書かれていないもの（「この部品に合う材料を」）も混ざります。目標値が1つも取り出せない依頼は、検索に進まずに「目標値なし」と返します。

もう1つの起点は、試験報告書の保存です。 報告書を共有フォルダの決まった場所に保存し、承認の印が付いたときに取り込みます。下書きの段階の報告書は入れません。 値が後から直されることがあるからです。

取り込みは報告書の版ごとに行います。 承認の後に誤記を直した版が出たら、同じ報告書番号の古い試験結果を消してから入れ直します。古い版の値が残ると、同じ試料の値が2つ並びます。

入力データを集める

質を決めるのは、2行目の試験条件の項目です。 値だけの索引なら、グレードの一覧と大差がありません。条件が項目になっているから、比べてよいかを規則で見られます。

3行目の不採用の理由も、必ず持たせます。 不採用になった配合の中に、今回の依頼に近い値を出したものがあることがあります。不採用の理由が「コストが合わない」なのか「成形で割れた」なのかで、使えるかどうかが変わります。

データの取得方法を決める

検索の形は、次のようになります。

POST /test-results/_search
{
  "size": 10,
  "query": {
    "function_score": {
      "query": {
        "bool": {
          "filter": [
            { "exists": { "field": "hdt_c" } },
            { "exists": { "field": "flex_modulus_gpa" } },
            { "term": { "hdt_load_mpa": 1.80 } },
            { "term": { "flame_class": "V-0" } },
            { "range": { "flame_thickness_mm": { "lte": 1.5 } } }
          ],
          "should": [
            { "match": { "notes": "耐熱 剛性 薄肉" } }
          ]
        }
      },
      "functions": [
        { "gauss": { "hdt_c": { "origin": 125, "offset": 5, "scale": 15 } }, "weight": 2 },
        { "gauss": { "flex_modulus_gpa": { "origin": 3.0, "offset": 0.2, "scale": 0.6 } }, "weight": 2 },
        { "gauss": { "specific_gravity": { "origin": 1.35, "offset": 0.05, "scale": 0.1 } }, "weight": 1 }
      ],
      "score_mode": "avg",
      "boost_mode": "sum"
    }
  },
  "collapse": {
    "field": "series_id",
    "inner_hits": { "name": "same_series", "size": 3 }
  }
}

exists の絞り込みを省かないでください。 減衰関数は、項目が無い文書に満点の1を返します。 荷重たわみ温度を測っていない試料が、測った試料より上に並ぶことになります。目標値のある物性は、値を持つ文書だけに絞ります。

offset には依頼の許容の幅を入れます。 「3GPa前後」を±0.2GPaと読んだなら、その範囲は満点です。scale はその外側でどれだけ早く点数を下げるかで、物性ごとに研究所で決めます。 「120℃以上」のような片側の目標は、range の絞り込みで下限を切り、近さは目標値の少し上を origin にして見ます。

試験結果の索引の1件は、次のような形にします。

{
  "report_id": "TR-2019-0412",
  "report_version": 2,
  "sample_id": "S-07",
  "formulation_id": "F-PBT-GF30-118",
  "series_id": "PBT-GF-FR-BR",
  "status": "rejected",
  "reject_reason": "成形時のガス発生が多い",
  "hdt_c": 205,
  "hdt_load_mpa": 1.80,
  "flex_modulus_gpa": 9.1,
  "flex_std": "ISO 178",
  "conditioning": "dry",
  "flame_class": "V-0",
  "flame_thickness_mm": 0.8,
  "specific_gravity": 1.62,
  "raw_values": { "flex_modulus": "9.1×10³ MPa" },
  "notes": "",
  "tested_on": "2019-06-18",
  "access_group": "rd_materials"
}

AIへ渡す前に整形する

1. 試験1件ずつへの分割 … 報告書の試料と試験の表を、試料ごとの文書に分けます
2. 値と条件の取り出し … Claude API に報告書の本文と表を渡し、物性の値・単位・条件を構造化出力で取り出します。値は原文の文字列も raw_values に残します
3. 単位の換算 … kgf/cm² を MPa に、「×10³ MPa」を GPa にそろえる換算はプログラムで行います
4. 範囲の確認 … 物性ごとにありうる範囲を決め、外れた値は取り込まずに確認の待ち行列へ回します
5. 条件の区分へのそろえ … 「絶乾」「乾燥状態」「DAM」を dry、「23℃50%RH 調湿」を conditioned のように区分にそろえます
6. 配合の系列の付与 … 配合の管理システムから、配合番号で系列を引いて付けます

3番目と4番目をAIに任せないのは、構造化出力の制約のためでもあります。 Claude API の構造化出力は、JSON スキーマの minimum・maximum のような数値の制約に対応していません。スキーマで範囲を縛れないので、範囲の確認は取り込みの処理で行います。 換算もAIにさせると、桁を1つ取り違えた値が索引に入ります。

AIに処理させる

させるのは3つです。報告書から値と条件を取り出すこと、依頼から目標値を取り出すこと、検索の結果を候補ごとの説明にすることです。

3行目がいちばん起きやすい失敗です。 荷重の条件が違う荷重たわみ温度を渡すと、AIは親切に「依頼の条件に直すと」と読み替えます。読み替えた値は、どこにも測った記録がありません。 条件が違うという事実だけを書かせます。

条件の照合は、次の規則でプログラムが行います。

指示内容を固定する

あなたは樹脂材料の研究所で、研究員が近い材料を探すのを手伝う立場です。
検索で見つかった試験結果を、候補ごとに読みやすく説明してください。
どの材料を使うか、仕様を満たすかを決めないでください。決めるのは研究員です。

【やること】
1. 依頼の目標値と、各候補の試験結果の値を並べ、差を書いてください。
   差の計算は渡された diff の値を使ってください。
2. 条件の照合で付いた印（load_mismatch など）を、意味の分かる文にしてください。
3. 所見と不採用の理由があれば、要点を1〜2文で書いてください。
4. 説明ごとに、根拠の報告書番号と試料番号を付けてください。

【厳守事項】
- 条件が違う値を、依頼の条件の値に読み替えないでください。
  「条件が違うため、そのまま比べられない」とだけ書いてください。
- 値を自分で計算・換算しないでください。渡された値と単位をそのまま使ってください。
- 印が付いていない条件について、違いがあると推測しないでください。
- 検索結果に無い報告書番号・材料名を書かないでください。
- 不採用の理由が書かれていなければ「記載なし」としてください。
- 「この材料なら満たせる」「試作を勧める」のような判断を書かないでください。

【依頼の目標値と条件】{targets}
【候補（系列ごとの代表と系列内の試料）】{candidates}
【条件の照合の結果】{condition_flags}

「読み替えない」を2か所に書いているのは、1か所だと残るからです。 印の意味を説明させると、その流れで「なお、依頼の荷重で測れば」と続けます。読み替えを禁じる文と、書いてよい文の両方を示します。

差の計算を渡しているのも同じ理由です。 目標値と実測値の差は、検索のあとにプログラムが出して diff に入れます。AIが差を計算すると、単位の違う値どうしを引くことがあります。

出力形式を固定する

Claude API の構造化出力で、次の形のJSONを受け取ります。

{
  "candidates": [
    {
      "series_id": "",
      "report_id": "",
      "sample_id": "",
      "status": "adopted | rejected | in_development",
      "properties": [
        { "name": "", "value": "", "unit": "", "target": "", "diff": "",
          "flags": [], "comparable": "yes | no" }
      ],
      "explanation": "",
      "reject_reason": "",
      "other_samples_in_series": []
    }
  ],
  "no_match_properties": [],
  "check_with": []
}

1つ目の理由は、report_id と sample_id を照らせることです。 出てきた番号が検索結果に含まれているかを、プログラムで確かめます。 含まれていない候補は表示しません。

2つ目は、comparable を物性ごとに持てることです。 条件の照合で印が付いた物性は no にし、画面では値を灰色にして、比べられない値であることが一目で分かるようにします。 comparable の値はプログラムが入れ、AIの出力で上書きしません。

3つ目は、no_match_properties で届かない物性が分かることです。 どの候補でも目標値から大きく外れる物性があれば、ここに並べます。配合を変える検討が要る物性を、研究員が最初に見られます。

システムへ連携する

人が確認する

1. 目標値を確かめる … 検索の前に、取り出された目標値・幅・条件を見ます。荷重や厚さが依頼に書かれていなければ、営業に確かめてから検索します
2. 上位の報告書を開く … 少なくとも上位3件は報告書を開き、試料の作り方と所見を読みます
3. comparable が no の値を扱いに注意する … 条件の違う値で答えるときは、条件を添えて返します
4. 不採用の理由を確かめる … 不採用の試料を候補にするなら、理由が今回の用途で問題になるかを確かめます
5. 答えを記録する … 営業へ返した内容と、使った報告書番号を残します

2番目を省かないでください。 説明は要約です。同じ値でも、試料が射出成形の試験片か押出の板から切り出したものかは、報告書を読まないと分かりません。

目標は、120件をならして1件15分です。 目標値の確認に3分、上位の報告書を読むのに8分、答えをまとめるのに4分という見込みです。

例外に対処する

記録を残す

• 依頼の本文と、取り出した目標値、研究員が直した目標値
• 検索の条件（絞り込み、origin・offset・scale・重み）と、上位の試験結果と点数
• 条件の照合の結果と、そのとき使った規則の版
• Claude API の出力と、使った指示の版
• 表示しなかった候補と理由
• 営業へ返した答えと、根拠にした報告書番号

1行目の「直した目標値」が、指示を直す材料になります。 「前後」をどれくらいの幅と読むべきだったか、荷重の書き方をどう読み違えたかが分かります。直された箇所が多い言い回しから、指示に例を足します。