知性による反復：AIを活用した釉薬開発
陶芸家は、バケツの中では良さそうに見えた釉薬が、窯の中で失敗したときにしばしば挫折感を味わいます。縮れ（crawl）や貫入（craze）が起きたり、艶がなくなったりすることもあります。レシピを勘に頼って決めることは、時間、材料、そして窯のスペースの無駄につながります。AIを活用すれば、直感を再現可能なループへと変えることができます。この手法は、安全性とコストを管理しながら、理想とする表面の状態を見つけ出すのに役立ちます。
釉薬デザイン・ブリーフ (The Glaze Design Brief)
「釉薬デザイン・ブリーフ」は、計算機に触れる前にすべての決定事項を記録するためのツールです。このツールを使うことで、ニーズを明確に定義せざるを得なくなります。食品安全性や粘土との適合性といった機能的要件をリストアップする必要があります。また、毒性のある成分や高価な材料を避けるための材料制約も記載します。最後に、目標とする表面の状態を設定します。例えば、「反射率60%の滑らかなサテン仕上げ」といった具合です。
ブリーフが完成すると、AIは信頼できるベースレシピを化学的なアンカー（基準）として使用します。そして、一度に一つの変数だけを変更していきます。例えば、異なる列でフラックスを1%、2%、または3%増やした場合、データはその変化がもたらす正確な影響を示します。これにより、AIは目標達成に向けた次のステップを容易に提案できるようになります。
シナリオ
艶が足りないマットなベースから始めます。ブリーフでは「反射率60%のサテン仕上げ」を求めています。AIはフラックスをわずかに増やすことを提案します。最初のテストでは反射率48%でした。AIはその傾向を読み取り、2回目の増量を提案します。次のテストでは反射率61%に達し、目標を完璧に達成しました。
実装方法
定義と記録: すべての制約と目標を記入して「釉薬デザイン・ブリーフ」を作成します。実績のあるベースレシピを入力してください。
生成と焼成: AIに単一変数のテストマトリックスを提案させます。バッチを調合し、タイルを焼成して、結果を記録します。
分析と反復: 測定値をモデルにフィードバックします。AIがブリーフを更新し、次の調整を推奨します。
まとめ
釉薬デザイン・ブリーフは、漠然とした願いを測定可能な目標に変えます。
一度に一つの材料をテストすることで、原因と結果を切り分けられます。
AIを用いたテストのループにより、無駄を抑えながら一貫した結果を得ることができます。
Optional learning community: https://t.me/GyaanSetuAi