素材・プロセス産業 AIの予測が外れる原因は、モデルではなく計器だった — プロセス産業3現場で実証された「計測の信頼性補正」という前処理
AI予測が現場で定着しない理由をモデルの精度不足だと考えていないか。工程文書をLLMに読ませて「この計器が何を測っているか」の意味を抽出し、予測モデルの手前で計測値を補正したところ、製鉄・選鉱・発酵の3現場で実データの誤差が平均30.7%減少した。運転要領書と計器台帳が整った日本のプラントほど有利に働く手法を、費用感まで含めて読み解く。