1．MTシステムの役割
（1）無言の計測値にものを言わせる
温度、圧力、回転数、振動などの計測値は、そのままでは“無言”の数値です。何を言っているかの情報を引き出す必要があります。
（2）「次の手」を提示する
何を言っているかが分かったら、「次にどんな手を打つべきか」を分かる形で提示する必要があります。製品がおかしいのであれば、次の工程に流さない。工程がズレはじめているのであれば、おかしい箇所を見つけて修正を促します。
2．おいしいごはんの炊き方
当社のすぐ近くに“西鶴”というお寿司屋さんがあります。この店のシャリは、いつもおいしくて感心します。米の選定、とぎ方、炊き方、まぜ方などが常にベストバランスなのでしょう。なじみになった店長さんにそのことを話したら、以下の答が返ってきました。
「米はブレンド。大きな窯で炊くので、いろんな加減に気を遣っています。」
MTシステムの究極の目的は、こうした職人技に並ぶことです。常においしいシャリを作る、という職人の五感と判断力および予測能力にコンピュータが並ぶのは、恐らく永遠に不可能でしょう。計測項目も計測方法もわからないからです。
工業製品の場合は、ものづくりが（ある程度）パターン化されていること、センサーの精度が人間の感覚より優れることもあります。ということは、総合的に人を超える場合もあるでしょう。熟練者の経験を、そのままMTシステムで置き換えたといういくつかの実績もあります。
一方寿司のシャリの作り方は定量的ではありません。「水の分量はお米の分量と同量が基本ですが、新米か古米かでも違ってきます」などと説明されます。“同量の水”は米の新しさ以外にも、米の量にも依存するでしょう。
If～then ルールで定型化する方法に限界があることは、多くの人が知っています。情報量が多すぎて、ルール自体に矛盾が生じてしまいます。さて、どうしたらよいでしょうか。おいしいシャリを作るには、以下が大切のようです。
– 米のブレンド（数品種）
– とぎかた、水の量、炊くまでの時間
– 火加減（はじめチョロチョロなかパッパ・・・）
– むらし時間
– 酢の配合とまぜ方、あおぎ方
しかし数値情報がありません。こればかりは、こちらで「初期値」を決めて、いろいろと試ないのです。
職人技に近づくためには、実に気の遠くなる数の実験が必要になります。ブレンド比や水の量など、決めるべき条件項目を組み合わせたとすると、すぐに何万通りになります。その中からおいしいシャリを安定して作る条...
