― Hadrianの事例と、YAMASTROの初期戦略
製造業の自動化を目指すとき、最も危険なのは「最初から広げすぎること」です。
材料も形状も加工条件も無制限に扱おうとすれば、変数が爆発し、どこで何が外れているのか分からなくなります。結果として、学習が成立しません。
さらに、YAMASTROは現時点で自社マシンを保有していませんし、5軸マシンの実際の購入は現実的にはシリーズA以降になる予定です。実行ログを大量に自社で回せる前提ではありません。
この前提に立ったとき、取るべき戦略は明確です。
最初にスコープを絞ること。
変数を意図的に減らし、判断ロジックの構造化と検証に集中する。
これは制限ではなく、学習を成立させるための設計です。
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YAMASTROの初期フェーズでは、対象を以下に固定します。
この固定は、市場を限定するためではありません。
学習可能な構造を作るための戦略的選択です。
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アルミにはA6000系、A7000系など複数の系列があります。
初期段階では、A6000系を想定します。
理由は以下の通りです。
今優先すべきは材料差の最適化ではなく、
判断ロジックそのものの検証
です。
材料という変数を安定させることで、
判断構造の精度を純粋に確認できます。
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ブラケットは、工程設計の本質的判断を多く含む形状です。
これらは加工判断の中核的要素です。
一方で、極端な自由曲面や特殊治具を必要とする形状ではありません。
つまり、
十分に難しく、かつ構造化可能な形状
です。
初期の学習対象として、抽象化と具体性のバランスが取れています。
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入力をSTEPに固定する理由は、曖昧さを減らすためです。
2D図面では解釈の幅が広く、
CAM依存フォーマットでは特定ツールに縛られます。
STEPは中立的な3D形状データであり、
という利点があります。
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