【CC0】プラカゴのステッチを数理コード化したら、AIに「将来のために」とWebアプリまで作らされた話

伝統工芸の暗黙知を、AIが手助けして数学的に「コード化」する。これは手工芸の世界でしばしば直面する問題「職人の頭の中にしかない判断基準」を、言語化・体系化するプロセスをAIが劇的に加速させた事例だ。

クラフトバンド・ラボのharuさんは、プラカゴのステッチパターンを分析し、レベル0（本体）・レベル1（本体に差したバンド）・レベル2（さらに差したバンド）という階層で、色と差し方をコード化した。色をA・Bの2択と見なすと、2の8乗で256通りのパターンが理論的に存在する。AIにそのすべてを検証させ、重複をチェックさせた。AIはシミュレーターを提案し、最終的にはWebアプリとして実装した。だが最も苦労したのが「同一図柄の判定」という複雑な問題だ。最初はAIに判定させたが繰り返し間違えた。突破口は、問題そのものをAIに丸投げするのではなく「編み目の上下関係」「バンドの差し方」といった定義を言語化し直し、AIに説明し返すことだった。つまりAIが「実装者」ではなく「質問を返す相談相手」として機能したわけだ。

この流れは、日本の手工業全般に応用できる。陶芸の釉薬配合、木工の継ぎ手の種類、織物の組み織…すべて職人が「経験で身につけた」知識である。それをコード化することで、再現可能性が高まり、新人教育も設計も格段に楽になる。むしろ中小の工房こそ、この「暗黙知の言語化」にAIを投じる価値がある。競争力が見える化され、ノウハウが資産になる。