Industrial AI Workflow Patterns / 産業AIワークフローパターン集

A collection of reusable workflow patterns for building reliable AI systems in industrial environments.
産業環境における信頼性あるAIシステム構築のための再利用可能なワークフローパターン集です。

Design Principles / 設計原則

These patterns emphasize:
本パターン集では、以下を重視します。

• Innovation within reliability constraints / 信頼性制約下での新規性
  Explore new approaches within defined reliability constraints.
  信頼性条件を満たす範囲で新しい手法を探る。

• Evaluation over intuition / 勘より評価設計
  Define measurable criteria before scaling.
  拡張前に測定可能な評価基準を定義する。

• Decomposition over complexity / 複雑性より分解
  Break ambiguous tasks into deterministic steps.
  曖昧な課題を決定論的なステップに分解する。

• Workflow integration over isolated models / 孤立モデルより業務統合
  AI should fit into real operations.
  AIは実業務フローに適合すべきである。

Repository Structure (Planned) / 想定構成

.
├── patterns/
│   ├── 01_decomposition/
│   ├── 02_evaluation_first/
│   ├── 03_human_in_the_loop/
│   └── 04_workflow_fit/
├── examples/
└── README.md

Pattern 1 — Decomposition Pattern / 分解パターン

Break ambiguous tasks into smaller components before optimization.
最適化の前に、曖昧な課題を小さな要素へ分解する。

Raw Input
→ Subtask Extraction
→ Classification
→ Calculation
→ Final Output

Applicable to:

• Information extraction（情報抽出）
• Inspection support（検査支援）
• Structured generation（構造化生成）

Goal:
Reduce ambiguity and improve controllability.
曖昧性を減らし制御性を高める。

Pattern 2 — Evaluation-First Pattern / 評価先行パターン

Define evaluation criteria before expanding scope.
スコープ拡大前に評価基準を定義する。

Examples:

• Structured output validation
• Error taxonomies
• Repeatability checks

Goal:
Reduce hidden failure modes early.
潜在的失敗モードを早期に減らす。

Pattern 3 — Human-in-the-Loop Pattern / 人間介在（Human-in-the-Loop）パターン

Use human review for uncertain outputs.
不確実な出力には人のレビューを組み込む。

Examples:

• Confidence flags
• Review queues
• Exception handling

Goal:
Improve operational reliability in critical workflows.
重要業務での運用品質を高める。

Pattern 4 — Workflow Integration Pattern / ワークフロー統合パターン

Optimize for workflow fit, not isolated model performance.
単独モデル性能ではなく業務適合を最適化する。

Questions:

• Where does the output enter the workflow?
• How is uncertainty handled?
• What decisions does it support?

Goal:
Make AI usable in practice.
実運用で使えるAIにする。

Common Anti-Patterns / アンチパターン

• Monolithic prompting without decomposition
• Scaling without evaluation
• Forcing full automation in uncertain tasks
• Optimizing models without workflow fit

Example Applications / 適用例

These patterns are informed in part by experiments in:

• Mechanical drawing extraction
• Structured output reliability
• Industrial AI workflow design

これらのパターンは以下の検証経験から着想を得ています。

• 機械図面情報抽出
• 構造化出力の信頼性検証
• 産業AIワークフロー設計

Status / ステータス

Version 0.1 (Initial draft)

Patterns will be refined incrementally.
今後、段階的に改善予定。