# オープニング どうも、支部長です。 ものづくりの視点は、産業機関の現役エンジニアである私、支部長が、ものづくりに関するトピックを独自の視点で解説する番組です。 本日はですね、昨日ですね、岐阜県テクノプラザものづくり支援センターという、私が広報大使を務めている施設で、 DXミニエキスポというイベントがあったんですよ。 ありがたいことに、私もそこに呼んでいただいて、セミナーしてくださいということでね、ちょっと30分くらいかなのセミナーをしてきました。 今日はね、その音源をちょっと公開していこうかなと思います。 テーマはですね、製品開発における生成AI活用の可能性という、結構ちょっと固めのテーマでしゃべっているんですけど、 ものづくりにおいてですね、何か開発するとか何か作るよと、特に組織の中で新製品を開発するっていうときに、生成AIってどういうふうに使えますかね、みたいな話を、 比較的こう、生成AI使ったことない人にも、こんなことで使えますって、みたいなことをわかりやすく語っているような、そんなセミナーにしましたと。 動画で見てもらうのが一番いいと思うんですよ。音声配信してるんですけど、一応ね、概要欄にリンク貼っておきますけど、 YouTubeの方に当日の動画貼ってありますんで、時間ある方、余裕ある方は是非ともね、そちらでも見ていただければなと思います。 そちらにはスライド、私が作ったスライドが映ってますんで、よりビジュアライズされた感じでね、わかりやすいとは思いますけども、 音声だけでもね、楽しめるんじゃないかなと思いますので、VoicyとかPodcastの方は是非ともね、音声でも楽しみ、 その後にイメージした、どういう画像が映ってるんだろうなっていうのをイメージしながら動画見てもらうというと、一粒で良しくなるかなと思いますので、よろしくお願いします。 それでは早速いきましょう。 # 製品開発における生成AI活用の可能性 今ご紹介に預かりました渋町と申します。よろしくお願いします。 今日はですね、いろいろと生成AI絡みのことを発表させていただきます。 まず簡単に自己紹介なんですけども、私はですね、本名は八津悠也と言います。 機械メーカーに所属してまして、機械設計者をもともとしてましたけども、 今最近はですね、実はAI分野に転向しまして、AIエンジニアとして活動してます。 技術士というですね、国家資格を持っております。また地位検定とか、 いい資格といって、AI系の検定もいろいろ持ってたりとか、 あとはドローン検定や3Dプリンター活用技術検定と。 とにかくちょっとものづくりが好きですよという感じです。 その趣味が講じてですね、実は個人的にこういう活動をしておりまして、 渋町という名前ですね。SNSでものづくりの発信をやっております。 さっき高橋さんからも紹介ありましたけども、渋町技術研究所という技術ブログですね。 機械設計のことを解説したブログとか、あとはものづくりのラジオという ポッドキャストというウェブラジオみたいなものがあるんですけども、 そこで毎週ものづくりの話をしていたりとかですね。 あとはものづくりの視点、こちら毎日やってるんですけど、 ちょっと1日10分ぐらいものづくりのトピック話すみたいなことを毎日発信しております。 そういうことをですね、5年前ぐらいからやっておりまして、 ありがたいことに、それの経由で本を出しませんかという話があったりしてですね、 初めての締結設計という本を2024年に出しました。 あとはAI関係のイベントもいろいろと主催したりしてですね、 ちょっといろいろそういう個人活動もしているという形になっております。 この最近、落ち着きAIという、AI関係のポッドキャストも始めましたんで、 なんかAI、今流行ってるけど、どういうトレンドがあるんだろうとか、 どういう技術なんだろうみたいなのをフランクに学びたい方はですね、 ぜひともこれ聞いていただければなと思います。 落ち着きAIってね、検索すれば出てくると思いますんで、よろしくお願いします。 私がですね、このテクノプラザとどういう関係にあるかというとですね、 先ほど紹介ありましたけども、広報アンバサダーとして活動しております。 2024年ですね、1年前に広報大使として就任させていただきまして、 こういういろいろテクノプラのイベントですね、に呼んでいただいたりとか、 あとロボタリアン講師への審査員を務めさせてもらったりとか、 あといろいろDXフェスみたいなもので登壇させていただいたりと、 あとワークショップやったりとか、ちょっといろいろここを拠点にですね、 活動させていただいておるという感じになってます。 今日もその絡みでですね、こういう機会を設けさせていただきましたので、 私の機械設計とか、製品開発に携わってきた知見と、 あとは生成AIとAI関係の知識を持って、 ちょっといろいろと今のトレンドなどお伝えできればなと思います。 早速ですね、本題に入っていくんですけど、 今日のテーマはこちらですね。 製品開発における生成AI活用の可能性と。 最近、AIと生成AIというふうにすごく話題になってますけども、 個人で使うのもそうですけども、組織の中で使うとか、会社の中で開発に使うという話も非常に増えてきました。 実務者視点で考えて、それって実際どうなの?というところと、 今後どういうふうになっていくのかな?というのを私の視点でお話しできればなと思ってます。 まず、AIの歴史ですね。 ちょっと基本的な話から始めますけども、 最近AIがぐっと流行ってきたという感じなんですけど、 実はブームって昔からあったんですね。 1960年代に第一次ブームというのが来まして、 AIすごいんじゃないかというのが来るんですけど、 冬の時代といってですね、AIあんまりすごくないよねっていうのがちょっとずつ分かってきてしまって冷めていくと。 第二次ブームというのがまた1980年代に起こりまして、 それもやっぱりちょっとあれ、実はすごくないかもといって冬の時代に入っていくと。 2000年代に入って、ディープラーニングという技術が出てきまして、 それで第三次ブームというのになりました。 ずっとここまで第三次ブームというのが来ていて、 ようやくAIというものが社会実装されていくんだねという雰囲気に、 2020年ちょっとまでになってたんですけど、 そこで一気に生成AIというものが起きまして、 これ厳密な定義ではないんですけど、第四次AIブームなんじゃないかと。 生成の時代というのが今ギティックグッと上がっていくんじゃないかというふうに言われております。 そのきっかけを作ったのが、おなじみなんですけどチャットGPTですね。 これが2023年の11月にリリースされております。 ちなみにチャットGPT使ったことあるよという方はいらっしゃいますか。 刺さないんかな。自信を持ってあげてください。ありがとうございます。 ほとんどの方も使ったことありますよね。 このチャットGPT何がすごいかというと、 チャットGPTがボンと出てきたときに、 使っているユーザー数が100万人を達成するまでにかかった時間というのが5日間なんですね。 類似のサービスとかを見ても全然5日間で達成しやすい。 YouTubeですら260日ぐらいかかっているんですけど、 5日間で達成した。それだけインパクトがあったんですね。 AI分野の著名な研究者がこれ出てきた瞬間に最後は投げられたと。 コメントを残すほどの衝撃で。 それが2023年にそういうコメントがあったんですけど、 実際そこから2年ちょっと経って、 今現在も2年ちょっと経って、 生成AIの進化というのは未だにとどまることを知らないということになっております。 生成AIでは何ができるのかということなんですけど、 動画ですよね。画像を生成できたりとか、動画を生成できますよと。 あとは3Dモデルも作ることができるようになりましたし、 プログラムも自由に書けます。 音楽を作ったりとか、声も生成することができると。 テキストは生成できるのは、GPTからお馴染みですけど、 こういうので人間とコミュニケーションを取りながらアイデア出しができますよと。 最近ではフィジカルAIなんて言葉もすごく流行っていて、 AIの出力、今までそういうデータとかだったんですけど、 それを物理的な動きとして出力しようみたいなものも、 最近取り組まれている分野ではありますね。 ロボティックスの分野で非常に注目を浴びています。 なので、この2年ですごくAIっていうのが進化してきたと言えますね。 具体的にどういうことができるのかというと、 ちょっと私の遊び程度のものなんですけど、 例えばこれですね。こちらは、生成AIで画像ですね。 私のアイコン画像を使って、3Dモデルを生成しました。 それをそのまま3Dプリンターで作ったと、印刷したというものですね。 これちょうどフィギュアみたいなやつを後ろに置いてあるので、 もしも気になる方いたら、ぜひ実物見ていただければなと思うんですけど、 こういう3Dモデルも簡単に生成できますよということですね。 あとここですね。私、交差機械っていう産業機械を ずっと作ってきてる人間なんで、 交差機械がロボットに変形したらいいなってずっと妄想してたんですけど、 それを動画で作ってみたって感じですね。 これ旋盤ですけど、旋盤がトランスフォーマーってわかりますかね。 ロボットに変身するみたいな。 こういう動画もですね、生成AIを使って、 言葉でこういう動画作ってくださいというだけで簡単に作れてしまう。 こういうことが結構できてきているわけです。 これはあくまでもだいぶホビーユースというか、 私の趣味で家でやってますよみたいなことなんですけど、 実はこのぐらいのクオリティのものがいろんな分野でできるということなんで、 当然ですね、組織の中で使われてたりしてます。 特にIT分野での活用、すごく顕著ですね。 バイブコーディングっていう言葉が去年すごく流行ったんですけど、 これ何かっていうと、コーディング、プログラミングのことをコーディングって言いますけど、 バイブっていうのは雰囲気みたいな、バイブ数みたいなね。 だから厳密にコーディングしなくても、雰囲気で何となくこういうプログラム作ってって、 AIにお願いすれば、プログラムバーって書いてくれると。 それをシステムに実装していくことによって、 開発を爆速に進めましょうみたいな。 そういうのでバイブコーディングっていうのはすごく流行っています、現状ね。 ここにもバイブコーディングっていう言葉あるんですけど、 これはちょっと詳しくは説明しないんですけど、 出前館さんとか、三菱USJ銀行さんとか、セブンイレブンジャパンさんですね。 そういうITの分野において、バイブコーディングとか生成やを使って、 開発をすごく進めたと、爆速で行ったりとか、 少人数のチームで今までにはできないような開発をしたみたいな、 そういう事例がすごく日本でも多く出てきています。 なので、ITの分野でも、これだけ開発に使われてるんで、 当然我々、ものづくりにおいても、生成AIっていうのは活用して、 どんどん開発を短縮したりとか効率化できるというふうに期待をされてはいるんですが、 なかなかそううまくはいかないものでありまして、 IT分野と物理的なものづくりってやっぱり違いが大きくあるんですね。 それがやっぱり開発プロセスにあるんですよね。 それを話したのがこの図なんですけど、製造業って手戻りが重いんですよ、すごく。 物理的なものがあるのって。 ソフトウェアって開発プロセスって、アジャイル開発とかってよく言われるんですけど、 ちょっとずつ機能を一個ずつ作っていって、ちょっとずつ膨らましていくみたいな感じで、 細かく細かく実証しながら、だんだん拡大していくような、 そういう作り方ができるのがソフトウェアの分野です。 じゃあ、我々ハードウェア、製造業ってどうかというと、なかなかそういう開発できないですよね。 車のタイヤから作っていきましょうみたいなことできないと。 その全体を最初に設計して、ちょっと設計、実装、テストっていって、 ウォーターウォール開発という、滝のように工程が流れていく形で設計をすると。 じゃあ、工程が例えばテストに差し掛かったときに、ここの部分の部品直したいわと思ったら、 かなり手戻りひどいですよね。相当時間がかかってしまうと。 なので、なかなか手戻りの重みがあって、アジャイル的に開発を進めるのが難しいので、 生成AIでバンバン、トライアンドエラーを繰り返して、バイブコーディングでコードを書いていくみたいなところが、 なかなか製造業ではできないなというのが正直なところです。 手戻りがすごく大きいコストになってくるので、以下にフロントローディングといいますけど、 本来手戻りする部分を企画段階に落とし込めるか、先に持ってこれるかというのが、 製造業における開発の一つの大きな課題になるかなと思います。 AIって魔法みたいなイメージを持っている方が多くて、今もAIの力で3Dモデルがボーンと出てきて、 製品の完成形が出てくるんでしょうという話もあるんですけど、 実際それは理想的なものなんですけど、技術的にはまだ研究レベルなんですね。 特にCAD分野において、言葉で3Dモデルを作りましょうというのは、 全然研究段階でして、実装はまだ先かなという感じです。 実際そのCADメーカーさんもそういう機能を実装しているんですけど、 中身は実はそういう感じにはなっていないというのが現状です。 これは後で詳しく説明しますけど、現実的にはどういうところで使ったらいいかというと、 文章のお要約とかアイデアだし、知識の探索の部分で使っていくのが、 かなり今の状況においては実用的かなと。そこがグッドだなという話です。 どういうことがそういう具体的な部分で使えるのかなというのを、 今日はお話ししようかなと思っております。 開発の一般的な開発のVGモデルですね。開発ってこういうふうに進むよねっていう。 こういうふうに進めていきましょうねというふうに推奨されているフローではあるんですけど、 結構開発の人はよく見る図だと思うんですけど、要件定義とか要求があって、 要件定義があって、基本設計詳細と。ここまで降りてきたらものができて、 ここからテストが始まる。単体のテスト、結合テスト、相互テスト、受入れテスト。 こういう各フェーズでちゃんと検証していきましょうねというのが、 このVGの開発のプロセスになるんですけども、このプロセスの中で、 現状、生成AIが活用できそうな場所ってどうなんだろうと考えたときに、 だいたい下流なんですよね、タスクとしては。例えばここですね。 要件定義から基本設計ぐらいのざっくりどういうものを作ろうかなっていうところに、 生成AI使えるよねっていうのが一つあります。具体的に言ったら、 さっきもちょっとお見せしたんですけど、3D生成ですね。未来的になったら、 ドローンを何か作りたいよねと。ドローンのデザイン考えたいよねってなったときに、 未来的なドローンのコンセプトの3D作ってと、AIにお願いすれば、 いろんなものをお願いしただけ出してくれると。こういうふうに出てきますね。 この出てきたコンセプトを実際に見て、これいいよねとかプレゼンに貼って、 これこういうほうがいいんじゃないかっていう、初期イメージの共有みたいなものに、 こういうのを使うのはすごくいいと思います。ただ、これ3Dモデルっていうのは、 確かにもう生成はできるんですけど、これ基本的にはメッシュデータっていう形状で出てくるので、 CADデータではないんですね。だから寸法っていう概念を持っていないので、 CADでそのまま使うことはできないと。それで穴をそこに開けてとかって、 編集がなかなかできないようなデータなので、実際設計のデータとしては、 ちょっと編集が困難なものになっております。なので、実際の設計には使えないんですけど、 実際、コンセプトレベルで見るのはすごくいいかなと思いますね。 いや、これ使うの難しいでしょと。結構ハードル高いんじゃないのと思うかもしれないんですけど、 もう既にいろんなサービスが出ています。代表的なのはここら辺かなと思うんですけど、 トリポAIとかハイテム3DとかメッシーAIとか、全部中国系のサービスなんで、 中国系のサイトにアクセスできないよっていう人は使えないんですけど、 これそのまま調べて使っていただけると、最初の1、2個ぐらいは無料でできたりします。 あとはクレジット性になったりもするんですけど、だいぶクオリティの高い3Dっていうのが作れるので、 1回試してみるといいと思います。もう1回言っておきますけど、CADデータとしてはそのまま使えない。 あくまでも3Dの形状のデータとなります。 実演というか、生成には結構時間がかかるので、あらかじめ僕がデータを作ってきているので、 ちょっとそれをお見せしようかなと思います。これ、僕ですね。今日の僕です。 さっき高橋さんにそこで写真を撮ってもらって、それそのまま生成してきたので、 ちょっと顔がね、俺こんな顔だったかなっていう感じはあるんですけど、 大体こんな感じに、これ20分ぐらいかな。写真をここに貼ってあるんですけど、 正面の僕の写真と背面、右、左っていうのを入れれば、こういう感じで3Dの形状ができますよという感じですね。 これこのままプリントって言って、マンブラボのスライサーに出したりとか、 そのまま3Dプリントできたりもできるので、このぐらいのクオリティのものが結構安くも3Dモデルとしてできます。 これはImage2 3Dといって、写真を3Dモデルにするというものなんですけど、 実際言葉でこういうものを作ってほしいというふうにテキストで指定しても、 3Dモデルこのぐらいのクオリティでできますので、 それで製品のイメージを掴むというふうにはだいぶ使えるかなと思いますね。 もう一つ、今この要件定義から基本設計みたいな話をしたんですけど、 この基本設計、詳細設計ですね。より具体的なCADの部分でやっぱり生成AI使いたいよと。 CADの3Dモデリングちょっとめんどくさいから、やっぱり言葉でお願いしたりとか、 AIがやってくれないかなっていうのはすごくあるとは思います。 一応サービスとしてはあります。 例えばText2 CADですね。これはさっきと違ってCADデータ、 編集可能なステップデータとかCADデータを生成してくれるようなサービスです。 例えばこれ、M4のキャップのネジ作っていったら、このぐらいのネジがポンとすぐ出てくるみたいなものですね。 ただ、自分でモデリングした方が早いですね。 やっぱり形を言葉にするのって難しいので、モデリングした方が早いよというのがあります。 一応それもこれ、僕嫌いなんですよね。使いにくいんですよね、これすごく。 言葉で指定するとこういう形状ができますよというもので、 さっき何か研究レベルって言ってたじゃないかと。 できてるじゃん、一応形って思うかもしれないんですけど、これ一応トリックというか仕組みがあって、 これはProgrammable CADというものなんですよ。 もともとGUIでストリートワークスとかキャリアとかいろいろあると思うんですけど、 マウスで操作するCADじゃなくて、もともとプログラムで書くCADなんですね、元は。 そのプログラムで書くCADのプログラムを生成AIで書かせてるっていう形なので、 実際そうするとこういうCADモデルができるんですけど、 実際に研究レベルで行われているのは、そういうプログラムを裏でAIに書かせるっていうテクニックじゃなくて、 ちゃんと履歴を持ったデータを1から生成AIが生成できるような研究を進めようというのが、 研究レベルで行われています。 これが2024年にマサチューセッツ効果大学で行われた研究、GenCADというものなんですけど、 MITでまだこのレベルなので、当然社会実装があるのはまだ全然先です。 これは画像を入れるとCADデータですね。 一周履歴を持ったCADデータをそのまま作り出してくれるよという、そういう研究なんですけど、まだまだ研究段階だと。 今世の中にあってこの3Dモデル生成できますよねCADのって言ってるのは基本的には裏でプログラムを書いてるんですね。 それはいろいろOpenSCADとかJSCADとか、Pythonで書けるCADのそういうオープンのライブラリーもあるんですけど、 そういうのが裏で走ってるよということですね。 本当の意味で3Dモデルのパーツを生成するっていうことは、実際技術的にはまだできてないというのがほとんど。 だからといってCADメーカーさんのツールとして入ってる生成AIのサービスっていうのは結構使えるものが多いとは思うんですけど、 本質的に言葉からゴンって形が出てきてるわけではないよという話ですね。 こういうところはちょっとそういうふうに知っておくといいかなと思います。 なかなか言葉から部品がボンって出てくるよっていう世界はもうちょっと先かなというところではあります。 次ですね。ここから検証ですね。単体テストが結合テスト。 とにかく詳細設計の部分はあんまり具体的なものがないよねと。 ちょっとテストですね。検証をどういうふうに生成AIを使ってしていこうねというところなんですけど、 結構ここがほんちゃんというやっぱりここがかなり効率的になるかなと個人的には思ってる部分です。 例えばナレッジ検索ですね。これも本当に無難っちゃ無難なんですけど、形を作るんじゃなくて知識を引き出すと。 今までいろんなことを検索してたものを生成AIで効率化するっていうのがやっぱり開発においてはすごくいいと思います。 特に最近というか、だいぶ前の話、去年、一昨年ぐらいに流行ってたんですけど、ラグっていうものがありまして、 これ何かっていうと、与えた文章を元に回答してくれるよという生成AIの仕組みです。 生成AIってハルシネーションって言ってですね、嘘をつきますよというのがよく言われてるんですね。 適当なことを文章として作って、全然嘘のことを本当のかのように打ってくるという現象があるんですけど、 そうならないために、社内の独自文章をデータベースに入れておいて、そこの文章を元に言葉を作って回答してくれるよ、みたいな仕組みを作るのがラグというものなんですよね。 これを組むことによって、社内のナレッジみたいなものをすぐ検索することができます。 風合いの今までの履歴があったりとかっていうのをちょこちょこっと新入社員が聞くとですね、 本当はそこの場所に情報があるって知らないと検索できないものをAIが引っ張ってきてくれて、ちゃんとその人にノウハウを伝えてくれるんだよ。 こういう仕組みがやっぱりこのテストとかその検証の部分ですごく役に立ってくるんじゃないかなと個人的には思ってます。 ちょっと時間あるかな。50分まででしたっけこれ。 ちょっと時間があるか分からないですけど、僕も実はラグ作ってまして、 自分で作った仕組みなんですけど、僕さっきポッドキャストって番組やってますよって言ったんですけど、 いろいろポッドキャストでずっと喋ってるんですね。その喋ってるデータって全部文字起こしされていて、それが全部ここに入ってますというサイトを作りました。 だから私が今まで喋ってきたことをこの中で検索するといろいろ教えてくれますよという仕組みをちょっと自分で作ってみたんですね。 例えばちょっと見にくいかもしれないですけど、国産LLM、日本で開発してるAIって何なのっていうふうに聞いたらポッドと回答が出ましたよね。 これが今こういうことですよ。日本語に特化した大規模言語モデルのことですよっていうのと、 それをどこで喋ったかみたいなやつが出てくると。こういう仕組みですね。どこにその情報がありますかと。 これは僕がAIでというか番組のために作った仕組みなんですけど、こういうのは例えば社内にあると、 これは困ってるんだけど、こういう具合って何かありましたかって聞くと、こういうのがありましたと言って、あとはその情報がひも付いて出てくるみたいな。 こういうものを組めると非常に開発が効率的になるかなと、慣れ違いを共有しやすいかなと思いますね。 あと、そんな仕組み作れないよという人いるかもしれないんですけど、 ノートブックLMっていうGoogleが出してるこのツールを使うと仮想的にそれが作れます。 DAGとは厳密に違うんですけど、これすごく良くて、もしもGoogleのサービス使えますよっていう人は試してほしいです。 私がどうやって使ってるかというと、機械工学弁談っていうものがあるんですけど、知ってますかね。 6000ページぐらいの機械工学の全てみたいな資料があるんですけど、それを全部ノートブックLMに入れて、そこでいろいろと聞くようにしてます。 そうすると、あらゆる機械の技術情報がここに入ってるんで、それをAIで検索しながら自分の分かんないとこ聞けると。 よっぽどインターネット探すよりも良い情報がだんだん出てくるということをやってまして、 こういうのも設計書学者とか、こういうのを使って正しい情報を元に設計をしていくというふうになると、教育の効率化にもなるかなと思います。 これもデモをやってると時間があれなんですけど、これがノートブックLMの僕が作ったページですね。 ここに全部入ってます、PDFが。機械工学弁談。 ここに質問すると、この機械工学弁談の内容を元に回答してくれるよ、みたいなものですね。 結構難しいところも回答してくれるし、その中からプレゼン作ったり、いろいろおまけ機能も付いてて、すごく便利なので、ノートブックLMはぜひとも使ってみてください。 あとちょっとオススメこっちですね。機械工学弁談ですね。9000円、1万円で買います。 これ紙で買うともっと高いですし、部屋が埋まるぐらいの冊数があるんですけど、PDFバッテリーが出てるんですよ、CDに入ってる。 それはなんと1万円で6000ページ全部入ってる。データストーリー抜けたので、僕はそれ全部AIに入れて、 こういうふうにいろいろ自分の発信するときにファクトチェックに使ってるという感じですね。 こういうノートブックLM、ここにソースを入れて、元の情報をこの情報を元に回答させるみたいな、そういうツールも世の中にあるので、 こういうのも非常にうまく使っていくといいんじゃないかなと思いますね。ということで1個オススメしておきます。 あとは、これも同じ話になりますけども、基本的にはどこにそのデータが入ってるか知らないと、 誰もそのデータにアクセスできないとか、たこそぼ設計になってるっていうのが結構器用の設計の悪いとこかなと思います。 疑似力がフォルダに埋もれてたりとか、同じミスが繰り返されると。そういうものをやっぱりナレッジとして使えるような形にAIでしていくというのが、 今の開発においては、特にものづくり、製造業の開発においては一番クリティカルに生成AIを活用できる分野じゃないかなと私は思っております。 ちなみに、何も情報を入れなくても、今の生成AIであればだいぶいろいろやってくれるんですよね。 これ今後ろに飾ってる、私が今、おもちゃの旋盤といって、子ども向けの工作機械を作ってます。 子どもが制作加工とか、体験して遊べるようなおもちゃ、後ろに今飾ってあるんですけど、そのおもちゃ作ってるんですけど、 そのおもちゃに対して、FMEAですね、故障モード解析とか、FTA、故障向き解析みたいなものをAIにやらせてみたのがこの下です。 どういう故障モードがありますかって言って、この絵だけ入れてですね、故障モードをちょっと算出して表にまとめていったのがこれが出てきたと。 あとは故障向き解析、これもしも歯車がここにあるんですけど、歯車が故障した場合の故障モードって、故障の原因って何?っていうのをやったらこういうふうにちゃんとFTAもやってくれる。 リスクアセスメントとか、この設計したんだけどどういうリスクがあるの?っていうふうに単純に別に普通にLLMに聞くだけでも、だいぶこの自分の抜け漏れみたいな部分をカバーしてくれるので、 こういう検索とか検証みたいなものにも実は全然、すでにプレーンのLLMでもだいぶ使えるよというところです。 これ本当にポン出しで出てきたものなんで、このぐらいのクオリティがありますし、僕は機械設計者の目線に見てもだいぶ楽しいなと思うので、 こういうのも積極的に活用していくといいんじゃないかなと思います。だいぶ推してますね。まとめですね。 ビジュアルのイメージ共有とナレッジ検索と設計のチェックとかレビューとかにだいぶ使えるかなと思います。 流行程に使ったほうがいいよねっていうのは私の意見で、結局チェックできるんですね、人間が。 AIの出力だけに頼らずに、やっぱり人間がそこに介在するので、今はまずはそこからやっていくのがかなり現実的な話なんじゃないかなと思ってます。 あとはですね、ちょっと未来的な話を最後にささっとすると、今チャットボットといって、AIに何か問いかけて回答をもらうという感じなんですけど、 AIエージェントっていうのはすごく話題になってます。これは何かっていうと、ゴールだけ与えます。 これを達成してほしいっていうと、自律的に自分でやることを決めて動いてくれるAIのエージェントですね。 AIっていうのは答える存在から働く存在と今シフトが進んでいまして、このAIエージェントの波は必ず来ると思います。 そうなってくると、ちょっと理想的な話ですけど、少数のエンジニアがいて、エージェントが周りでいろいろとやってくれると。 エンジニア、チーム間の交流もエージェントがベースでやってくれますよという形になってくるんじゃないかなと思います。 今日V字のモデルの話しましたけど、このV字のモデルごとにエージェントがいてですね、こいつらが常に情報を共有しながら、 設計者にこういうことを検証したほうがいいよとか、これ抜け漏れてるよっていうのを言ってくれることで、開発っていうのがAIエージェントによって爆速に進んでいくと。 その結果的に何が起こるかというとフロントローディングですね。もともと製造業において、後から変えるのは難しかったんですけど、 前に検証しなきゃいけないっていうことをAIエージェントは全部前に押し込んで、すごく質のいいフロントローディングを行うことができると。 それが最終的に製品開発のイノベーションになるんじゃないかなと、私が考えているところではあります。 最後、時間がなくて駆け足になりましたけども、ありがとうございました。 30分きっちりなってしまいましたが、こういう番組とか、ものづくりのラジオというのもやってますので、もしよかったら聞いてください。ありがとうございます。 # コメント返し はい、ということでありがとうございました。非常に面白いイベントでしたね。 一応ね、おもちゃの旋盤も展示させてもらって、 一応私が講演している後ろ側にですね、おもちゃの旋盤のブースも設けつつですね。 で、私は30分枠で登壇したんですけど、その前にも登壇の方いてですね、 私3番ってなったんですよ、鳥なんですけど、その前の方もめちゃくちゃ面白くて、 あのね、DEFAMっていうDesign for Additive Manufacturingっていう考え方があって、 あのまあ、積層造形のための設計っていう考え方なんだけど、 DEFAMについてはまたね、いつかガッツリ語りたいなと思うんだけど、 とにかく今までのものづくりって、なんかね、こう削ったりしてね、 工作機械で削って、鉄から部品を削り出して作るよねっていうことを前提としたものづくりの考え方になってるのよね。 部品の作り方とか、設計の仕方っていうのは、削るとか加工するってことを前提で形が考えられてるんだけど、 3Dプリント、特に金属で3Dプリントするとか、もっと硬い樹脂を3Dプリントするっていう風になってくると、 加工する必要がないから、その3Dプリンターでしかできない形っていうのが設計の中に活かせますのよねと。 そういうものを設計に活かしていかなきゃいけないよねっていうそのDEFAMっていう考え方があって、 それに対する、実際そのDEFAMでいろんなものづくりをしてる、すごいね、なんか、 もうあらゆるもの、すべて、ものづくりのすべてができますよみたいなスーパーエンジニアの人がまず喋っていて、 その後に3Dプリンターメーカーの日本法人の人が喋ってて、その話もね、すごく忖度なく面白くて、 その3Dプリンター界隈の実際みたいな話をしていて、あれはね、みんなに聞いてほしいなと思いましたね。 ちょっとこの場では言えなく、本人の口から聞いてくださいみたいな、結構ぶっちゃけ話みたいな場も出ていて、 とにかくね、ボーエンスね、どことは言わないけど、ボーエンスの3Dプリンターはホニャホニャですよっていう話をしてましたね。 非常に、確かにそうですよねっていう感じで、面白い話でした。 はい、ということで、そんなところで私が3番手としてこういう話をさせていただいたんですけど、 すごく真剣に聞いていただいたし、講演終わった後もね、すごいいっぱい人が来て、 あれもない、こうでもないっていろいろ話してくれたのでね、本当にありがたい限りでございました。 こういうね、機会をいただけるとね、セミナーの。 ありがたいですよね、どんどん経験になってですね。 ちょっとこういうかもね、社長さん来てくださいっていう人がいたらですね、 交通費と多少の車例があればいきますので、よろしくお願いいたします。 ということで、じゃあここからね、コメント返ししていきましょう。 えーと、1個前のエピソードですね。 シャープ642ゴリゴリスタートダッシュ活動レポートにいただいたコメントです。 AKサイエンサー、支部長さんのゴリゴリスタートダッシュ素晴らしいと思います。 私は何かと月末で調子に合わせた感じです。 10年日記も配信も続ける難しさ、週間、窯根の道のりなかなか大変だと実感しています。 ロケットスタート、初速をつけることが大切ですね。 一瞬で2段目転下って感じですか、今月も頑張っていきたいですということでありがとうございます。 そうね、やっぱりロケットスタート、やっぱり加速が一番大変だから、 一番大変なところを最初にやっちゃうっていうのがね、大事だと思います。 1月にもう加速しきって、あとは達成でいくわけだよね。 そっから2段、3段と、ちょっと加速を重ねていきたいなとは思いますけども、 そうですね、春先、2月もちょっと1段こう、ロケットを積んでいきたいね。 その中で2月いきなりセミナーやれたのは、そういうロケットスタート、 2月のロケットスタートとしてすごく良かったんじゃないかなと思います。 一緒にね、2月も頑張っていきましょう。ありがとうございます。 続きまして、YTR334Sさん、忙しすぎる支部長様、体調は大丈夫ですか?心配ということでありがとうございます。 体調は忙しくても忙しくなくても多分崩すんで、あんま関係ないかなって正直思いますね。 睡眠時間だけですよ、睡眠時間だけ。 これはね、パフォーマンスに確実に響くし、やっぱり寝てないとイライラするよね。 私そんなに感情がさ、ガッて高くなったりとか、カッとなるタイプの方ではないんですけど、 それでもやっぱり睡眠不足だと、ネガティブなことが頭をよぎったりとか、 そういうことがSNSですごく目につく。 で、なんかちょっと一言モノモーしたくなるみたいなね、そういう気分になるので、 睡眠不足ってよくないなってすごく思いますね。 本当は肝臓の方も改善していきたいんですけど、これはどうすればいいかわからないから、 とりあえず体重を落とそうかなとか、運動しながら体重を落としていこうかなと思ってますね。 ダイエットというか健康のために肝臓の脂肪を落とすみたいなことをね、 春先に向けてやっていきたいなと思っております。 目標はお酒を飲めるようになることですね。 お酒ね、別に嫌いじゃなくて、どちらかというと好きでウイスキーとか飲んでたんだけど、 もう肝臓をやっちゃってから飲めないよね。 飲むとすぐ3日間くらい頭痛くなるみたいな感じで、完全に肝機能が低下してるんで、 今年の目標はお酒を飲んでも大丈夫になること。 何の目標だっていう感じなんだけどね。肝臓を回復させていきたいと思います。 ということでありがとうございます。 続きましてキングダムさん。 支部長さん火曜日の朝は落ち着きAI速報会があるので、 日課の10年日記が毎日夜に書き終えアップされるのに備えています。 アップされて即時聞いてくださってるんですね。ありがとうございます。 おかげさまで私も初月日記ゴリゴリスタートダッシュ決めれました。 目覚めるのが楽しみなレベルです。 名古屋遠征の後遺症でリアル家庭内では殺伐をしているので、ちょっとやめてくれよ。 2月はなんとか子供たちの塾や習い事、創芸と学習参加、通院など頑張って関係者を救いていく所存ですということで。 ありがとうございます。 やっぱりご家族が一番大事ですから。 名古屋遠征の名古屋にアイガーラを見に来てくれた、キングダムさんが会いに来てくれましたけど、 その後遺症でリアル家庭内で殺伐しているのは本当に良くないですね。 来ていただけるのは本当にありがたい限りなんですけど、ご家族の予定とかね。 そちらも是非とも優先してください。私も人の事を言えたもんじゃないんですけども。 やっぱり何事もバランスが大事なんで、お互いちょっといい感じでバランスを取っていきましょうということで。 ありがとうございます。 続きまして、シャープ641。 健康維持ほど大事な段取りないよね?にいただいたコメントです。 長谷川さん、編集図大変ですね。なんとか睡眠時間の確保をということで。ありがとうございます。 今週は比較的睡眠時間確保できそうだなと思っていて、1日6時間以上は寝ようかという所は最低の目標にしていて。 一応Apple Watchで寝眠時間を測っているんですけど、6時間を超えるとオレンジ色になるのよね。 多分7時間を超えると緑色になるの。その日が。という感じで色分けされていて。 基本真っ赤かなのね。6時間以下だから。それをオレンジ色に染めるというのが当面の目標かなと思いますね。 ただやっぱり睡眠時間ってさ、寝る時間を確保すれば睡眠時間確保できるだろうって。 そういう風に考えていた時期が私にもあったんですけど。 最近確実に朝早く、朝早くじゃない。夜早く布団に入るみたいな事をやるんですけど、 寝れなかったりとか、逆に朝早く起きちゃったりとかして。 時間を確保するんじゃなくて、睡眠する、入眠の時間と起床の時間を一定にするみたいな所が大事なんだなと思いました。 今日は2時、例えば夜中の2時になったから朝8時に起きようみたいな。 今日は12時に床に入れたから6時に起きようみたいな。 そういう時間ベースで固定して、起きる時間とか寝る時間をフレキシブルにコントロールするって、 体が順応していかないんですよね。 起きちゃったり、寝れなかったりするんで。 決まった時間に寝て、決まった時間に起きるっていう、そこの固定が大事なんだなって事に今更気が付いたって感じですね。 そういう視点でも睡眠の質の向上に取り組んでいきたいと思います。 ということで、ありがとうございます。 最後、SSさんありがとうございます。 最近流行りのリカバリーウェアいかがでしょうか。 医療機器として登録されているものなら、科学的根拠もあるようです。 ワークマンなら上下4000円、私も使っていますがいい感じです。 売り切れの店舗が多いですが、ということでありがとうございます。 リカバリーウェアって本当に医療機器として登録されているんですかね。 ちょっと調べてみよう。 私ちょっとすごくうがった目で見ていて、パジャマのリブランディングだと思ってたんだけど、リカバリーウェアって。 名前を付け替えたみたいなね。 出会い系サイトがマッチングアプリになったようにですね。 名前だけ付け替えて高く売ってるぜみたいなのがリカバリーウェアだと思ってたんだけど、違うかな。 すごいでも流行ってますよね。 本家本元のリカバリーウェアって多分3万円くらいするじゃないですか。 どこだったかな。 最近見たのはね、ここにも売ってるんだと思って。 薬局だったかな。 ここに服売ってるんだってとこにリカバリーウェアが売ってて、それ5,000円くらいでしたね。 各メーカーが出してますよね。 ワークマンのやつは安くていいよって話は確かに聞いてたんで。 両下で4,000円だったらいいですよね。 だって普通にユニクロでパジャマ買ったって3,000円とか4,000円するから。 ワークマンのリカバリーウェアコスパが良さそうなんでね。 私もぜひとも使いたいと思います。 どれだけそれでリカバリーできるのか。 あと枕も買いたいんだよね本当は。 枕も自分専用に作ると結構いいですねみたいな話が結構あって。 ちょっとそれを取り組もうかなと思ってましたんで。 道具に頼って睡眠の質も改善していきたいと思います。 ということでありがとうございます。 今回はここまでとさせていただきます。 私は支部長技術研究所も運営してますのでそちらの方もぜひチェックしてください。 エクスの毎日ものづくりに関する投稿しておりますのでよろしくお願いいたします。 ポッドキャストものづくりのラジオの方も毎週土曜日週一配信中です。 ポッドキャスト落ち着きエアラジオ毎週火曜日金曜日週二で配信中です。 こちらもぜひ聞いてください。 またリスナー向けコミュニティオモシロニクスラブも運営しております。 こちらはリスナーさんとして交流したり私ともっと深い交流しましょうねということができるコミュニティになっております。 無料でメンバー登録することもできますのでよろしくお願いします。 有料ですね会員向けもありまして月約500円払っていただけると限定コンテンツなどにアクセスできるようになっておりますので こちらも私のことを応援してくださるよという方は登録していただけると嬉しいです。 いただいたお金が私の活動資金となりますのでよろしくお願いいたします。 またボイシーの方でもプレミアリスナー随時募集しております。 いつもの配信ではしないようなツッコミ話毎週日曜日にしております。 こちらのコンテンツもオモシロニクスラブと同じものを聞けるようになっておりますので どちらか好きな方を課金していただけるといいかなと思います。 というわけで今回はここまで。 以上、支部長でした。