2026.07/07 AIと技術の伝承（２）

当方は団塊の世代ではないが、２０年ほど前にこの世代が大量に退職するということで、ディープスマーツ対策が各企業で行われている。

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しかし、これが十分ではないので、おかしな品質問題が起きたりしている。例えば、自動車用燃料ポンプのエンペラによるリコールは、ディープスマーツさえ大切にされていたなら、起きていなかった問題である。

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その証拠も存在し、セミナー題材として使っている。昨日のセミナーでは、参加企業に配慮して口頭だけの説明で終えているが、高分子の劣化寿命を扱うセミナーでは古い資料を持ち出して解説している。

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実は、AIを研究開発部門に導入するときに、業務の効率化効果よりも、このディープスマーツ対策効果としての成果が大変大きい。問題となるのは、これがソフトウェア技術である、という点だ。

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すなわち、対策を企業の実情に合わせてAI導入前に構造設計しなければいけない。まず各企業の研究開発組織の構造からワークフローまでを棚卸して進める必要がある。

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その時に厄介な問題が発生する。そもそも研究開発は形式知を中心に科学的に進められてきた。だから、既存の研究開発システムをその視点で見つめなおすので、潜んでいる問題をすべて洗い出すことができない。

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これが理解できていなくて、高いお金を支払ってコンサル会社に丸投げをするので失敗する。弊社は３年間待ったが、国内企業からはお声がかからず、中国からだけ三顧の礼ではないが、過分な評価による依頼が来た。

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