積水ハウスを見直した。１０階建ての建設途中のマンションを景観を損なうという理由から壊すという。法律的には問題なく、すでに入居の募集も始まっていたのに、経営判断だそうである。
景観以外に何も問題が無いのにそのような決断ができたことを凄いことだ、と思う一方、建設前にその判断ができなかったのかという疑問が出てくる。
恐らく、経営陣は企画段階あるいは建設途中に現場を見ていなかった可能性が高く、世間の反対意見に将来の影響を考えての決断と思われる。
もし、ここで決断しなかったら、１０年ほどは積水ハウスの建物で富士山の景観が損なわれた、という話が定着し、国立市内で積水ハウスの営業がしにくくなるだろう。また、積水ハウスのあのホンワカしたCMのイメージとの違いに、今の時代ならば全国に知れ渡り炎上する可能性があった。
すなわち、景観が損なわれたスポットとしてインスタグラムに投稿する人も現れるかもしれない。廃墟が話題になったように、あの企業のおかげで景観が台無しになったスポットとして炎上したならば今後の事業がやりにくくなることは明白である。
戸建て住宅でハウスメーカーの占有率は半世紀余り伸びていないという。中小の工務店が頑張っているのかと思ったら、そうではない。当方も３０年前に某大手ハウスメーカーで家を建てたのだが、その時大いに迷って、今は後悔している。
大手ハウスメーカーの名前を伏せる（伏せても家を見ればどこかすぐにわかる隠せない事案）が、やはり悪い噂を友人知人に聞かされた。それらの大半が当たっていたのだ。
今回の国立市の問題では隠しようがない。すでに国立駅前にはカメオタが出現し、損なわれた景観の写真を撮り始めた。しかし、今回はハウスメーカーの英断として伝説となるのかもしれない。積水にすればよかった、と思わせるに十分な経営判断である。１００年分のCM代と思えば安い。
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6月に下記WEBセミナーを開催します。開催時間は１０時から１６時で１２時から１３時はお昼休みとなります。なおテキストは電子ブック形式で配布いたします。
①.生成系AI（ChatGPTなど）を業務に活かすコツと、初めてのPythonプログラミング
開催日：
6月14日金曜日(申込締切6月12日)
6月19日水曜日(申込締切6月17日)
6月24日月曜日(申込締切6月21日)
6月26日水曜日(申込締切6月24日)
6月28日金曜日(申込締切6月26日)
費用：
テキスト代込参加費用：3万円(税込)
ChatGPTの登場で生成系AIに注目が集まっている。知識労働者の実務がAIに奪われそうな勢いを伝えるニュースの中で、事務文書だけでなく結婚披露宴の祝辞までAIに作らせた話題を語られても、何故か笑えない若いサラリーマンは多いのではないか。
イノベーションのスピードが加速している。１００年後は不明だが、ＡＩが人間の作製したデータとアルゴリズムで動作している限り、現在のAIに難しい業務が存在する。それは、「何も課題の設定されていない状態で始めるデータの処理」である。この意味の詳細はセミナーで説明するが、日々の実務では、そこで見出された問題から課題を設定して仕事を始めていることに着目していただきたい。「正しい問題を見出す作業」と「課題設定作業」は、現在のＡＩでは難しい。ドラッカーでさえ、「正しい問題を見出す作業は難しく、それができれば、問題解決の８０％はできたことになる。」と述べている。
すなわち、「課題設定作業」や、科学で求められる「仮説設定作業」は、人間がしなければいけない仕事として残り、仕事の成果は、ＡＩ登場以前同様これらの作業の品質に左右される。
本セミナーでは、社会基盤にＡＩの実装が始まった実務のあり方を想像し、問題を解決するためにデータ処理で常識となりつつあるPythonプログラミングを事例に、AI活用方法を解説するとともに、課題設定の方法やその基になるアイデア創出法を講義する。
情報が溢れるインターネットの時代に、ビッグデータを処理するデータサイエンスも身近になっただけでなく、自由自在にデータ処理を可能とする無料のＰｙｔｈｏｎプログラミング環境も充実してきた。そこに生成系ＡＩが登場し、これら新技術により知の獲得について変革が起き始めた。先端のITスキルを身につけることで実務経験の浅い若い人が活躍できる社会になった、と前向きにとらえ、入社3年目レベルまでの若い社会人を対象に内容を構成している。実務経験が豊富な人が受講されれば、今後の実務のイノベーションの方向を知るセミナーとなる。
対象：入社3年目までの若手技術者、生成系AIの実務導入を検討されている管理職
＜セミナー内容＞
1.緒言
1.1.AIブームの歴史
1.2.生成系AIの歴史
1.3.生成系AIの動作
1.4.データサイエンス経験談
2.AIブームと社会の変化
2.1.コンピューターの登場と知識労働者
2.2.科学と非科学の歴史
2.3.科学と技術
2.4.データサイエンスと科学
2.5.コンピューターによる問題解決とは。
2.6.第三次AIブームから社会実装へ
3.オブジェクト指向と問題解決法
3.1.日々の業務は問題解決である。
3.2.コンピューター言語とオブジェクト指向
3.3.オブジェクト指向とPython
3.4.オブジェクト指向とアイデア創
3.5.アイデア創出法とデータ収集
3.6.データと数理モデル、グラフ
3.7.データとヒューリスティック
4.Python入門
4.1.Pythonの概略とＡＩ活用の仕方
4.2.Pythonの文法
4.3.簡単なプログラム事例
4.4.Pythonプログラミングのヒント
5.まとめ：情報の時代
②.生成系AI（ChatGPTなど）でアイデア創出し日々の業務に活かすコツとその効率を上げるPythonデータ処理スキル
開催日：
6月17日月曜日(申込締切6月14日)
6月21日金曜日(申込締切6月19日)
6月25日火曜日(申込締切6月21日)
6月27日木曜日(申込締切6月25日)
費用：
テキスト代込参加費用：3万円(税込)
ChatGPTの登場で生成系AIに注目が集まっている。知識労働者の実務がAIに奪われそうな勢いを伝えるニュースの中で、事務文書だけでなく結婚披露宴の祝辞までAIに作らせた話題を語られても、何故か笑えない若いサラリーマンは多いのではないか。
イノベーションのスピードが加速している。１００年後は不明だが、ＡＩが人間の作製したデータとアルゴリズムで動作している限り、現在のAIに難しい業務が存在する。それは、「何も課題の設定されていない状態で始めるデータの処理」である。この意味の詳細はセミナーで説明するが、日々の実務では、そこで見出された問題から課題を設定して仕事を始めていることに着目していただきたい。「正しい問題を見出す作業」と「課題設定作業」は、現在のＡＩでは難しい。ドラッカーでさえ、「正しい問題を見出す作業は難しく、それができれば、問題解決の８０％はできたことになる。」と述べている。
すなわち、「課題設定作業」や、科学で求められる「仮説設定作業」は、人間がしなければいけない仕事として残り、仕事の成果は、ＡＩ登場以前同様これらの作業の品質に左右される。
本セミナーでは、社会基盤にＡＩの実装が始まった実務のあり方を想像し、問題を解決するために必要なデータに着目し、実務の各段階におけるデータの収集方法からデータ処理方法に関して課題設定の方法やその基になるアイデア創出法とともに講義する。
インターネットの時代で情報が溢れているにもかかわらず、業務でうまく活用できていないと感じられている人は、未だに多いのではないか。そこへ、データサイエンスのツールを自由に使える無料のPythonや生成系ＡＩが登場した。情報処理について誰でも自由に利用できる環境が整ったが、これら新技術をうまく使いこなすスキルは、益々実務能力の差を広げる時代となった。
ところが、これら新技術では、幸いなことに知の獲得について変革を促すので、先端のITスキルを身につけることで実務経験の浅い若い人が活躍できる社会になったととらえることができる。本セミナーは入社3年目レベルまでの若い社会人を対象に内容を構成しているが、実務経験が豊富な人には今後の実務のイノベーションの方向を知る内容となる。
対象：入社3年目までの若手技術者、生成系AIの実務導入を検討されている管理職
<セミナー内容>
1.緒言
1.1.AIブームの歴史
1.2.生成系AIの歴史
1.3.生成系AIの動作
1.4.データサイエンス経験談
2.AIブームと社会の変化
2.1.コンピューターの登場と知識労働者
2.2.科学と非科学の歴史
2.3.科学と技術
2.4.データサイエンスと科学。
2.5.コンピューターによる問題解決とは。
2.6.第三次AIブームから社会実装へ
3.オブジェクト指向と問題解決法
3.1.日々の業務は問題解決である。
3.2.コンピューター言語とオブジェクト指向
3.3.オブジェクト指向とPython
3.4.オブジェクト指向とアイデア創出
4.オブジェクトとしてのデータ
4.1.データ駆動による問題解決
4.2.アイデア創出法とデータ収集
4.3.データと数理モデル、グラフ
4.4.データとヒューリスティック
4.5.データとアルゴリズムで問題解決
5.データ処理に必須のスキル
5.1.知識労働者にPython
5.2.Pythonの概略とＡＩ活用の仕方
5.3.Pythonによるデータ処理自動化のヒント
6.まとめ：情報の時代
受講を希望される方は、ご希望のセミナータイトル及び日時を下記フォーラムからお知らせください。
送信時に不具合等が起きる場合はinfo@kensyu323.comまでご連絡ください。
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すでにこの欄で告知しておりました表題のWEBセミナーの準備が整いましたのでお申し込みください。１日で、今身につけておかなければならないスキルを理解できます。
産業革命の総仕上げの時代に、科学が唯一のパラダイムだった社会が終焉します。データ駆動という新しいパラダイムが問題解決法に加わりました。
新帰納法などとごまかしたりいたしません。弊社では非科学としてそのパラダイムを説明いたします。世の中には科学的に理解できる現象と科学的に理解できない現象が存在します。
データ駆動は、科学的に理解できない現象に潜む機能もグラフ化し、人類に新技術を提供してくれます。この新しいパラダイムで生成系AIは動いています。
産業革命の次のイノベーションに備え、リスキリングだけでなくスリリングな弊社セミナーへご参加ください。
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今騒がれているAIは、データ駆動で仕立て上げられたAIである。一応ユーザーのアクセスデータは、活用しない、と言っているが、信用していいものかどうか。
第一次AIブームも第二次AIブームも１０年ほどで終息したが、第三次AIブームは１０年経ってもその勢いは増し、社会実装が進み始めた。犯罪に近い問題も生まれている。
第一次AIブームでは推論の問題がクローズアップされ、逆向きの推論の重要性が叫ばれた。大学受験参考書数研出版のチャート式数学には、「結論からお迎え」というチャートがあり、何も新しいことではなかった。
そして、第二次AIブームでは、エキスパートシステムが検討されたことをご存知の人は多いだろう。このブームまでは、科学の香りがしたのだが、第三次AIブームはデータ駆動の考え方である。
このデータ駆動の考え方が現在のAIを支えているのだが、この意味をどれだけの人が理解されているのだろうか。問題を解くときに、シャーロックフォームズはベーカー街で助手のワトソンと仮説を練っていた。
産業革命が科学の力で立ち上がり始めたときに科学の社会実装が始まったのである。その後倒叙探偵小説も生まれたりして、刑事コロンボが大ヒットした。しかし、これは逆向きの推論の傑作であり、データ駆動ではなかった。
第三次AIブームのエンジンとなっているデータ駆動は、ビッグデータをコンピューターで容易に扱えるようになった成果であり、その働きあるいはエンジンの重要な機能部分には確立に基づく推論が使用されているのだ。
ここまで書くと、自分のヤマカンは６０％の確率で当たる、と自信を持たれた方もいるかもしれないが、そのような方は、どんどん勉強すれば７０％、８０％とヤマカンの当たる確率が向上する。
今のAIは、そのような感じに近いので、質問データがどのように処理されているのか公開されない限り、機密性の高い質問を怖くてできない。
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かつてかぐや姫の時代に耐熱性衣のアイデアがあり、かぐや姫は結婚を迫る皇子にそれをねだった。耐熱性高分子はそれくらい歴史があるのだが、1970年代に難燃性高分子の研究が活発になり、リン酸エステル系難燃剤の開発競争が起きている。
その後1980年末に、臭素系難燃剤の開発競争が起きているので、高分子の難燃化技術は、20世紀末の30年間にほぼ完成したと言える。
1970年代には、怪しげな大学の先生がおかしなことを言いだしたので、難燃性のない天井材が難燃性天井材としてヒットし、その後台所を中心とした火事が増加する事案が社会問題となり簡易耐火試験が生まれている。
この試験法の作成にあたり、ヘルメットと安全靴を持って出張した話をこの活動報告に書いている。しかし、この怪しい先生の事案はある種の科学コメディーでもあるが、ここでは関係者を傷つけるのであまり詳しく書けない。
アカデミアでそれなりの研究成果を出されたのは武田邦彦先生だろう。この先生はご自分の研究成果をWEB上に公開されているのでご覧になっていただきたい。
この先生によると経済的な難燃化システムはハロゲン系難燃剤+三酸化アンチモンの組み合わせシステムだという。これは、実務者から見ると微妙な評価となる。
もっと安い方法でUL94-V2を通過できるシステムを設計することができるからである。ちなみに当方が開発したPETボトルのリサイクル材を使用した樹脂では、難燃剤を用いなくてもUL94-V2を無事通過する。
しかもノンハロゲンである。ペットボトルリサイクル材以外のプラ廃材を20ｗｔ％含有しているので100％廃材リサイクルの環境対応樹脂である。
開発当時廃材のPETは70円/ｋｇであり、これを80％含有した樹脂だったので、最も経済的な環境対応難燃性樹脂として複写機内装材にすぐに採用されている。
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愛の告白、3度目の正直ではない。これまでAIは、過去において2度のブームがあり、今3度目のブームである。当方の世代ならば皆ご存知の常識だ。
学生時代の1970年代に第一次AIブームがあった。このブームでは推論が問題とされ、逆向きの推論がコンピューターのAIには適している、となった。これはすぐにTVに波及し、刑事コロンボが生まれている。
すなわち、あの最初に事件が描かれ、その後薄汚い刑事が現れる番組である。そして、「うちのカミさんが–」というセリフを何度も聞かされたが、結局カミさんが登場したのは1度きりで、顔は映し出されなかった。
刑事コロンボのような逆向きの探偵小説は、20世紀の初頭に誕生しており、倒叙探偵小説と呼ばれているが、刑事コロンボのような面白い作品はあまりない。あのよれよれのレインコートを着た刑事のキャラクターが倒叙探偵小説として傑作となった。
ただ、この時のAIブームは10年と持たなかった。但し、有機合成の分野では逆合成という革新的な合成デザインの方法がコーリーにより提唱され、その後第二次AIブームの時に創薬分野で実用化された。
第二次AIブームではエキスパートシステムに関心が集まったが、やはり10年と持たなかった。そして2010年から始まった第三次AIブームでは、まずマテリアルインフォマティクス（MI）が世間を賑わし、専門の会社まで立ち上がった。
第三次AIブームは10年経って衰えるどころか、どんどんその火は燃え上がり、社会の常識となりつつある。弊社ではAIとの付き合い方を指南するセミナーを今月から開始した。
まだ、AIなど触ったことが無い若い人は、休日にこっそり勉強するというのも悪くない。一度弊社へお問い合わせください。
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Ｐython初心者のためのセミナーを今月行いますので、希望日を２－３ご指定いただいてお申し込みください。来週予定が確定した告知を行いますので、来週月曜日までに申しまれますと希望日で受講できます。受講料は、１０時から１６時までのセミナーで３万円です。
生成系AIの使い方をPythonプログラミングを事例にして解説いたします。ゆえに生成系AIをご存知ない方は、Pythonのプログラミングと両方学べるチャンスです。
Pythonプログラミングに特化しておりますので、分かり易いです。生成系AIにつきましては、１時間ほどその仕組みから解説いたしますので、生成系AIを基礎から学びたい方も役立ちます。
概略として、最初にPythonプログラミングの説明を行い、後半に実際にプログラミングを行う作業を想定したシナリオでＡＩの使い方を説明してゆきます。
すでにPythonをご存知の方にも役立ちます。全くのプログラミング初心者には、環境構築の方法を書いた事前テキストを配布いたします。
事前テキストは本日でも配布可能ですが、講義用テキストは作成中であり、詳細固まりましたら、ご案内いたします。
受講を希望される方は、ご希望のセミナータイトル及び日時を下記フォーラムからお知らせください。
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日本でセラミックスフィーバーが起き、それにびっくりしたクリントン政権が、ナノテクノロジーとバイオケミストリーの国家戦略プロジェクトを推進したことは、技術の歴史として将来も語り継がれるのかもしれない。
バイオケミストリーは、バイオポリマーのブームを引き起こし、ナノテクノロジーは２１世紀にも続く材料のイノベーションを引き起こした。
セラミックスフィーバーは、気がつけば他の材料技術も巻き込んだナノテクノロジーへ昇華していた。日本でナノテクノロジーは、高分子精密制御プロジェクトを推進する原動力となり、当時のアカデミアの努力が現在の高分子産業につながっている。
しかし、バイオポリマーに目を向けたときに、日本は優位に立っていると感じられない。コンピューターの世界もそうだが、日本よりもアメリカの方が技術戦略が優れているように感じさせる。
セラミックスフィーバーと同時に第五世代コンピュータープロジェクトが始まり、人の代わりとなるコンピューターの開発プロジェクトが推進されたが、アメリカではネット社会、あるいは社会基盤となるコンピューターの応用が研究開発されている。
Japan as No.1と持ち上げられ、浮かれているうちにバブルが崩壊し、気がつけばあらゆる分野でアメリカに差をつけられている。ただ、自動車産業や一部の精密機器事業分野では、日本企業が健闘しており、これを何とか日本人は応援しなければ世界の競争で生き残っていけない。
観光立国も良いが、やはり第二次産業や第一次産業がしっかりしていなければ、ロシアのようにタフな国家となれない。ロシアは資源がそれなりに存在するのでなかなか経済が破綻せず戦争継続できている。
サービス業だけでは生きてゆけないことをうすうす感じているにもかかわらず、どうも第一次産業や第二次産業への関心が薄いように感じるのは当方だけだろうか。
今月も休日は、無料セミナーを予定しておりますのでテキスト代は１万円となりますが、セミナーページからお申し込みください。リスキリングを目指されているかたにはコツを伝授いたします。技術者が頑張らなければ日本は資源が無いのでどうしようもないです。知の資源は無限です。
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学生時代にオーディオブームだった。名古屋駅や栄には、オーディオのショールームが多数作られたので、無料で遊べる格好の場所となった。レコードの新譜はそこへ行けば最高の状態で楽しむこともができ、コンパニオンからジュースの差し入れまであった。
ローディー、オットー、オーレックス、パナソニック、ソニー、ヤマハ、デンオン、パイオニア、トリオ、オンキョー、コロンビア、ビクター等家電メーカーのブランドから専業メーカーのブランドまで、新聞で見かけないことが無い毎日だった。
その後ムーンライト計画のような国研ブームが来ている。研究開発の国家プロジェクトが新聞の一面に載るようになったのだ。そして一気に日本中がセラミックスフィーバーとなった。
このセラミックスフィーバーは、日本が仕掛けた材料革命で、新聞だけでなく、街にセラミックス関連の商品が溢れた。白い部分安定化ジルコニアの包丁やハサミが結婚披露宴の引き出物として出てきたときにはびっくりした。タブーまでも革新するほどのブームだった。
アメリカのクリントン大統領もびっくりして、ナノテクノロジーとバイオケミストリーの国家プロジェクトをスタートしている。日本は対抗して藻類プロジェクトをスタートしているが、この時不発だった。
第二次藻類ブームは環境問題とリンクし、ユーグレナブームを起こしているが、昔子供のころ見た肥溜めのミドリムシが思い出され、この健康食品を飲む気になれない。
その他パソコンブームも含めいろんなブームが過去にあったが、２０１０年頃から始まった第三次AIブームは１０年以上経っても熱くなるばかりである。このような長期のブームは人生初めてである。
多くのブームは社会に実装され、オーディオのように携帯電話はじめ他の製品に吸収されていった商品もある。恐らくAIは、ただ実装されるだけでなく、さらなる進歩もするのだろうが、従来の技術と異なるのは、その進歩の方向が善悪明暗多岐にわたることである。
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トヨタはじめ国内３社で型式不正があったという。ダイハツの事件があって、各社も見直しを進めてヤリスクロスはじめ６車種が出荷停止状態との発表があった。
不正が見つかった時に、恐らく社内は大変だったことが想像される。しかし、トップがすべて発表すると腹をくくっていたので、各社一斉のそろい踏み発表となった。
当方も組み立てメーカーにいたので、工程の中で品質を作りこむ大変さを理解しており、今回の不正発表記者会見を聴いていると、認証制度そのものの見直しが必要との印象を受けた。
例えば、国内の販売車種を減らした日産では、不正が起きていない。国内シェアを落としてでもグローバル販売の効率を上げようとした努力の結果だろう。同様に国内車種を絞っているスバルも不正が無かったようだ。国内車種の多いトヨタとホンダで不正が目立つのは、その影響かと想像している。
これは、技術の日産だから国内車種を減らして無理な開発をやめ手を抜かなかった、という称賛よりも無理な開発を進めていた企業で起きていた制度による歪、と考えた方が良いのかもしれない。
ダイハツの不正で感じたのだが、認証不正の場合に不正をやろうとしていたわけではないようだ。ダイハツの不正の多くでは、科学的に支持される代用の試験をやっていた。
日産のように技術とはどういうものかを社員は知らなかった可能性がある。技術にあこがれるスバリストに応えるスバルでも不正は無かった。このような事件を考えるたびに、「技術の日産」が伊達ではないことに気づかされる。
ハイブリッドやEVが騒がれても、水平対向エンジンに拘るスバルも科学よりも技術重視の企業体質なのだろう。技術というものが徹底されていない会社では、科学的に手を抜くことを考える傾向にある。
モノづくりでは、すなわち生産工程で品質を作りこまなければいけない技術では、日産やスバルのような販売車種を減らしてでも、という愚直な姿勢が重要である。トヨタやホンダも見習う必要がある。
恐らくトヨタ会長が音頭取りして、欧米向けの認証制度と揃えたりすることが検討されるのではないかと思う。サラリーマン時代に気になっていたことだが、時代とともに、あるいは事業環境変化により、品質管理や認証制度の見直しをどのように進めるのか、という点である。
市場のトップリーダー企業が発起人となって進める場合はよいが、業界４番手が発起人となる場合には結構むつかしい。かつて、トヨタとトップ争いし、車種を増やしていた日産は、グローバル化に力を入れ国内車種を減らした結果、国内で４番まで後退していた。
車の認証制度と少し異なるが、APSフィルムという新しい規格を決めるにあたり、コダックと富士フィルムが音頭取りし、キャノン、ニコン、ミノルタカメラ３社を含む五社協定というのが作られた。
フィルム規格なのに、アグファとコニカは締め出された。小池都知事の締め出し論理は支持率の低下を招いたが、五社協定の締め出し論理で市場のシェアは動いていない。
車の認証不正から厳しい競争を思い出したが、なぜ思い出したのか不明。認証制度と規格のカテゴリを一致させていたためと思われる生成系AIのような発想である。
業界トップ企業からそうではない会社へ転職して味わった悔しさの思い出でもある。PENフィルムについては、特許料支払いを避けるため独自の巻き癖解消技術を開発し、APS規格が主流となった時に備えたが、残念ながらAPSフィルムが主流となるどころか銀塩フィルムそのものがデジタルカメラに置き換わった。
ライバルメーカーのPEN巻き癖解消技術は、１週間ほど元巻状態で放置する科学的な技術だが、当方の技術は、インラインでアニールする優れものである。Tg以上のアニールという非科学的な方法だが、技術者の意地で工場試作を成功させて実用化している。
ライバルの特許が科学的に書かれていたので、非科学的な領域が特許の穴として残っていた。面白いのは、技術が出来上がってみると、ライバルのPENフィルムに比較し、優れたプロセス効率と全く異なる高次構造となっていたことだ。
科学の方法が、モノづくりの唯一の方法、と考えていると、今回のような不正が起きる。モノづくりでは、科学で明らかとなっていない現象も管理しなければいけない技術の考え方が重視されるべきである。
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