ChatGPTの有料プランに加入するとCodex IDE Extensionを使えるようになる。これのどこが良いのかというと、プログラミングスキルがなくてもプログラムができてしまうのだ。
この感動は、自分の人生が何だったのか、という絶望にもつながった。材料屋として活動しつつ、そのへんの情報系の専門家には負けないレベルのプログラミングスキルを磨いてきたのだが、それがまったく無駄になったのだ。
例えば、「何ができるの」と尋ねれば、以下のような回答が出てくる。
Codex IDE 拡張機能を使うと、以下のようなことが可能になります：
🔹 自然言語で操作できる
英語や日本語で指示を出すだけで、コード生成・修正・説明を行えます。中年エンジニアの学び
🔹 IDE 内でのコード補助
コードを書く最中にコメントやプロンプトを入力すると、それに応じた修正・追加・テストコード生成などを提案してくれます。中年エンジニアの学び
🔹 バグ修正・リファクタリング支援
既存コードを改善したり、リファクタリング案を提示したりすることもできます。中年エンジニアの学び
🔹 クラウドとの連携
Codex はクラウド上でも動作し、複雑なタスクはバックグラウンドで処理可能です。
そして「中年エンジニアリングの学び」をクリックすれば、それぞれの具体例が出てくるといった具合に、プログラムのコーディングも頭を使うことなく、答えが出てくるのだ。
昔はMS-DOSのバッチファイルさえサクサクと作ると尊敬のまなざしが返ってきたが、今は、低レベルのプログラミングスキルなんて意味のないものになった。AIにより、高度なプログラミングスキルのサービスが得られるのである。
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田口先生には３年間直接ご指導いただいたが、タグチメソッドを非科学も含む方法と位置付けることに反対されていた。タグチメソッドを科学の方法として位置づけるために損失関数からSN比を導いたり、損失関数やSN比と分散分析の関係をいろいろご説明してくださった。
当方が高純度SiCの事業化を担当していた時に、セラミックスヒーターや切削工具などの企画で、特殊な実験計画法を行っていたことをお話ししたら、褒めてくださったことは今でも思い出として残っている。
その特殊な実験法とは、外側に相関係数を配置する方法で、切削工具では、ダイヤモンド圧子で荷重をかけてクラックの幅と荷重との関係をラテン方格の外側に配置して最良の配合を求めている。
この方法では、荷重をかけてもクラック幅が大きくならない方が良いので、相関係数が小さくなる条件を求めることになる。
この実験法について田口先生は感度を見ていることになるので、好ましくない方法だが、最適条件を求める目的には、十分実用できる良い方法、と褒めてくださった。
実際に切削チップを作成し、当時の都立工業試験所で評価していただいたが、SiCでは切削が難しい、と言われていた鋳鉄を既存のサーメットの２倍以上の時間削ることができた。
技術開発では最適条件を求める問題が多いので、タグチメソッドは、その時役に立つ優れた便利な問題解決法である。科学的な方法であるかどうか、よりも、問題解決に切れ味の鋭い方法であるのかどうかが重要な気がする。
ラテン方格に相関係数を配置する方法では、効率よく最適条件を求めることができた 実績がある。ちなみにこの方法は１９８０年代の発明であるが、タグチメソッドは１９５３年に伊奈製陶で用いられた実績がある。
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自動車のEV化に急ブレーキがかかり、エンジン車の延命がささやかれている。欧米がEV化の動きに出る前にトヨタ自動車は、ハイブリッド車の特許を無償公開した。
ガラバゴス化を避けるためだったが、その後のEV化の加速は凄かった。しかし、今そのEV化の見直しが行われており、しばらくはハイブリッド車の時代が続くと言われている。
自動車業界は、早くからハイブリッド化を進めてきたトヨタ自動車の一人勝ちのような決算報告となりそうである。トヨタのハイブリッド方式に対して日産のe-Powerは、発電機を積んだＥＶ車であり、その仕組みは大きく異なる。
エネルギー保存則に基づき科学的な視点で見れば、トヨタのハイブリッド方式の方がはるかに燃費がよさそうだが、日産の技術は、初期のハイブリッド車の燃費を凌ぐまでになった。
大排気量のハイブリッドと比較すると、日産の技術の方が優れているという結果になる。久しぶりにエルグランドのモデルチェンジとなったが、そこに搭載されるエンジンは、トヨタのハイブリッドのような大排気量エンジンではない。
エンジンを発電専用に徹し使用するので、発電に必要な馬力のエンジンで良い。車が走る時に使用される力は、モーターの馬力で決まる。一見エネルギー保存則に不利な仕組みに思われるが、技術を工夫すれば、科学で説明しにくい燃費となる。
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W10からＷ１１へ、データの引っ越しをしていて驚いた。Ｗ１０からＷ１１へはローカルアカウントで入れるのですが、W１１からW10へは、ローカルアカウントで入れない。
ところが、マイクロソフトアカウントで容易に入れるのだ。そして古いノートパソコンを立ち上げておくと、そこにも簡単にアクセスできてしまう。
当然のことだが、ファイルの共有設定がなされていなければ、ファイルの存在が見えるだけで、それを開けることができない。
これはUNIX系のOSよりも便利であるが、怖いのはマイクロソフトから自分のコンピューターが丸見えになっている事実である。
W10ではこのようなことが無かったので、おそらくW10でUNIX系OSと同等以上のタフなOSを完成できたので、W11ではマイクロソフト社を頂点としたコンピューターのネットワークを構築しようと考えているのかもしれない。
マイクロソフトアカウントでは、これまで購入したマイクロソフト社の製品の状態を知ることができ、便利であると同時に、だれがこのようにデータ整理してくれたのかと思うと、少し怖くなる。
せっかく新しいパソコンを購入しW11へ移行したのだが、LINUXをデスクトップパソコンとして考えなければいけない時代になったのかもしれない。
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バブル崩壊後３０年以上GDPが他の国に比較して上がらないのは、日本の技術開発力に問題があるからではないのか。
謎ウナギ丼は、大豆たんぱくを用いた興味深い製品であるが、味のプロセス依存性が大きいことが問題である。すなわち、プロセス２番について、説明も含めもう少し工夫しないといけない。
この製品のような技術開発が多いのが日本製品のような気がしている。よく日本製品は品質が高いと言われたが、最近は、その品質に問題が見つかることが多い。
謎ウナギ丼は、製造品質に問題が無くてもユーザーに依存しその品質が左右されるところに問題があった。このような問題さえも、日本製品は問題ないとされてきたが、問題があっても顕在化しなかっただけであるような気がしている。
謎ウナギ丼のプロセス２についても、よく振れば問題など起きないのだが、どこまで振らなければいけないかが説明されていない。
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大豆たんぱくの応用による人造肉技術がかなり進歩した。表題は、その技術をウナギに応用した日清の自信作らしい。うまく作ればおいしいが、失敗すると・・・・・・。
カップヌードルであるが、味についてプロセス依存性の大きい食品である。カップに書かれた製造法に従い５分待ってもおいしくできない。
カップを良く振って、内部に入っている人造ウナギ肉をすべて表面に出たことを確認してから、お湯を線まで注がないとだめである。この２番目のプロセスがおいしくできるかどうかの分かれ道になる。
そして、さらにおいしくするためには、２分ほどしたときに、一度よく混ぜる作業が重要である。この作業を入れるタイミングが、１分が良いのか２分が良いのか知らないが、２分もすると表面の乾燥米の状態が変わる。
しかし、それでも内部の米とはかなり異なっているのだ。この発見により、このウナギ丼をおいしく食する技を見出した。
このようなことを本欄で取り上げたのは、せっかく革新的な製品を開発しても消費者の高い評価が得られない問題をメーカーは真剣に反省した方が良い。
表題の製品は、大豆たんぱく技術の応用として、市場が大きく育つ可能性のある分野だと思う。しかし、消費者に評価されないなら、単なるアイデア商品に堕落する。このウナギ丼の次は、「すき焼き後のおじや」を販売してほしい。大豆たんぱくの牛肉を味わってみたい。
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すでにMS-Windows１０（以下W10）のサポートが終了したが、W11への移行が大変である。今時はファイルサーバーにファイルを置き、端末にはデータを置かない、という使い方をすべきだろう。
そう思っていても、端末にデータがたまってくる。その溜まったデータをW10からW11へ移行する作業は大変であるが、この作業を行い、W1０が究極のOSと言われながらもW11が発表された背景を理解できた。
ちなみに、従来古いマシンにも新しいOSを入れることができたが、W11では、CPUの新しい機能を要求するので、古いマシンにW11を入れた人は注意する必要がある。
もっとも、５年以上前に発売されたCPUでは、OSのインストール中に注意が出るらしい。このようなことを聞いていたので、新しいマシンを渋々購入している。
W10が究極のOSとして発売されたので、その時、最強マシンを組み立てている。SSDにOSを入れ、ハードディスクはRAIDで冗長性を確保し、ファイルサーバーを廃止してマシンの中にデータを取り込んでいた。
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１０年ほど前に脱プラスチックが話題になって、プラストローが紙になったり、レジ袋が廃止または有料化になり、買い物袋のブームとなった。
しかし、紙ストローの使いにくさから、ストローを廃止し、カップから直接飲めるようなプラ蓋が登場し、流行っているという。
高分子と（「の」ではない）環境問題を眺めていると面白い。訳のわからないことも出てくるが、それは、どこか間の抜けた考え方がマスコミに大々的に取り上げられたりした場合が多い。
例えば、海水に溶けるプラスチックが環境問題の本命、と報じられたニュースは、世の中の流れに逆らうような内容である。今世の中は４Rで動いている。それぞれのRを今更説明しないが、どのようにしてプラごみを海に出さないようにするのか努力している最中である。
海洋ゴミの問題は、ゴミを排出しない対策をまず努力しましょう、とプラごみの回収を行っているのである。海水に溶けるプラスチックなら海に流れ出ても大丈夫、と大々的に報じるのは、社会に誤解を招く。
また、今使用されている高分子材料について、すべてを海水に溶ける樹脂とする技術開発は、どこか脱プラスチックと似たようなところがある発想である。
高分子の環境問題ではなく、高分子と環境問題を考えるようにすれば、このような誤った問題の捉え方をしない。
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当方がコンピューターとお付き合いを始めたときには、情報工学科の第一期生が社会に出始めた時代である。ゴム会社に入社した時の同期には２名いた。
当時情報工学科の学生は金の卵だったので、２名も採用した人事部の凄腕に感心した。しかし、グループ研修をしてがっかりすることになる。これ以上書かない。
当方が本格的に日曜プログラマーとなったのは、８０万円のローンを命じられた時からであるが、情報工学と無関係な人々が、趣味でパソコンを買い求めている時代だった。いわゆるコンピューターオタクがこの時代に誕生した。
ソフトバンクから「Oh！PC」や「Oh！MZ」が創刊されて、パソコン情報もそれなりに流通し始めたが、最初は情報工学科の学生向けに書かれた書籍が重要な情報源だった。
ただ、当方は幸運にも始末書を命じられた時に、ゴム会社の図書室に英文であるが豊富な雑誌が存在することを知り、それらで勉強する環境が無料で得られた。
ゴム会社の社員の意識についてはコメントしないが、会社が組織として先端技術に取り組む姿勢は尊敬している。従業員が新しいスキルを求め、企業に貢献しようとれば、いくらでもチャンスが回ってくる素晴らしい会社だった。
ゆえに、ラボラトリー・オートメーションを担当して、PC用の潤沢なプログラミング環境を構築できた。ただし、周囲が仕事内容を理解していないので、サービス残業でこなさなければいけない状態だった。
それでも楽しかったので耐えることができた。今時のプログラミング環境は恵まれている。無料で豊富な情報を瞬時に得ることが可能になった。また、周囲がコンピューターを理解しているので、プログラミング作業の大変さをよく理解し、そのための時間を認めるようになった。
これは大変大きな変化である。昔は、英語でも話すような感覚でプログラムなど瞬時にできると勘違いしている人ばかりだった。１９９０年前後でもそのような状態だった。だから、他人のFDにいたずらをしてもそれを悪事と感じない人ばかりだった。今なら犯罪と認めてもらえる時代になった。
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新入社員時代に、いい加減なOAの本のおかげで８０万円のローンをすることになった話について以前書いている。そして、OA委員として薬品管理システムを開発し、このシステムを動かすためにソード社の２CPU構成のPCを導入している。
このPCは、８ビット２CPU構成だったが、４MHzで駆動されていたので、当方の改造MZ80Kより遅かった。当方のMZ80Kには当時最先端の８MHz動作のZ80Kが搭載されていた。
しかし、ソード社のPCは、８ビットながらマルチタスクが可能で、印刷しながらPCでプログラミングができた。今の時代には当たり前だが、当時はこのソード社のマシンだけだった。
その後、無機材質研究所へ留学が決まった時に、PC9801が発売された。先行投資２億４千万円が決まった時に最初に発注したのは、PC9801一式で、MS-DOSやCpMなどのOS、LatticeーCなど一式発注したら９０万円かかった。
８０万円のローンよりも高性能なマシンと豊富なソフトウェアーでパソコンという機械の恐ろしさを知った。すなわち、当時１年もすれば価値が半分になるような進歩のスピードだった。
W95が発売されるまでの１０年弱の間は、MS-DOSを隅から隅まで勉強している。アスキーに掲載されたMS-DOSをマルチタスクに改造する記事を参考に、マルチタスクのMS-DOSを開発している。
苦労して出来上がった時、すべてのアセンブラーコードが公開され、マルチタスクのMS-DOSも発売された。当時はアセンブラーとCを自由自在に使えるスキルがあれば、やりたいことが何でも自由自在にできた時代である。
今無料でPythonを使えるが、やりたいことをするときにAIにお伺いをしなければいけない不便な時代になった。この意味が分かる人はPC事情をよくご存じの方である。
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