AIの影響と重要性
ものづくりのラジオ
どうも、しぶちょーです。
ものづくりのラジオは、産業機械の現役エンジニアである私、しぶちょーが、
ものづくりに関するトピックをザックバラに語るポッドキャストです。
この番組は、東大阪機械制御の提供でお送りします。
先日、ノーベル賞の発表がありましたね。
皆さん、チェックしましたか?
その中で、特に話題になっているのが、機械学習の基礎に関わった2人の教授が受賞されたということです。
機械学習って言えばね、まあ、AIでございます。
現在の人工知能の技術の中核を担う機械学習というね、技術の基礎を作った方が、ノーベル賞今回受賞されたんですよ。
で、その中でも話題になっているトピックとしては、これをね、ノーベル物理学賞で取ったっていうことなんです。
AIってさ、物理学科?な?って思うじゃないですか。
実際に物理学賞の範疇ではないらしいんですけど、
まあそれでも、昨今のAIがもたらしたインパクトをしっかり、
情報科学と物理的な領域、これをAIがつないできているようなこともあって、
そこに光を当てるための受賞なんじゃないかとも言われているらしいです。
最近はね、AIブームなんて言われてますし、実際に生成AI関連のサービスって日々日々新しいものが出てきてます。
AIね、物理学賞を取るだけあって、我々のも生活の中にですね、
グググッと物理的にね、入り込んできていると言っても過言ではないでしょうね。
普段の日常生活しかり、また仕事の中でもどんどんAIっていうものを使ってくるようになるはずです。
それがいつなのかって言ったら遠い未来ではなくて、もう始まり始めているわけなんですね。
誰しもが自分の仕事の中で、その仕事の専門性っていうのを持っていると思います。
どんな仕事にも専門的な知識とかノウハウってあるじゃないですか。
私は機械系のエンジニア兼AIエンジニア風のことをやったりやらなかったりしてきているわけですけども、
この機械系の分野にもやっぱりAIっていうのは入り込んできてます。
だからもう専門家が自分の専門領域でAIを活用するっていうことがね、すごく大事になってくるわけですよ。
今日はそういう専門領域でAIを活用するっていうこと、それがどういうことなのかを一緒に考えていきたいと思います。
技術系もそうですし、医療とか法律もそうだし、営業だってね。
それはそれでその専門分野ですから、皆さんが仕事の中でAIどうやって活かすんだと、
そういうことを考えるきっかけになればなと思います。
というわけで今日のテーマはこちら。製造業のエンジニアはAIとどう向き合うべきかです。
生成AIの活用事例
それでは早速いきましょう。
最近いろんなイベントに登壇することがあるんですけど、その度にね、
生成AI使ったことありますか?みたいなことを聞いてます。
1年前ぐらいはね、そうやって聞いて手を挙がるのって半数以下ぐらいだったんですが、
最近では流石にね、過半数は手を挙げますね。
それでも2割ぐらいはまだ触ったことないよっていう人がいる感じなんですよ。
どのイベントでもね。
リスナーの皆さん、どうですか?生成AIって触ったことありますか?
ないという人はね、いないと信じたいんですが、なければやっぱり触れてほしいんですよ。
ただね、生成AIって言われたら最初に思い浮かべるのはさ、やっぱチャットGPTみたいなね、
ああいう大規模言語モデルによる会話型のサービスですよね。
だいたいみんなね、ここまではまあなんか触ったことあるよって言うんですよ。
まるで人と会話するかごとくテキストでやりとりできるっていうサービスです。
ただ最近はもっと広い活用で、さらにお金をかけずに色々と試せるようになってきてるんですよ。
一つ定番どころで言えばね、画像生成ですね。
言葉から画像を生成してくれるAI。
私もこのポッドキャストのアートワークとか、SNSへの発信、ブログ記事の差し得とか、よくね、生成AI使ってますよ。
今現在だとね、さっき言ったチャットGPTでも画像生成できますし、
無料でやろうと思ったら、例えばマイクロソフトコパイロットなんかね、いいですよ。
マイクロソフトのアカウントがあれば、誰でも画像生成パパッとできますから。
一応私はローカルPCでも環境を作ってあってさ、それなりにパソコンが高いグラフィックボードを積んでるんで、
パソコンが動く限りは、無限に画像を生成できる環境はありますけど、ものすごいですよ。
画像を作りたい放題。
一晩中同じような画像をひたすら出力してるなんてこともできますから。
これ本当に数年前には考えられない環境です。
さらに最近では画像のみならず、動画ですよね。
これも生成できるっていうことで話題です。
動画生成もいろいろサービスあるんですけど、ルマAIっていうところのドリームマシンっていうサービスあるんですけど、
これ制限あるんですが、アカウントさえ作れば誰でも無料でAIを使って動画を作ることができます。
これも試してほしいですね。
私は普段本業で工作機械っていう産業機械を作ってるんですけど、
どうしてもその産業機械がロボットに変形するっていう動画を作りたくて、結構頑張って動画作ってました。
あんまり上手くはできてないんだけど、なんとなくその産業機械がバチバチっとトランスフォーマーみたいにロボットに変形してる風の動画は一応できたんですよ。
ちょっと概要欄にリンク貼っておくんでね、ぜひとも見てください。
こういうのも無料で作れちゃいますから、これ遊べますよ。
あと他で言ったら音楽生成、これも楽しいですよ。
ちなみに今BGMにかかってる音楽、これね生成AIで作ったポッドキャストのBGM用の音楽です。
これくらいのクオリティの音楽がパパパッと出力できちゃう。
それこそ30秒ぐらいでポンと出てくるんで、マジですごいですよ。
これはSNO.AIっていうサービスが無料で遊べてクオリティもかなり高いものがポンと出てくるんで、ぜひとも試してみてください。
ちなみに2,3年前にAIでの作曲っていうのをちょっと試した時期があって、
その時はマゼンタっていうGoogleが開発した機械学習用のライバラリーっていうのがあって、
それを使って遊んでたんだけど、全然大した曲できないんですよ。
僕の使い方が悪いっていうのもあるんですけど、
例えばキラキラ星ってあるでしょ。キラキラ光るってやつね。
あれの続き作るみたいな感じで、すごいシンプルな一和音の音楽の続きを作ってくるんだけど、
それでもやっぱ破綻するんですよ。
しかもプログラムで指示しなきゃいけないんで結構めんどくさいんですね。
まあだからちょっと音楽生成って微妙だなって思ってたんですけど、
それが数年後には言葉でポッドキャスト用のBGM作ってよみたいなのをパバーって指示すれば、
何の違和感もないクオリティの音楽がポンと出てくるわけですから、
本当にね進歩が凄まじいですよ。
とまあいろいろ紹介してきましたけど、個人的に一番面白いなって最近思ってるのは、
3Dモデルの生成です。
もう立体形状がAIで生成できる時代になってきているんですね。
しかもこれも無料で遊ぶことができてしまうと。
AIを用いた設計の実績
どうなってるんだと。もう世の中がおかしいですよ。
これもいろいろサービスあるんですけど、
ルマAIのジェニーっていうサービスが一番遊びやすくて、
言葉から立体を作ることができるし、
今のところね無限に生成できるんです。もう制限がないんですよ。
なんで遊びたい放題でございます。
しかもやっぱね無料とはいえ立体形状にほとんど破綻がないんですね。
私は生成AIで作った立体を3Dプリンターで印刷するってことを試してまして、
未知や名のない未知のキャラクターのフィギュアが量産されてます。
これ本当すごくてさ、例えば猫のキャラクターだったらそういう指示をすれば、
本当に1分も経たないうちに猫のキャラクターの立体っていうのが生成されます。
そしてそれをダウンロードして3Dプリンターのソフトに入れて、
3Dプリンターで印刷すると。
この間にかかる時間って生成時間も含めて多分5分かからないぐらい。
もっと短いかな。印刷には数時間かかるんだけど、
形作ってねってポンと指示するまでに3分とかからないですね。
カップラーメン待ってる間で意味を持った形の立体物っていうのが作れちゃうわけです。
これはもうね、可能性以外の何物でもないですよね。
これが最近楽しくてよく遊んでます。
今紹介したもの一通り概要欄に貼っておきますんで、興味のあるものをぜひとも触ってください。
本当に誰でも簡単にあらゆるものが生成できるんですよ。
とにかくまず触れてほしいって言ってる意味ちょっとはわかるでしょ。
無料で手を伸ばせば可能性に触れるんだから、
それは手を伸ばした方がいいですよね。
生成AIの登場でよく言われるのが、
AIの民主化が起きているということです。
私なんて別にAIの専門家でもなんでもないんですけど、
AI活用できてます。
生成AIが流行るまでは、
ある程度AIとかプログラミングの知識を持っている人じゃないと、
AIって活用できなかったんですね。
うんともすんともって感じだったんだけど、
生成AIの登場によってその壁がぶち壊されて、
もう言葉さえしゃべれれば、
AIの恩恵受けれるようになってきてます。
だからこそこの民主化の波に乗って、
仕事においてもね、あらゆる専門分野で、
このAIの技術を活かしていかないとダメなんです。
他人事じゃないんですよ。
これ本当にすべての人に言えることだと思います。
そして実際に専門領域における高度なAIの活用って始まってるんですよ。
設備装置自社で作りたいんだけど、
制御屋さんいないんだよなぁとお困りの底のあなた。
その悩み、東大阪機械制御が解決します。
PLCから電気ハード設計、ロボットティーチングから現地デバッグ作業まで、
使用書いらず機械の制御丸投げでOK。
ちょっとした作業でも大歓迎。お気軽にご相談ください。
詳しくはこのポッドキャストの説明欄、東大阪機械制御のホームページをチェック。
AIが専門分野に活用された事例、
例えば最近のニュースだと、
AIが設計して3Dプリンターで印刷されたロケットエンジンが燃焼試験に成功。
なんてものがあります。
ドバイを拠点とするAIエンジニアリング企業のREAP71という企業が、
独自のAIモデルである大規模計算工学モデル、ニューロンを駆使して、
ロケットエンジンのスラスターという部分を設計して、それを3Dプリンターで出力したと。
そしてその部品を使った液体燃料ロケットエンジンの燃焼試験に成功したと発表してるんですね。
いよいよ来たかと。
AIを使って設計して、3Dプリンターを使って形を作る。
想像以上に早く、そしてロケットという工学の中でも超ハイテク分野で早速使われてるんですね。
いやー早いですね。
AIが話題になってからさ、いつかは機械設計にもAIが活用されて実用する日が来るんだろうなとは思ってましたし、
さっきも言ったけど、生成AIで3Dモデル作れるようになってきてるから、
いつかは設計に活用されるだろうなと思ってはいたんですけど、
全然想像より早いですね。
もうできちゃったということです。
この事例に関しては、生成AIという文脈とは少しそれるみたいなんですけども、
それでもAIを活用してスラスターの形を作ったということです。
元記事のリンクは概要欄に貼っておきますので、詳しく知りたい人はそこから見てください。
あとね、どんな形のエンジンなのかっていうのは是非とも見てほしいです。
なんかね、ちょっとドグーっぽいというか、色も相まって骨董品感がありますけど、最先端のものです。
大パーツっぽくてね、かっこいい。
なんかね、未来の形って感じです。
まあ形状的にはね、確かにこれは3Dプリンターでしか作れないだろうなっていう、
ある種ちょっとグロテスクな生き物的な形なんですけど、
まあそれでもちゃんとロケットエンジンとして機能したわけですよ。
ちょっと理解が追いつかないですね。
おそらくまあね、そういう作り方をするとすごくコスト跳ね上がるんで、
AIの活用とCAE
我々が普段使うような機械にそういうものが活用されるっていうことはまだちょっと先になるとは思うんですけど、
航空宇宙分野とか研究職の強い分野にはですね、どんどんこういった設計が適用されていくんだろうなと思います。
まあこれ凄まじい活用事例ですよ。
これは形を作るっていう事例でしたけど、最近ではCAEっていうね、物理シミュレーションの分野においてもAIの活用が注目されています。
物作りのプロセスでは、物を作る前に検証っていうのをしたいわけよ。
本当にこの構造で強度的に問題ないのかなとか、
力を受けた時にこの機械ってどれぐらいこうグニャンと変形するんだろうとか、
そういったものをいちいち物を作ってから測ってたら時間がいくらあっても足りないわけです。
ダメだったらまた作る、ダメだったらまた作るっていうことを繰り返すっていうのはあまり現実的ではないんですね。
一応ですね、材料力学って呼ばれる分野の知見があれば、
この部品どんだけ曲がるかとか壊れないかとか計算できないことはないんですけど、
それはあくまでもすごくシンプルな棒みたいな形ならできるよっていう話であって、
実際の我々が使うような機械ってすごく形状が複雑なんで、人間が手で計算していくっていうのは難しいんですね。
そこで有限要素法といって、実際のものをメッシュっていう小さい要素に分けていって、
複雑な計算を近似的に解いてやろうっていう手法があります。
それをコンピューターで自動で計算させる、そのためのソフトウェアとかシステム全般をCAEとかって言います。
ここまではAI全く関係ない話なんですけど、このCAE問題があって、何かっていうとめちゃくちゃ計算に時間かかるんですよ。
計算したい機械が複雑になればなるほど、部品が大きくなればなるほど計算に時間かかります。
どんぐらい計算に時間かかるかっていうと、例えば私が設計してた機械で一番でかかったやつは1回の計算で10時間ぐらいかかってました。
仕事の待機間際に計算を走らせて翌朝結果見るみたいなね。
それが思ったような結果じゃなかったらまた形を変えて再計算みたいなことを、ある種総当たり的にやっていかなきゃいけなくてめちゃくちゃ時間かかるんですよ。
工学って言いながらね、割とこのプロセスってほぼセンスと感、あと根気です。
そういうパワー系の総当たり線をやって形を決めていくんですよ。
パソコンもフリーズするし、ブルースクリーンにもなるしと。
とにかくね時間がかかってしゃあないんです。
そこでここにAI使おうぜという話が出ていて、それをサロゲートモデルと言います。
名前はね覚えなくてもいいとは思うんですけど、そんなものがあるよというところだけ頭の片隅に入れといてもらえばいいと思います。
このサロゲートモデルっていうのは、検証のたびにいちいちコンピューターがその有限要素法で数値計算するんじゃなくて、
もう答えを学習しておきましょうと。
こういう入力の時はこういう出力になるよねっていうシミュレーションの結果をもう莫大に学習して、
ほぼ計算なしでなんとなく予想できるようにしようぜと。
学習したものがサロゲートモデルと言います。
厳密じゃないんだけど超分かりやすく例えるならククみたいなもんですよ。
3×5って皆さん言われたら、頭の中で計算ってやります?
3×5、3が5個あるから、3×3で6で、3×3で9で、3×3で12で3×3で15だ。
あ、じゃあ15って毎回計算しますか?
してないですよね。
3×5、15じゃないですか。
ククのパターンとして我々はそれを学習してるんです。
サロゲートモデルこれと似てます。
厳密には全然違いますよ。
答えを暗記しておくってものではないんですけど、
なんとなくその計算のリソースが減るよねっていうニュアンスだけ、
この例えでちょっと理解してもらえればなと思います。
いちいち計算せずにAIがあらかじめ学習したものの中から答えを推論すると。
だから早いんです。
そうすれば今までもう本当に何十時間とかかかってたような計算も、
数分でできてしまいますよなんてことも考えられるわけですよ。
実際に今年の技術士の試験、
技術士っていう国内最難関の技術系の国家資格あるんですけど、
その機械部門の試験問題の中で、
このサロゲートモデルっていうのが一つテーマとして出題されてました。
この技術士の試験の問題って結構技術的な事実データとか社会問題を取り扱うことが多いんで、
やっぱりこの機械部門においてもAIっていうのは注目されているということです。
またね、さっきセンスと勘で形決めて層あたりで形検証してきますよみたいな話しましたけど、
やっぱそういうのもAIで解決したいよねっていう話もあります。
設計におけるAIの導入
これはね大手電気メーカーパノソニックの取り組みなんですけど、
電動シェーバー、まあヒゲ剃りですね。
これの設計自体をAIに行わせたという事例もあります。
電動シェーバーのパーツでモーターで刃を動かすユニット、ムーバーって呼ばれる機構があるんですけど、
このムーバーの構造がどうやらこの設計者の勘とかコツ、
あと蓄積したノウハウみたいなもので行われていたようです。
ちょっとずつ改善して改善して、
それ故にもう人の設計だとこれ以上良いものできないよねっていうところまで来てたんですね。
ただそういう1回人間の先入観をぶち壊して、
もうAIによる設計やりましょうっていうことで、
今まで蓄積してきた基本構造とかも一切無視して、
性能が一番良くなるっていう最適なパラメータ、
これを探索するということをAIにやらせたんですね。
その結果今まで考えてなかったような構造の配置とかが生まれて、
限界だと思っていたところから更なる性能の向上が図れたということです。
設計者が頑張ってね色々検証しながら数ヶ月かけて出す成果を、
AIは数日で上げることができたんですよ。
実際にもこういう活用っていうのが専門領域で行われているんですよ。
製造業でAIを活用しよう導入しようっていうと、
皆さんイメージするのがだいたいね現場に導入するっていうことです。
現場の職人が勘やコツでやっている作業を誰にでもできるように数値化して、
脱俗人化だとかね、暗黙地の形式地下だとかってなるわけですね。
それは大事な流れだと思います。
ただめっちゃ思うのが設計とか開発の仕事現場においても、
勘コツめっちゃあるわけですよ。
さっきも言ったんだけどさ、割とセンスとか勘とか、
過去のノウハウから形決めたりするっていうことが多いわけですよ。
それは工学的な計算に基づく根拠というよりは、センスに近い部分なわけです。
そうやって形を決めたものを最終的には計算とか解析っていう工学的な手法で検証はするんだけど、
それより手前めっちゃ勘コツなんですよ。
これ別に製造業の現場で行われていることと構造的には何ら変わらないわけですよ。
だけど技術者で割とそれ棚上げがちな気がするんですね。
これ僕の感覚ですけどね。
現場にAIを導入しようっていうのはすごくよく言われるんですけど、
技術者が自分の仕事の中でAIを生かそうとか組み込もうっていうモチベーションあんまりないんですよね。
ちょっと低くないかなと思います。
製造業の現場と設計開発の現場、大して変わらないと思うんですよね。
どうしても現場の方がアナログチックに見えるから、そこを何とかしなきゃいけないなって思うだけで、
実はそういうバイアスを覗いて見てみると、
ものづくりの上流工程である設計開発のプロセスの中にも、めっちゃ秘伝の技とかノウハウ、幹骨、ひしめいてますよ。
工学をかくれみのにしてるけどね、めちゃくちゃあると思うんですよね。
だからまず技術者がAIと向き合う上では、自分の仕事の中での幹骨でやってる部分っていうのは何だろうとかね、
AIに任せられることって何なんだろうという視点で仕事を振り返る必要があると思うわけです。
これがね、やっぱりAIと向き合うっていうことの第一歩だと思うんですね。
ただ、AIに任せられることは何だろうって考える上では、
そもそもAIってどんなことができて、どんなことができないのか、これを知る必要があってさ、
そこでAIを体系的に勉強したり、またAIを使った最新のサービスに触れてみて、肌感覚として掴むっていうのが大事になってくるわけよ。
だから私は口酸っぱくですね、まず触ってみましょうと、とにかくやってみましょうと言ってるんです。
それが一番早いし、楽しいし、興味を持つからね。
AIを勉強しようと思ったら、もうAIってもう範囲が広すぎて、何をやっていいかわけわからんけど、
無料の生成AIサービス使ってみましょう、ならまず誰でもできるでしょう。
そこが一つ、AIと向き合う上でのポイントというか、入り口になってくるのかなと思います。
ロケットエンジンの開発とかね、サロゲートモデルとか、シェーバーの話とか、いろいろと高度な活用の話しましたけど、
別にそんなに難しいことしなくても、工夫次第でいくらでも活かせると思います。
実際、私も仕事ではないんですけど、今設計中のね、おもちゃの工作機械っていうものがあって、
詳しくは前々回のシャープ108、おもちゃの工作機械で子供は遊んでくれるのか?というエピソードを聞いてほしいんですけど、
このおもちゃを設計するにあたって、生成AIっていうのかなり多用してます。
おもちゃのデザインっていうのも生成AIでやったし、部品の一部も生成AIでモデリングして実際に組み込みました。
そういうふうに活用することで、開発コースを短縮したりとか、
あと自分の中にないセンスっていうものをAIに埋め合わせてもらうと、そういうことをしたんですね。
別に何も難しいことやってなくて、一般的に公開されているサービスを使っただけ。
本当に工夫次第なんですけど、やっぱり活かせるんですね。
なので、もうバシバシどんどんガツガツ使っていきましょうよと言いたいところなんですけど、
まあまあイケイケどんどんだけでなく、技術者であるならば、
AIとの向き合い方
そういった新しい可能性の裏側にあるリスクもちゃんと抑えなければなりませんよね。
生成AI、新しい技術ですので、どうしても倫理的に不安定であったりとか、
社会の法整備が追いついてないっていう部分があります。
やっぱり技術者が技術者たるゆえんは、倫理とか安全にあると思うんですよ。
技術は技術ですから、その技術をいかに正しい形で社会に実装できるか、
人の役に立てるか、そこが重要なんですね。
面白くて危ないものを作っている人は技術者ではないですよ。
それはただのマットサイエンティストです。
技術と倫理、安全、そういったことに目を配りながらAIの可能性を探る。
これも技術者としてのAIの向き合い方だと思います。
今日だいぶね、すげーすげーってずっと言い続けてますけど、
すげーだけじゃやっぱりダメなんですよ。
リスクや倫理っていうもの、いろんなAIに関するガイドラインとか、
新しい法律の整備とか、世界規模で進んでますんで、
そういうところのトピックもちゃんと勉強しないといけないと思いますね。
向き合い方に答えはないですね。
みんなね、模索はしてると思います。
心の中でもなんとなく、なんかAIって流行ってるからやらなきゃいけないのかなとか、
勉強しなきゃいけないのかな、使わなきゃいけないのかなと。
モヤモヤしてる人ね、たくさんいると思います。
そのモヤモヤはね、すごくいいと思います。
AIに関心を持たないっていうことだけはやっぱね、明確に今の時代ではナンセンスだと思うんでね。
モヤモヤしてるっていうのはやっぱり一歩踏み出してますから。
ただそのモヤモヤをどうやって解決しようかなっていうところで、
やっぱりちゃんと有識者の話を聞いたりとか、
実際に活用してる人の事例を共有してもらったりとか、
やっぱりみんなでAIについて考えるっていう機会が大事だと思うんです。
いやー、どっかでそういう機会ないかなーと思ってるそこのあなたにですね、
ちょうどいいものあるんですね。
This is 最高にちょうどいいビッグイベントありますんで、ご紹介させていただきます。
生成AI EXPOの概要
今日はですね、半分以上このイベント告知したくて喋ってたっていうところあるんですけど、
ここからね、ちょっと告知タイムになります。
実は私今、生成AI系のイベントの企画に携わってまして、
結構というかね、かなり大きなイベントを開催します。
生成AIに触れたい、活用を知りたい、最新動向を学びたいという方ね、ぜひともご参加ください。
オンラインとオフラインの両方で開催するんで、場所にとらわれず参加することできます。
この度開催するイベント、こちら。
生成AI EXPO in 東海でございます。
もともと今年のゴールデンウィークぐらいにさ、生成AI EXPO in 名古屋ってイベントがあったんですよ。
これは愛知県名古屋市の名古屋ドーム前のイオンモールの中で開催しまして、
私は当日お手伝いさんとしてこのイベントに参加しました。
イオンモールに来てる人、家族連れとかが、生成AIを用いた様々なサービスとか技術に触れれますよっていうイベントです。
その時は来場者として1000人ぐらい来たみたいなんですけど、
今回はその生成AI EXPO in 名古屋をパワーアップさせて、
範囲を東海としてデカデカ広げて開催します。
この生成AI EXPO in 東海は私もがっつりと主催側に入っております。
生成AI EXPO in 東海の公式ホームページありますので、そのリンク、このポッドキャストの説明欄に貼っておきます。
そのホームページの下の方に行くと、主催の欄にですね、
支部長技術研究所というロゴちゃんと出てきます。
今日はこれがどんなイベントなのかっていうのを語らせてください。
まず生成AI EXPO in 東海とは何ぞやということですけど、
これは東海地区最大級の生成AIの祭典となっております。
最新の生成AI活用事例や有識者による最新動向の紹介、
生成AIを用いたコミュニケーション力向上など、
生成AIを学び、そして活用するためのイベントです。
生成AIってものにいろんな方面と切り口から触れられるイベントとなってまして、
活用のためのヒントとか気づきを得ることができるはずです。
後で説明しますけど、イベントの登壇者もかなり豪華ですよ。
まず日付ね。じゃあこのイベントいつやるんですかということなんですが、
来月です。11月。しかも3日間やります。
日時は11月15、16、17。
金と日の3日間です。
それぞれ日ごとに開催場所とテーマっていうのを変えて行っていくという形です。
11月15、これ金曜日土平日。これが初日なんですけど、
初日は岐阜県テクノプラザものづくり支援センターという場所で、
製造業向けの生成AI活用事例の講演会、
そして生成AI関連サービスの展示会を行います。
岐阜県のテクノプラザと言ったらですね、私が広報大使を務めている施設でもあります。
ここでイベントやろうって言って仕掛けたのが私です。
せっかく広報大使やらせてもらってるんだったら、
なんかね、生成AIの大きなイベントやりたいなと思っていて、
ちょっといろいろと働きかけまして、今回イベントの運営にも入らせてもらって、
こういった形で実現することができました。
できましたというか、まだやってないのでできそうです。
この岐阜でイベントやるために、この生成AIエキスポの運営に潜り込んだっていうのはあります。
製造業×生成AIのイベントね。
そして2日目、11月16日土曜日は愛知県犬山市のフロイデという市の施設。
ここでメイントピックとしては、生成AI最新動向というところで講演会という形でイベントを行います。
様々な分野の有識者が募って、今の生成AIの最新動向を話してくれるという登壇型のイベントですね。
これが土曜日に行われます。
そして最終日3日目、11月17日日曜日、愛知県名古屋市にあるファブカフェ名古屋という施設でイベントを行います。
ここまでの初日2日目とはちょっと経路が異なりまして、
このイベントのテーマが、生成AIを用いた人間のコミュニケーションの拡張というテーマでして、
我々が日常生活で行っているコミュニケーションとか抱えているコミュニケーションの問題が、
生成AIでどう解決できるか、生成AIを通してコミュニケーションを見直す、そういったイベントとなっています。
ということでまとめますと、岐阜、犬山、名古屋という3拠点で行う生成AIエキスポin東海。
盛り上げていくんでね、ぜひとも応援してください。
犬山、名古屋は愛知県なんで、東海と言いながらもね、東海としてはちょっとキュッとなってはいるんですけど、そこはご愛嬌ですね。
で、この3日間基本的に全日程でオンライン配信もあるんで、
いやー愛知県、岐阜県行けないなという人もオンラインでご参加いただけます。
岐阜と犬山のイベント
もう今からこの3日間、15、16、17、開けておいてください。
じゃあこのイベントどんな人が登壇するのかと。
ちょっとねまだ声かけ途中でシークレットの部分もありますけど、順次ねタイムテーブル公開されていくんですが、
現代確定している中でもビッグな登壇者っていうのを紹介していきます。
まず岐阜会場、目玉は朝日鉄工の代表取締役社長、木村社長です。
朝日鉄工を皆さん知ってますか?
町工場×IoTって言ったらね、もう朝日鉄工は走りです。
5年くらいかな、前に出た本で登壇していただくね、木村社長が出した本があるんですけど、
それがスモールファクトリー4.0、第4次町工場革命を目指せ、
IoTの活用によりたった3年で未来のファクトリーとなった町工場の構想と実践のすべてという本があるんですけど、
これぜひともね読んでほしいんですね。
自社の設備でIoTの活用事例を作って、それを新たな新規事業として成り立たせると、
そういうプロセスがねザックバラーに書いてある本です。
最近だとね、この新たに本が出てて、ふかかちファーストっていう本で、
この本はIoTからさらに生成AIまで、町工場とか製造業のDXっていうものの具体事例とか、
そもそもの考え方とかメソッドがね書かれた本です。
これもねめちゃくちゃいいので、概要欄にリンク貼っておくんでね、気になる人ぜひとも買って読んでみてください。
そんな製造業DXの先端を行く牧村社長に今回ですね、
生成AIエキスポイン東海のギフ会場で基調講演をしていただくことになっております。
この講演はねマジで聞かない理由ないですよ。
ギフ会場の目玉イベントなんで皆さんぜひともチェックしてください。
ちなみに私もねギフ会場で基調講演しますが、
私はいいですよ。前座みたいな感じでね場を温める感じで頑張っていきます。
とにかく他にも面白い方いろいろと登壇していただく予定です。
このポッドキャストが配信された頃はまだちょっとタイムテーブルが公開されてないかもしれないんですけど、
順次ね発表になると思うんで、ぜひともホームページをねチェックしてください。
いろんな分野でね著名な方が登壇していただけるんで、
全員紹介していくとちょっとね時間がないんで、
その中でも私が声をかけて来てくれるって言ってくださった方をですねちょっと紹介していきます。
お二人ともですね11月17日日曜日の名古屋会場に登壇してくれる方なんですけど、
まず一人目、人気ブロガーでかつAIエンジニアである唐揚げさんです。
ものすごくね有名な方ですよ。
本も出されてまして、唐揚げさんの書籍としては、
人気ブロガー唐揚げ先生のとにかく楽しいAI自作教室とか、
最近だと面倒なことはチャットGPTにやらせようというね大ヒット本を出されている方です。
今日僕ねたまたま名古屋駅の本屋に行く機会あったんですけど、
バッチリねメンテンされてポップまでついて並んでましたからね。
やっぱ唐揚げさんすごいなーって思いましたね。
そんな唐揚げさんにねセーセーエキスポ登壇してくれませんかとお願いしたらですね、
なんとOKということで今回ね参加していただけることになっております。
もう唐揚げさんXのフォロワーも2万人以上いて非常に人気の方です。
もし知らないって人はねもうすぐチェックしてください。
そしてですねもう一人私が声をかけて来てくれるって言った方がいます。
それがですねガチのAIの研究者です。
中部大学理工学部AIロボティックス学科より、
藤吉博信先生にご参加いただけることになりました。
藤吉先生はね日本ディープラーニング協会の理事も務めていらっしゃる、
すごい教授です。藤吉先生の話めっちゃ面白いんですよ。
私も半年間ぐらい中部大学通ってAIに関する授業を受けてたんですけど、
その時にAIを教えてくれていたのは藤吉先生だったんですね。
そこから知り合いになりまして、一回ちょっと一緒に飲みに行ったりっていうこともあったりして、
ちょっとだけ親睦を深めさせてもらって、今回そのつてで無理をお願いして登壇してくれませんかと言ったんですけど、
心よく了承していただきました。藤吉先生の話は本当に面白いんで、ぜひともチェックしてください。
この11月17日日曜日の名古屋会場では藤吉先生と唐揚げさん、この2人の対談も見れちゃいますんで、
ぜひとも会場まで足を運んでいただけるとより楽しめると思います。
名古屋会場はファブカフェ名古屋が会場っていうこともあって、ワークショップも開催する予定です。
そして名前の通りカフェなので、カフェを楽しみながらワークショップを体験しながら、
さらにめちゃくちゃすごい人たちの講演も聞けちゃうと。
名古屋での特別登壇者
できればファブカフェ名古屋はぜひとも現地に足を伸ばしてもらいたいなと思いますね。
名古屋旅行ガテラにどうすか。私も会場にいますんで、もしもお時間あるとか来れる方はぜひとも来てください。
という感じでだいぶ申し訳ないんですけど、今日は情報を浴びせるに浴びせる、そんな回になりましたね。
情報のシャワーでしたけども、かなり駆け足で紹介しちゃいましたけど、
イベントの規模がいかんせい大きいんで、全体を説明するの結構大変なんです。
そしてやっぱりこの生成AIエキスポガチなんですね。
講演団体として今のところ名古屋市とか日本ディープランニング協会にもついてもらってるんで、
ちゃんとした団体とか行政を巻き込んだイベントでございます。
これね5月ぐらいからずっと毎週日曜日22時から企画の打ち合わせとかやってまして、
場所探しから始めて下見行ったりとか、ようやくねこの形までこぎつけたっていう感じですね。
やっぱイベントこういうものを企画するのってすごい大変なんだなっていうのがよくわかって、
私は別にがっつりメインで回してるわけではないんですけど、
運営の方6人でね、その中の1人で入ってるんですけど、やっぱそれぞれが超ハイパワーでやってて、
そのぐらいパワーがないとこういうイベントって企画したり回せないんだなっていうのはよくわかるし、
なかなか普段働いてるだけだと経験できないようなこともたくさん経験できてめちゃくちゃ勉強になってます。
とにかくねイベントまであと1ヶ月ショットなので頑張っていきますけども、
皆さんも是非ね情報の拡散とか盛り上げ、あとね一番いいのが参加していただくことなんですけどね、
ご協力していただけると嬉しいです。
皆さんにとってもめちゃくちゃ面白いイベントに絶対になるはずなんでね、
ぜひともよろしくお願いします。
はい、クロージングトークです。
今日はだいぶ長くなっちゃいましたね、しゃべりすぎちゃった感じですけども、
とにかく言いたいことはセセアエキスポイントをよろしくお願いしますということでございます。
さっきも言ったけどね、オンライン配信もあるから、まだ情報解禁されてない部分もありますけども、
適時ホームページチェックしていただけると嬉しいです。
そんな感じでねこういうイベントあるんで、もう11月がねヤバいんですよ。
これねまず11月3日、ポッドキャストウィークエンドっていうイベントもあります。
これはね東京下北沢で行われるポッドキャストのイベントで、私これに出展しますから。
詳しくはねまた後日お話しします。
イベント情報と本の発売
そしてその2日後、11月5日から6日間、東京ビッグサイトで行われるジムトフ2024っていうね工作機会の展示会があるんですけど、
これにも私ねいます。
全部いるかわかんないけど、本業の方ですねブースに貼り付けになってますんで、
タイミング合う方はね、ぜひともね東京ビッグサイト遊びに来てください。
工作機会のね実物を見るチャンスですから。
なかなか迫力ありますよ。
そしてその次の週に生成エイアエキスポイント会があるということで、
これはね仕事を休んで運営側に回ります。
ので、もうね11月とんでもないですね。
マジでこれ体調崩した一環の割なんでね、かなり慎重に立ち上がらないといけません。
そして、そして、そして、とうとうですよ皆さんとうとう。
何がとうとうかといえばねとうとうです。
通販サイトAmazonにて私の本の予約始まってるんですね。
リンク貼っておきますけど。
あつまれ設計1年生初めての締結設計という本がねもう予約に出てます。
発売日は2024年12月1日となっているらしいです。
らしいっていうのは何も聞いてないですね。
たまたまね最近さAmazonでポッドキャストが検索に出てくるよっていう情報を聞いたんですよ。
今はねものづくりのラジオって検索するとAmazonで私のこの番組出てきます。
価格は0円ね。
だからちょっと支部長で検索してみようってこのラジオ出てくるかなと思って検索してみたらまさかね自分の本が出てきたんですね。
あれっともう予約開始してるじゃん。
しかも発売日も決まってるじゃんとそこでね知りました。
まだねゲラも上がってきてないんですけどね。
発売日はもう決まっているということです。
先に決決められちゃいましたから。
ここからですねゲラが上がってきてねそれの修正もしつつイベントも頑張りつつということでね。
もうねまずはちゃめちゃですね。
ちょっとね気合を入れて頑張っていきたいと思います。
技術情報の発信
というわけで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という技術ブログを運営しています。
週一更新を目標に更新しておりますのでそちらもぜひ覗いてみてください。
またXでも毎日役立つ技術情報の発信を行っております。
朝7時20分夕方18時20分に必ず投稿しておりますのでそちらもチェックよかったらフォローしていただけると嬉しいです。
あとものづくりの視点というボイシーでの音声配信もやってます。
こちらは月曜日から金曜日までの週5で配信中です。
10分ぐらいで聞けるものづくりの話です。
ぜひどちらも聞いてください。
エピソード数はねとうとう300を超えました。
だいぶやってきたなって感じが出てきましたね。
そしてそしてこのものづくりのラジオ。
いいなぁと思っていただけたらですね。
番組のフォローまた各ポッドキャストアプリにて評価の方をね。
ぜひともぜひともよろしくお願いします。
フォローと評価ねよろしくお願いします。
あとお便りフォームっていうのもあるんでね。
感想やご意見などは概要欄のお便りフォームから入れていただけるとそれもまた嬉しいでございます。
というわけで今日の話はここまで。
以上しぶちょーでした。
ではでは。
