生成AIの導入現状
明日のファクトリーオートメーションへようこそ、メインパーソナリティの高橋です。
クリスです。
よろしくお願いします。
よろしくお願いします。
はい、ラジオネームテスタンさんよりいただきました。ありがとうございます。
ありがとうございます。
最近、IT業界では生成AIなどがブームからだんだんと定着フェーズに入ってきたような気がします。
一方、製造業では会社が生成AIのプラットフォームを整備したが、現場ではどう使ったらいいかわからないなどの声が散見されます。
FA業界において、この生成AIはどのような変革をもたらしていくと思いますか。
こうなったらいいな、ぐらいの気持ちでリソースを語ってもらえるとありがたいです。ということです。
現場での活用方法
使ってますか?生成AI。
使ってますよ。
でも、SATVでもいいですか。でも生成AIですよね、一応立派。
いいですよ、全然。
SATVはもちろん、たくさん使ってますけど、マニュアルに読ませて、それで、
同じ設定したいんですけどって、よく聞きますね、今でも。
今、ないでもたぶん仕事行かなかっちゃったなって、バカになっちゃった。
ぐらいの、すごい使ってます。
まずは使ってのは、マニュアル読ませるのは、すごい使ってますね、やっぱり。
仕事上でちょっと、パワーポイント、計画書というか提案書とか、
比較書とかもよく書かなきゃいけないので、
SATVに比較したいものとか知りたいものをどんどんPDF投げ込んで、
それで、比較したりとか、あと何かの大事なものを収集してくれたりとかはしてるんですね。
あとは、ちょっと、使い方なのかどうかわからないですけど、
最近いたのは現場の方々も再生性AIがブームになってるんですけど、
何かいい使い方ないんですかってよく聞かれたんですね。
1個、ちょっと、彼らが欲しいのはやっぱり、
例えば、一個工場の中で外出たくないものがたくさんあるんですね。
出たくないPDF、CLとか。
でも、やっぱり生成AIにとか、生涯でいうか、SATVみたいなものに加わせて、
何か答えが出してもらいたいって結構あるんですよ。
でも、これはどうすればいいかなとか、その間ちょっと相談が来て、
その後は、ちょっと考えたんですけれども、
そこまで専門分野じゃないですけど、
ローカルの生成AIサーバーが立ったらある程度できるんじゃないかなと、
この間、天使合戦のようかな、ちょっと思い出して、
今これをちょっと実験しようかなと思っています。
みなさん、何かには使いたいかなと思ってますね、ずっと。
高谷さんどうですか、使ってますか。
使ってる、まず質問に答えると、
まだ定着フェーズまで来てないんじゃないかなとは思ってます。
AI業界でも?
IT業界でも別に定着フェーズまで入ってないかなと思いますね。
まだやっぱりアーリーアダプターのところから出してないかなとは思ってます。
やっぱり目立った人がめっちゃ使ってるんですけど、
実際にじゃあみんな使ってるかっていうと、
まあ触ったことはあるよね、ぐらいまでしかまだないかなっていう。
例えば画像生成できるときなんてみんな遊びに使いまくってましたけど、
結局それ以降、日常的に生成AIを使ってる人がどれだけいますかっていうと、
たぶん全体の10%はまだいってないんじゃないかなっていう肌感ですね。
これを使うっていうのは、これを実際使って何かの仕事とか何かの困り方を?
ここで言うとまあ仕事になりますね、それは。
そうですね。仕事は難しい。
じゃあ私もちょっと悩んでて、
あくまでも何かあくまでもそういう仕様がTVであげたらちょっとまずいなと聞こえてて、
そういう仕様をあげなかったんですよ。
どうだろうな。
セキュリティだけが問題じゃない気はしますけどね、僕も触ってて。
じゃあセキュリティ大丈夫だったらめっちゃ流行るかっていうと、
なんかそんな感じしなくないですか?
まず嘘つきますからね。
嘘つくっていうか嘘つくっていうことすらもたぶんそんなに問題じゃないですよね、たぶん。
だって嘘つくから使いませんっていう人いないですよ、たぶん。
いないですね。嘘でも最大問題でもない。セキュリティでも最大問題でもない。
だからやっぱまだそういうフェーズじゃないんだと思いますよ。
明確な課題っていうのが見えてないし、どっちかっていうと、
使い方はやっぱりようわからんってことだと思いますね。
この現場ではどう使っていいかよくわからないみたいな話もありますけど。
あ、だから何のために使うかわからないってこと?
だってさ、何でもできますよなんて一番困るじゃないですか、言われて。
あ、制御器と配置器みたいな。
これやったら何でもできますよなんて困りますよね。
何やればいいんですか、私。
ってなるじゃないですか。
っていうね、ちょっとね、使い方はっきりしない問題はたぶんあると思います。
あ、でもそうだね。このあたびで現場でGPTの話とちょうど、
なぜか現場に盛り上がって、何が使えますか?
本当にその配置でどこで使ってるんですか?
いや、本当に高谷さんみたいに何でもできそうだけど、何やればいいんだろう?
何やらせればいいんだろう?とちょっとこういうみたいな話がポロッと出てきて。
実際には何でもできないわけですよね。そこには工夫がいるじゃないですか。
例えばメール書かせるのですら工夫がいるわけですよ。
あ、ちゃんと何書きたいのかちゃんと書かなきゃいけないし、我々は。
そうですね。いわゆる人間と同じようなことができるかっていうと、
僕がそのクリスさんにだいたいこういう感じでメール書いてくださいねって適当に言ってクリスさんがわかるようなことでも、
先生はその同じ文脈でやっぱり理解しないことってまだまだ多いと思うんですよね。
家庭解釈したりとか。
そうですね。で、一回返してくれてこれは違うなって思ってもう一回言うと直っていくっていうのが結構一般的じゃないですか、先生相手。
今のところ。
2,3回くらい。2,3回くらいやって、やっと欲しいものが出てきたみたいなもんですね。
実際はそれでも自分が手を動かすのにあっという間に早いんだけど、やっぱりそういう3往復くらいのめんどくささがあるわけですよね。
ここでさ、人間心理として上手くやったら2回でいけたかもしれへんのにみたいなのが外すのってストレスだと思うんですよ結構。
課題と展望
1回目絶対ダメだから、2回目くらいだったらいけるんちゃうと。
そうですね。で、そのなんか、なんですか、やっぱり世の中にはこの1回絶対失敗が返ってくるっていうことを許容できる人ってそんなに多くないと思うんですよ、僕。
え、そんな厳しい若手ですか。
うーん。そうそう、だから絶対上手くいこうとしかやりたくないって人いっぱいいると思いますよ、世の中。
うん。
でも1回失敗したせいで、受け入れる人は意外とそんなに多くないって。
そうそう、なんか3回失敗したのに4回目で成功することが分かったら失敗すればいいじゃんみたいな、そういう考え方ができる人って僕は結構人間の中で希少やと思うんですよね。
同じ厳しいですか。
厳しいと思いますよ。
だってさ、それがいわゆるイノベーション普及理論なわけですよね。
イノベーターがいて、アーリーアダプターがいて、レイトマジョリティーがいて、ラガードがいるみたいな、そういうイノベーションが普及していくパーセンテージみたいなのがあるんですけど、
それはやっぱりそういうことを示してるんだと思うんですよ。いかに新しいことをやりたいかやりたくないかっていう話で。
だからやっぱり今の生成AIの完成度でいうと、人類の80%に広がります、スマートフォンぐらい広がりますっていうのは、ちょっとまだテクノロジー的な先なんじゃないかなと思います。
これはさっきの話で言うと、これは制度の問題でもある。
制度の問題ですね、たぶん。
制度の問題もあるし、いわゆる枠組みっていうんですかね、ノウハウっていうものが人類知として共有されてないんじゃないかなっていう。
じゃあ我々の知識は実際まだ生成AIに全部渡してない、渡し切れてないってこと?
そうですね、実際分かってないというか、常識になってない、日本の、日本というか人類の。
人類は常識になってない。
常識になってない。スマートフォンみたいに、スマホで、なんていうんですか、Google検索しますか。
わからんことがあったらGoogle検索に打ったらなんか返ってくるよみたいな。それは誰でも知ってるわけじゃないですか。
知ってますね。
生成AIでこういうことやったらこういうふうに返ってくるよっていうことをそのレベルでみんな知ってるかっていうと、たぶん知ってないと思うんですよね。
まだまだああそうなんだみたいな。だってそういうことがあるからインターネットでAI驚き屋っていうのがいっぱいいるわけじゃないですか。
こんなことにも使えるんですよっていうのがビジネスになるぐらいの状況なんで、まだそこまでは行ってないんじゃないかなって。
買い方を使うかわからない。買い方わからない。
そうですね。それはさ、工場っていう結構なんていうか動きの遅い業界にいる僕らって結構それをよく感じてると思うんですよ。
なるほどね。
だってさ、工場なんて絶対良くなることなんていっぱいあるじゃん。
ありますね。
これを入れ替えたら5パーやけど絶対良くなるよみたいなこといっぱいあるじゃないですか。
そうですね。
でもみんなやんないですよね。
なんでか理由があると言わないですよね。
ですよね。
はい。
うん。
そうなったときにそもそもAIでもはめ当たるんですね。
そうそう。
絶対入れたら多分良くなるんですけど、使わない理由はそれなりにある。
うん。それかマイナスがあったりね。要は比較できないマイナスがあったときに、比較できないものの評価っていうものを嫌がる人はいっぱいいるんです世の中。
まあね、比較できないものを。
例えばクリスさんが工場でタッチパネルを使っていますと。
使います。
クリスさんこのタッチパネルを10万円高いやつにしたら、クリスさんは要は見やすくなりますと。解像度が上がって。
じゃあこの見やすいっていうことと値段が上がるっていうことをどうやって比べるんですかって言ったときに、ぱっと見は比べられないですね。単位が違うから。
なるほど、値段と見やすさ。単位が違うね。
っていうことを、多分これを比較したり、何らかで決めるっていうのは、僕の人生経験上、結構高いスキルが必要なんです。スキルというかその、何ですか?
ノウハウ。
ノウハウと経験値が必要なことなんですよね。
マイナスの評価とリスク
いわゆる違う単位のものでも、ある程度見積もり、心で、見たらぱっと見積もりできる。こんなもんだなという、分かる。
何かがマイナスになるっていうことを正しく評価するっていうことはすごく難しいことなんだと思うんですよ。
何かのマイナスにするのか、正しく評価にする。
例えばさっきから10万円上がりますっていうことを、例えばこれ見やすくなったら別のところで30万円経費が下がるんですよとかね。
見やすいっていうことをお金に換算して比較するとか。
あとは納期が早くなるから、この納期はこれだけになるんですよとか。
これをやったら別のところで何かが変わる、連鎖して変わるからそれがお金につながるんですよとか。
そういうですね、何らかのテクニックがいるわけですね。
その2つの指標をどうにか比べるようにつなげないといけないわけです。
確かに、確かに。
他にが違うもの、違うものをどうやってつなぐんですよね。
そうなったときに、ああ、なるほど。
そもそも静止AIとかも威嚇対象がない?
威嚇対象がないっていうよりは、要はマイナスがいっぱいあると。
自分がやるときに比べてちょっと手間がかかるリスクがあるかもしれないと。
間違うかもしれない。
っていうマイナスをプラスにどうやって紐づけるかっていうことっていうのは、
今使う人自身がそれを考えるしかないわけですね。
事例がなさすぎて。
なるほど。
入ったらほんの良くなりますよ。
でもどんだけ良くなるの?
リスクと比べれば、今のマイナスと比べれば、
どっちのほうが大きい?
そうですね。
例えば、よく使う人はどういう使い方をしてるかっていうと、
これはだいたいこういうケースではうまくいくことが多いから、
ここに限って使えば全然使えますよねとか、
そういう制約をかけて使うとか。
確かに。
女の子の聞いても絶対無駄だよ、分かった。
でもそれって人が思ってるよりものすごく高度なことなんだと思うんですよ。
そういうことだいたいここまで来たら、聞いたら良い答え出てくるよ、
たどり着くまではスキル入れていくんですよね。
そうですね。
これは多分才能の話もあるし、慣れの話もあると思うんですよ。
才能と慣れ。
そうなるとまだ無理だね。
普及と使い方
才能と慣れの話になっちゃうと普及まだ先ですね。
そうですね。
例えばこれが、じゃあみんながそれはどういうふうに普及していくかっていうことを考えると、
周りがみんなやってて、どう考えてもこれはこうだみたいな。
例えばスマートフォンと柄系の人がいたとして、みんながスマートフォンを使っていて、
どっか駅に行くときにスマートフォンでパパってやったら、駅の時刻表がみんな分かっていると。
これを使えばこうなるんだみたいな。
っていうのが経験的にみんなで溜まっていくと、みんな変えていくよねっていう。
これ溜まってる良い経験という言い方なんですけど、全然足りてないってこと?
そうですね。
その人が見える範囲でやっぱり足りてない。
特にやっぱり生成AIの使い方っていうのがみんなよう分かってないっていうのは、それはそういうことだと思います。
見える範囲に事例がない。
なるほど。
それが事例がなくてもやる人と事例がないとやらない人がいる。
でも多分事例がないとやらない人が多いですよね。
そうですね。
多分ですけど。
っていうフェーズなので、まだ定着フェーズではないんじゃないかっていうのが何となく思ってますね。
今ただ世の中騒ぎしてるだけ?
いや、なんていうんですか。世の中は今後来るだろうっていうことを、なんていうか、騒いでるって言ったらあれですけど、期待してるっていうことだと思いますね。
今後こういうことはできるだろうとしてる。
そうですね。
なるほど。
要はiPhoneがめっちゃ流行った時とかも、iPhoneすごいすごいっていうのはみんなが知ったし、iPhoneすごいんだなっていうのはみんなが思ってたけど、みんなiPhoneに変えたわけじゃないんですよね。
変えたわけじゃないね。
iPhoneがすごいっていうのは知ってるけど、まあガラケで様子見るかみたいな山のようにいたわけですよ。
私もそうだった。
うん。
私もそうでした。
と考えたら、まあ生成アイもすごいすごいってみんなは思っているし、みんなは知ってるけど、やるかどうかは別なんですよね。
普及理論で言うと。
うん。
なるほど、なるほど。すごいものを買ってるんだけど、やるかどうかはまだ様子見。
そうですね。
へー。
そっか。確かにそうかもしれないな。
うん。
僕はこれは広がらないって言ってるんじゃないですよね。広がるんだけど、まだみんなが使うっていうフェーズではない。
で、それがITは広がってて、FAは広がってないかって言うと、言うてそんな差ないと思います。
もうそこまで広がってない。
まあなんか絶対数で見たら2倍3倍ありそうですけど、その全体の100%として見たときに、やっぱり1%、2%みたいな差ですよね。
はー、なるほど。全体100%見たら、どんだけ使えるか見ればいい。
そうそう、そこの1。
数ですね。
倍にいたとしてもやっぱり1%、2%っていう、そういうやっぱりちっちゃい差なんじゃないかなっていうのは思います。全体に比べればね。
そうだね、なるほどね。
オランダはね、でもいや、生成AIでわからないですもん。連員でよく見るんですけど、皆さん今最近、もうITは多分10個以上のそういうポーズを見るんですね。
もう生成AIも、プログラム書きます、何でもできます、我々も仕事もなくなります、煽っているじゃないですけど、ずっとやってるんですね。
でもさ、別に作りたいもんなくない?そんなに。
あ、そう、これね。ごめんね、わしね。生成AI使ってね、一番使ったのはね、アニメの絵を作るだけですよ。
あ、ごめんなさいっす。
そうなんですね。
自分の欲望を満たす、自分の欲望を満たすのをよく使ってる。
そうそう、だからその、生成AIっていうのは非常に重要なツールであると思うし、重要なテクノロジーであるとは思うんですよね。
でもそれを使ってどういうことをしていくとどうなっていくかっていう、社会的なプラットフォームみたいなのが、フレームワークとかプラットフォームみたいなものが、やっぱまだ見えてない。
まだ見えてない、世界的なプラットフォーム。
すみません、すみません、世界的なプラットフォームっていうのは?
やり方ですね。ソフトウェア的なやり方ですよね。使い方みたいなところですよね。
なるほどね、やっぱりiPhoneとかスマホみたいに取ってからすぐ誰でも使えるようにならないと。
そうですね。
なるほど、ならないとダメですよね。
例えばさ、スマートフォンの写真カメラ機能あるじゃないですか。
ありますね。
あれも別に出た当初は意味わかんない機能だったわけですよね。
何で携帯カメラ、写真カメラついてるの?
カメラついてるの?ってなってるわけじゃないですか。
でもそれをいわゆる女子高生とか、そういう若い世代が使い方っていうのを開拓していったわけですよね。
じゃあ誰がこの開拓していく人が出てくるんですね。
そうですね。で、それが出たら、写真ってこういうことに使えるんだってなるじゃないですか。
今ってそういうフェーズだと思ってて、結局どうやって使っていくかとか、
これをどうしたらいいんだみたいな枠組みの話がやっぱりまだ手探りなんだろうなっていう印象を受けてるんですよね。
これを使ったらこれできるよ、これがたくさん出てるんですけど、まだまだどこまでが足りないというか。
いや、何ていうんですか、否定してるんじゃなくて、絶対これが広がっていくし、
かなり速い速度、iPhoneの普及率なんかぶっ飛ばすぐらい速い普及率上がっていくと見てます。
このトリガーがまだ、いつがトリガーなのかわからない。
そうですね。だから、何ていうんですか、こう使えみたいな、そういうハウトゥー本が出るみたいな感じではないかなと。
なるほど。これを読めば、CIAは絶対使えますという、これではない。
そうですね。だからやっぱりごく限られた一部の人が超使いこなして、すごい利益を得るみたいな、
そういうフェーズなんじゃないかなっていう。
大多数の人は割と思ったより効果は出ないなみたいな、そんな感じになるような気がします。
OT業界における影響
ちょっと楽になるかならないかくらいしか効果はないっていうんですよね。
そうでもないんだけどね。めちゃめちゃ効果はあるんですけど、でかいよ。やっぱり体験めっちゃ変わってますからね、僕らも。
変化は変わった。変わりました。
ちょっと暗い話はやめて、軽い話というか、どういうふうに使われていくかっていう話ですよね。
そうですね。
一旦僕の話をすると、CIAは最近ある程度使っていて、やっぱり思うのは、何ていうんですかね。
管理をする側っていうんですか。
管理職?
例えばソフトウェアだと今、ライブラリーの管理をしたりだとか、便利ツールの支援をしたりだとか。
前は設計支援も含め製造支援もあるけど、いろんな支援をする人がいるじゃないですか。
ツールを配ったりとか、標準化をしたりとか、いろんな調べ物をしたりだとか。
こういう人たちの働きっていうのはものすごい上げると思います、CIAっていうものが。
上げるっていうか、もうすぐ上げる。
ものすごい効率的にその人たちが仕事ができるようになると思います。
なるほどね。
要は仕事が回ってないところっていうのは頭脳労働的に、圧倒的にこいつは貢献していくと思う。
うん。
仕事回ってるとあいつはめっちゃ貢献してる。
例えばやることが無限にあるわけ。
例えば標準化の仕事なのでやることは無限にあるわけですよね。
そうですね。
PLCの標準化もしたりし、ブレーカーの標準化もしたりし、配線の標準化もしたりし。
でもこれには調べたりいろんなことをするのにものすごい時間かかるわけですよ。
かかります。
で、その調べたり理解する時間っていうのがCIAで抜群に減ってくれば、当然それはできるわけですよね。
やってますね、自分も。
ここには何がいいかっていうと、空いた時間で何するかっていう問題が起きないと思うんです。
空いてる時間何をするか問題が起きない。
業務の効率化と新たな仕事
例えばクリスさんが今10時間働いてするじゃないですか。今の仕事をね。今やってる仕事を。
じゃあそれが10分の1になりましたとするじゃないですか。
残りの10分の9だね。
そう、残りの9時間何しますかって今決まってますかっていう。
ごめん、決まってないです。
決まってないですよね。
でも標準化とかいう仕事って無くなったら無くなっただけ上から降ってくるんですよね、仕事が。
もう順番待ちを死ぬほどしてるんですよ、こういう仕事って。サポート系の仕事って無限にあるんですよ。
だから効率化すればするほど良くなる。
自分回れる。
仕事無くならないからね。無限に仕事降ってくるから、効率化しただけ良くなるんですよ、そういう仕事って。
無限働ける。
だから管理職の仕事とか、もしかしたらゼロになってそもそも無くなる可能性はあるけど、
あとはライブラリー整備の仕事だとか、設計支援ツールとか、カスタマーサポートとかもそうですよね。
こういう仕事っていうのは多分劇的に変わると思う。
なるほどね。効率めっちゃ上がるかもしれないしね。
逆に言うとやる人はそんなにいなくても良くないという話もあるかもしれないな。
そうですね。
効率は上がる。良い面でも悪い面でも。
そうですね。
例えば、実際にマッターの設計してる人たち、実際の設備を。
多分SAが出てきて、支援ツールとかもかなり発達してくるんで、そのおかげで。
例えばプログラム自動設計ができますよみたいな話も、もしかしたら出てくるかもしれないし、ライブラリーが発達したりすればね。
ライブラリー組み合わせとかも自然言語できるようになれば、自動設計ってそんなに、あんまり先の話じゃないような感じはしてるんですよ。
まだですって感じですね。
じゃあ、それであなたの仕事が90%なくなりましたっていうときに、その人は何をするかっていうのを考えないといけない。
なるほどね。こういう仕事がなくなったら、この新しい仕事は何の仕事を与えればいいの?ということか。
で、それを考える枠組みっていうのは今ないなとは思ってますね。
じゃあ、僕の理論は減らして合併ですけど、そこはね。
仕事の変化とその影響
でも、そういうところまで見てそういうことをやってる人はたぶんあんまりいないんじゃないかなって。
なるほどね。でも考えたら、例えば産業革命、工業革命のときも、このときなくなった仕事どうするのか考えてないんですよね、あの辺のときの連中は。
そうですね。
印刷機発明したとか、水蒸気発…水蒸気?なんだっけ。
蒸気機関ですね、はい。
発明した人は別にその人の、これをためにやってる仕事の人はまだどうなるのか、まだ考えてないんですよね、全然。
ああ、そうか。まあ、たぶん。
でもそれはさ、すぐ出てきたわけじゃなくて、やっぱり結構試行錯誤の期間が長いわけですね、蒸気機関って何にしても。すぐは出ないんですよ。
そうですね。
一定の歴史の中である一つで誰かが成功するっていう積み重ねの歴史とかがあるわけなので、高いモチベーションがないところってしばらくそういうちょっと足踏みをするんじゃないかとは思ってます。
モチベーションが…もう一回言いますから、すみません。モチベーションが足りない人?
要は9割削減したら、何か良いことあるんでしたっけってところに、あまり削減する意欲ないじゃないですか。
そうだね、そうして。
なるほど、確かにな。
確かにね。
っていう思うんですよね。
あんまり否定してるつもりはないんですけど、難しいなって思う。
要は結局何かしたいことがないと難しいじゃないですか、こういうのって。
削った時間を、余った時間をやりたいことがないと、余っても。
僕らも正直そこまであれですけど、チャットGTPと1時間くらい何かしてるって多分あんまなくて、1日4回くらいやったら、次何聞こうかなってなっちゃう。
なっちゃう。
なっちゃいますよね。
それくらいやっぱまだその何か。
よっぽどやりたいことがない限りは。
そうそう、どういう風に使えばいいんだろうってすげえ試行錯誤してる。
そう、でも確かに自分よっぽど聞きたいことがあるんじゃない限りは、多分そんなに触らないですね。
聞きたいことがあるんじゃないと。
そうだね、確かに。
っていうのを考えた時に、僕らは多分そんなに働くことに慣れてないんじゃないかって思うんですよね。
わざわざチャットGTPに慣れてないってこと?逆に言うと。
そうですね。
そうか。
そういう可能性があるんだ。
っていうのからもうチャットGTPに慣れていかないと、我々もあれからはダメですね。
まあというちょっと、これちょっと上手く話せんかったなちょっと。思ってることいっぱいあるんですけど、ちょっと上手く話せないですね。
チャットGPTって使ってたこの最後のヶ月で感想が。
そうですね、否定するつもり全くなくてバンバン伸びると思ってるんですけど、そのなんというか、自分たちの利益にすんのめっちゃ難しいなと思ってます。
これどこでお得なんですか?自分たちで何がお得なの?ということをまだ思いつかないって結構ですね。
思いつかないというか、まあ圧倒的に得なんだけど、それをなんていうんですか?みんながやりたい。
得じゃない。
って思う。
やりたい。
どこまで行くの?相当厳しいだろうなっていう。
時間がかけするのは間違いないんですけど。
はい。はい、なるほどね。
ただもう使うとこから使っていくんで、使ってるやつは確実に勝つと思います。
基盤作りと未来展望
じゃあ皆さんどんどん使っていきます。
使ったほうがいいのは間違いないと思う。
はい、どんどん使ってください。
使いこなしたやつは勝つのはもう間違いないと思いますね、これを。
皆さん使いこなしてますか?
全然。全然ですよ。
なんか皆さん使い方上手いなーと思ってるから、YouTube見たら、みんな使い方上手いなーって思って、私そんな下手なんだろうってたまに思ったんだけど。
私そんな下手いことしかやってないなって思ったんですよ、自分が。
やっぱりやりたいことないですもんね。
明確な目標はない。自分が悪いのは明確な目標がないより自分が悪いですね、これも。
いや、なんかフワッとしたことをあんま形にしてくれないですよね、まだ先生会って。
例えば、プレゼンテーションを作りたいですだけじゃできないじゃないですか。
できない。何かプレゼンしたいですよ。
そうそう、この情報を入れてこういう感じで、相手にこういうことを思ってもらえるような、そういう枠組みがいるじゃないですか。
そもそも自分のツバが強くなってくるしなきゃダメですよ。
僕らってそういう分析をしながら働くこと全然慣れてないんだろうなって思うんですよね。
やっぱり頭のいい人たちの働き方って僕ら全然慣れてないんだろうなって。
自分のツバでかくしないと、自分の知識を増やさないとたぶん日々使いこなせないかもしれないですね、今の言い方。
かなーってちょっと思いますね。
理想像を語ってもらえるとありがたいですと言われながら、全く理想像を語ってないな。
なんか全然わかんないんだけど、なんかとりあえずすごいと思うんですよみたいな、すっげーしょうもねーこと話してますね。
いやいやいや、でも一般の皆さんが言ってること、思ってることをちゃんと喋らないといけないんですね、たかださんが。
皆さんの悩みがちゃんと。
たぶん皆さんも、CBDとか皆さん、世の中にすごい使ってみたいですけど、まだ使ってないからどうしようという人も多いじゃないですか。
そうですね。
使い方わかんない。でも使い方がめっちゃ世の中に多いんですよってことは。
そうですね。
最後にちょっと僕が思ってる、そのセセアイのいいところ、得意なところがあると思ってて、FAに関して言うと。
型にはめていく作業と、型を使いこなしていく作業ってめっちゃ得意な気がしてます、この人たち。
あったりはめる作業と、型をはめる作業というのは、ルールがあって。
ルールがあって。
こういう分析をすると、例えばこの設備はどういう機械構成できてますか、どういう制御構成できてますかって言うと、
これはPLCが一個あって、その次にモーションコンタクト繋がってて、これとこれとこれがあってみたいな。
ここはだいたいこういうブロックでみたいな、そういうグルーピングとか構造化するとか、そういうことはすごい得意な気がするし。
こういう材料を、材料っていうか一番下のライブラリーみたいなのがあって、これをこういうルールとか構造にのっとって再構築してくださいみたいな。
こういうのが得意だと思うんですよ。
得意、大好きな得意だね。
これの大事なところって、一番末端がしっかりしてるかどうか。
標準化されてるかどうか。
例えばPLCのソフトウェアの世界で言うと、末端のライブラリーがどんだけちゃんとしてるか。
あとはこれを組み合わせてくださいねっていうことが、人間でもなんとなく組み合わせできるなみたいなことがなんとなく思えるようなものであれば、今のままでも十分やれてしまうなっていうのは思いますね。
なるほどね。
ただ適当にラウダー回転みたいな感じでやってもうまくいかないっていう。
せっせいに必要なのは構造化とルール。
構造化とルール、しっかり末端のライブラリー、末端のものがしっかりしてる。基盤がしっかりしてるってことですね。
そうですね、そういう基盤がやっぱ大事なんじゃないかなっていう、特に情報が少ないものに関しては。
なるほどね。でも高谷さんはずっと仕事はそういう基盤を作ってるじゃないですか。
そうですね。
基盤を作る仕事。
僕がだいぶやれるんじゃないかなって思いますね。
高谷さんはこの基盤を作ってたから、たぶんチャッチビディアは近くに来らせるという感じが見えます。
なんていうんですか、僕ができるって思ってるから、たぶん世の中のすごい人たぶんやるんだろうなって思いますね。
どういう話?
僕より専門知識がある人だとか、業界のことよくわかってる人っていっぱいいるわけじゃないですか。
そうですね。
だからたぶん、自分ができるって思ってる人がたぶんできるんだろうなと。
もうやってるし。
僕ができるかわかんないけど、たぶん誰かがやるんだろうなってなんとなく思ってますね。
いずれは制限が出てきて、そんな使い方があるんだと。
そうですね。
なるほどな。
ただこれが自分にプラスに働くかマイナスに働くか全然わからないから。
デジタルネイティブ世代の影響
結構すごいんだけど、自分の点はどこまで得なのかですね。
そうですね。
なるほど。
幸いにも、我々言うとそこまで年齢がそんなめっちゃ上なわけじゃないから。
まだ30ですけどね。
30代です。
でも、僕の子も使ってるんですけどね、30ビデオたまに。
いやでもやっぱり、生成愛ネイティブってたぶんすごいことになると思いますよ、今後。
そう、もう使ってる。何で聞いてるの?って言ったら、漢字の覚え方とか。
あと、今日の宿題はこれなんですけど、今日のスケジュールちょっと組んでくれない?とか。
そんなこと聞いてんの?君。
だから、授業がつまらないんだけど何か言い方ない?とかさ。
もう聞いてるんだ、そういう話ってちょっとすごいなと思って。
いやだからやっぱり、子供はやっぱり今後すごいと思いますよ。
たぶんその10年後20年後なんてもうやっぱり想像しがたいですよね。
もう慣れてるしな、もう慣れてるし、こういう生成AIとか。
あと子供、今宿題とか、たまにも生成愛たちび聞いてるしね、私聞くんじゃなくて。
そういうほうがわかりやすいですよって説明が。
そうですね。
僕らもやっぱもうググればわかること覚えないですからね、やっぱり。
覚えない、覚えないです。
覚えないですよね。
となったらやっぱりもうそれがもっと広がるんじゃないですか、その。
たぶんうちの子供世代は、やっぱり田中さんさっき言ってた、女子高生がカメラを使って携帯を活用できること同じように、あれは考えないです。
やっぱなるんちゃうかなって思いますね、ほんとデジタルネイティブ、楽しみではありますよね。
子供は楽しみですよ、ほんとに。今もう買ってる、みんなさん買ってるから普通に。
そう、いやーすごい。
最初に3度、あなたは小学校5年生ですって教えてから始めるんですよ。
そうですね、面白い。
まあだからやっぱその、なんですか、今ってその新人が来たら、あれじゃないですか、これはこうやってやるんだぞみたいな感じで、なんかそのノウハウをちょっとずつ教えていくみたいなのあるじゃないですか。
ありますね。
ああいうの丸ごと消失する可能性ありますよね。
最低限、もうそういう制定のローカルサーバーで、今までみなさんのノウハウ全部詰まってるところがあるんですね。
ここ、みなさんここで聞いて、とか。
なるほどね。
仕事は、まあ無くならないかな、まだ無くならないけど、まあ無くないかな。
仕事は無かったら仕事は生まれますから、まあ別に損ないと思いますけどね。
今後楽しみですね、我々子供が。
そうですね。
どんな、どうやってSAI使うか楽しみですね。
OT業界の未来
はい、というわけでですね、FA業界の生成AIの在り方みたいなところはちょっと今後に行きたいということで。
ちょっと我々はですね、もうちょっと考えなあかんですね、ちょっとこれ準備しなさすぎたね。
そうですね、ちょっとこれ話面白いですけどな、そういうお話が、生成AIと。
ちょっと待たせましょうか、これはちょっとあれですね。
そうですね。
次は、はい、ちゃんと準備して。
準備してとか、まあ話をして。
ベンジします。
ベンジしていきます。
ちょっと整理をした。
あのね、生成AIの話、あんまりできないから、会社で。
そうなんですか。
やってる人いないからね、そんなに。
ああ、だから面白いんだけど、話してくれる人が。
そうですね。
そんなにいない。
ちょっとなんかもっと、もっと生成AIちょっと話して。
話したい、まあ喋りたいことたくさんありますね。
ちょっと構造を、もうちょっと自分の中で言語化してうまくやりたいなと思います。
はい、というわけで、はい、てつやさんありがとうございました。
もう一回やります。
はい。
ありがとうございました。
はい。
ありがとうございます。
はい。
