はじめに：活動レポートと今月の志向
はい、こんにちは。りびぃです。 今回も【もの技ラジオ】をやっていきたいと思います。
このラジオは、生産設備の現役設計者である私、りびぃが、 物作りや技術に関するトピックについて、皆さんにお届けする番組となっております。
今回のトピックについてなんですが、 活動レポート【2026年5月号】となっております。
毎月恒例でやっているこちらの企画なんですが、 この活動レポートというものはですね、
毎月毎月、その1ヶ月の中でどんな活動をしたのか、 どういうイベントに参加したのか、勉強したこととか、
成果を上げたこと、挑戦したこと、そういったことをですね、 レポート形式でまとめて、みんなで発表し合うみたいな、そういう企画になっております。
こちらのレポートはですね、最終的には、 「もの技仲間たちの活動レポート」と題しまして、
ものづくりや技術に関して日々活動を行っている発信者の方々の活動レポートをまとめて、 みんなで発表し合うということをやっています。
ものづくりや技術に関することであれば、 どなたでも参加可能な企画になっているんですが、
毎月インフルエンサーの方々を中心として、 活動レポートを参加いただいているというものでございます。
私の活動レポートはですね、テキスト版ではすでにNOTEというプラットフォームでも公開をしていますし、
それから、もの技仲間たちの活動レポートについても、 そちらのNOTEとか、あとはYouTubeのライブ配信の方で、
すでに行っているものでございます。
今回はそのテキストじゃなくて、音声で流れ聞きをしながら、
私の活動レポートの内容について聞いてみたいよという方々向けのコンテンツになりますので、
そういった方はですね、ぜひ最後までご視聴いただければと思います。
それでは早速。
まず最初なんですけれども、今月の志向というのをやっていきたいと思います。
自分の活動レポートの特徴として、いつも最初にですね、この1ヶ月通して何かこう気づいたこととか、
考えを深掘ったこととか、そういったことについて触れていくってことをやってるんですが、
今までね、このコーナーなんて言えばいいんだろうみたいな感じで、ずっともやもやしていたんですけど、
今回からね、今月の志向っていうコーナーを名付けまして、
そちらでね、やっていきたいと思います。
AIエージェントの活用を考えるっていうことをやってまいりました。
AIエージェント活用へのきっかけと学び
私は今独立をしていて、個人事業の代表もしていて、
かつ合同会社MSラボの代表もしているんですけれども、
ここ1,2ヶ月はですね、ちょこちょこ仕事はあったんですけれども、
大きな仕事っていうのがもうパタッてなくなった月でもあったんですよね。
その反面ですね、一応時間はできたということで、
自分の今までの事業についてどういうことをやってきたんだっけってことをね、振り返ったりとか、
あとは今後どういうふうに事業の方針をやっていこうかなっていうのを考えたりとか、
で、その今までと今後っていうのを踏まえて、
自己投資ですね。
例えばガジェットを買ったり、スキルを身につけたり、
あとは時間の投資も自己投資に含まれると思うんですけど、
どういうふうに自分のリソースっていうものをどこに割いていこうかなっていうのを考えていたっていうところでしたね。
その時間がね、この4月5月は比較的多く取れたかなという印象でございました。
逆に言うとですね、今年の1月、2月、3月ぐらいはね、まあまあ忙しかったんですよ。
で、その時期にですね、確かになんかAIエージェントみたいなのがすごい騒がれているなぁっていうのはですね、
なんかうっすら頭の片隅にはあったんですよね。
なんかこうオープンクローっていう、なんかAIの一種なのかなみたいなのがちょっと話題になっているらしいとか、
あとはいろんなね、そのクラウド系のAIサービスの中でもクロードコードがなんか最近ちょっとね盛り上がってるらしいとか、
なんかそういう情報はね、頭の片隅にはあったんですけど、
一体何でそうなっているのかとか、今何が起こっているのかっていうのはね、もう全然追い切れてなかったんですよ。
で、せっかくだからまあその辺を追いかけようかなと思って、
まあYouTubeとかを中心に、自分でよくYouTubeを見るので、
当然ね、そのAIエージェント関連のそのおすすめっていうのがね、
ほらと自分のトップページのところに表示されるようになったんですよ。
で、何気なしにこうなんかおすすめ表示されているのを見たらですね、
なんかこうおじさんがやっているチャンネルっていうんですかね、
AIエージェントうんたらかんたらみたいな、なんかそういう動画がやたらとおすすめされるなっていうのね、あったんですよね。
最初は特に気にもしなくて、まあ他の動画ばっか見てたんですけれども、
なんかね、定期的にこのおじさんの動画っていうのがおすすめされるんだろうな、
何なんだろうなってね、ずっと思ってたんですよ。
で、1週間ぐらいね、おじさんが表示されているなとは気づきつつ、
まあなんか他のね、なんかわかりやすそうなところのチャンネルの動画を見たりとかね、していたんですけれども、
見るものがなくなったというか、なんか一通り見切ったなっていうところに至りまして、
それでもなんかそのおじさんのね、なんか動画がおすすめされるので、
まあ他に見るものもないし、このおじさんの動画もう見るかと思ってね、ポチってつけたんですよ。
で、そのおじさんおじさん言ってて申し訳ないんですけれども、
そのYouTubeチャンネルの名前がですね、
まあ空気デザインさんっていうね、まあこれ会社をやられている方なんですが、
まあそこの代表のリオさんという方が、あのやられている、まあそのYouTubeチャンネルだったんですよね。
で、リオさんって何者なのかって、まあ後で知ったんですけど、
まあこの方、今年の頭までGoogleで、まあUXデザイナーとして働いていまして、
で、その前もですね、アマゾンで働いていたりとか、シスコで働いていたりとか、
もうテック系企業もいろんなところでね、あの働いた経験を持っているという、あのかなりすごい方のようです。
で、このリオさんの動画の一つがまあおすすめされてきたわけなんですが、
AIエージェントを使って、そのいろんな業務をね、こう効率化させましたっていうのを1000時間やりましたっていう、そういう動画だったんですよ。
で、実はね、自分もAIエージェントっていうのは使ったことは何回かあるんですよ。
まあ自分が一番使ってたのはクロードコードですよね。
あの現在自分ね、あのアプリ開発していて、アップドラフトっていうね、機械設計者向けの業務効率化アプリっていうのを作っているんですけれども、
そこで一番ね、クロードコードを使っていたんですよ。
で、クロードコードに何かこれを押してくださいとかって指示を出すと、そのいい感じにね、あのプログラムを書いてくれるなんてことはよく使っていたんですけれども、
何かこう、まあ確かに便利なんだけど、何かこううまくこうフル活用できているとまでは言えないなっていう感じで悩んでたんですよね。
で、コーディングのところはまだいいんですけれども、何か一番何かこうしっくりこないなって思ってたのは、そのライティングのところですね。
まあ自分そのライティングの仕事もやっていて、あの今でもね、とあるメディアさんの連載とかっていうのを技術コラボで書かせていただいてますけど、
そこをね、何かこうAIを使って何かうまく、何かちょろっと指示すればもうほぼほぼ完成形みたいなのが出てくるぐらいにまでは、
何かAIをね、うまく使いこなせたらいいなーっていうのはね、ずっと考えていたんですよ。
一応今までもね、そのトライをしてみたことはあって、で自分のそのMacBookの中でその環境構築して、
まあそれもね、バイブコーディングでやりましたけれども、まあそのPythonベースだったかなを使って、
スキルセットみたいなのも何か作ってみて、でうまいことやってみたんだけど、
何かこううまくいかないなーみたいなのがあったんですよ。
何かこうどうしても、なんかまあ事実を言っているのは、それはそうなんだけど、何かBBっぽくないなーとか、
何かこう自分好みじゃないその文章みたいなのがよく出てくるなーみたいなのが結構あったですね。
なので、まあそれを環境構築した当初は、ある程度それでね、記事を書いて、
で8割型記事が書いたら残りの2割自分で修正するみたいなことはやってたんですけれども、
何かその8割のアウトプットが出てくるまでが、何かちょっと安定しないなーみたいな感じはあったんですよね。
だから最近はですね、まあ結局何か自分で最初から書いてた方が早いというか、
何か自分で最初から書いてるのとあんまり変わんないんじゃないかなっていう風になって、
結局自分で書いてみたいなことをやっちゃってたんですよね。
えーどうしたらいいものかなーとかって思ったら、このリオさんの動画が出てきまして、
で、どうやってこう使ったらいいかっていうところがですね、かなりわかりやすく説明されていました。
そのやり方っていうところの詳細はですね、リンクに動画を貼っておきますので、
ぜひ皆さんも気になる方は見ていただきたいんですけれども、
でこのリオさんの動画でやっぱり一番わかりやすいなと思ったのは、
AIエージェントに指示をするのと人間に指示をするのは基本的に一緒ですよっていうところ。
ここがねすごいわかりやすいポイントでしたね。
どういうことかというと、まあ例えばですけれども、まあ自分でメカ設計とかもやっていますけれども、
キャドーオペレーターの方っていうのが仮にね自分の会社にいたとしましょう。
キャドーオペレーターの方に業務を振る時っていうのは、その構想設計とか基本設計が終わったその資料とか、
まああとはお客さんからもらった仕様書とかね、まあそういうのをまとめてで情報として渡すっていうのがまあやるべきことなんですけれども、
なんかいい感じにやっといてとか、今まで通りとかって言ったって、
まあ今までずっとそのキャドーオペレーターさんが対応していたらわかるけれども、
新しく入ってきたばっかのそのキャドーオペレーターさんにそれを言っても通じないじゃないですか。
それはAIも一緒なんですよ。
そういうのをねコンテキストとかって言ったりしますけれども、
それをねファイルとして残しておかないといけないんですよね。
人間にとってのその引き継ぎ資料はAIにとってはコンテキストファイルとかって言ったりしますけれども、
これがまずね必要だったってことですよね。
あとは一人の人にいろんなタスクをね割り振ってはいけないっていうところも非常に勉強になりまして、
やっぱりそのキャドーオペレーターさんだったとしても、まあ設計できるっていうことは設計の知識あるよね。
じゃあその自分が技術コラム書くのをちょっと手伝ってくれないっていうのって結構無茶ぶりじゃないですか。
ですよね。
なのでそうやってAIも一緒なんですよね。
AIに何か役割とかをね与えると精度が上がるとかって言いますけれども、
役割を与えたのであればその役割以外のタスクはその人には極力振っちゃダメなんですよ。
振りたいのであればそれを専門としてやっている人に振らないといけない。
専門としてやっているAIに振らないといけない。
やっぱりここが似ているんですよね。
その辺の解説がですね、このリオさんの動画めちゃくちゃわかりやすく説明されていましたし、
実際動画内でこのリオさんデモンストレーションとかもね見せていただいているんですけれども、すごいわかりやすいです。
で情報がね、なんかちょっと古い部分もあって、
AIエージェントによる技術コラム執筆の実践
なんでかっていうとそのAIのモデルのアップデートがねもう早すぎて、
数ヶ月前の動画とかだとねもうチンプ化していったりするんですよ。
動画見るだけじゃなくて自分でやってみないとダメだっていうふうに思って、
ちょうどね時間があった時期でもあったので自分でね環境構築もゼロからやり直しました。
やり直しましたって言ってもその高度なプログラミングの知識が必要とかそういうことではなくて、
その環境構築自体バイブコーディングでやりました。
そしたらですね、まあ1週間ぐらいかかったんですけど、
なんとできたんですよ。
はい、できちゃったんですよ。
で自分がね最初何をやったかっていうと、
この技術コラムをAIエージェントに書いてもらうっていうことをやりました。
実際どんな感じかっていうとですね、
まあそのAIに対してまあトータル100字ぐらいですね、
もうツイッターでつぶやくぐらいのレベル感で、
こういう感じで技術コラムを書いてほしいみたいな感じで書いたんですよ。
でそうしたらですね、それに紐づいてリビっぽさとは何なのかとかそういうコンテキストファイルも全部作りましたけれども、
その辺を全部読み込んだ上で、
あとはその技術的なところを扱うので、
ちゃんと正確な情報っていうところを発信しないといけないじゃないですか。
その辺も上手く情報収集をしながら記事を書いてもらうってことがなんとできるようになりました。
試しに何を作ったかというとですね、
自分は制御設計、制御デバッグの仕事もやっているので、
その中で水道資源機さんのシンプルモーションユニットっていうそういう機器があるんですよ。
これまあ知らなくてもいいんですけど、
そういう機器の設定の仕方とか使い方とかそれについてわかりやすく説明してくださいみたいな感じで指示を投げたんですよね。
そうしたらですね、割といい感じで書いてくれましたね。
全文はここで紹介するとかなり長かったらしくなっちゃうので、
ノートのテキスト版の方では全部載せているんですけれども、
冒頭のところだけポッドキャストではご紹介していきたいと思います。
では行きますね。
こんにちはリビーです。
私は現役の自動化エンジニアとして設備の電気設計から PLC プログラム立ち上げまでを横断的に担当しています。
担当案件のうち位置決め制御が絡むものは半分を超えていて、
シンプルモーションユニット以下シンプルモーションを採用するケースもよくあります。
サーボアンプ単体で1軸ずつ位置決めを組むより複数軸を同期させたいとき、
保管動作を入れたいとき、ポジショニングデータをテーブル化したいときの実装コストが圧倒的に軽くなるというのが現場目線での選定理由です。
という感じで続いていくんですが、
わりとテイストはリビーっぽいなと思っています。
過去に自分がPythonベースで構築した時よりも圧倒的に品質が良いというか、そういう風に感じましたね。
ところだけ読んで良いじゃんとかって思って、このままリリースするとまだちょっと危険なところはあったりとかして、
例えばですけど担当案件のうち位置決め制御が絡むものは半分を超えていてってあるんですけど、
これはちょっと言い過ぎかなっていう感じですかね。
半分を超える設備もあるけどそうじゃないものもある。
位置決め制御っていうのは確かにFA関係の制御を扱う上では基本ではあるんですけど、そうじゃない制御もたくさんありますからね。
速度の制御だったりトルク制御だったりっていうのは動作関係で言えばそうですし、
あとは制御の対象物って動作関係だけとは限らないですからね。
例えばランプとかセンサーとかカメラとかこういうものって別に動作自体はしないですけれども、制御の対象にはなるのでこういうものも制御の仕事としてはやっていく必要があるので、
半分を超えていてっていうのはちょっとうーんっていう感じですかね。
あとはポジショニングデータをテーブル化したい時とかって書いてますけど、
位置決めのデータをテーブルで作っておいて、例えば1番って入力したらその1番のリョーのところのパラメータを読み込んで動作しますっていうこともできるはできるんですけど、
自分の経験上、位置決めテーブル使って設備立ち上げてっていうのはないですね。
ほとんどの場合はパラメータを直接バッファメモリとかに入れてそれで制御するパターンがほとんどですので、ここもねうーんっていう感じではありますね。
間違ってはないんだけど、現場目線でっていうからにはちゃんと現場でよくあるところっていうのは拾わないといけないよねっていうふうに思うとうーんっていうところですかね。
ただまあその文章のテイストとしては割といいんじゃないかなと思っていて、
私は現役の自動化エンジニアとしてとかってありますけれども、これもね自分の特徴ですね。
自分のことを知らない人がその記事を見た時に、じゃあこいつどの立場でこれ言っとんねんとか、こいつの情報の信頼性ってどんなもんやねんみたいな思うと思うんですよね。
ってなった時に軽く自己紹介というか、自分はこういう仕事をしている人ですよっていうのを言うっていうのを必ず私するようにしているので特徴だったりもします。
ただですね、真面目に全部自己紹介すると、自分はメーカー設計やってて、電気ハードやってて、ソフトもやって、デバッグもやって、組み立てもやって、YouTubeもやって、アプリ開発までいっぱいやってるんでもうフルフルの自己紹介するともう読者からするとわけわかんないんですよね。
なのでここの自己紹介っていうのはあくまでこの記事を読みたい読者さんにとって、ちゃんとプロの目線というか元気でやってる人ですよっていうその人が書いてますよっていうのを強調するためのものなので、
ここは電気設計とか PLCプログラムとかその辺を元気でやってますよっていうところだけ抽出した自己紹介をしたりとかね。
これかなり記事によって自分が使い分けているんですけど、そこら辺の表現もAIよくできるなっていうふうに思いました。
あとはですね、一つの文章の長さの感じもですね、長すぎず短すぎずっていうところで、その区切りのところも自分好みの感じかなっていうその文章のリズムみたいなところですかね。
そこは結構自分好みかなっていうのもあるし、あとはこういうものですとか何かこう説明する後に、
例えばこういう時、こういう時ってこの例えばみたいなところで自分かなりよく使うんですけど、その辺の表現ですね、良かったなというふうに思います。
なので、もうちょっと色々コンテキストファイルとか、あとはスキルセットっていうのかな、その辺の作り込みがもうちょい必要な部分はあるはあるんですけれども、
どうだろう50点から60点ぐらいはもうすでに取れているなっていうのもあるし、
あとはその以前やったようにもう何回も何回も、ああじゃない、こうじゃないって永遠に指示することなく、もうねえ、あのポストする、SNSでポストする感覚でペロってやるぐらいでもうこんだけの文章を書いてくるので、これはすごいなっていうふうに思いました。
ちなみにですね、この文章なんですが、トータルで8000字、1万字ぐらいかな、書いてくれましたね。
これすごいなっていうふうに思いました。
AIエージェントの進化と応用範囲の拡大
で、この文章を書くだけっていうのが5月の半ばぐらいまででできたところだったんですけれども、今はですね、もうちょっと進化をしていまして、
例えばその文章のダーって書くだけじゃなくて、あいまいまにちょっと絵を入れたいなみたいな、ちょっとイラスト入れたいなってあるじゃないですか。
その飽きさせないようにとか、なんかちょっと複雑な事象とか物事を説明するときにやっぱり絵があった方がいいなっていうのあるじゃないですか。
で、その絵が入れられるように、まずここ絵を入れて欲しいという、その絵を入れる場所もAIが受動で判定します。
で、ここ絵を入れて欲しいというところに図なんとかっていう、その図の番号と、あとはその図の題名ですかね。
それを文章のあいまに入れてもらうっていうことができるようになったのが一つと、
あとは別のAIエージェント、その絵を作成する専用のAIエージェントっていうのを作りまして、
で、そのAIエージェントがですね、そこの図なんとかとか、あとはその図のタイトルを見て、それにマッチするような図っていうのを自動生成してさらに文章中に挿入するっていうところ。
そこもね、できるようになりました。
で、これすごいなっていうふうにやっぱね思いましたね。
だって1ヶ月も経ってないあれでもうこんだけできちゃうんですからね。
これは本当にすごいなっていうふうに思いました。
で、今ではですね、もっともっといろいろやらせたいっていうふうに思っていて、
例えばブログ、今ね、自分ものづくりのすすめってやってますけれども、それのブログのデータっていうのがね、GA4っていうアプリで出るんですよ。
例えばこの日はどれだけのユーザーが閲覧しましたとか、あとはよく見られる記事ってどの記事なのかとかね、そういうデータ分析ができるようなね、そういうアプリがあるんですけど、
それをAIに読み込ませた上で、じゃあ今後どういう記事を書いたら、よりユーザーさんが満足度を高くいただけるのかとか、
あとは新しいユーザーさんが入ってきそうなのかとか、
その辺を分析した上で、そのAIエージェントなりの意見というか、こういうのどうですかっていう提案をしてもらうというところも今できるようになっています。
さらにはですね、今AppDraftの開発、自分のウェブアプリですね、そちらもやっていますけれども、そちらに対しても自分でね、今までガリガリガリガリコードを書いていましたけれども、
それをやめて、そのObsidian上でチケットを切ってこういうことをやってほしいとかっていうと、その通りにやってくれるっていう環境がですね、まあ7割ぐらいできているという感じですかね。
それを使ってね、一個バグがあったところがあったので、そのバグ修正をお願いするためにチケットを切ったら、いい感じにバグが修正されていて、これめっちゃ便利だなというふうに思いましたね。
こんな感じでAIエンジェントは今年すごいなというふうに思っていて、このままどんどんどんどん行けばもう世の中どんどんどんどん便利になるなって楽観的なところはあるんですけれども、
SaaS is Deadの可能性とAIの課題
その一方で、やっぱり今後の製品とかサービスのあり方というか、経済圏的なところが大きく変わるなっていうのはね、実は今言われているんですよね。
そんな中で今ね一番言われているのは、SaaS is Deadという言葉ですね。
これ日本語に訳すと、SaaSはオワコンっていうやつですね。
オワコンという言葉自体結構死語かもしれないんですけれども、もうSaaSはオワコンだって言う人も出てきているっていうことですね。
SaaSってこれ何かっていうと、ソフトウェアアズアサービスの略でして、これ真面目に説明すると全然わからないんですけど、
超ざっくり言うと、その皆さんのパソコンにわざわざインストールしなくても利用できるウェブサービス全般のことを言います。
例えばですけど、TabelogとかJalanとかね、自分出張の時とかめっちゃお世話になってますけれども、
とか、あとはAmazonとかもそうになるんですかね。それからYouTubeとかもそうですけども、これらSaaSですよね。
これが全部オワコンになる可能性が高いっていう人が出てきているっていうところです。
なんでオワコンになるかなんですけども、今皆さんこれらのSaaSを使う場合って、アカウント登録して、場合によっては課金とかそういう契約もしてログインしてみたいな感じでやってるじゃないですか。
これがなんでオワコンって言われてるかっていうと、まずAIっていうのが出てきた時にどういう傾向が変わってきたかっていうと、まずみんなねGoogleで検索しなくなったんですよね。
例えば何かを調べたい時にGoogleでなんとかスペースなんとかってみんな調べてたはずなんですが、
AIがそのチャットの画面を開いて、これについて教えてとかこれについて情報収集してみたいな、
その情報の正確性に不安がある時にはその参考URLも載せてくださいとかっていう風にすると、いい感じで情報をまとめてくれたりとか紹介してくれたりってもう全部AIのチャットボットでできるようになっちゃったんですよね。
そこからさらに進化してそれがAIエージェントになった時に、そのコンテンツを作る、例えば画像を生成する、動画を生成する、
あとは最近だと3Dキャッドの3Dモデルも作れちゃったりするし、あとは文字から音声を作ったり、その音声っていうのもその人本人になるべく似せたような音声ができるようになったりってね、
どんどんどんどんできるようになっちゃってるんですよね。
ということはどうなるかっていうと、今まで例えばね、まずAmazonにログインしてナッツを探して、
その中でいい感じの値段であんま評価が低くないものっていうのを抽出して、それを何個っていうのを買いますってね、全部Amazonの画面でやってますけど、
ただそれがAIエージェントによってですね、ちょっとこのナッツを注文して欲しいって言うだけで、実際注文までできてしまう、技術的にはもうできてしまうっていうところまで行っています。
自分はAmazonで買いたいっていう、そのAmazonでのところは全くこだわりがない人なので、ある程度価格が低めで美味しいナッツであれば、別にAmazonで買う必要はないんですよっていうのがあるので、
そうなると別にそれでAIエージェントに注文しておいてと言えば良くないとか、これホテルとかレンタカーとかね、新幹線の予約についてもそうですよね、皆さんがわざわざそのログインをしてどうのこうのしなくてもそのAIのチャットボットの画面開いてAIエージェントにこれやっといてっていうだけでも完了しちゃうっていうね、そういう世界線がもう間近に来ております。
ここからなんですけれども、じゃあなんでこういうAIがやるようになるとこのSaaS系のサービスがオワコンになるかなんですけれども、それはですね、SaaS系の収益構造なんですよ。
一番わかりやすいのはYouTubeかと思うんですけれども、YouTubeの収益のメインっていうのはやっぱり広告なんですよね、この広告主さんからそのお金をもらうことによって収益が出ているっていうことなんですよね。
なんですけれども、AIがYouTube見れるようになっちゃうと何が起こるかというと、皆さん広告見ないんですよ。
今までYouTube動画で情報収集するとなると、動画ってすごい検索性が悪かったんですよ。
いったいどこに自分の欲しい情報があるのかっていうのがわかりにくいので、比較的頭の良い方達っていうのはなるべく文章とか本とかで効率よく情報収集するっていうのが主流だったんですが、
それがね、AIを使えば動画の何分何秒のところからここを載ってますよっていうふうに言ってもらえたりもするので、
そうするとどうなるかっていうと、YouTubeに広告載せる意味なくないって言って、みんな広告主さんが離れていっちゃうんですよね。
そうするとYouTubeってサービス持続できないじゃないですか。当たり前ですけれども。
だからそうやってどんどん収益が取れなくなってしまう、収益構造が変わってしまうっていうところで、Source is Deadって呼ばれているわけなんですよね。
じゃあということで、このSource is Deadの流れについて何で自分が関心を持っているかなんですけれども、
なんと自分もSource系のサービスを運用しているからなんですよね。
それがズバリAppDraftでございまして、AppDraftっていうのは計算とか企画とか寸法表とかそういったものをわかりやすく見やすく探しやすくっていうコンセプトで、
作ったわけですけれども、AIが取ってくれるから別にいいじゃんっていう風になると、またちょっと話が変わってくるわけなんですよ。
現状AppDraft収益化できていないので、そもそもっていうところではあるんですけれども、
少なくともその広告でどうのこうのっていうところはちょっと考え直さないといけないよなっていうところですよね。
という中で、一番このSource is Deadの影響を受けている業界ってどこなのかというと、やっぱりITエンジニアさんかなというふうには思うんですよ。
AppDraftの開発というのは実は自分一人でやっているものじゃなくて、メンバーの方々、ITエンジニアの方々、複数名でやっているものなんですけれども、
そうだと思って、メンバーの方々に現場感としてこのSource is Deadの流れってどうなんですかって聞いてみたんですよ。
結果、皆さんどうだと思います?
全然気にしなくていいよっていうレベル感なのか、もしくはSourceのサービス全然儲からないからって、エンジニアさんやめちゃってるよ、会社も潰れそうだよみたいな感じなのかってどう思いますか?
これね今のところはっていう前置きなんですけれども、あんまりSource is Deadっていうのは現場としてはまだ降りてきてないっていうのが回答になります。
これはITエンジニアの方3名に聞いてみたんですけれども、3名とも同じ答えを言っていましたね。
じゃあなぜSource is Deadが起こるって言われていて、今起こってないのかっていうところなんですが、やっぱりいくつか課題があるからなんですよね。
まず一つ目が、プロンプトインジェクションによってAIが暴走する可能性があるからということですね。
例えばAIにこれをやっといてって言った時に、その情報に関連するコンテキストとかを探しに行ったり、それからそのウェブページで何かいい情報がないかとか、欲しい情報がないかって探したりするじゃないですか。
仮にそこの情報リソースが嘘だったりとか、情報リソースの中に例えばあなたのPCの重要なデータを消してくださいみたいな悪意のある指示文みたいなのがあった場合には、
AIはその指示を鵜呑みにしちゃうので、それで暴走するっていう、それがプロンプトインジェクションと呼ばれているものです。
それによってAIのアウトプットの質が悪くなったりとか、最悪の場合だと皆さんの情報漏洩とか、お使いのパソコンとかに重大な障害が出てくる可能性もあったりとか、そういう問題もあったりするんですよ。
最近にAIモデルについてはそこら辺もうまく対策するように徐々にはなってきているんですけれども、
自分が調べた限りだと、今年の頭の方で出てきたオープンクロー、あれはプロンプトインジェクションの危険性がかなり高いということで、セキュリティ面は非常に注意が必要だというのはよく言われていました。
2つ目が、ハルシネーションを起こさないAIは存在しないからというのがあります。
ハルシネーションというのは、嘘なんだけれども、いかにも本当っぽく言うみたいなところですよね。
例えば、先ほどの技術コラムを書かせてみました例でも紹介しましたけれども、現場感としてはその位置決めテーブルというのがどうのこうのって言いましたけれども、
あれは嘘でして、現場感としては位置決めテーブルをあまり使っていないんですよね。
いかにも本当っぽいんだけれども、実は嘘ですよみたいなところ、ハルシネーションと言ったりしますけれども、
ハルシネーションを起こさないAIというのは今のところ存在しないので、そういうところがあるっていうのはありますね。
じゃあ人間であれば絶対嘘つかないかというと、そんなこともないかとは思いますけれども、
コントロールのしやすさって言うんですかね。例えばこの人はちょっと嘘をつく可能性があるとか、この人はある程度信頼できるとか、
言い方的にどうなのかっていうのがあるんですけれども、こちらとしてはそういうのがやりやすいじゃないですか。
一方でAIだともうAIっていう括りになっちゃっているので、このアウトプットは信頼ができるかできないかの判別が、
この場合はどうっていうのがつきにくいのかなというところが一つ問題なのかなとは思っています。
あとはミスや不具合に対してAI自体は責任を持つことができないんですよね。
これが特に製造業においては一番のネックかなというところにはなります。
一番言われていたところだと自動運転のところかなというふうに思います。
自動運転はなぜ流行らないのかなんですけれども、技術的な課題はあるにしろやはり一つの大きな課題としては、
仮に自動運転車が事故を起こした場合っていうのは、これ誰が責任を取るんですかという問題ですよね。
その運転席に乗っていた人が責任を取るのか、それとも自動車メーカーが責任を取るのか、それとも誰も責任を取らないのかとか、
その辺ですよね。
確かに自動運転車っていうのは人間が車を運転する場合に対して事故率自体は低いんですけれども、
でも事故は起こるんですよ。
じゃあ起こった時にどうするかっていう。
今後メカ設計とか、あとは PLC のラダーの作成とかもエージェントで全部できるようになると自分は思っています。
もうすぐそこまで来てるんじゃないかって思ってるんですよ。
じゃあその設計成果物を使って設備を立ち上げて不具合が起こったら、これ誰の責任ですかという問題が出てくるんですよね。
設備が不具合を起こしたら、小さいものだったらあれですけれども、大きいものだと作業員の方が大怪我しちゃったりとか、装置がぶっ壊れてもう数億円の損害が出たりとか、
あとは設備が止まるという時点で、特に普段生産現場にいる方にとってはやべえだろうって気づくと思うんですけど、そういう時に誰が責任を取るの問題ですよね。
やっぱりそういうところには責任を取るべき人っていうのが必ず必要になって、
責任を取る人に求められるものは、成果物が妥当であるかどうかを明確にする能力がやっぱり必要なんですよね。
そこはAIエージェントによるオール自動化っていうのが難しいところの一つにはなっているのかなと思います。
やっぱり似たようなところっていうのが、ITのサービスとかウェブサービスとかそういうのにも全部あるそうで、
例えば決済サービスを扱っているような、そういうサービスにおいて、お客さんの決済情報とかクレジットカードの番号とかが漏れましたってなった瞬間に、
それ誰が責任を取るのってなるじゃないですか。そういう問題もあったりするので、
全部をAIエージェントで自動化するっていうのはちょっと今のところ考えられないっていうのが現場感でございました。
あとは情報漏洩とか技術漏洩のところも問題になっているかなと思っていまして、
AIエージェント活用の現状と今後の展望
一部の企業ではAIを使うの業務では使うの禁止だっていうところもありますし、
あとは自分は普段Googleのクラウドでファイル管理とかしていますけれども、
最近ジェミニーが右上の方に出てきて、タスクをお願いすることができますよってやってるんですけど、
自分一回も使ったことないです。
タスクを投げてしまうと、AIに読み込ませてはいけない情報を読み込んでしまったら絶対アウトだなって思うので、それはやってないですね。
でもかといって、AIエージェントはオール自動化は難しいのかなんだっていうにはまだ自知焦燥というか、
まだまだAIエージェントをフル活用して使いこなせる分野っていうのはいくつもありますし、
結局は情報漏洩とかそういうところっていうのもアクセス権の問題だったりもするんですよね。
アクセス権っていうのは家の鍵みたいなものですよ。
その家の鍵を誰に渡しますか問題なので、どの範囲の鍵までをAIに渡すかどうかのそこの管理能力っていうのがまとわれているのかなっていうのはありますかね。
自分はよくあるのが一旦両極端を考えるっていうことをやるんですよ。
例えばもうAIエージェントが動いていくことによってもうSaaSは全て死ぬっていう超極端な世界線と、
いや結局AIの限界ってここだよねっていうところの、
割と今現在の現実に近いよりのことっていうのは、もう全然AI流行らないじゃんみたいなところの世界線。
この両方を考えて、だいたい真ん中ぐらいの落ち着くので、
なった場合にどこら辺だったら自分で使いこなせそうかなっていうところを着地点のところをそこでちょっと絞っていくっていうのは自分は割と好きな考え方なので、
そんな感じで今後もやっていこうかなというふうに思います。
ただアップドラフトに関してはAIエージェント、やっぱりチャットにこれ計算してって言ったら割と今精度よく返ってきちゃいますし、
だって共通記事試験、昔のセンター試験ですよね。
AIにとかせたらもうオール満点なので、もうそれくらいの精度出ちゃってるので、
っていうのがあるので、そこら辺も踏まえて今後のアップドラフトどうするかっていうのもちょっと方針は考える必要があるかなって、
今まで通りの延長だとちょっと厳しいかなとは思っているので、そこの軌道修正をちょっとじっくり考えながらやっていければというふうに思っています。
ということで、今月の施工のところ長くなっちゃいましたけれども、ここからが本題でございます。
5月の時間リソース配分とFA事業の活動
今月の時間リソース配分ということで、私の活動レポートは、箇所分時間を一つのリソースとして、そのうち何パーセントぐらいの作業に時間を割いたかというところを公開しています。
今回は現地作業が20パーセントぐらい、ライティング作業が2、3パーセントぐらい、
YouTube関連が今回は結構多くて30パーセントぐらい、コンサルティング、ポッドキャストがちょろっとあって、アプリ開発が10パーセントぐらい、
自己投資が25パーセントぐらいかなり多かったです。
あとは事務という感じですよね。
実際の仕事をやっていた時間は、現地作業とライティング、それからコンサルティングぐらいなので、全体の時間リソースからするとかなり少ないんですけれども、
5月の末から6月頭にかけて、結構営業をしまして、お陰様で今下手すると年内全部仕事埋まりますというぐらいに引き合いをいただけています。
この辺については、この後FA事業の中身について触れていく中で紹介していきたいと思います。
FA事業については、現地デバッグ、5月の下旬に3日間だけ対応させていただきました。
これが新潟県の浦佐市というところでやりました。
装置は全部で5ステーションあったんですけれども、そのうちの3ステーションについてやらせていただきました。
やったといっても、たった3日間でその3ステーションを全部自動化で動かすなんて不可能なので、
自分が現地に行った時にはまだIOチェックをやる前とかそういう段階だったので、
それはさすがに無理だよねということで、とりあえず手動で動くまではやってほしいというところで、そこを対応させていただきました。
自動化のところについてはお客様の方でやるということなので、3日間だけやって撤退という形ですかね。
テキスト版の方では書き忘れたんですけれども、実はもう一個現地デバッグをやりました。
これは半日だけでしたけれども、長野県の方でやっていきました。
これについては後でちょっと触れていきたいと思います。
あとFA事業でやってたのは営業ですかね。
SNSとかで仕事募集していますみたいなポストを見た方もいらっしゃるかと思うんですけれども、
いろんな手段を使って営業をしていましたね。
そしたらおかげさまでいっぱい引き合いが来まして、
引き合いが来ると言ってもだいたい受注率で言うと調子が良い時で3割ぐらい。
調子悪い時というか普通ぐらいの時で打率1割ぐらいなんですよ。
なので10件引き合いがあったら1件決まるかなぐらいなんですけれども、
この5月下旬から営業した結果ですね、
そもそも引き合いの量がすごい量来ていて、
まずメカ設計ですね。
メカ設計の案件で今日10点で何件来たかな?
8件とか9件くらい来ていまして、
ソフト設計が1件、2件ぐらいかな。
デバッグとかあとは組み立てか現場の仕事っていうのが1件、2件、3件、4件、5件、6件ぐらいかな。
すごい数が来たなと思っていて、
基本的に自分営業する時は今忙しいですって極力言わないようにしているんですよ。
だって忙しいって言っている人に仕事って振りたくないじゃないですか。
相手目線で言うと。
だからわりと忙しくても時間空いてますよ、良いですよ、協力できますよって言うことは多いんですが、
さすがにね、ちょっとこれは全部は引き受けられないなということでちょっと止めちゃってるところもあります。
特に現場系の仕事はですね、体は半分には割れないので、
どうしてもどれか1個とか、あとはやっぱり早いものがちになっちゃいますねっていうところがあって、
せっかくいいですよって言ったけれどもやっぱりダメになりましたって言ってしまったものもいくつかございます。
ただ設計案件については基本的にはリモートでも対応はできるんですけれども、
とはいえ現場の作業をやりながらホテル帰って、他の作業もやりつつの隙間時間で設計するっていう風にどうしてもなってしまうので、
リモートでできるとはいえちょっとそんなに案件はこなせないなというところで、結構ここはちょっと難しいですって言ったところもありました。
5月は仕事がなかったっていうのは、これはどちらかというとタイミング的な問題なのかなっていうところですかね。
いろいろFA業界に聞くと、自分は自動車部品関係のラインとかをやってることがすごい多かったんですけど、
やっぱり自動車関係全体的に設備投資の話はちょっと落ち着き気味かなっていうのを伺っています。
4月5月は仕事が少なかったのかなというふうに思います。
引き合いをいただいたのは、やっぱり自動車部品関係ではないところからいろいろ引き合いをいただいています。
いつも付き合いのある仕事を紹介してくれるエージェントさんとかいるんですが、
最近言われるのは、自分はメカ設計もやって、電気ハードもやって、ソフトもやって、
現地のデバッグもやって、簡単なものであれば組み立てもやって、あとはロボットのティーチングもやっているんですよ。
あとこの前来たのが、要素技術の開発ですね。
開発系の業務もやってほしいというご依頼が来たんですよね。
最近言われるのは、リビーさんもいろいろできるし、YouTubeを見ればある程度スキルがある人だっていうのはわかる。
それは良いんだけど、リビーさんはマンパワーがないんですよねっていうところを最近本当に言われます。
確かにその通りなんですよ。
自分一人がいろいろやっぱりできたとしても、同時に仕事をこなせるそのキャパっていうのはやっぱり限界があるんですよね。
最近それがやっぱりすごい悩みですね。
なので、メカ設計でも電気ハードでもソフト設計でもデバッグでも、
やっぱり自分個人で仕事をしていくというよりは、同じ業界で働くいろんな方とそこら辺を協力するというか、
横のつながりを強化して、自分のビジネスや機械損失があったりとか、
突然仕事がなくなっちゃったりっていうのがやっぱりしんどいので、そこら辺でうまくこなせるようにパートナーさんを探したいなって最近は思っています。
もしこの放送を聞いている方で、パートナーさんとして今後協力させていただきたい方がいらっしゃれば、ぜひDMなりコメントなりいただけると非常に嬉しいです。
やっぱり初心者の方はお断りでお願いします。教育をしている時間というのが本当にないので、
ちょっと経験者の方限定でお願いはしたいんですけれども、メカ設計なり電気ハードなりソフトなり、
デバッグなり、あとは製品を作れますとかユニットを作れますとか、そういう方々もぜひぜひご連絡お待ちしておりますので、
私はリビーと協力して一緒にFA業界のお仕事をさせていただけると非常に嬉しいのでご連絡お待ちしております。
では続いてはメディア事業ですね。ブログものづくりのススメを私は運営していまして、6月半ばで7年ぐらいになるんですけれども、早いですね。
メディア事業とYouTubeコンテンツ制作
ブログの方は正直最近は力は入れていないんですけれども、月間PV数が6万9,878名、ユーザー数が5万2,567名ということで、皆さんいつもありがとうございます。
Xの方はフォロワーさんが7,316名です。
YouTubeのものづくりのススメチャンネルの方ですが、チャンネル登録者さんが6,561名、メンバーシップの方が3名という感じですかね。
配信できたのが10回でしたかね。
今年の頭の頃は1ヶ月に40回ぐらい配信していたような気がしますが、さすがにそこまではやっている時間がなくて、どうしても時間があるとはいえ営業しないといけなかったり、
あとはこの後説明しますけれども、ファナックスさんのロボットの検証行ってたりとか色々やっていることもあったので、月10回ぐらいになっちゃいましたかね。
YouTube動画の方は今月は1本も出せていないんですが、今とある動画を制作中です。
これは何かというと、自分でせっかくメカ設計、電気ハード設計、ソフト設計、デバッグをやっていますが、
1つの動画の中でこれを全部やりますという、これを今作っています。
やっとソフト設計までの収録が終わったところです。
こちらの動画はとあるメーカーさんに協力いただいて、これからデバッグの隙を見てお伺いさせて頂いて、現場でカメラ回しながらデバッグというのを撮影できればとは思っています。
動画が出せるのが最悪9月ぐらいになるような気はしています。
動画がめちゃくちゃ長いんですよ。
電気ハード設計の解説が終わった時点で、カット編集を済んでいる状態の時間で6時間か7時間ぐらいあります。
そこからソフト設計のパートがまたあるので、多分それを説明するだけで1時間半から2時間ぐらいになるんですよ。
その後8時間ぐらいになります。
現場のデバッグは早くても1時間か1時間半ぐらいかかるので、9時間半ぐらいの動画になります。
YouTubeでアップロードできるその一つの動画ファイルは制限があるので、制限がかかる場合には前半後半で分けるかもしれないですが、皆さんぜひお楽しみください。
続いて池田金属工場さんの技術コラムということで、今回は生産設備の制御デバッグの解説の中編を執筆させていただきました。
AppDraftのアップデートとロボット研修
デバッグの作業は周りから見ると何をやっているのかわかりますよね。
装置が動いていなくて、デバッグの人はずっとパソコンとにらめっこしているけど大丈夫なのかわかりますよね。
デバッグの作業は考えることややることが盛りだくさんあったりするので、具体的に何をやっているのかを第三者の方にもわかるように解説した記事になりますので、現場で作業されている方はぜひ見ていただければ嬉しいです。
コンサル授業については、いつものお客様から指示をいただきながら支援をさせていただいています。
それからアプリ開発のアップドラフトについてなんですが、5月にアップデートしました。
何をアップデートしたかなんですけれども、寸法表をめちゃくちゃ量を増やしました。
今までだとJIS規格の特定のところの寸法表だけちょろっと載っているというものだったんですけど、
基本的にマルパイプとか核パイプとかHコウとかその辺は全部網羅しました。
あとはサスの材質の規格についても揃えました。
結構データ作るの大変だったんですけれども、なんとかやりましたので、ぜひ皆さん日々の業務でご活用いただければと思います。
現在このアップドラフトは無料で皆さんお使いいただけるような状態ですので、もし使うのがあれば、いっぱい用意しておりますので、ぜひご活用いただければと思います。
それからロボットの研修ということで、5月の上旬に山梨県にあるファナックさんのアカデミーに訪問させていただきました。
アカデミーというのはロボット研修をやるためだけの建屋です。
確か3階建てなんですけども、すごい大きいです。めちゃくちゃ綺麗です。
そのアカデミーから徒歩5分、すぐ隣の建屋、渡り廊下で行けるんですけど、そこにホテルが隣接されていまして、ゲスト用のホテルなんですけど、これめちゃくちゃ綺麗です。
日の木なのかな? 部屋に入るとふわーって香って、めちゃくちゃいい匂いしますし、めちゃくちゃ広いです。
これについての研修中の動画は撮れなかったんですけれども、行ってきましたよみたいな動画と、
あとはホテルの部屋からこんな感じですみたいなところはちょろっと撮ったので、そこの紹介動画をどこかで作れたらいいなというふうには思っています。
どんな研修をしてきたかなんですけれども、2D、3Dビジョンのロボットシステムのティーチングをやってきました。
ロボット単体でティーチングするのではなくて、そのカメラを使ってそのロボットのティーチングをするっていうそういうところですかね。
例えばですけれども、バラ詰めピッキングなんかは代表的で、綺麗にワークが位置決めされたところをロボットで撮りに行くのではなくて、
クソ適当に山積みにされたワークとか、コンテナの中にガサーと入れられたワークっていうのをカメラで見て、
その中から優先的にまずはこれを撮りに行こうっていうところの設定もしながら、ロボットでいい感じに姿勢整領とかもしながら撮りに行かせるっていうところですね。
それのティーチングの研修に合計5日間行ってきましたね。
今回のティーチングなんですけれども、前回の4月の時は初心者向けのロボットティーチングで、
ロボット単体で例えばX方向に動かします、Y方向に動かします、チャックしますみたいな、そういうのを4日間やってて、
その時は結構時間的に余裕があったし、ついていけるような内容もすごく多かったので、
今回の2D、3Dビジョンの研修も正直甘く見てたところがあります。
割とゆったりとしたペースで、いい感じでできるでしょうとかと思ってたら、結構詰め込みでしたね。
これ知ってるよね、はい次行きますよ、これ知ってるよね、その前提で話すけどこうですよってところがめちゃくちゃ多かったですし、
それは2D、3Dビジョンの研修はそもそも上級者向けだからっていうのはあるんですけれども、そんな感じでしたし、
あとはビジョンを使うということで、ロボット本体の制御というよりはカメラの特性とかカメラのセッティングとかそっちの話がものすごく多かったんですよね。
そこについていくのがまあまあ大変だったなっていうのもあるし、あと休憩時間もあんまり取れなかったですかね、すごいカツカツでした。
一番大変なのは講師の方だったんですけれども、講師の方すごい熱意ある感じで一生懸命教えてくださって、それはそれですごい良かったですけど、結構詰め込みだったなっていうところはありますかね。
ただバラ詰ピッキングのところまで最終的に自分できるようになりましたので、これでビジョンシステムのティーチングが自分できるようになりましたので、
もしご依頼がある方はぜひぜひ私にご連絡いただければ嬉しいです。
それから交流機ということで、GM制御設計のにわかさんという方にお会いしてきました。
FA電気設計者との交流と新たな仕事の獲得
にわかさんは電気制御屋さんにとっては絶対一度は見たことある技術ブログを運営されている方なんですよ。
その技術ブログの名前がFA電気設計屋の技術倉庫というもので、
例えばPLCの設定について調べたいと思って検索すると、だいたいにわかさんのブログがヒットします。
というぐらいにFAの電気制御の分野だとめちゃくちゃ有名なブログの運営をしている方なんですよね。
実際に応援したことが今まで一回もなくて、顔も全然知らないんですよ。
にわかさんは自分のことを存じてくれてたんですよ。
にわかさんは自分より年下ではあるんですが、今では経営者でして、従業員の方が2名でもうすぐ1人採用するかもと言っていました。
従業員の方も雇用されているという社長さんです。
にわかさんと自分と共通点は多くて、年近いというのもあるし、FAの電気制御の仕事もしているというのもあるし、
顔は知らないんですけども、親近感を持ってお伺いさせていただいたら、やっぱりめっちゃいい人でしたね。
技術に関しては真面目に取り組まれているけれども、普通の雑談とかそういうところでは非常に話しやすいというか、
相手のことを常にリスペクトしたような話し方をされるので、すごくいい人だなと思いました。
にわかさんは人の話を聞くのが上手で、ついつい自分の方から一方的に話し続けてしまうのですが、それぐらいにわかさんはすごくいい人でしたね。
やっぱり直接人に会うといろいろ刺激がもらえますね。
なんとなくSNS上で知っているというのもそれはそれで刺激になるんですけど、直接話しするとすごい刺激をもらえます。
これはやっぱりにわかさんだけに限らず、いろんなインフルエンサーの方を今までお会いしてきましたけれども、
やっぱり対面で直接お会いして話をするだけで、自分にとってすごい刺激になるというか、今後のモチベーションになるなっていうところが効果として大きいなってすごい感じましたね。
自分がにわかさんにお会いした時は、仕事を全然受注できていなかったので、来月の振り上げはマジでどうしようと思って落ち込んでいた時期でしたが、
やっぱり刺激をもらえてモチベーションが上がりましたね。
よし頑張ろうという気になりました。
ありがとうございますなんて言ってましたけれども、そろそろ帰るか帰らないかなっていうタイミングでですね、
ちょっとにわかさんから、ちなみにリビーさんって明後日とか空いてますか?とか言われまして、
今仕事ないので全然空いてますよって言ったらですね、ちょっと頼みたいことがあるかもしれないんですけどって言われて、
全然何でも言ってくださいとか言ったらですね、一件デバッグの仕事をいただきました。
それがね、冒頭話をした1日というか半日だけデバッグのお仕事でしたけれども、
もう全然何でもやりますので行きます。
その日は一応YouTuberとして長野県に出張していたんですけれども、
一旦帰って荷造りして、次の日に長野県のところのホテル行って一泊してデバッグっていう感じで行ってきてまいりました。
まさかお仕事もらえるとは全然思ってなかったですけれども、すごいね光栄でした。
にわかさんの最近の授業について聞くと、やっぱり自分が全部手を動かすっていうよりは、
どちらかというと従業員の方とか協力会社さんとかをうまく使うって言うとあれですけれども、
うまくお付き合いしながら、うまく会社を回していけるように今しているところなんですって言っていたので、
ちょうど自分もそういうパートナーさんみたいなのを探したいなと思ってた時期なので、すごい嬉しかったですね。
なので今後もにわかさんとのお付き合いずっと続いていくような気はしていますけれども、またぜひお会いできればというふうに思っています。
はい、ということで今回の放送は以上となります。
まとめと今後の活動について
私はですねものづくりの進めという技術ブログ、それからYouTubeチャンネルを運営していますので、ぜひぜひチェックをしてみてください。
それからですね私の書籍がですね、これで差がつくソリッドワークスモデリング実践テクニックということで好評発売中でございます。
ぜひぜひお近くの書店で手に取ってみてください。
またですね私ViviにFAの仕事でもメディアの仕事でもコンサルティングの仕事でもいいんですけれども、
お仕事のご依頼がある方はですね、ぜひ概要欄のメールアドレスにご連絡いただければ嬉しいです。
放送中に話をしたですね業務効率化アプリAppDraftもですね、日々の業務で皆さんぜひぜひご利用いただければ嬉しいです。
それでは今回の放送は以上となります。
放送中に話をしたですね業務効率化アプリAppDraftもですね日々の業務で皆さんぜひぜひご利用いただければ嬉しいです。
それでは今回の放送は以上となります。
Viviでした。