オープニング：AIエンジニアへの道
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、株式会社フレアオリジナル、グラフテスターズデザイン株式会社の提供でお送りします。
今回は、科学系ポッドキャストの日の企画に参加しております。この企画は、科学系ポッドキャスターが集まって、毎月10日あたりに共通のテーマについて、
それぞれの専門分野の視点で語るという取り組みになっております。毎月、このテーマというものがありまして、それを決めるホスト番組があるんですけども、
今月は、私、ものづくりのラジオのしぶちょーがホストを務めさせていただいております。
今回も、いろんな番組が参加してくれていますので、概要欄にプレイリスト貼ってありますので、ぜひ巡ってみてください。
非常に面白い話、いろいろと聞けると思いますよ。
今月、私が出した共通テーマというのがこちらになります。
テーマはですね、人工、人工知能、人工受精、人工心臓、人工芝などなど、あなたが好きな人工について語ってくださいというテーマでございます。
このものづくりのラジオの中では、テーマのど真ん中とも言えるですね、人工知能、つまりはAIについていろいろと語っていこうかなと思います。
ただね、今日はちょっと技術の話じゃなくて、どっちかって言ったら、キャリアに関するお話でございます。
私は今ね、AIエンジニアを受賞していますし、仕事も今は機械ではなくて、ソフトの分野の開発なんですよね。
これはとあるタイミングで、その技術のキャリアをですね、機械からAIにシフトしたっていう経緯があるんですけど、
今日はそのシフトした理由と実際にやってきたこと、そしてAI分野に転向して実際どうなんっていう話を独断と偏見でザックバーンに語っていきたいと思います。
製造業のエンジニアの中でも、俺もちょっとAIを学ばなきゃいけないなみたいな焦ってる人って結構多いと思うんですよ。
エンジニアに限らずですけど、なんかAIやらなきゃいけないんじゃないかなみたいな人多いと思うので、そんな人たちにですね、私の経験が一つでも今日届けばいいなと思っております。
という回でございます。まあ自分語り回ですね。お付き合いください。というわけで今日のテーマはこちら。
キラキラ道中僕がAIエンジニアになったわけ科学系ポッドキャストの日
機械設計者としての原点
さてさてまずAIの話をする前に私のキャリアの話からさせてもらいます。私はもともとはですね、喫水の機械屋なんですよ。
もうねちっちゃい頃から機械好きで好きでしょうがなかったんです。特に車ね。もう中学校1年生の時点で私で工業高校に行くっていうことを決めてたんですよ。
なんならもう小6ぐらいの時に俺は工業高校に行くんだって心に決めてました。結構早くないですか。普通ねあの中1とかそのぐらいってさ
部活何しようかなみたいに考える時期なんですけども私はね高校進路決めてたんですね。なんでかっていうとイニシャルDっていうまあ車の漫画があるんだけどさ
それの影響をめちゃくちゃ受けてたんですよ。走り屋になって峠を攻めたいんだと。そして俺は自動車整備士になろうみたいな感じで本気で思ってたんですよ。
自動車整備士というよりもどちらかというと走り屋になりたかったのね。とにかく車とか機械のことを勉強したいと思って予定通り工業高校に進学しました。
そこで機械の世界に本格的に足を突っ込むわけなんですけど予想外の出会いがあったんですよ。それが工作機械という産業機械です。
金属の塊をですね刃物でガリガリと削って思い通りの形部品に仕上げていくというまあそういう機械なんですけどやっぱりね
初めてこの工作機械の加工を生で見た時インパクトがすごくてなんていうかなぁこう車が元々好きだったんでその機械のかっこよさ
メカニカルのかっこよさとかスピード感みたいなものには憧れがあったんだけど
工作機械を見た瞬間に感じたのはもっと根源的なパワーというかね現象なんですよ
金属の刃物を使って金属を削っていくとシンプルな現象ですね 硬いものをもっと硬いものを削ってやろうっていうね
やっていること自体はすごくシンプルなんですけどその現象のその持っている力強さと魅力にですねこうだいぶ
見入られてしまったんですね そもそも部品とかあってこうやって作ってるんだっていうそのものづくりの原点みたいなものに
触れた感覚が自分の中であったんですよ そこからやっぱ将来の方向性というのがこうガラッと変わっていってですね
自動車整備市ではなくてもっとこう機械そのものについて深く学びたいなという気持ちが強くなって
名古屋にある大学にですねを進学するっていうことをしたんですね その後は大学院には特に行ってなくて4年で大学を卒業し
2012年にですね機械メーカーに就職しました 工業高校で出会ったね工作機械という産業機械の新製品を開発するという
そういう仕事につきましてずっとそれからですね工作機械に携わり続けているわけですよ まあもうこの流れ
一連の流れってさま自分で言うのもあれだけど結構一直線という感じじゃない なんか多分私は今も昔もね話してるないよ
そんなに変わってないですよいつも何らかのものづくりの話をねずっとしてると思うんです けど
さてずっと機械機械設計設計みたいな感じであの生きてきた人間なんですね ちなみにここでちょっと補足しておくと
実は大学の時に自動車メーカーにも就職したいなと思ってたのね やっぱり車はすごく好きなんですよね今もあの車何台か持ってますし
でもこう就職活動時さ自動車メーカーの技術者の話を聞いた時にちょっと引っかかる 部分がやっぱあったんですよ
私はね本田総一郎大好きなのね散々言ってるんですけど番組の中では 本田総一郎の本めちゃくちゃ読んでるし
この番組の中でも本田総一郎だけを取り上げたような回もいくつかあるとまぁそれ ぐらい好きなんですけど
だからさ私の中での自動車開発のイメージって本田総一郎のイメージがすごく強くて 工場の床にこうチョークでエンジンのこの模式図書きながら
油にまみれてこう設計してねエンジンをゼロから作り上げていくみたいな そういう泥臭くて暑い世界っていうイメージがすごく
脳裏にさ焼き付いてるからね本田総一郎とともに だからその現代のやっぱ車作りとはだいぶそう当然ギャップがあるわけ
今の車の開発ってねめちゃくちゃ細分化されてるんですよ 私はこの車のこのホイールのこの部分の設計を担当しましたみたいな
そういう世界なんですよね担当範囲がやっぱすごく狭いと まあそれは製品開発において非常に合理的な形だし正しいんですけど
学生の私にとってはなんかあなくやりたいのこれじゃないかも 感がすごかったんですね
一方でまあ工作機械の分野どういう感じになってるかというとそんなにやっぱ人手が いるわけじゃないのねよくも悪くも人手が不足しているので
1台の機械に対してかなり広く携われるんですよ この1台は俺が設計したとこの機械を俺が設計したのっていうこう手触り感があるの
ねもちろん一人だけで設計するわけじゃないんだけど かなり広い範囲を一人で見ることができると
会社の外から見てもそんな感じだなぁと思ったし実際に中に入って働いてみても まさにそういう感じだったのね
でこれがやっぱね機械好きにはたまらない環境で工作機械の機械設計って機械設計 自体がそもそも機械メーカーにとって花形の分野であるし
工作機械自体はやっぱ機械としても精度の要求レベルもすごく高くて 設計が難しいと言われている機械の分野なんですよね
まあそういう難しい機械に広い範囲で携われるとそれがやっぱ工作機械というものの 開発のやりがいなんですよ
まあそういう非常にですねこうやりがいのある仕事を2012年からまあ約9年か10年 ぐらいですねこうどっぷり機械の設計やってきたわけなんですけど
機械業界の限界とAIへの転身
ここからちょっと話の雰囲気がねガラッと変わっていくんですけど さすがに9年10年やってるとねだんだんと見えてくるものがあるのね
最初はね目の前の仕事をガムシャラにやるだけで精一杯なんですけど だんだんとこう慣れてくると業界全体のなんか構図みたいなやつが見えてくるようになってくると
そこで気がついてしまったのが あれなんか機械の技術って全然進歩してなくないということなんですよ
いやもちろん研究のレベルで新しい技術っていうのは日進月歩で出てきてますよ でも実際にこう製品として世の中に出ていく新技術って驚くほど少ないんですよ
そんな革新的なものも多いわけじゃないと 10年間開発を続けても工作機械の機能や形って基本的には10年前20年前とほとんど変わってないよね
だから工作機械ってさこのメカっていう視点で見ると結構ね成熟している世界なんですよ あと物理的に変わるのはねカバーのデザインとか見た目とか
そういうわかりやすいところぐらいで機械とかメカニカルによる圧倒的な差別化っていうのがやっぱほとんどないんですよね
どこもやっぱ90点とか95点ぐらいもう洗練された機械を作っているから あとはそれをいかに100点に近づけるかみたいな戦いになってくると
じゃあ何で勝負するのかっていうとやっぱコストになってくるわけよ 安く作ることで早く作ること
そこが結構勝負の領域になってきてるのね機械設計の分野においても この構図がはっきり見えた時に正直言うとあまりこう機械の設計に関して
ワクワク感がなくなってしまったっていうのがあるんですね 工作機械の
そしてそれと同時に強烈な危機感も湧いてきたんですよ 今この業界で価値の中心になるものって
物理的なメカじゃなくなるんじゃないかなって話 これは正直ね感じた人感じてる人多いと思うんですよ
特に僕と同じ年代の人はね 機械が性能がいい品質がいいなんていうのはもう大前提だよね
それはあって当たり前のもので差別化のポイントにならないわけ だからこれからは重さのない分野
つまりこの制御技術とかデータ活用とか機械単体じゃなくて自動化の生産システムとしての全体設計みたいな
そういうところに価値がシフトしていくよと 物作りから事作りへなんて言い方がちょっと前にされてたんだけども
当時ね2019年18年ぐらい まあその設計を始めて9年10年の私はですねまぁそれを肌で感じていたんですよ
当時ちょうど結婚する手前とか結婚したぐらいだったかな 27 28とかぐらいと思うんですけども
そのぐらいでそういうなんかこうすごく危機感が感じたんですね だからもしかしたらこのままじゃダメかもと機械だけじゃない
なんか新しい武器を手に入れないといけないかもしれないと そういう焦りみたいなものが日に日に大きくなっていったんですよね
でまぁなんかとにかく手を動かしたいなと思った時に とりあえずじゃあ it 分野だろうってことで当時めちゃくちゃ流行ってた
パイソンというねプログラム言語を触り始めましたパイソン今でも人気の言語です けど
その当時はさらに高拍車をかけてブームでどこ見てもなんかだいたいサーク未経験から エンジンや a みたいな感じのその効果がいっぱい出ていて
やたらこう煽り散らかされていた時期ね プログラミングスクールみたいなものがもう乱立してた時代よ
まあとりあえずまあそれのブームに乗っかってみたんですよね まあスクールは入ってないんですけど独学だったんですけどちょっとパイソンっていうものを
触り始めたと ただ別にさあ作りたいものがあったわけじゃなくてなんかプログラム学べばなんかあるんじゃ
ねみたいなすごいふわっとした感じで始めちゃったから まあふーんプログラムってこんな感じかぐらいの温度感でこうぬるっと勉強してたんですね
でこのパイソンとかプログラムをいろいろと調べていくうちに なんかある分野がやたらと盛り上がっているということに気づいたわけよ
それが人工知能つまり ai の分野ね 私がそれにこうふっと気づいたのか2019年ぐらいまあまだチャット gpt なんてねあの影も形もない
時代ですよ でももうディープラーニングというものに関しては社会実装がも始まっていって現場でいろいろ活用
事例が出てきたりとかいろんな会社で使ってるよという事例がすごく出始めた ぐらいの時期だったんですよ
ai なんてさ その時はね正直映画の中の話
sf 映画の中の話ぐらいだろうなと思ってたんですけどところが調べてみるともう 世の中でもガンガン使われ始めたりとか手元で
ai のモデルを学習させたりすることができるとそれこそパイソンを使ってねと そういうことがわかったわけね
まあその事実にすごくね衝撃を受けたんですよ当時は ああもしかしたら次はこれが来るかもと思って人工知能を勉強しようというところに足を踏み
入れたというのが私の最初の ai とのまで ai というかキャリアの始まりみたいなものなんですね
AI独学と「しぶちょー」活動の開始
株式会社フレアオリジナルではメカ設計電気設計 組み立て配線などものづくりの全工程を担う仲間を大募集中です
中小企業向けのロボットシステム開発 箱詰めプロジェクトを中心にますます引き合いが増えております
今年は関東と開催に営業所を新しいことに挑戦するのが好きなかった 将来は独立を考えている方も大歓迎
一緒にものづくりの未来を作りましょう詳しくは概要欄公式ホームページをチェック ロボティクスは未来を切り開く株式会社フレアオリジナル
さてじゃあそこから実際に ai を学ぶために何をしてきたかって話をしていこうと思うん だけども
人工知能はこれ来るかもってが来てるねって思ったものの じゃあ実際具体的にどうするのって話だよね
別にさあじゃあ ai のなんか仕事に就こうと思ったとって何の知識もありません未経験 ですやったこともないです仕事でも使ってないです
でも ai 学びたいからその会社で勉強させてくださいって言って転職できるような それが通るような会社なんてあるわけないじゃないですかそんなものはね
だからまあまず自分でできることからやろうと思ってですね独学を始めたんですよ でこの時結構ラッキーだなと思ったのがちょうど同じ時期に ai に興味を持ってた
中学校からの友達がいたのね なのでまあその友達とじゃあお互い ai 興味あるんだったら毎週勉強会やろうぜっていうことで
オンラインでつながってねまぁちょっと置き住んでたんでオンラインでつながって毎週 勉強会をするってことを始めたんですよ
これが私の ai 学習の第一歩ね 2人で ai の本ですね共通もの買って毎週じゃあ何章まで読み進めてなんか実装しましょうみたいな
ことをやってですねその成果を見せ合うみたいなことを毎週毎週やってたんですよ 地味なんですけど取り組み自体はでもこれがねすごく良かった
一人だったらやっぱ結構サボっちゃうんですよね なぁなぁになってやらなくなっちゃうところを2人でやると
今週はやりやってませんとかやる時間がありませんでしたってなかなか言えない空気になる から
やらなきゃいけない感が2人で出るわけよ わからない部分はお互いに担当割り振って調べあって教え合うみたいなこともやったから
結構学習効率も良かったね ai を勉強したいなやりたいなと思った時にこういうまあちょうどいい仲間が
いてこういう勉強のルーティンを組めたのは結構今でもでかかったなと思いますね まあ勉強会で行った内容っていうのはもう超無難なやつを別に特殊なことやってなくて
あやめの分析っていうねまあ ai の入門書としてはめちゃ定番な データセットやったりとか
タイタニックをこれも定番ですよね 乗客の情報から生存確率を予想するみたいな ai のモデルを作るとこういうことをやったりとか
あと物件の情報から価格予想したりとか あと m 2ストっていうね手書きのあの文字を認識させるやつみたいな
だいたい最初にやるよねーみたいなやつを一通り全部こうやって まあそれでも自分の手元でこう
ai を学習させてね手元っていうのはパソコン使ってやってあのモデルを作って精度を 出すという感覚は結構新鮮だったんですよ
これが ai なんて思うぐらいシンプルなものもたくさんあったんですけど 地味ながらも何かしらこう手元で動くものを作ってみるっていうのはすごく刺激的な
体験でしたね まあこれが ai 分野というか it 分野全般的に言えることなんだけど
手元のパソコンで完結するっていうのはすごいいいのよ これものづくり物理的なものづくりの世界から来た人間からすると感動的でさ
だって物理的なものをじゃあ作ろうと思った時って部品発注してまず部品の設計で部品 設計図面書いて発注して届くまで待って
届いたものをあのまあ加工したりもするし組み立てて猫 測定してなんかいろいろセッティングして調整してみたいなことをやって初めて動くとそこで
初めてあこれ成り立ってないや不具合あるやっての気がついて修正するみたいな結構で 実際に完成するまでのプロセスすごい長いしお金もかかるんですよ
ところが ai とか it 分野の場合はですね極端なしノートパソコン1台あればもう始められるし 手軽にその結果の検証ができるとすぐ直せるじゃない
まあその当然で ai の場合だとさあ手軽といっても学習させるものにもよるんだけど 時間とかその pcリソースとかね
ただとにかく手元で作れる ai みたいなものもいっぱいあってさ そういうものを本をベースに実際動かすように作りながら学んでいったっていうのが
私のこの ai の学習のスタートなんですよ まあそれをだいたい高2019年2020年ぐらいから始めたのね
でここでちょっと話が並走するんだけどもこの ai の勉強を始めました やってますっていう裏で同時にもう一つ始めた活動があるんですよ
それがこの支部長としての情報発信だろうね この発信てさあいつからやってるかというと2020年の3月からやってるの今からちょうど6年
前ね 当時はもう支部長技術研究所っていう技術ブログを立ち上げて
でその宣伝のために sns でツイッター 当時ねツイッターだったけど今のと x だけどアカウントを作って毎日朝晩技術情報を発信しようと
毎日2回発信しようということを始めてで今もなおそれは続いていると6年経った今も やってるんですけどね朝7時10分夕方18時10分に必ず何かしら技術情報とか
自分のこのなんか考え方みたいなやつを発信していると でこれ6年間1日も絶やすことなく毎日継続しています
一度も更新できなかったっていうことがないですねっていうぐらいでこうずっと継続 してですよたやすことなく
ブログ自体もあの当時はですね毎週土曜日朝5時に必ず新しい記事を予約投稿して あげるっていうことをずっとやってましたと機械のこと書いたりとか働き方とか
ものを作る技術のことみたいなやつをブログに書き溜めてですね 配信するっていうことをやってたんですよ
まあそれをずっとひたすら周一でやっていて土曜日に投稿し続けていたんですけど 途中からそのブログっていうのはこのポッドキャストに切り替えたんですね
このものづくりのラジオって毎週土曜日の朝5時に必ず新しいエピソードを配信して いるんですけど
これはそのブログ投稿のルーティーンの名残なんですね ブログの時この時間に行ってたものにそのままポッドキャスト置き換えただけなんで
毎週土曜日配信してるんです実は でまぁそもそも何でブログを急に始めたかっていうと
機械の知識をなんか別の形を使って 新しい価値にできないかなと思ったからなのね
さっきも話したんだけどやっぱ工作機械とか機械として成熟してしまっているから その中で機械設計としてのスキルを使い続けるっていうのは
その機械として90点を95点とか96点に持っていくような仕事になるのね それ自体はすごく難しいことで悪くはないんだけど
ゼロから何かを生み出しているって感覚が私の中になくて それがないとちょっとモヤモヤしちゃうタイプだから
もっとこうなんか俺が学んできた機械の知識とかって その好きで学んできた機械の技術とかそういうものを使って別の形でできること
いろいろあるんじゃないかなと思ったわけで 俺が今のリソースでゼロから作れるものって何だろうって考えた時に
いろいろ選択肢があった中で一番手軽にできそうだなって思ったのがブログ 情報発信だったんですね
あとは自分のキャリアとして今後AI分野にシフトしていきたいなと思ってたから 思ってたんだけどそれまでこう愛して続けてきたというか勉強してきた機械の専門性
っていうのは当然捨てたくないと 機械は機械でちゃんと日々自分の中で知識を棚を押ししながら発展させていきたいという気持ちが
あったわけよ だから個人活動として機械のことを語ったりとかいろいろまとめたり情報を発信したりするって
ことをやりながらAIの勉強もしていこうって思ったわけよ その他ちょうどコロナの時期が重なって残業ができなくなって時間もできたっていう
タイミングだったから何か新しいことをしたいなっていうのもあって そういう自分の状況とかベースがあって始まったのがこの支部長っていう活動なんですよね
計画的偶発性理論とキャリアシフトの実現
だから私自身はこの支部長としては AIというよりは結構ものづくりの話をずーっとしてきてはいるんですけど
始めた時点で結構AIっていうのは関わってきてたのね でここからが結構人生っていろいろあんなというか面白いなと思う部分なんだけど
ブログで機械の情報発信をしていたことが 巡り巡って自分のキャリアをAIに近づけることになっていったんですね
まあこれはいろんなとこでね散々語ってきた話だからちょっと省略気味に話していくんですけど まあブログを2020年の3月から始めて1年ぐらい続けたところで結構ブログ自体が大きく
なっていってあとSNSもだいぶ伸びたんですよね そのタイミングで
よしそろそろ転職してキャリア変えちゃおうかなって決意したわけよ さっきも話した通り自分的にはね
あの機械設計ちょっと頭打ち感があるなというふうに感じていたから AIに関われる仕事がしたかったのね
独学以上に仕事の中で関わっていかないと趣味で終わっちゃうなと思ったから何か変化を 起こしたかったので自分のキャリアの中で
でせっかくさその sns とかブログでの発信力もついてきてちょっと知名度も少し業界の中で 上がってきたから
ちょっと sns 経由とかでねなんかし転職エージェント経由だと結構真っ当な感じなんだけど sns 経由で自分の発信の価値込みで転職の縁があったら
なんかこう ai 系もいけんじゃねーかと思って でブログとか sns でも転職活動を始めましたっていうふうにですね高らかに宣言していったわけ
ですね ここまではいいんですよ自分の持ってリソースをうまく使おうとしたんですけど問題はここから
で 私は匿名で発信をしてたんですね支部長っていう名前でねまあ今もそうなんですけど
当時は何にもこの会社とかにバレてない完全匿名を保てていると思っていたんですけど ところが実はもう会社にバレてたんですよ
ニッチな業界だから 交差機械について発信している匿名の技術者がいて機械設計の仕事をしていてこっち名古屋に
住んでるぞとか言ってるみたいなものを発言を全部こう称号していくとですねだいたい 突き止められちゃうぐらいのそういう狭い業界なのね
だからこの支部長って言って発信してる奴は多分この会社だろうなぁみたいな うちの会社だろうなーってことはなんとなく会社側にバレてたわけよ
そんなことなんて知らずにこちとら堂々とですね 転職活動を始めましたというふうに sns がブログの記事しちゃったわけね
どうなると思いますか すぐにもうそれ上げてその記事上げて
1日後2日後ぐらいすぐにね呼び出されましたねメールが来ました あの支部長君ですよねブログ見ましたと転職活動を始めたんだってお話ありますみたいな
が来ましてですねああああ終わって終わったっていうふうに思ったっていうのがちょうど4年前 5年前くらいの話なんですけど5年前から話なんですけど
転職活動するときに絶対やっちゃいけないことナンバーワンって何かご存知ですか それってね会社に転職活動していることがバレるっていうことなんですよ
内定取れちゃったら別にバレてもいいんだけど内定取る前に活動していること自体がバレると 結構やりにくくなるわけね
だからそれバレないように有休とかで撮る時も気をつけましょうねみたいなやつが結構転職 活動あるあるなんだけど私の場合はスタートね
今から始めますよっていうのを会社に宣言しちゃったみたいな形になったからいきなり そのねあのバレちゃうっていう実績を解除とロケットスタートの逆噴射版みたいな感じで始まったん
ですね私の転職活動っていうのは ただあの不幸中の幸いだったのが
私の発信自体はあまりの愚痴とか会社の文句とかそういうことが一切書いてないね ひたすらこう機械の技術話とかこういうふうに働いていきましょうみたいなことを真面目に愛情と
情熱を持ってひたすらこう自分の熱意をぶつけて書いていたわけ だから内容としては別に悪くはそんな思われてなかったので
なのでまあむしろこう引き止めるスター数を取ってくれたんですよありがたいことに 転職活動してるらしいけどまぁこの会社の中でもいろいろと君がやれることあるんじゃない
かなぁみたいな話でね でまぁ結局そう言われましても一応転職活動をするって言っちゃったしやりますって言って転職活動
遂行して無理やり内定まで取ったんだけど 最終的にはこういろいろ転聘にかけた結果今の会社に残るってことを選んだのね
でその時にあのまあその 今の会社に残る上で今の部署じゃない部署に希望の部署に移動してもいいよという条件を出して
いただいたから ai とか iot とかの研究開発をしているような部署にその時に移動させてもらったん
ね それで今に至るとその時に機械設計を離れてずっと ai とか iot の分野にをやっていると
いうことなんですよ だから猫かなり偶然で運がいいのね私の場合は
独学で ai の勉強を始めてなんかキャリアチェンジできないかなと思いながらも 全然違う文脈で支部長として情報発信を始めたと
その発信が回り回って本業のキャリアチェンジつながったわけよ なかなかこれ数期でしょ
でもねこれ一応そういう理論みたいな奴があってさ 計画的偶発性理論っていう量があって私ずっとこの話してるんだけども
キャリアの8割は偶然が決めるんですよっていう理論があるんですよ 成功者世の中の成功者に自分のキャリアを振り返ってもらった時に
あなたのキャリアを決めたターニングポイントって何だったと思いますかと聞くとですね ほとんどの場合がその計画的に変更したものではなくて
偶然的にそのキャリアチェンジが起きたという話ですね それが8割ぐらいみんなそう言ってますよと
だからこの理論ではそもそもキャリアなんて色々とキャリアプランとか描いたとて これはコントロールできるものではないと
運が決めていると だからこう綿密にキャリアプランを描くじゃなくて今この瞬間にできることとか自分が興味を持っていることに
どんどんどんどん頭を突っ込んでいって 偶然を生み出す打席を増やせというのがこの計画的偶発性理論の根本なんですよね
偶然がキャリアを決めるその運がキャリアを決めるということであれば その偶然に出会うチャンスを自ら増やしに行きましょうねと
自分のやったことない分野にどんどん飛び込んでいくことでそういう偶然に出会える確率を幅を広げましょうというのがこの計画的偶発性理論なんですよ
これがねなんか私の性格に超あっていてすごく好きな考え方で自分の人生をやっぱり 帰っても勝手に始めたことみたいなやつが思わぬ形で転がっていって
いろんな変化を生み出したみたいなことが実は経験としてあるし感覚としてもやっぱあるんですよね まさに私がその ai の分野とかに転向したっていうのはこの運が大きいなと思い
ましたねそれもまあいろいろやってて まだが自分が機械の発信をこの sns とかブログでしていることによって自分のキャリアが会社の
中でそう変わるなんても思いもやらなかったけど そういうこともあるんだなという話なんですよ
AI学習の深化と外部活動
話ちょっとだいぶ本筋から出せちゃったんだけどとにかくそんな偶然もあってですね 今は ai に関わる仕事をしていますよという話です
でまぁ部署をさて移動してからはさらにちょっとアクセルを踏み込んでですね 会社の中でもいろんなコーナーとか受けさせてもらったりとか
ちょっとした大学行かせてもらったりみたいなことで ai を学びつつですね あとは支部長としても積極的に外に出て行ったわけですよ
学びデラックスクエストっていうね経済産業所主催の dx 人材の育成プログラムみたいなやつがあってそれに積極的に参加したりとか
じゃあ jdl へ日本 d ブランニング協会主催の ai の資格ですね g 検定というものを2022年に取得して
で2025年ですね去年はその上位資格であるいい資格も取ったりしてですね こう手元でこう独学しているだけだよっていうフェーズから
活動の場を結構外にどんどん広げていったんですよ 直近だと東大の松尾研究室がやってるですね大規模言語モデル応用講座っていうのも受けて
いって16週間ぐらいの講座ね前半後半あるんですけどそれちょうど受け切ってですね 最終コンペみたいなやつもちょうど終わったとこなんですよ
そうやって猫外の勉強会みたいなものにまあ ai 関連のもね積極的に参加してきたことで やっぱりねまあ面白い人たちとの出会いもめちゃくちゃ増えましたね
まあ ai のイベントをね主催するようにもなったりしてつながりも増えたし刺激もすごく もらえてますね
だからねこれを聞いているあなたにまず言いたいのは もしもこう ai 勉強したいよというのであれば積極的に外のイベントとか勉強会活用してほしいって
ことです 今特に生成 ai を中心にね話題にはこと書かない ai 分野ですけど
ai って一口言っても本当にいろんな切り口の勉強会があるわけよ でそういう気になったものを全部アタックしていくのがいいと思いますし
そういうものにアンテナ貼っとくのが結構大事だと思います 無料のものをたくさんあるしむしろ
無料で有志が募ってやってるような勉強会の方が質が高かったり面白かったりするので 逆にねこう
有料のやつはね結構要注意なんですよ 有料のセミナーみたいなあと有料の教材みたいなやつって結構猫
上尺ビジネスっぽい情報詳細もかなり多いね ai 分野特に生成 ai 活用みたいな分野においては多いから
まあそういうとこはちょっと見抜く目を持たなければならないですね もし不安な人とか
ai なんかやりたいけど何やったりかわかんないよっていう人がいたらね 私に連絡くれれば以上相談取りますから
なんとなく a 学びたいようでもいいですしちょっとこういうこと考えてるからこういうの 学びたいんだけどみたいな話でもいいので
なんか dm とかくれればあこれいいよとかこの講座いいよとか この教材いいよみたいなやつはまあねあのそれなりに紹介できると思いますよ
いっぱい本読んでるしまあいろいろなところに顔出してますからね あとはまあこの人の sns アカウントをチェックしていた方がいいよみたいなことぐらいはね言える
と思うんでぜひともね気軽に dm とかしてくれればそうなりますよと 割と来ますね
私のところにはキャリアの相談とかどういうふうに勉強したらいいかとかまあ機会を学び たいんだけど何から手をつけたらいいんだみたいなことを
お相談いただくことありますから基本的に個人に対してはですねあの いくらでも相談がありますんで迷える技術者の方々はですねちょっと私の方にぜひとも
相談してください あの別に全然お金とか取らないんでね
まあお気軽にあのメール送っていただければなと思いますついでに何か応援メッセージ とかいただけるとねあるやる気でるんでよろしくお願いしますと
ただあの1個注意とくと 法人ね法人さん会社さんはあのただであげないですもちろん
あるのよ 法人からうちの会社でこういう課題があって今 ai 活用を考えていて
アーダコーナーみたいなそういうご相談いただくことをたまにあるんですけど それはもう歴史としたコンサルティングなんで私も支部長としてじゃなくてプロ技術者と
してそのお仕事を受けますからその場合はちゃんとお金いただきますよと それでもぜひねあの支部長さん相談をさせてくださいという会社さんはですねぜひとも
ご連絡いただければと思いますとちょっと営業トーク混じりながらですね まあかといって個別個別に対応していてもアレなので
もう ai をとにかく学びたいんだと思っている人には私いつもおすすめしている2点セット はありますでその話をしていきますけど
まず一つ目ね g 検定の受験ですこれも散々言ってますね あの方過去にも喋ってるし別のポッドギャスト番組で落ち着きエアラジオの方でも喋って
ますけども 概要欄にそのリンク貼っておきますけど g 検定っていうのはジェネラリスト検定で
ai を活用する人使っていく人の資格試験です だから ai の基本中の基本みたいなことを体系的に学ぶことができます
基本中の基本って言ってもそれなりねこうカバーする範囲が広いし 専門的な話も出てきますから結構でいろんなことが学べますよ
しかも g 限定合格するとシードルっていう合格者限定コミュニティ入ることができます このコミュニティの中で行われているイベントとか交流会が結構いいんですよ
結構ねシードルのメンバーでもアクティブな人もそれなりにいてそういう方の交流を 通していろんなことをね私も経験させてもらっていますと
なんでまあまず ai 学びたいよってした g 検定を受ける g 検定に合格するっていうところをメインとして そのね検定の教科書をベースにいろいろ学んでいくっていうのが結構体系的に
いろいろ学べるんでいいと思いますね 2つ目のおすすめなんですけどこれ本なんだけどさ
ゼロから作る d プラーニングという通称お魚本って言われているこの本が非常におすすめです オライリーから出ている本なんだけどこれはですね
パイソンを使って d プラーニングを作るという内容になっているんですけど ライブラリーっていうねすごく便利なもう機能がまとまっている
誰かが作ってくれたらすごく便利なツールがあるんですけどそういうライブラリーを使わずに もう手打ちでd プラーニングを実装しましょうっていう非常に骨太な一冊になっているんですよね
でこの出るから作る d プラーニングって本を経典のように掲げている ai エンジニア結構多いです ここから入りましたって言ってる人結構多いのですごいねベストセラー本なんですよ
私もこの本に2週ぐらいしてますね で今だとさじゃあ ai 勉強しましょうってなった時にやっぱ生成ai の使い方の話になり
がちなんだけどそれは技術の勉強じゃなくてさ ツールの使い方の勉強なのね技術者であればせめてこう
d プラーニングってそもそも何なのどういう仕組みなのみたいなことぐらいは理解して おいた方がいいと思うんですよ
まあそれを単なる理論だけじゃなくて自分実際手を動かして作りながら学べるっていうのは このゼロから作るd プラーニングっていう本の素晴らしいところですね本当にゼロから作るから
ライブラリーとか一切使わないんでかなりねちょっとあの覚悟と時間はいるんですけど その分これ一周回った時とですねこれ理解と
1週じゃなかなか理解できる一周にシューって回っていくときの ここは ai とこんな感じなんだ d プラーニングってこんな感じなんだって気づきはね非常に
こう気持ちいいですね だから順番としてはまず g 検定を受けてこの全体像をつかみその後にお魚本をやるという
まあこのセットをね非常に誰にでもお勧めしております ai の地固めですね まずベースから作りましょうよというセットですね
もっと踏み込んでやっていくんであれば結構統計の話とか ちょデータサイエンスの分野にこう足を突っ込んだりする必要はあると思うんです
けども まずねこの g 検定とお魚本から始め
あとはそれぞれ自分が活用したい分野のスキルを上げていくっていう方法でいいと思います ね
だからなんか ai やんなきゃって漠然と思っている人はまず g 検定が入りましょう ということでございますよ
イベント告知：JDLA Connect x CDLE All Hands
ああそうそうちょっとね変なタイムなんですけどちょっとここで一つ告知をさせて いただくとちょうど g検定の話したから告知したいんですけど
2026年3月19日ですね再来週かな の木曜日に東京であのイベントがあります
jd エレコネクトシードルオールハンツ ai 競争社会 学びが日本の実装を加速させるというイベントでこれまさに g 検定を
行っている日本 d プラーニング協会さんが主催のイベントなんだけど かなりでかいイベントなのよ
東大の松尾教授をはじめとしてですね各分野の著名な方がそのいろんな そのセッションを行いますと
で実はこのイベントの中で私もちょこっとあの登壇させてもらうことになっていて マイン会場た別のワークショップ会場というところがあるんだけど
そこでですね16時から1625分の間 シードルワークショップという括りで製造業向け
異常検知でもというものをやります今年の1月にね 企業向けの静岡県で実施したその体験型の ai セミナーっていうのがあって私もそれ
講師として参加してるんだけどその内容をベースに画像を使った 異常検知のこのモデル開発みたいなものを解説するとそのモデレーターとして私参加
してますのでその時間私のお話ね25分ぐらいこうでも見れたり聞けたりしますんで あの遊びに来ていただければなと思いますと
ai をまあ知るだけじゃなくて考えて作ってみるみたいなことを大切さを伝えられ たらなっていう感じですね
興味ある方はですね東京なんですけど会場まあ私も名古屋から東京行くんだけどさ有給 とってぜひともね遊びに来てください
まあ私の登壇を去っておきまじですごい人がいろいろ集まる めっちゃ豪華なイベントなのね
リンクはね概要欄に貼っておきます なんかねまあちょっと偉い人たちと同じページ名前が名前というかで顔が並んでるのは
ちょっと物々しくて恐縮なんですけど一応そのページの下の方へ行くと私のアフロの アイコンもちょこっと乗ってますんでね
ぜひともチェックしてみてくださいオーダーメイド試験機ならお任せ グラフテスターズデザイン株式会社
製造業におけるAI活用のリアル
とまぁこんな感じで ai 街道をここ数年突破してきたわけなんですけど まあ56年から突破してきたわけなんだけど
実際のところ ai の世界に飛び込んでみてどうなのと そういうちょっと本音ベースの話をしようかなと思うんですけど正直話ですね
未だによくわからないというのは本音です 山地でねよくわかんないと
ai をいくら勉強しても ai よくわかんないですよ 全部は全部というか先っちょぐらいしか本当に理解できないと深すぎますね
数学もすごく複雑に絡んでくるし統計も絡むし情報理論も絡むし でまぁハードウェアの話もいろいろ出てくるし
一つ掘ったら別の穴がまた見えてそこ掘ったらまた穴があってみたいな そこが見えないような分野ですね
だからまあ ai わかりますなんて軽々しくはなかなか用を言えんよね 勉強すればするほど
ただ一つ確信を持って言えることがあってそれは何かというと やっぱり ai は掛け算の可能性がすごいってことですよ
ai 単体ってはそれは単なる手段なのね まあその社会的に見たら道具でしかないとじゃあその道具をどう使うか
何に生かすかって考えた時に自分がそれまで積み上げてきた専門性っていうのは すごく効いてくるわけ
私の場合は機械設計とかだけども別にどの分野であっても ai を学ぶこと自体には非常にシナジーがあると思って
ます当然技術者なくてもね営業でも経理でも人事でも 自分の領域かける ai ってやっぱり今まで見えてなかったものが見えるようになるんじゃ
ないかなと思いますね ai ってのは非常に掛け算が効く分野です 専門性にバフがかかるっていうかね
非常にユーズと書き合わせが効くなと思います しかも最近はさあやっぱ生成 ai の発展で
ai 自体を学ぶハードルもどんどん下がってきてますから ai のことは ai に聞けばいいとまあそういう時代なんですよ
よくさあこう二軸の専門性を持つ人材のことを円周率のパイっていう文字に例えて パイ型人材なんて言ったりするのね
そのベースのパイの上の棒ね横の広い知識があり そこから2つの専門性がニョキッと生えていると
まあこういう人材ですよ 専門性って1個じゃなくて2個あるといいよねみたいな時代
でまぁそういう人が求められるよねってことがちょっと前に言われていたんです けど
生成 ai の登場であらゆるスキルが結構民主化されてきたんですよね まあそういう時代はもう日本じゃなくてもいいかなって思うよね
自分の専門性ってさあまあすごく細かくないたものが3本4本あってもいいと だからもうパイというか
もはやもう歯ブラシみたいだねめっちゃ系入ってますよみたいな 某カーもうふっさふさに系生えてませんやんけみたいな
そのぐらいの専門性がいっぱい生えてる人材があってもいいとこれからの時代は パイ型人材じゃなくて歯ブラシ型人材
なのかもしれないと歯ブラシはさすがにちょっとイメージとして盛りすぎでも でも本質的には割とそうでどんどん ai を活用して自分の領域を広げて専門性も増やして
いくっていうのが結構ねいいと思うんですよ ただただ一つちょっとねこうで大事な話をしておくと
ai の活用っていうと どうしてもさこう生成 ai のツールを使ってみたいなそういう話になりがちなんだけど
それはあくまでもツールとしての ai 活用の話なのよね ai のツールの使い方を学ぶのと ai を学ぶってことは結構ね
冷静にその切り離して考えた方がいいと思う そこを一緒くたに考えるのはちょっと解像度が低いので
しっかりとねやっぱりここはね切り分けた方がいいなと思いますねまぁこれが私の 持論ですけども
やっぱ技術として ai と向き合うのであれば体系的な知識の習得っていうのは絶対に必要 です
資格を目指して勉強するとか自分で理解しながら ai のコードを書いてみるみたいな そういう地道な骨太なやつ必要になってきますよ
理論なんて知らなくても生成 ai は使えるよ だってそういうふうに設計されてるからねそのサービス自体がそれはそうですよ
でもその ai のその根本的な原理の知識があるかないかで実務での生かし方ってまるで 変わってくると思うんですよ
というかそもそも製造業の実際の現場の中で使われている ai 活用って 生成 ai の話じゃないことが多いのね
ディープラーニングだったりもっと古典的な機械学習だったりするんだけども そういうもので十分に効果を発揮しうるし技術的にはめちゃくちゃ高度なことをやら
なくてもクリティカルに生かせる場面っていうのはやっぱりたくさんあります まあ代表的な例で言えば画像を用いた異常検知とかいいでよね
良品不良品を見分けましょうって言えを作りますみたいな まあよくある活用事例ですよ
あと予知保全とかもそうねまあ今までとのデータの違いから この機会に何か異常ありますよとかこのぐらいで壊れそうですよこの部品そろそろ交換ですね
みたいなやつを ai を使って判断する仕組みと こういうのは従来の ai 従来まじゅうらいずちょっと言い方難しいんだけど
いわゆる機械学習の技術でちゃんと作れるし かつですねこういうものはエッジデバイスで動くんですね
エッジっていうのはまあインターネットに繋がなくてもそのデバイスの中だけで ai が 動いて判断してくれると
まあ製造業の現場なんてさいやーちょっと wi-fi とかないですわーとか 電源しかありませんみたいな環境ザラにありますから
エッジで動くってとてもこう大事なことなのね まあかつまあエッジで動かすって今の生成 ai の文脈だとちょっと難しい領域なのよ
ローカル lm っていうね自分のパソコンの中で動くそのチャット gpt みたいな まあいわゆる大規模ゲーム語モデルもあるんだけども
正直性能はまあ微妙というかまあすごいんだけど ちょっと微妙であのもの足りないと思いますね
ちょっと gpt とかジェミーとかに目が超えてしまった我々にとっては まあどうしてもねちょっと物足りなく感じてしまう部分がありますと
しかもまだまだそれなりの pc リソースが必要になってくるから まあすぐじゃあ現場で使いましょうみたいな感じにはそのローカル lm とか
まあ slm ねスモールランゲージモデルとかっていうのはなかなかなっていかないと しばらくはちょっと難しいんじゃないかなっていうのは正直あります
そもそも製造業自体がさ不確実なものを嫌う文化が強くて 同じことを入力したら毎回同じ結果が出るとそれが当たり前の世界なのね
てがまあそれを前提に品質の作り込みをしてきた世界だから 同じことが必ずできるように同じものができるようにっていう
そういうやっぱ価値観文化があるからさ 生成 ai みたいに同じインプットに対しても毎回微妙にアウトプットが違うみたいなものって
製造業の文化と微妙に相性悪いですよ だからこう生成 ai で業務改革だみたいなものもいいんだけど現場レベルで本気で
ai を生かそうと思ったらやっぱ自分でモデルを学習させて ローカルデバイスで動く ai を構築するみたいなことをやっていく必要もあると思うんですよ
そしてさらにまあそのその先を行くのであれば判断根拠の可視化 これは私が個人的にすごく技術に興味がある分野なんだけど
ai をブラックボックス化させない仕組みっていうのもいると思います 説明可能 ai
まあ x ai なんて呼んだりもしますけど あの ai が判断した理由を人間に明示させるという仕組みを持った ai です
だからまあ例を言うのであれば例えば画像を見てこれは犬ですとか 猫ですってこの画像の分類ができる aiがあるとするじゃないですか
通常だと写真を見てこれは犬の可能性90%ですよみたいな感じで出してくるんだけど その写真のどこを見てあなたは犬だと思ったんですかっていうのを
ai 自身にこう表示させることができるみたいな技術があるんですよ ヒートマップでその ai が注目しているとか赤くなるみたいなそういうものがあったりするんです
けど そうするとあ ai は耳を見てこれ猫って判断してるんだなぁとか
花を見て犬って判断してるんだなぁみたいですが画像で人間に伝わるわけね これを判断根拠の可視化というんだけどもこれが結構やっぱ製造業の現場においては重要です
単なる ok ng 不良良品じゃなくて何が不良だったのかみたいなものまでちゃんとこう 根拠を可視化することでこの ai は正しく判定してますね
っていう安心感を持って導入することができるみたいなまあそういう技術も当然あるわけね でそういうものを作り込んでいく上ではツールの使い方だけじゃなくて理論的な
知識ってのはどうしてもいるわけですよ 現場の理解もいるしその現場の人たち実際に導入して使う人たちの気持ちとか文化に寄り添った視点
っていうのもいるとこういう泥臭い活用とか泥臭い取り組みこそが製造業において まあ特に中小企業において結構現実的に ai を現場に導入すると
そういう道筋になると思うんですコスト的にもね あのね花々しいアピールというのあるわけ
生成 ai を活用してますはがシャワーみたいな ai エージェント導入しましたみたいなね アピールとしてとかその会社の広報としてはすごくキラキラしてるしいいんだけど
でもそのすぐにそこまでジャンプアップしていかないの製造業ってそんなにね 逆に言えばその ai のモデル構築とか学習っていう
ある種高地道なスキルみたいなものがものすごく生きる世界ではあるんですよ さらにそこに加えて現場にai を実装するためのハードウェアの設計スキルとかが掛け合わされば
かなりそれだけでも付加価値が出せると思います ai がわかっていてかつ泥臭いことまでやれる人がやっぱ圧倒的に足りてないから
そこにはブルーオーシャンがあると思うよ オーシャンというかもしかしたら水が循環してないため池かもしれないけど
とにかく広く水溜りみたいなものがあるわけ キラキラ輝く私は生成 ai 講師でとあなたの会社に生成ai の活用を教えますよみたいな人たちは目立つんだけどさ
本当に製造業の ai 活用を進めるためには現場に入り込んでゴリゴリ実装できる エンジニアが必要なんですよね
だから猫自分が一つ専門性を持ってたとしたらそれに ai を掛け合わせれば本当にいろんな場面で戦える人材になると思います
私はそういうゴリゴリエンジニアになりたいですよね正直実力としてはまだ全然届いて ないんだけども
まあまああの日々で楽しく勉強させてもらってますわというお話でございますよ というのがあの ai に関する私の率直な意見でもう一つね
リアルな話をすると そもそも製造業の現場ってのは全然データないんですよねデータ足りてないと
dxdx 歌われるこの昨今ですけども全然データになってないと でこれはね私が経済産業者を主体の学びデラックスクエストに参加して
超痛感したんですけどやっぱどの会社もデータがないと データがないと ai 使いようがないわけね
その ai を導入する以前の問題で前提条件整ってないパターンというのが結構どの 企業でも多い
ai 活用したいですでもデータないでどうしましょうみたいなねそういう状況の会社さんって 結構あるわけよ
生産現場の機械周りですら今ですらやっぱりデータがされてないものたくさんあるからね データが仮にされてたとしてもいやこれちょっとって ai にとってはすごく使い
づらい形で保存されてたりもするし 意外と ai の知識だけあってよしじゃあ ai すぐ実装しますは
ai のモデル作りますはってところからスタートできないっていうパターンの方が全然多い と思います
そういうやっぱレベル感なんですよでもこれ逆に言えばそういう現状に気づいて まずこっからデータ整理して次行為活用しましょうみたいなロードマップを示せるっていう
力があるだけで相当活躍できるというか不可価値になります だやっぱり必要なのは基本的な ai の基礎知識なんですよ
これは生成 ai のツールが上手に使いこなせますまんみたいな人たちではやっぱ無理で 本質的な技術の視点が必要になります
あとはまあその人自身の問題解決能力とか課題抽出能力とかね まあそういうところがないとやっぱり aiを活用するフェーズにまで
至らないかなというのは私の率直な意見でございますね やっぱりものづくりの現場での ai 活用ってオフィスでの ai 活用とは全然違うんですよ
技術を隠れメインのにして鉄数のまま放置されているノウハウとか問題課題が現場には 山のようにあるわけでそれらの問題っていうのは常に身を隠していて見えにくいところにある
わけね そういうものをこうほじくり出すのは人間の仕事で何をどうほじくり出せばいいのかを判断するのは
やっぱり ai の知識がないとなかなか難しいところだね まあ結局まあいろいろちょっと雑談に思いつくまでしゃべっちゃってますけど何が痛いかっていう
と ai の知識とか ai の視点って
ちゃんと学べばめちゃくちゃ生かせますよっていうことです 何度も言うけど ai を勉強しようとすると
どうしてもツールの使いこなし術に目が行ってしまうんですよ 例えば ai 流行ってなぁとクロードコード俺も勉強した方がいいかなぁとかってみんな思うわけ
でしょ でもクロードコードの勉強別にいいですよすごく便利だし私も使ってますからいいんですけど
クロードコードの使い方を勉強してあ よし ai 勉強したぞって思っちゃいけないわけよ
だってスクロードコードは ai のツールだからそれは ai の技術を勉強してるわけじゃなくて あくまでもツールのうまい使い方を学んでますよと道具の使い方を学んでますよって
話ですからね さっき言ったようにも ai の勉強とツールの使い方勉強
どっちをしてるかっていうことを常に頭の中に置いておかなければならないと これさぁ車に例えるとすげーわかりやすいんだけど
車運転してるだけじゃ エンジンの仕組みって理解できないでしょ
どんだけたくさん運転したからといってそれって運転が上手になるだけで車そのものの 仕組みへの理解が上がるわけじゃないじゃないですか
車のエンジンとか理解しようと思ったら自分で能動的にそういう機械の勉強しなきゃいけないと 車で言えばねそれは当たり前ですよねってわかるんですけど
ai のツールってやっぱ厄介でさなんか使ってるだけで ai 使えてるかめっちゃ出るからなんとなくai というものを理解したような気になっちゃうん
ですよ それは技術の本質ではあまりないよねとあくまでもこの道具の使い方を勉強したり過ぎないよねと
まあそのね理解の定義を突き詰めたら どの車で行ったらエアーを理解するようになってたら研究の分野の世界に話まで行っちゃうし
どこまでやればいいんだって線引きも正直難しいんだが とにかく私が自分の経験から常々言っていることは
ai を体系的に勉強せよということね そうすればさっき話してみたいな ai の活用の視点みたいなやつも持てるし
まあそういう目線で自分の職場とか自分の関わっている現場みたいなものを見られる ようになりますから
ツールの勉強ではなくて ai の勉強もしましょうねということを私は常々言いたいと 別にいいんだよ流行りに乗るのはあのね今こういうツールが流行ってるから
あの勉強してみたいなって私もやってますからね これ流行りに乗っかるの愛とでも流されてはいけないんですね
波が来た自分の意思で乗ってこうぜビッグウェーブにということですよああ流される って言って
なんかこう周りの流れに合わせて俺も触ってみようかなぁみたいなのはあんまり良くないと 波が来てね乗ってくぜみたいなぐらいのやっぱ乗ってかなきゃいけないね
流行りってのは乗るものであって流されるものではないとあの肝に命じておいてください さてここまで aiを学んできた経験とか
物理的なものづくりへの揺るぎない情熱
製造業でのリアルな ai 活用の話みたいなことをしてきたわけなんですけども 最後にちょっとねまあちょっとパッションというかあの気持ちの話をさせてください
最近こうふと思ったことがあってさ 関心があるっていうのと好きっていうのはなんか違う感情なんだなと思って
っていうのは私 ai にはずっと関心があるよ もっとこう勉強して学んでいきたいなとも本当に思ってると
ただそれってねよくよく自分の気持ちを深掘りして考えていくと 学ぶことに意味がある今 ai を学ばなければならないって思ってるから学んでるんだって
純粋な好奇心とか理屈抜きで興味があるからなんか学ぼうと思っているものではないんですよ ぶっちゃけ言うとねそんなに ai 好きじゃないと思うんですよね
自分自身がまあいや好きは好きなんですよ まああの面白技術とか新しい技術全般的に好きだし興味があるとでもやっぱね
物理的なものづくりと比べたら 明らかに ai に対する熱とその物理的なものづくりの熱って違うんですよ
私の中でそれは同じ好きでもライクとラブぐらい違うんですよ これに気がついたのもさあ結構最近きっかけがあって
この前それこそ1月ぐらいなんだけど まあとあるねあの会社さんから案件いただきまして小型の
車室整形機っていうのを借りたのねこれ今はもう我が家にあるんだけど オープンソースの車室整形機で本当ハンディータイプの車室整形機なんですよ
そもそも車室整形って何かっていうと 樹脂を溶かしてですね金属の型にこう流し込んでプラスチックとかの
樹脂の部品を作る物資の製品を作るような機械です 私たちの身の前にあるほぼすべての樹脂製品というのは基本的な車室整形で作ら
れています 最近はね3 d プリンターもあるけど
やっぱ量産では圧倒的に車室整形の方が有利で 金型って言ってねその樹脂を流し込む方を作るのにめちゃくちゃお金がかかるんだけど
1回方さえ作ってしまえば爆速で同じものをパンパンパン作ることができるわけですよ そんな機械が車室整形機です
この車室整形機って本来は工場の中にある機械なんだけども それを個人向けに小さく開発した人がいて今はですねその機械をお借りして
レビュー動画を作るためにですねちょっといろいろとやっております 興味ある人はぜひとも見てほしいんですけどまぁそれもホームページちょっと貼っとけ
どアバロンテックさんというところのたい焼きっていうね車室整形機なんだけどまぁちょっと リンクはまた貼っておきますと
その音車室整形機のデモをやる私に使い方を教えるにあたって 支部長さん名古屋んで名古屋のレンタルオフィス借りたんでちょっとここで勉強会やりましょう
ということでちょっとやってきたんですよね 実際にまあそれなりに大きいのねあの家庭用の車室整形機といってもそれなりに大きいやつを
あのレンタルオフィスにおいて持ち込んでねそこでみんなでこうご飯食べながら 食べ本当に飯食いながら車室整形あるっていうね
なかなか狂った集まりをしたんですよその時にもうであの 茶室整形っても樹脂を溶かすからさ
いろんな樹脂をすげー臭いわけもういろんな樹脂が溶けてる ケミカルの匂いが部屋中に充満してるんですよ
ほんと飯食ってる場合じゃないぐらいでちょっと科学的な匂いが満ちている そういう部屋なんだけどもそんな状況でもやっぱ匂い全然気にならないぐらいに
この樹脂はこういう特性があってとか こういう音と状況だとこうなってみたいな話をしながら
この方ってこうなってるんですねみたいな話をしながら飯食いながら怖いわいがやがやね あの車室整形でこう目の前でものを作っていくと
本当に旗から見たらなんかこの人たちは何やってんだっていう違法な光景なんですよね レンタルオフィスの中で車室整形してるみたいな
それでもやっぱり最近の中ではその瞬間が一番ワクワクしたので 目の前で形ができると物理的な形がそれが自分の手によって作られていくと
作ってるのは本当にねあの車室整形で作ったメダルみたいなやつなんだけど ただのそういう板っぺらみたいなメダルみたいなやつでも
やっぱり実際にこうやってみると本当に楽しかったですね でこの時に
やっぱり自分ってものを作る機械が好きなんだなというのを 体というか心が教えてくれた感じがしたのよね
でこのすごく面白くて自分が心から好きだなと思う これをいろんな形で発展させたいから
俺は今AIを学んでるんだなってことを頭じゃなくて心で理解できた瞬間でしたね でもう一つね去年に似たような経験があって
去年の12月だったかな 名古屋市立工業高校っていう高校がありまして そこにちょっとセミナーに行かせてもらったんですよ
それは学生向けではなくて先生向けのセミナーをそこでやってきたんですけど 工業高校なんでセミナー終わった後に
実習室っていうものを見せてもらったのよ まあこれがまためちゃくちゃ面白くてさ
今の工業高校ってね割とICT教育進んでるのよ ICTっていうのはタブレットとかデジタル機器を使って
情報を可視化したり共有しながら学ぶ教育のことですね これがものづくりの実習現場にも結構入ってきてます
例えば昔の実習ってね 今もそういうふうにやってる工業高校もあるかもしれないけど
例えば旋盤っていう機械を学びますよっていう時は まず先生が旋盤加工のお手本をしてくれるんで
その旋盤の周りに生徒が集まって使い方を見て学んだりするのね でもそれだと物理的に人が周りに集まってるわけだからさ
結構後ろに立ってることがあって先生が操作してる手元が見えないわけよ だからちょっとこれ効率悪いんだよね
だから今さどうなってるかというと何十年前もの古い汎用旋盤なんだけど それにカメラを取り付けて
大画面に先生の手元をバチッと写して旋盤の実習ってやるらしいのね 目の前にお手本の先生がいて先生の動作をすごいでっかいモニターに映ってるから
それを見ながら自分も手元で旋盤を実際に操作していくみたいな そういうことをやってるのね
しかもその旋盤自体にさ 旋盤ってすごい古めかしいね
ザ産業機械っていうね その汎用旋盤 特にハンドルを動かして自分の手で削っていくようなものって
すごいザ産業機械って感じなんだけど その旋盤にタブレット置き場をつけてね
そこで基本的な操作とかのマニュアルをすぐ見れたりとか 質問をその場でできるようになってるみたいな
そういう仕組みをその旋盤っていう機械自体の周りにつけてるのね だからこれなんかユニークで面白いなと思いましたね
何十年も前の古い機械にタブレット置き場とかカメラをつける時代なんですよ 産業界ではこういうのをレトロフィットなんて言い方しますけど
古い機械にセンサーとかつけてiot化するみたいなね これがね教育の文脈で行われているっていうの初めて見たし
やっぱ機械そのものは根本的には変わらないんだけど 教え方とか伝え方やり方っていうのは確実に進化してるんだなぁって
工業高校の現場を見てすごく感心しましたね それ以外にも鋳造の実習で3 d プリンターを使えないかって言ってやってる取り組みとかもあったりして
その鋳造っていうのは溶かした金属を型に流し込んで形を作る技術を一つね あの大仏とかねまあそういうものを作っている技術ですよ
通常は木型とか砂型っていうのを作って まああらかじめその砂でね作りたいものの形を作ってそこに金属を流し込んでその実際の
製品の形を作るみたいなそれが鋳造なんだけども そのやっぱ砂型っていうのを作る時にその木型っていうのを使ってその方を取ったりするんです
よ 木型を使う場合っていうのは木型っていうのを1回その砂型から抜いてその空洞を持った
砂型みたいなやつを作らなきゃいけないので結構手間なんだけど その砂型に埋める木型の部分を3 d プリンターのモデルで代替しちゃおう
みたいなそういう試みをやってたんですよ でフルモールド法っていうあの鋳造方法があって
それは発泡シロールを使うのね砂の中に発泡シロールを入れます でまぁそこにあの溶けた鉄を流し込むことで
その熱で発泡シロールが即蒸発してですね その砂の中の発泡シロールが金属の形で置き換わると
その後砂を掘っていくとその製品の形の金属できますよねみたいなことで 鋳造ができるっていうのがフルモールド法というものがあります
ただこのフルモールド法に使うの発泡モデルって言うんだけど 発泡シロールのその原型みたいな形を作るのって結構
めんどくさかったり難しかったりするのね だからそれを3 d プリンターでできないかなっていうことで取り組みしてたんですよその学校は
発泡シロールの代わりに pla とか樹脂で作ったものをそこに金属溶けた金属を流し込むことで 樹脂を溶かしながら
砂の中で形を置き換えれないかと元々3 d プリンターで作ってたものが溶けてその形通りの 金属になるみたいなそういうことができないかなっていうのをあの今試している最中らしい
ですよ なかなかちょっとねあのいろいろな課題があってうまくいってないみたいですけど取り組み
自体はすごい面白いなと思いましたね 3 d プリンターっていう最新技術と中蔵っていうほんと紀元前からあるような技術が今この時代に混じり合って
いるとこの古くて新しいって感じは面白いですよね そんな感じで工業高校の校内を歩いてたんだけど機械の匂いを嗅ぐためにやっぱワクワクするし
自分自身が工業高校出身だからまあその時のことを思い出すわけですよ やっぱり猫物を作る機械を見ると
体の底からね心が踊りますねこれはまあ理屈じゃないですわな その茶室生計のケミカルにも工業高校の油の匂いも普通はいい匂いじゃないですよ
でも私にはやっぱたまらないわけよああもの作ってんだなっていう匂いに感じると まあこれはもうやっぱり屈抜きだ
どうにもならないような好きっていう感覚なのね でまぁね去年も今年もそうなんだけどそういう物理的なものづくりに触れて
やっぱ俺が好きな世界これだっていうふうに自覚できたわけですよ ずっとねこの番組の中でもものづくりの話してるし今さら何言ってんだって話ではあるんだけど
でもやっぱねこう現物実際のものには不思議な引力ありますね 画面の中とかコードとかデータじゃなくて目の前にある機械匂い音手触り
そういうものが 自分の本当の気持ちみたいなものを強烈に思い起こさせてくれたなーっていうのはすごく感じ
ましたね さっきも言ったけどやっぱ技術自体私好きだし
ai も面白いと思ってるし可能性も感じてますと でもやっぱりフィジカルなものづくりほどではないんですよ
材料を削ったり溶かしたりとかおったりして物理的にものを作り出すと形を作り出すと そういうこのものづくりの根っこみたいな部分の技術に私は惚れているんですね
だからそういうものの魅力ものづくりの技術の魅力を伝えたいと思って活動しているわけ 地味だしなかなか伝わらないんだけどね
ただやっぱ確実に面白いものだし自分はやっぱそういうものの面白さを伝えていきたいんだ なと改めて思いましたね
まあ新しい猫の ai とかデジタルの話だけじゃなくて昔からあるでもなくならない 大事なものづくりの技術とそういうものをもっと表に出していかないといけないと
ai エンジニアになってもですね心の中てのやっぱ物理的なものづくり なんですよ
まあ ai エンジニアになってもって言いましたけど 何を持って ai エンジニアなんだって話もあるけどね
最近はね落ち着きエアラジオっていうのはじめた手前ですね ai エンジニアを自称しているわけですけども
ぶっちゃけ定義なんてないですからね正直 まあいったもん勝ちの部分はあります私は過労事で
jdl 日本ディープランディング協会が主催しているいい資格っていうねエンジニアの資格を 取ってるから
最低限 ai エンジニアなどってもいいんじゃないかなと思って言ってますけども 今日はねそういうお話でございますよ
最近はね結構まあポッドキャストも始めて ai ai 言うとおりますけども 根底にあるのはやっぱものづくりへの思いですよ
特にものを作る技術ねそこに見せられているわけですから それ自体はねやっぱ何年経っても変わらないんだなと思います
ai を使うことで ai を学ぶことで私の好きなものを作る技術の話をもっと面白く もっと楽しくできたらなとまあその世界をもっと楽しくできたらなと思いますね
だからねちょっと最後にこれだけは言わせてほしいんですけど 最近はさあやっぱ
まあ今日もね ai をこういうふうに勉強しましょうと話したけど ai を学ばなきゃいけないっていう言い方でいろんな角度から急がされているじゃない
それで焦ってる人ってすごく多いと思うんですよ でも結局
自分の心の声を聞くのがやっぱ一番大切なんじゃないかなと思うんですね 本当に ai ってあなたが学びたいことなのっていう話です
流行りだからとか周りがやっているからとかじゃなくて 自分は何が好きで何ワクワクしてその上で ai をどう使いたいのかと
そういう順番なんで結局ねそれを間違えちゃいけないなと思う 今日この頃でございますね
まとめ：AI学習と「好き」の重要性
人工知能というものはねすごく世間を騒がして強いトレンドになっています ただまあそういう時代だからこそ自分のナチュラルな部分ね
ちょうどねあのポッドキャスト研究室っていうあの最近始まった番組の中で サイエントークのレンさんが人工知能の反対はナチュラルボディーだとかって
おっしゃってましたけどもまさにそのナチュラルの部分を大事にしていかなきゃいけないな というのね僕も感じておりますというお話でございました皆さんも
ぜひともね自分のナチュラルな部分に目を向けていきましょうというのがね 今日伝えたかったことでございますあともう1個さっきも何回も言ってますけど
AIを勉強するとAIのツールの使い方を勉強するっていうのは分けて考えましょうと この2つ今日は持って帰っていただければと思います
エンディングと各種お知らせ
はいクロージングトークですもう1時間以上喋っているので 短くまとめますけども番組の中でも告知しましたけど再度告知させていただきます
2026年3月19日木曜日イベントがあります 日本 d プラーニング協会 jdla コネクトかけるシードルオールハンツ
ai 強制社会学びが日本の実装を加速させるというでかいイベントありますよ 私も出ますと会場は東京ですリンク貼っておきますのでぜひとも興味ある方ぜひとも
くださいそしてもう一つですねちょっとこれをちらもイベントの告知になりますけども 今年もやりますポッドキャストミキサー
あの去年はね名古屋で私と工業高校の業務石垣さん主体でやりましたけど今年も ポッドキャストミキサー2.0と進化してですね
行います場所はですね神戸で行う予定となっています 情報もね続々解禁中ですねチケット販売はまだですけどもぜひとも拡散と盛り上げの方
よろしくお願いいたします 公式ホームページと公式 x リンクは概要欄に貼っておきますのでフォローしてない方
ぜひともフォローしていただけると嬉しいです あとですねちょっと運営費のカンパを募集しております
こちらホームページからできますので余裕のある方はですねご協力いただけると嬉しいです 去年のポッドキャストミキサーはね2桁満円近い
大赤字でしたからそれを私が全部未然を切っておりますとそれを今年回収しようと 思っていないんですけどせめても今年のミキサーは黒字にしたいと
最悪赤字にならないようにしたいとそれがやっぱり持続可能なあのイベント運営のために 必須になってきます
いろいろとこのマネージの仕組み作ってますけど それでもまあまあね厳しい部分やっぱあるんでぜひともね
応援してくれる方はカンパとメッセージホームページからよろしくお願いいたします ということが私のお知らせでございます
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僕も運営してます
また周知更新を目標にしてもらっ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 毎日役立つ技術情報の発信を行っております
朝7時10分夕方18時20分に必ず投稿しておりますので チェックとフォローの方ぜひともよろしくお願いしますまたものづくりの視点という
兄弟番組をやっておりますこちらボイシでもポッキャスのでも来るようになっております 月曜日から金曜日まで集合で配信中10分ぐらいできるものづくりの話です
でしどちらも聞いてください またポッキャス落ち着きエラージを毎週火曜日金曜日週にで配信中ですこちらもよろしくお願い
いたします また面白ニックスラボというリスナー向けコミュニティも運営しております
こちらはリスナーさん同士で交流したりとか私ともっと深く交流しましょうということを目的 としたリスナーコミュニティとなっておりますちょっとなかなかうまく運営できてませんけどね
ちょっともうちょっとコンテンツを学習させていきたいなと思っています無料でメンバー登録できます あと一応有料メンバーシップがありましてそれ登録していただけと毎週日曜日ですね
いつもの配信ではしないような突っ込んだ話をしている会が特別に聞けるようになっておりますので 私のことを応援していただけるよという方はですね
月額の有料会に入っていただけるとですねそのお金で私いろいろ活動日も叶えますので嬉しいです よろしくお願い致します
そしてここからが重要ですよ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 また各ポッキャストアプリの方で評価の方をよろしくお願い致します
星5評価をつけていただけるとして非常にモチベーション上がります皆さん馬鹿2秒で できる応援となっておりますのでぜひぜひよろしくお願い致します
というわけで今回は最近の中でも非常に長くなりましたけども だいぶ自分のキャリア感というかね今日は結構パッション系の話をさせていただきました
けども 何か皆さんが ai に関してですねどうやって学んでいこうみたいなとこのヒントに少しでも
なればでちょっと最近生がなかなかない部分の話もあったんですけど その中でもいろいろと要素を抽出してもらってですね
なんか学びにつなげていただければと思います というわけで今回はここまで以上支部長でした
ではでは
