FA業界のエンジニア ▶️専門:メカトロニクス / 制御設計 / マシンビジョン / 機械学習 ▶️開発環境:C++ / C# / Python / PLC / 組込みLinux

日本 大阪
Joined August 2020
機構設計でCADを全く使わず、次のことにチャレンジ中。 ・生成AIで、プロンプト指示だけでHTML形式の3D図とアニメーションを作成 ・これもCADを介さずバラシ図と組み図とBOMを作成 ・物によってはそのままミスミで原価計算 簡単な設備なら、なんとかイケそうなところまで来てるな。
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エンジニアリング業務で、最近感じていること。 ・生成AIで若手のアウトプットの質が上がり、ベテランとの差が縮まっている。それを目の当たりにして、危機感を覚える。 ↓ ・しかし、現場で場数を踏んだからこそ気づけること、判断できることもあり、経験の積み重ねが生む強みはまだまだ健在だと安心する。 ↓ ・だがそれも今のうちで、生成AIが進化すれば、その差もいずれ縮まっていくのだろうと、やっぱり危機感を持つ。(←今ココ)
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会社で生成AIに課金して積極的に社員に使わせている会社と、そうでない会社で、仕事のアウトプットにどんどん差が付いていってる。
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今日は用事で5年ぶりに銀行の窓口に来た。周りの客を見てると銀行員にNISAの相談をしてる人が何人かいるけど、銀行に相談したらダメだろー。銀行と客は利益相反の関係なんだから。投資のスタート地点で躓いてる。
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生成AIの登場によって、FA分野でも「設計の民主化」が進んでいると感じる。機械設計者も制御設計者も、設計という専門領域の境界が変わり始めている。どこで専門領域を発揮し、設計者以外の人達と差別化するのかを考える時代に突入した。
Claudeのおかげで、機械設計者じゃない私でも、メカの構想設計ができるようになった。 これまで散々、装置の組み立てやメカ調整をやってきたので、機構の良し悪しは判断できるが、白紙の状態から自分でメカの構想を練ることはできなかった。でも、これができるようになったのはありがたい。簡単な装置であれば、詳細設計やバラシ、組図の作成までやってくれる。 もちろん、応力・たわみ計算、強度計算、慣性モーメントの計算などもやってくれる。計算条件や結果の妥当性は自分で確認する必要があるが、でもめっちゃ助かってる。 今まで、「設計の良し悪しを判断できること」と「自分で設計できること」は、全く別の能力だったが、今後その差を生成AIがどんどん埋めていく。
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三菱PLCのMC/SLMP通信はホント弱いな。三菱のクソ仕様をあげてみる。 ・接続台数分の設定が必要という手間 ・UDPはポートを分ける謎仕様 ・複数台からコマンド命令があった時、応答前の次要求を破棄するという暴挙 また、CPUユニットのEthernetポートは貧弱過ぎて、TCPで複数台接続したとき、3wayハンドシェイクでコケまくる。 MC/SLMP通信の安定性を取るのであればキーエンスのほうが良い。
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Claudeのおかげで、機械設計者じゃない私でも、メカの構想設計ができるようになった。 これまで散々、装置の組み立てやメカ調整をやってきたので、機構の良し悪しは判断できるが、白紙の状態から自分でメカの構想を練ることはできなかった。でも、これができるようになったのはありがたい。簡単な装置であれば、詳細設計やバラシ、組図の作成までやってくれる。 もちろん、応力・たわみ計算、強度計算、慣性モーメントの計算などもやってくれる。計算条件や結果の妥当性は自分で確認する必要があるが、でもめっちゃ助かってる。 今まで、「設計の良し悪しを判断できること」と「自分で設計できること」は、全く別の能力だったが、今後その差を生成AIがどんどん埋めていく。
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最近、1日2食(昼と夜)から1食(夜のみ)に変えたが、もの凄く体の調子がいい。仕事中に眠くなったり集中力が切れるのは、食事の取り過ぎだったと実感。
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三菱FAの「国内では強いが、海外で成長できるかは別問題」が、ブレーカやマグネットにも表れていると思った。 ■三菱側 ・国内では高いシェアを持つ ・ただ海外は電化で需要が伸び、競争も激しくなる ・そこで勝つには、パートナーとの共同運営が必要だと判断 ■ABB側 ・ABBの電化事業は日本での存在感が限られていた ・そこへ、日本の低圧市場で首位に立てる事業が、顧客基盤と工場ごと手に入る ・しかもABBは、この合弁で5年以内にOperational EBITA率20%以上を目指す ・そうなると、他の電化事業並みの水準になる 利害が一致したわけだが、しかし、ABBには中期的に100%取得できるオプションがある。そうなると制御盤の中の定番製品がガラリと変わるな。
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共感しかない。 ・月400時間働いてた頃 ・開発で手詰まり、最終電車の中でも考え続け、降りる駅を通り過ぎて家に帰れなかった事が何度もあった時期 ・仕事に没頭し過ぎて会社の保健室に寝泊まりしてた日々 渦中にいる時は大変だったが、今振り返ると「生きてる感」がもの凄くあった。
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自社に装置の内製部隊がいても、あえて装置メーカーに設計・製作を依頼することは多い。 理由の一つは、社内で作るとどうしても甘えが出るから。 性能面や使い勝手の面で妥協したり、計画を守らなかったり。社内同士だと、なあなあで済んでしまうことがある。 自社の内製部隊のことを「あいつら使えないから」と言って、装置メーカーに設備作りを依頼するケースはよく見る。 「自社でも作れる」と「装置メーカーに要求どおりの装置を作らせる」との間には、大きな溝がある。
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【日本がフィジカルAIで勝つために何が必要か 日立、東芝、NEC、安川などが語る】 各社の話を読むと、力点は異なるが、日本の現場知や品質、安全管理をフィジカルAIの競争力につなげるという方向は共通している。ただ、「現場に強みがあること」と「だから世界市場を取れる」との間には、まだまだ納得感が得られる説明が必要だと感じる。 例えば、熟練者の技能をAIに取り込めても、現場が変わるたびに大きな追加開発や調整が必要なら、事業を広げる負担は重くなる。システム全体の最適化も、顧客ごとの個別対応にとどまるのか、他の現場にも展開できる仕組みにできるのかで、競争力は変わる。 もちろん、個別対応でも高い価値を生む事業は成立する。ただ、それを日本全体の勝ち筋とするなら、導入費用や立ち上げ期間、稼働後の性能で、海外勢より選ばれる理由を示してほしいかな。 記事では、各社が何を生かしたいかは分かる。でも、その強みをどう再現可能な製品やサービスに変え、誰が顧客との接点や収益を握るのか。そこまで見えて初めて、「日本の強み」から「日本の勝ち筋」へ議論が進むと感じる。 monoist.itmedia.co.jp/mn/art…
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ワイは、自分の強みは「思考体力」があることだと思ってる。人よりも長い時間、何時間も何日も同じ事を考え続けるのが苦じゃない。ただし、思考の瞬発力は皆無。誰にも負ける。基本、頭が悪いので、思考体力だけで勝負してる。というか、するしかない。
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この議論、製造業のPLCの世界にもそのまま当てはまると思う。 今後、PLCプログラムでも生成AIの活用が当たり前になっていくはず。そうなると、制御設計者に求められるのは、ラダーやST言語でコードを実装することよりも、「何をどう制御すべきか」を設計する力になる。 制御理論、状態遷移、インターロック、安全設計、そしてタクト要求を満たすための処理構成。こうしたことを考え抜き、AIに渡せる制御仕様をきちんと組み立てられるかが重要になる。 また、時折見かける 「人命に関わる設備の制御をAIに書かせるのは怖い」 という意見。 私は少し的外れだと思ってる。ぶっちゃけ人が書いても怖い。人が書いたからといって安全が保証されるわけではない。 大事なのは誰がコードを書いたかではなく、安全要求を満たす設計になっているか、そしてその妥当性が適切に検証されているかどうか。 勿論、ラダーやSTを読んで理解する力は必要だと思う。でも、ゼロから自分で実装できることの価値は、これから相対的に小さくなっていくはず。 重要なのは、妥当な制御仕様を組み立てられる人。実装はAIでも人でもどちらでもいい。むしろ効率化のために、AIに任せられる部分はどんどん任せればいいと思ってる。
たぶん、「情報工学」に対して、 プログラミングはその方法論の一つで、 それが工学である以上、方法論は目的にならず、より目的を果たせるものへの内部要素の組み替えはいつも発生し、 今回AIを背景にプログラミング位置付けが組み変わってる最中、 って感じかなと
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IST PROを使って1週間経つけどマジでいい! もうLogicoolのMX Ergo Sには戻れなくなった。もし、親指トラックボールマウスの最適解がMX Ergroだと思ってる人は、一度試して欲しい。カーソル操作が雲泥の差だぞ。ただし、MX Ergoのジェスチャー操作を多用している人には全くお勧できないが。
マウスをLogicoolのMX Ergo SからエレコムのIST PROに変えたらめちゃめちゃ快適になった😃 ミネベアミツミのベアリング支持でボールがスルスル動く!
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今日から息子がカナダ研修で旅立つ。私立中はマジで金が掛かる💦
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スポットコンサルの仕事は全く割に合わないなー。オンラインで1時間ウダウダ喋るだけで3~5万円だけど、プラットフォームのピンハネが酷いし、事前準備に結構な時間を取られるのでマジで割に合わない…
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「AIの進化に伴って、どこに自分の価値を置くか」 これは最近、切に感じてる。 今やAIを使えば、経験の浅い若手でも装置の制御構成や機械構成を検討できるし、機器選定や原価見積もそれなりの精度で出来てしまう。 もちろん、設計の妥当性を見極めるには経験が必要。ただ、一般的な難易度の案件であれば、若手とベテランのアウトプットの差は確実に縮まってきていると感じる。 では、ベテラン設計者はどこで価値を出すのか。 「何を作るべきかを考える力」 「AIの答えを評価する力」 「最終的に責任を負うこと」 これらはよく言われる事だし、確かにその通りだと思う。ただ、こうした能力もAIの進化と無関係ではいられない。 もちろん、過去の経験値や設計者としての引き出しの多さがモノを言う、難易度の高い案件ならまだまだ差は出る。 でも、そんな案件ばかりが降ってくるわけでもない。 日常的な設計業務の多くで、AIが一定水準の答えを出せるようになれば、これまで経験の差によって生まれていた優位性は、少しずつ薄れていくのかもしれない。 AIで設計業務が楽になるのは大歓迎。 でも、設計者としての自分の価値をどこに置くべきなのか。最近は本当に考えさせられる。
AIを使ってノイズ的な業務が除去されると、改めて【自分にとっての仕事って何だっけ】というに問いに向き合わされている感覚がある。 これを自分に問い続けられる人は強いよ。 何でそれをするのか、自分はどうなりたいのか。 答えられますか?
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ワイはメーカー勤務時代、新規事業開発を任されたことがあった。新規事業で主力となる装置を企画し開発する必要があったが、役員が開発費を渋るもんだから、こちらもムカついて黙って6千万円使い込んだ。そして事後報告、事後稟議したところ、役員にブチ切れられ、懲罰委員会に掛けられたことがある。
「4千万余ってるから、下期に好きなおもちゃ買っていいよ」 これで高級おもちゃを買えるのがメーカー勤務の特権。控えめに言っても最高です✌
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あまりにもグチグチ言われるもんだから、こちらも一旦は反省の態度を取っていたが、段々ムカついてきて 「6千万円くらいでとやかく言うな。ちゃんと結果出して会社を儲けさせるし!」 と返したら更にブチ切れられた。 その後、装置を完成させ、国内大手工場に納入されるのを見届けてから会社を辞めた
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