S-TEC代表：ENGINEER48

現役機械設計者。機械設計歴は21年です。現在は S-TEC という屋号でFA（ファクトリーオートメーション）の自動機や治具を基盤にあらゆる設計に取り組む個人事業主。埼玉県鶴ヶ島市を拠点に「機械メーカー様専用、影の設計プレイヤー」として活動しております。 DMはお仕事の話以外はできません。　#機械設計　#FA

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

はじめまして。FA自動機を主軸に活動しているS-TEC（代表：柴原）です。現在、埼玉県鶴ヶ島市を拠点に全国対応で活動しております。

https://t.co/mIchjdim62

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

作業動画と仕訳前の抽出ドキュメントが100個たまったので「未解決課題の抽出実行！！！」

これを見たときに、この未解決課題の量に吐き気が・・・・

これをエージェントに改善案出させたとて、それをチェックしてシステムに還流させるのは地獄だと思う。

が、しかし・・・

やらないと・・・

これ見て思ったんですが、設計ルールって本当、個人の趣味が多いですよねぇ・・・。　設計上司の趣味に付き合わされる部下もかわいそうだし、部下の趣味でできた設計をチャックする上司もかわいそうだし・・・・

何なんだこの世界は・・・

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@teppeiengineer てっぺいさんの活動も興味深いですね。　今まさに見積もりの迅速化はキーワードになってきていると思います。

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

「人の成長＝事業の成長」みたいな所が前からあって、自分の設計事業も同じように成果物が人に依存しています。

過去をふり返れば、人間同士だから合う合わないもあったし、「成果物のクオリティで次があるのか無いか」みたいな感じで、結局のところ自身の成長のタイミングと取引先の求めるクオリティが合致するかしないかで事業の成長が大きく左右されます。（言いたいことが伝われば幸い）

最近ですが、業務から自動抽出した「未解決課題・将来の改善の種」を自立型AIを使い、裏でその解決策（計算式、標準手順、材料選定など）を自律的に研究させ、自分の承認を経てマスターに還流させる仕組みを作っているんですが、これって製造業において「今まで人間がしていたな」そして「こういった行動が人を成長させていたな」と思うんです。

やってて「まじかぁ・・・」って、すごさに気づきます。

そして、ようやく分かったんですが、残念なことに、人の成長の一つのきっかけである課題解決は「むしろ人間がやるだけ時間の無駄」となるかもしれない。　

もちろん、わけも分からずその仕組みを作るのは破滅への第一歩なので絶対にやってはいけないと思いますが、腹をくくって本気で取り組むかあきらめるかのどちらかですね。　

私は仕様書や手書きのメモから装置設計全部やるまで続けます。もう腹くくりました。

[てっぺい|返らぬ金と見積もりソフト @teppeiengineer]

あと半年で、資金が尽きます。

家族の生活費は月30万円。
今は余力の200万円を切り崩しながら、町工場の見積もりソフトを作っています。
残された道は3つ。

お金が戻るか。
ソフトを完成させて、現場に入れるか。
諦めて就職するか。

見積もりは、いまだに職人の勘と経験に強く依存しています。
見積もる側も大変。
比較する側も大変。
結果として、誰も悪くないのに時間だけが溶けていきます。
この無駄を早く終わらせたいんです。

完成してから営業してる余裕は、もうありません。
だから開発途中から全部公開して、必要としてくれる人に早く届けることにしました。

開発が進む過程。
現場に試してもらうまでの過程。
ここで全部実況します。
明日は、今作っている「今までにない見積もりソフト」の裏側を書きます。

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@snjru そうなんですよね。　結局はやるかやらないか、その場所にいるかいないか

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ほかの方が設計した機械を見て「すごいなぁ」と、初めて見る構造には感動するし「よく考えたな」と思うんですけど、これってその構造を作った設計者がすごいというわけではなく、「課題解決のための結果」なんですよね。

「俺（私）にはこんな構造設計できないや」と思うのは勘違いで「その場になったら結局同じもの設計している」と思います。

他人のからくりを見ても同じことが言えて、その場になったらあなたも同じようなからくりを作っている。

つまり、そのからくりを作るための課題に気づくかどうかというただそれだけの話。　ただ設計者はあなたよりその課題について考えている時間が長いだけ。

設計者すごいというのは勘違い。　ただの同じ人。

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@katokentekko55 初めまして。　こちらこそよろしくお願いいたします。　AIは一発ではうまくいかないので根気よくですね。　まだまだですが引き続き頑張ってまいります！

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【思考回路を実装していく】

私たち機械設計の仕事は、多くの「思考回路」を利用して答えを導き出していると思うのですが、その回路一つに気づいたときにAIに実装していくことが今ではできるので毎日が楽しいです。　

別の取り組みとして面白いのが、電気系の仮見積もりも。

組立図と部品表を読み込ませ、自作した機械の概要を説明することでケーブルの長さを含めた電気部品の型式選定や盤追加工の有無、そこからくる入出力の数からの工数計算、さらには実装工数、現場工数で仮見積もりが出来る仕組みも作りました。

「電気屋さんの負担を減らしたい（無駄見積もりをさせなたくない）」というお客様の依頼ですが、ここの精度を上げれば電気屋さんへのしわ寄せが激減すると思います。（計画モデルで電気見積もるなんて難しすぎますもんね・・・）

本当、色々な課題を頂けるし、やってて楽しい。　お客さんがAI使わなくても私が使うからAI導入したも同然な感覚で話してくれるからうれしい。

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【ご連絡】
先日リリースした「設計ノウハウ資産化システム（完全版）」の購入者の方（さらにメール案内を許可されている方）に向けて「AIチャットボット構築編」の動画を作成しましたので、順次ご案内させていただきます。

相変わらずのポンコツ動画ですが内容は本物です。ノウハウの抽出が、生成AIで機械設計をする仕組みにどう関わってくるのか、その答えを話しています。

①ノウハウ抽出から仕分けるまでの復習
②AIチャットボット（ノウハウをユーザーに提供する仕組み）の概要
　②-1　AIチャットボットが引用するノウハウの作り方
　②-2　AIチャットボットの実装方法とポイント
　②-3　計算の実装方法とポイント
　②-4　〇〇+ノウハウの凄さについて（デモンストレーション）
　②-5　〇〇の自動収集→ノウハウにビルトイン

③今後の展開について（雑談）
　③-1　よりオリジナルへ進化（差別化）
　③-2　既存技術の融合（〇〇→〇〇→ノウハウにビルトイン）
　③-3　音声で会話するAI
　③-4　仕様書などの〇〇から設計計画までの専用AIを実装

④おまけ（理解していることのシェア）
　④-1　ユニットの設計仕様までの落とし込み
　④-2　CADの操作
　④-3　自動作図と検図・修正までの一貫作業
　④-4　装置設計自体をAIエージェント化

また、リリースからこの間「ノウハウ蓄積が与えるAI活用への影響」について考えてきましたが、月数万のAI課金は必要なく、1000円行くか行かないかのコスパで相当な影響力があるため、勝手ながら準備が整い次第販売を取り下げることといたしました。

今後はこのシステムをベースに仕様書受け取りから装置設計（検図）までできる仕組みを構築していこうと思います。

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

①日々の設計ノウハウテキスト化は手動
②毎日夜中にノウハウを自動仕分け（API課金）
③週1でチャットBOT用マスター自動更新（API課金）
④機械要素の使い方抽出自動取得、日当たりの作業量制限付き（API課金）
⑤設計相談チャットのやり取り（API課金）

これだけやってもこれだけしか掛からないのでコスパは良いことが実証できました。

ちなみに1か月のノウハウドキュメントは91個（約20min*91本分）なので、これまで1か月あたり30時間にも及ぶ会話の内容を捨ててきたかと思うとゾッとします。下手したら何時間も話し込んでいることもありますからね。

私たち製造業は、AIがない時代から丁寧に手順化してきたので最新のAIがなくても十分。　むしろ私たちはバックグラウンドでAIがどんな処理をしてくれているかを把握しながら出力を微調整していく方が良いと感じます。

この仕組みでミスや手戻りが劇的に減らせますように。。。（もう血の気が引くようなミスはしたくない・・・）

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

通常リニアガイドの選定って吟味して吟味して決めるわけだけど、FA生産設備だと「とっとと決めて完了させる」というスピード感が大切なのと、リニアガイドの寿命を決めるのは計算結果ではなくて周辺の設計を含めた総合的な結果値。　正直ごついくて取り付けがしづらいリニアガイドを置くよりも搬送物を軽くして組みやすいリニアガイドレイアウト設計のほうが寿命が延びる。

つまりこの初期段階で設計の変化点となるポイントを把握しておくことがとても重要なんですよね。

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

設計爆速化のための試行錯誤で、リニアガイドの逆算選定を実装してみました。

一般的な計算ツールは「サイズを入れたら寿命が出る」ものばかりで、それが正しいフローではありますが設計初期でそもそも間違えてたら大変な工数オーバーになるので、多くのFA製造装置設計者が「仮の値」でサイズを推測しているかと思います。

このアプリならそれを一発で解決。　そんなわけで重心はリニアガイドナットの中心固定ですが、この破壊力はものすごいです。

今後は計算を増やしていきます。

こうやって時間を浮かせることで余計な時間を省き、本来目を向けるべき仕様に時間を費やしていきたいと思います。

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設計爆速化のための試行錯誤で、リニアガイドの逆算選定を実装してみました。

一般的な計算ツールは「サイズを入れたら寿命が出る」ものばかりで、それが正しいフローではありますが設計初期でそもそも間違えてたら大変な工数オーバーになるので、多くのFA製造装置設計者が「仮の値」でサイズを推測しているかと思います。

このアプリならそれを一発で解決。　そんなわけで重心はリニアガイドナットの中心固定ですが、この破壊力はものすごいです。

今後は計算を増やしていきます。

こうやって時間を浮かせることで余計な時間を省き、本来目を向けるべき仕様に時間を費やしていきたいと思います。

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

自分はAIエンジニアではないし、AIエンジニアが何なのかも分かっていないけれど、AIエンジニアでなくてもこういったシステム構築が出来る時代だから面白くなってきました。

この設計相談チャットは試験的に外に出していますが、どこかで引き上げると思います。　　自分たちの仕事に特化しようと思うと、オリジナルの検図リストをチェックボタンにしたり、お客様ごとの最新ルール確認ボタン設置したり、オリジナルな要素が増えてしまうし、自分のためのAIクローンなので。（自分は世界中の現場に行きたい）

さぁ今日も頑張っていきましょう。

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

遅くまで図面書いて、ほぼ半泣き状態ではあるがその日に感じたことを毎日コンテキストとして溜めています。

そして、作りこんでいるAIが何を根拠に回答するのかのチェック項目は現在８項目。

色々やってみて分かったんですが、AIをどう使っていけば良いかが理解できた瞬間、「覚醒」するタイミングがありました。

それからは「理想のAIのためにどうやってコンテキスト溜めようか」と、AIをどう正しく動かすかという思考に変わりました。

機械設計と同じで、血の気が引くようなコードミスも起きるけど、こうやって今まで自分の奥底にしまってあった思考や根拠が言語化されていくのは「辛さより嬉しさ」が勝ちますね。

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まだ途中ですが、348枚バラしました。　マジできついですよね。　作図って、どんなにこなしても100点であり続けるのが不可能な作業No1だと思います。

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

結局、今後の設計にAIを入れていくアプローチは人それぞれで、どんなアプローチしていくのかが面白いですよね。　AIを入れていこうとしたらCADの選択も必須になりますよね。

CADの選択は自分が乗る車の選択と同じで、個性が出てくるでしょうね。　面白いなぁ。　ソリッドなどの履歴CADはパラメータ設計ができるからAIとの連携ってしやすそうですけど、履歴がないタイプのCAD（例えばICAD）などの、今後のAI活用ってどうなんでしょうね。

ICADは軽いから、ICADがAI設計やりだしたら最強でしょうね。　そうなったら乗り換えするかも。

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

生成AIは「なんでもできるから、伝えたいことを適切に指示してほしい」と考えていると思う。

一般に提供されている生成AIは、小学生からプロのエンジニアまで、全世界のあらゆる人が使う。

そのため、初期設定は「誰に対しても、無難で、なるべく広範囲をカバーし、大きく外さない優等生的な答えを出すこと」を最優先にチューニングされています。

つまり、基本的には「一般論」の枠を出ることができない。

AIで設計のアドバイザーを作る場合、「どのような方向性で、どのような順番で、どのような哲学を持って仕事をするか」という方針を決めるのは、開発する人間の経験によって左右されます。

おそらく、設計を自動化するにあたって、「思考の順番なども入れていく」というステップはとても重要。

本当に奥が深いです。

動画では私の声も入っているし、言葉遣いの情報がある。　CAD操作の癖もある。　私という設計者のクローンがマジでできる日が近い。　半年も開発を続けていけば設計メンバーが私と直接話すことがなくなるかもですね。

でも、それが可能だとしたら、設計メンバーは私が業務していない時間帯で作業しなくてよいし、場所すら世界中のどこでやっててもよいですよね。

私は現場が大好きなので現場密着型になれるし、最高です。

[S-TEC代表：ENGINEER48 @Engineer48_2]

生成AIは「なんでもできるから、伝えたいことを適切に指示してほしい」と考えていると思う。

一般に提供されている生成AIは、小学生からプロのエンジニアまで、全世界のあらゆる人が使う。

そのため、初期設定は「誰に対しても、無難で、なるべく広範囲をカバーし、大きく外さない優等生的な答えを出すこと」を最優先にチューニングされています。

つまり、基本的には「一般論」の枠を出ることができない。

AIで設計のアドバイザーを作る場合、「どのような方向性で、どのような順番で、どのような哲学を持って仕事をするか」という方針を決めるのは、開発する人間の経験によって左右されます。

おそらく、設計を自動化するにあたって、「思考の順番なども入れていく」というステップはとても重要。

本当に奥が深いです。

動画では私の声も入っているし、言葉遣いの情報がある。　CAD操作の癖もある。　私という設計者のクローンがマジでできる日が近い。　半年も開発を続けていけば設計メンバーが私と直接話すことがなくなるかもですね。

でも、それが可能だとしたら、設計メンバーは私が業務していない時間帯で作業しなくてよいし、場所すら世界中のどこでやっててもよいですよね。

私は現場が大好きなので現場密着型になれるし、最高です。