Yuki

鋼のメンタルと瞬発力と戦略的思考と広い視野の持ち主になりたい。 主にCAEに携わっている。

[Yuki @Yuki22integrate]

とりあえずやってみる
の勝利

[けんすう @kensuu]

周りのスタートアップ系経営者がみんなこぞってAIで何をするかにどハマりしているのは、

経営者にとって、AIを導入して色々弄るのは、人の問題とかマネジメントの問題とか、色々すっ飛ばして成果だけがで続けるからハマりやすいんだと思う。筋トレとかトライアスロンにハマるのと似た論理かもしれない。

ただこれに対して、冷笑的に「流行り物に乗っかっている」とか「表面的に取り入れている」と思ってやらないのはめっちゃ危険だと思っていて、、

インターネットのときもスマートフォンの時も同じだったんですが、「これからはインターネットだ」とよくわかりもせずに軽薄に乗った人は波に乗れて、「いや本質的なのはお客さんと向き合うことであり、きちんと利益を出すことだ」と本質を捉えてた人は乗り遅れたりしてた印象があるので、

軽薄でも、よくわかっていなくても本質的でなくてもいいので、新しい技術の流れは、とりあえずすぐに対応する人の方が生き残りが高いのではないかな、、と思っています。

[望月瑛司 @eiji_mochi]

『お前はどうしたい？』が効果がない理由

[望月瑛司 @eiji_mochi]

https://t.co/8IiJeVV3h8

[もとやま @ysk_motoyama]

「どうしても結論から話せない」と悩んでいた後輩用に昔書いてみたメモ

[元山文菜@書籍「無くせる会社のムダ作業」発売中 @ayana_motoyama]

ある旅人が刃こぼれした斧で一所懸命に木を切る木こりに出会います。大変そうなので「斧を研いだら？」と聞いてみると「木を切るのに忙しくて斧を研ぐ暇なんてないんだよっ！」と怒られる。この逸話を聞くと「そんなバカな…」と思うけれど、私たちは無意識に木こりになっていることを意識したい

[藤原華｜エッセイスト @editor_hana]

別に欲しくはないんだけど、見栄を張りたくて何かを買いたくなったらこの呪文唱えるようにしてる。

[ふろむだ @fromdusktildawn]

国産AIを開発するのは無駄だ。やめろ。税金を使うな。
と言っている人がいるけど、
政治の都合でいつ止められるか分からない米中のAIに依存するわけにはいかないでしょ。
今後もずっと最先端AIがオープンソースになるという保証はないんだから、国産AIを開発する以外に方法がない。
米中にAIを止められて企業活動が止まっても構わない企業はともかく、政府自治体・自衛隊・日本経済の根幹を支える企業が米中AIを使うわけにはいかない。
「関税をかけるぞ」と脅されて、不利な条件でアメリカに85兆円も投資の約束をさせられたのを、もう忘れちゃった？
米国のAIに依存したら関税どころじゃないよ。「AIを止めるぞ」と脅されて、途方もない金額をカツアゲされかねない。それどころか、米国が勝手に始めた戦争に参加しなければ「AIを止めるぞ」と脅されるかもしれない。

また、日本が他国に軍事侵攻される場合、敵の軍隊はAIで超高速に意思決定しながら攻めてくるんだから、それから国を守るには、自衛隊もAIで超高速に意思決定しなければならない。
米中のAIより多少性能が低くても、AIを使わないよりは国産AIを使った方がはるかにマシ。

だから、AIの性能競争や価格競争に勝てなくても、国産AIは開発せざるをえない。
これはフィジカルAIも同じ。米中にリモートで止められたら動かなくなるようなフィジカルAIが使えない企業はたくさんあるんだから、国産のフィジカルAIも開発していくしかない。

それと、「資金力で勝てない」と言っている人がいるけど、一番お金がかかるのは、試行錯誤して正解を見つけ出すこと。
だから、米中が膨大な資金を投入して、膨大な試行錯誤をやって、何が正解なのかを見つけ出したら、日本は、1～2年遅れて、正解を模倣すればいい。そうすると、試行錯誤のコストを払わなくて済むから、桁違いに安くAIを作れる。

ただし、模倣するには、模倣できる能力をもった人材が必要。
だから、そういう人材を育てるために、国費を投入する必要がある。

あと、日本には、資金がないわけじゃない。
日本人の保有する資産(家計部門の総資産)は、金融資産だけでも、2026年3月末時点で約2386兆円。
国の将来を切り拓くために、そのうちの20兆や30兆を投資するのは、悪くない使い方だろう。
「30兆円あっても国産AIや国産フィジカルAIが開発できない」なんてことはない。

そもそも、AIは軍民両用に使われる技術だから、米中が輸出を制限するのは当然だし、各国が自国産のAIを開発しようとするのも当然。
軍事技術とは、本来、そういう性質のもの。
ましてや、大国が経済を武器化して他国に圧力をかける時代になったんだから、AI産業が武器化されないわけがない。
そういう技術・産業は、「自由市場で他国に勝てないから開発しない」とはならない。
それは家電や玩具や衣服や食べ物のように、グローバルな自由市場の論理で取引されるような商品ではない。自由な取引が制限されているものなんだ。
そういう技術・産業は、価格と品質で他国製品に勝てるかどうかに関係なく、自国で開発し、自国産のものを自国で使うしかないんだよ。

もちろん、別に米中の政治の都合で経済活動が止まっても構わない企業や個人は、米中のコスパのいいAIを使えばいいけどね。

[えーたん/AI×時短で仕事効率化 @ai_jitan]

https://t.co/g5srEsxOU6

[Brandon K. Hill | CEO of btrax 🇺🇸x🇯🇵/2 @BrandonKHill]

生成AIの精度が進化しすぎ問題。「AIが人間を“単純作業”から解放してくれる未来」を想像していたはずなのに、現実は逆方向に進み始めている。 2年前のこのコメントがリアル。「AIが洗濯や皿洗いをしてくれれば、私は絵や詩を書くことに時間を使えると思っていた。でも現実は逆になってしまった。」

[元山文菜@書籍「無くせる会社のムダ作業」発売中 @ayana_motoyama]

業務改善したいって思った時にひとまず業務棚卸し表を現場に作らせるのはスピードが遅くなるのでオススメしてないです。あと棚卸し表だけ作らせて、そのあと何もアクション起こさないのも現場のやる気を削ぐのでやめた方が良い。そんなことより、まずは日々仕事をしている部署やチームで集まってグーチング（グチを言語化して出し合う）する。多くても10人以下でやった方が良いです。DXプロジェクトで言うところの現状調査（ワークショップ形式の定性調査）になるのだけど、これをして問題点を出した後に特定業務のみを棚卸しするで十分。これまで20年くらい業務棚卸し表を作ったりしてきたけど大体は現場にとっての「やってらんない」がボトルネックになってて業務量を調査したところで結果は同じだったりする。全業務を何ヶ月もかけて可視化するより先に改善に着手した方が組織での成果はでます。モチベーションも下がらない。

[川岸宏司 @OnebookofMAG]

https://t.co/mNvr95lUDA

[Yuki @Yuki22integrate]

技術伝承の難しさ
少しだけ高度な技術の民主化の難しさ
マルチタスク化が進む中、支える技術は、やはりAIなのかな

[ぶたまる@生技 @pokamaru3]

マニュアルは、標準化できる作業をばらつきが少ないようにアウトプットしてもらうためのツールと考えると。

・アウトプットの差が少なく、マニュアルを作るまでもない、または投資効果が見込めず作らない
・標準化できない仕事

どちらかの場合が多い印象なので

怒らるならマニュアルを作ってと思う新人は、
アウトプットがばらつきの外れ値の能力のままを許容して、投資をかけてくださいと宣言してるようなものなんだよなぁと。

[Yuki @Yuki22integrate]

見る

[野村泰紀（Yasunori Nomura） @YasuNomu1]

リハックの『シン物理学』全6回の動画、それぞれ260万、250万、150万、140万、150万、60万再生を超えました！皆様、ありがとうございます！！🙇‍♂️
多くの方に楽しんで頂けたようで嬉しい限りです。
今後ともよろしくお願いいたします！！
https://t.co/P90Es7T7IZ
https://t.co/FS5oaP3ZLA
https://t.co/ZRTeuYsJ2D
https://t.co/zq89OUXKyW
https://t.co/AWCleUvr6V
https://t.co/SwJZbL5Jt8

[Yuki @Yuki22integrate]

最近気付いたのは、背景目的などを指示と同時に伝えても、指示しか覚えてない人が多い。修正の時点で再度伝えると、そういえば言ってましたね、となる。
時間を分けて2回伝えるのが良いのかなと口頭で伝えた後にメールなどの書き物で再確認はどうかな？と確認中。
伝え方は難しい。

[おいぬさん｜新入社員のミカタ @oinu_koinu_13]

「トヨタで生まれた、指示出しのルール。
これ、上司になったら絶対知っとくべきやぞ」

ベテラン課長にそう言われた。
私は新任課長になって3ヶ月。

部下との指示の行き違いに、
毎日疲弊していた。

「この報告書、書いといて」
「会議の議事録、お願い」

そう頼んでも、↓↓

[藤原華｜エッセイスト @editor_hana]

これで思い出したんだけど、

大学の時、アメリカから日本に来た留学生の女の子に対して「なんで日本に来たの？」って意味で

「Why did you come to this country?」

って聞いたら、「What brought you to this country?（何が、あなたをこの国に運んだの？）って言い方にしたほうがいいよ。

Why did you come to this country?って聞き方だと、「はぁ？お前なんでここに来てんの？意味わかんない帰れよ」ぐらいの意味になっちゃうから（笑）」

ってやさしく教えてくれたことを思い出した。

ちゃんと婉曲表現しないと、ドギツイ言い方になってることがあるんだな:(；ﾞﾟ'ωﾟ'):と、思った出来事だったよ。

おまけに、高校の時の英語の先生が、発音を丁寧に指導してくれたおかげでそこそこ私の発音が上手なもんだから、「この人は発音が上手い＝英語ができる人＝いじわるな質問をわざとしている」と思われかねないんだって😳

発音が結構うまい人は、私みたいに相手を怒らせてしまいかねないよう気を付けた方が良いかも🤭

[MONOist メカ設計フォーラム @cad_1topi]

設計者CAEの実施状況ってどうなの？　2026年版レポートで読み解く：MONOist読者調査 - MONOist https://t.co/a3XQETTlkN

[Yuki @Yuki22integrate]

CAE専任部門がある会社なんてあるのかしら？
どのくらいの規模から？どんな部門に所属してる？
IT？
開発？
CAEだけでもあり得る？

[勅使川原真衣 @maigawarateshi]

土曜夜にでも眺めると少し🤏整うはずです

#MANAGEMENTQ
#私が間違っているかもしれない
#組織の違和感

[勉強会スライドbot @tech_slideshare]

Power Automate for desktopにおけるショートカットの活用方法 (きぬあさ, @​kinuasa) #RPALT
https://t.co/8Ub8XNkkiN

[orangeitems @orangeitems_]

AI開発した後は、コードを人間様に渡して理解してもらい、保守は人間でやるってのが今のところ「ビジネスで使える開発手法」なのだと思う。
だからこそ小さいプログラムしか作っちゃいけない。今の技術ではそこまで。それでいいと思う。