製造業の情シ担当

製造業で情報システムを担当しています。最近はAIを使っていろいろしています。MCPとSkillsが楽しい。コード開発者ではなくて業務系にAIと周辺機能を組合せていろいろAI化に邁進中。それとOTセキュリティ(設備付帯PCや産業向けPCとか)にガッツリ。生産技術関係のの方々とコラボ中。ITxOT

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

今度はグリットで苦しむ。既成の部品を使うのがいいね、きっと。昨日今日でかなりのクレジットを溶かしてしまったな。作戦ミスった。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

AI触るのは超楽しいけど、やればやるほど仕事の密度が高くなるだけで楽にはならん。これまでどおりに仕事をしているヒトもたくさんいるけど何にも差がない。もしかして疲弊しているだけかも説？市場価値は高くなっているだろうからそこだけがモチベーションか？

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

グリット出来たらなんでもいいんだろうけど。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

Excel VBAの移行先で遊ぶけど、Excelライクにするのは結構？かなりムズい。ときにキーボード操作が多いから全部実装するのはやめたほうがいいな。それにしても何使うのが得策なんだろうなぁ。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

やっとマイグレーションのパイロットが終わって量産体制に入れた。家内制手工業から工場制機械工業に転換だ。明日から爆速進捗間違いない。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

Lunaさん、デバッグで迷子になっていたので一旦停止してSol兄さんの出番。一撃でオラオラしてくれた。頼りになる。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

会社のWork IQで作らせたレポートの趣旨と同じ。でも残念ながら誰も本質をわかっていない。

[daka | AI @daiki15036604]

Microsoftの「Frontier Playbook」、
特に印象に残ったのは、
「AIへのアクセスや利用率 ≠ Transformation」という点

Copilotを何人に配ったか、Agentを何個作ったかではなく、Business Outcomeから逆算して、AIがいる前提でWorkflowそのものを再設計する。

実際にお客様と生成AI・Agentの本番導入を進めていても、競争軸が「どのモデルを使うか」だけではなく、

・企業固有のKnowledge / Context
・何をGoodとするかを定義するEval
・Human Feedbackを含むLearning Loop
・Human + Agentを前提としたWorkflow

に移ってきている！

特に興味深いのは、Foundation Modelを“interchangeable”と捉えていること。

モデルが進化し続け、選択肢も増えていく中で、本当に企業に蓄積されていく資産は、特定のモデルそのものではなく、企業固有のKnowledge、Eval、Feedback、そしてWorkflowであるはず！

AIを既存業務に「足す」フェーズから、
AIがいることを前提に「仕事そのものを作り直す」フェーズへ。

https://t.co/xsDMiDdIdW

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

会社のMicrosoft Copilotさん、RetrievalとWorkIQをさぼっていそう。Copilot chatからSharePointリストが参照できない。AI自身もできていません、おかしいねって。これができないとほほ無価値になるんだけど、もとに戻ってくれ。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

Excel VBAはAvaloniaにマイグレーションするといいのか？

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

OpenWebUIはお仕事でも使う予定。Xでもあんまり見かけないなー。もしかして使えない子？

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

CodexさんにLMStudioで起動したllama-server.exeの起動引数を調べさせて単独で起動できるようにコマンド化。UIにOpenWebUI。だいたい思ったことはできたけど単純なtpsはわからんなー。起動条件は同じなんだけど速いのか変わらんのか不明。nvidia-smiで見ると明らかに2つとも使用率は上がっているね。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

訳あって同一モデルの22GBと11GBのデュアルGPUでLMStudioをお試し。Qwen3.8-27B Q4、65536コンテキストを優先モードで35tpsくらい。Tensor PalallerismはOOMで測定不能。10%くらい余裕を見ているみたいに見える。優先モードだとGPU仕様率に空きがあるからTensor Palallerismやりたい。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

VRAMが在庫切れなの悲しみ。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

モデルとkv込みで22GBの最適解を探す。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

カスタムGPT廃止で阿鼻叫喚な弊社。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

マイグレーションが遅々として進まない！ハーネスがかなり頑丈にできているから緩和したんだけどそれでも、ってレベル。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

GPUを1枚追加。流行りのじゃないけど手間もかけられないのでさっくり動くやつ。とはいえ、もう一段階手間を掛けないとな。

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

会社でわたしが管理して使っているAOAIのサブスクリプション、優良だからかTierが上がるらしい。Astraをデプロイしてもっとコストをつぎ込めるか？笑

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

弊社のゼロトラはオンプレVPN装置から某ベンダーのクラウド型に切り替えることらしい笑

[製造業の情シ担当 @dLLiM8dikhRdzPI]

首もげるほど頷きたい。個別のサービスやソリューションに個別のエージェントを入れても大した効果は出ないし、何ならヒトがエージェントを繋ぐためのオペレーションと言う名のコピペが発生。結局仕事のやり方がなんにも変わらない。そして組織が縦割りなので縄張り争いが起こる。

[ぬるったん @データサイエンティストのキャリア発信 @Nurruttan]

個人的にはAIを最大活用するためのデータ基盤としては仮想的なデータ統合基盤を作ってしまう方がいいと思っており、CRM基盤にAIを入れる、会計システムにAIを入れる、とかではなく、それぞれの基盤からデータを吸い上げて管理する統合基盤を作るってのが理想的な形になってくる。

結局データを横断で使いたい、AIがシステムを横断できない、ってなると与えられるコンテキストは限定的になるから、横断的にデータを管理してAIが活用できる環境を作っていく必要がある。

既存のシステムは変更せずにデータを連携することに注力して、仮想的なデータ統合基盤を作って、データを連携させていく、というのが必要になるはず。