アヒト@現役機械エンジニア

大手メーカーで長年機械設計｜休職・復職を経験し、限られた時間で成果を出すためAIを本気で活用｜機械設計×生成AI｜FMEA・設計レビュー・業務効率化｜AIで仕事と人生を「再設計」する実践記録を発信中

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

私は長年、機械設計の仕事をしてきました。

そんな私ですが、少し前に体調を崩し、仕事を休んだ時期があります。

「もう以前のようには働けないかもしれない」

そんな不安を抱えていたとき、本格的に使い始めたのが生成AIでした。

↓続きます

#機械設計 #生成AI #ChatGPT #AIで再設計

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

@shtrchkw まさにここだと思います。
AIで「作業」の価値が下がるほど、何をやるべきかを考えて、AIを使って成果まで持っていく力の価値は上がりますよね。
機械設計でも、図面を描けるだけではなく、課題を見つけて設計変更までつなげられる人が強くなる気がします。

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

@t_kun_kamakiri こちら共感します。
解析そのものがAIで速くなっても、「この結果は本当に正しいのか」「この結果から設計をどう変えるのか」は別の能力ですよね。
さらに製造、コスト、組立まで考えて実物に落とし込む。
AIで解析が身近になるほど、むしろ解析結果を設計に変換できる人の価値が上がる気がします。

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

規定トルクで締めた。

それでもボルトが緩んだ。

こんな時、「締付不足」で終わらせると原因を見落とします。

・振動
・座面
・摩擦係数
・必要軸力

見るべき条件はいくつもある。

AIに聞くなら、
「なぜ緩んだ？」より
「何を確認すれば原因を絞れる？」

この聞き方が実務では使いやすい。

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

生成AI×FMEAで大切なのは、
正解を一発で出すことではありません。

見落とした可能性と、
次に確認する項目を増やすこと。

候補を広げる。
根拠で絞る。
責任を持って決める。

実践ガイド＋20プロンプト＋Excel
https://t.co/T2CcsdoJZb

#機械設計 #生成AI #FMEA

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

@noraazashacho01 若干どころではなく、カチン案件ですね。
倍どころか10倍とか、全くおかしくないですね。

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

@takaoka_naoto すごく共感できます。
経験を積むほど、専門知識だけじゃなく「前後の工程まで見て、どこを直せば全体が良くなるか」を考えるようになりますよね。

こういう言語化しにくい経験こそ、AIと組み合わせた時に大きな武器になるのかなと思ってます。

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

@coffee_nomimasu これ本当にそう思います。
AIで作業は速くなっても、「何が良いものか」を知らないと指示もレビューもできないんですよね。
今まで自力でやってきた経験が、AI時代になって逆に武器になってる気がします！

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

@keifu721 すごく共感します！
AIの操作では若い人に敵わなくても、「何を聞くべきか」「その答えは本当に正しいか」を判断する材料は20年分持っている。
40代からはAIを勉強するというより、今までの経験をAIで増幅する感覚が合っている気がします。

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

@3FAAivnJDxFnPTg この話、すごくわかります！
AIにうまく答えてもらおうと質問を考えているうちに、自分の中で問題が整理されていくんですよね。
AIは答えを出す道具でもあるけど、「自分は何を知りたいのか」を考える相手にもなってる気がします。

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

@nomu_chem AI活用そのものも同じですね！
全部理解してから始めようとすると進まない。
まず一周やってみると「自分が何を分かっていないか」が見えてくる。
分からないところは、その時にAIと一緒に調べるくらいがちょうどいいかなと思って、日々使ってます！

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

機械設計でAIを使いたい。

でも、
「結局どう聞けば実務で使えるの？」

という人向けに、

・FMEA
・設計レビュー
・不具合解析

の3つを題材に、実践的な使い方をまとめました。

AIに何を任せ、人間が何を判断するのか。

第4弾noteはこちら
【https://t.co/XVgcS1S6hX】

#機械設計 #AI活用

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

AI回答を正式FMEAへ直接貼らない。
候補は一度Excelで受け止める。

・根拠／現物確認
・採用／保留／除外
・採否理由
・次の確認／担当

AIの答えを、人が判断できる記録へ変えるためのExcelです。

https://t.co/T2CcsdoJZb

#FMEA #機械設計

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

40代からAIを始めると、
「若い人に追いつかないと」と思いがち。

でも、AIの操作は初心者でも、
仕事まで初心者になったわけじゃない。

これまでの失敗、判断、経験。

それをAIに掛け合わせるところから始めればいい

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

不具合が起きたとき、AIに

「原因を教えて」

と聞くと候補はたくさん出てくる。

自分なら次に、

「原因を絞るために、現物の何を確認すればいい？」

と聞く。

原因候補を増やすだけでなく、
次の行動につなげる。

この使い方が実務では大事だと思う。

#機械設計 #AI活用

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

@ichiro_Advisor ほんとそうですよね！
失敗そのものより、「なぜそう判断したのか」「次は何を見るのか」まで残すことが大事ですよね。
今のAI全盛時代に、こういう失敗の記録こそ貴重な財産になりそうです

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

@ertnclPUWttIMvW コメントありがとうございます！
他の業務でも同じように使えるのではと思います。
「AIに任せる／任せない」で分けるより、AIに材料を出してもらい、人間が判断すると考えると応用範囲はかなり広そうです。
自分も設計業務以外、極端に言えば、飲み会のセッティングとかでも、同じようにやってます😁

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

AIに全部任せる必要はない。

・整理
・比較
・たたき台
・抜け漏れチェック
・別視点

ここはどんどん任せる。

でも最後に
「これで本当にいい？」
と判断するところは自分で持っておきたい。

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

ベテランが退職する前に残したいのは、
図面だけじゃないと思う。

「なぜこの材料？」
「なぜこの板厚？」
「過去に何が壊れた？」
「ここを変えると何が起きる？」

設計結果より、判断した理由。

AI時代、この情報の価値はむしろ上がりそう

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

そんな話をこのノートにまとめました

https://t.co/XVgcS1S6hX

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

「寿命計算では問題ないのに、ベアリングが早く壊れた」

AIに原因を聞けば、
過大荷重、潤滑不足、異物…と候補は出てくる。

でも実務では、

衝撃荷重は？
ミスアライメントは？
水分は？
左右で損傷差は？

と条件を足していく。

ここに経験が効く。

#機械設計 #生成AI

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

ChatGPTにFMEAを丸投げしたら、
それっぽい表は普通に作れます。

でも設計者目線で確認すると、
「これ、そのまま使ったら危ないな」
というポイントがありました。

ずんだもん×四国めたんで、
AIのFMEAを実際に検証しています

https://t.co/yyKH77XHmd
#機械設計 #ChatGPT #FMEA #生成AI

[アヒト@現役機械エンジニア @engneer678]

AIに任せる：
候補、質問、比較、整理、別視点。

人が決める：
S/O/D、安全、許容、対策、正式承認。

「AIにできること」と
「AIに任せてよいこと」は違う。

機械設計では、この境界を先に決めたい。

#AI活用 #機械設計