AI関連の仕事も少しずつ出てきました。
■5/1 相談会
清水産業情報プラザ相談会です。テーマは製造業のＡＩ活用

ＡＩ活用にコツ　ウマくゆかないひとの典型３つを述べます。
１　自分が仕事で面倒と思う内容素そのままぶつけてくる人
　広告チラシを一度にＡＩに作らせたい
　顧客の要望をうちこむと生産工程を自動設計する。
２　データベースと勘違いしている人
　機械学習をデータベースと勘違いしている。データがいつでも取り出せると思っている人。
　請求書と振り込み通知を読ませると、請求書のどの部分が振り込まれたかを特定することが簡単にできると思っている人
３　設計図面を与えると勝手に機械完成図を出せると思っている人
４　ＡＩに100%を要求する人
　　AIは97％の確率がでると「正しい」と判定します。基本的に統計システムであることの理解が必要です。

■5/9 製造業でAIの仕事。
何か使えそうなのだが、まだよくわからない。とおっしゃるのでいってきました。５回シリーズの１回目

製造業の仕事　化学工業の会社です

化学式から物質特性の究明　画像をクリックしてください、解説動画に飛びます。 ものすごく長い化学式を写真で撮って、Chat GPT4に送る。
見事に素材の物質的特性を言い当てます。また保存や保管および廃棄マニュアルも作れます。
基本的にChat GPT4を使いこなす方と研究が進まない方の違いは20$を惜しむか惜しまないかの違い。20$はらってやればわかる世界なのです。
登山シューズを買わないと登山にはゆけない。登山にゆかないと登山の楽しさや苦しみ、どこが危険なのかがわかりませんよね。

■ＡＩの本質
人間があいまいに、多分、ＡさんとＢさんとの力の差は五部とおもっているが、実際ＡＩに判定させると勝率25:75％ということがある。
選挙でまだまだ接戦と人が思っているのにＡＩは「Ｘさんの当選」と判定。

つまり人が感覚で「塩梅はこうだ」と思っていることが、実は間違っている、もっと良い方法があると教えてくれるのがＡＩです。

ＡＩにスピードを要求してはならない。
AIは学習したり、考え込みます、また難しい問題を出されると再計算、分析方法をかえてトライします。ここがデータベースと違うところです。
スピードを要求するならデータベースを使えばよいのです。

■有能な経営者の技術ノウハウを継承すべき
ある若手の経営者に「ベテランの技能者のハウツーをAI化してはどうだ」と提案しています。中国地方の経営者で感で技能を確立して息子に継承した。
でも、息子の方が品質良いものを作る。息子曰く「父さんは感でやっているだろう」。彼は仕事のデータを全てエクセルに打ち込んで分析していたのでした。
早い時期に優秀な経営者、先代のハウツーをデジタル化すべきです