現実的な方法論だと言わざるを得ない
この事例においては、知識を「生成」しているのは人間の技術者であり、AIはそれを整えて構造化している。いわば「技能」を「技術」に変換している。この「整流器」としての使い方がAI使用法の本丸と僕も思う。
清水亮のいつもの熱い自社PRだけど、CADをLLMで構造化して検索可能にするアプローチは実務的に極めて合理的で納得感ある
“筆者は社員が苦心して進行しているプロジェクトを明示的に中止しろと言ったことは20年の経営人生で一度しかない” 21年以上前ではあるが、未完成のまま放置され続けた銀河七海物語のこともたまには思い出して欲しい
“肝心の“ナレッジ”そのものが痩せていれば、出てくる答えも痩せている” /AIを使って何ができるか、何をしたいかを明白にするのは人間の仕事
普段はエンジニア重視だの20年に1度だのは、信憑性別としても当事者には無関係な刃の毒。「証明してみせて」圧のトロフィーが開発の継続、おめでとうだけって地獄。知識の整流ってシュシュッとおじさんでもやっとる。
PRつけ忘れ／言ってることは正しい。
最近はなんでもそうだよなー！！！！！！！！大事なのはLLMのアウトプットを人間も確認して整備することだ！！！！！！！！！
深津氏のテキストもそうだけど、何周も回った人のアウトプットが素人に「そりゃそうだ」と思えてしまうけど、きっと全然違うことに何か適切な名前が欲しいと思うこの頃。
過去の自分のコードをエンジニアリング観点で解析させて、別のプロジェクトをそれに従って作らせてる。自分の馴染んだアーキテクチャでないと、AIの迷走に方向性を与えるのにも勘所をすぐ言えないし、と
“熟練者は説明しない。正確には経験と知識を説明する時間がない。そこでAIが組織の記憶を補強する。優秀なエンジニアの判断を、次の世代が参照できるようにし、過去の失敗を、未来の設計で避けられるようにする。”
”V字開発にAIを入れる ”AIが知識を整理・抽出・構造化する
"CADやCAEという、もともと業務の中で生まれるデータを起点にして、AIが説明文を生成し、構造化し、ナレッジDBに登録する" これが理想形なのは皆分かってるけど、何が必要なのかは業務の現状次第でもあるんよねぇ。
もっと低レベルなモノをくれ⇒①新人が教育ゼロで使える「共有フォルダ型の直感的な決裁システム」②全てが一元化され判子一つで決裁をまわせた紙決済箱、紙ファイル一つで可能だった引き継ぎ⇒電子で何とかできる
テレ東の深津氏との対談でも一段階レベル違う話するからおもしれーんだよなぁ。
やりたいことはわからないでもないけどそのナレッジ本当に設計意図と合ってるか？
個々の無数の事実や考えから体系立てた歴史、哲学をAIが作り上げたならば世界がもう一段階変わりそうだなとか思った
もう何周も遅れて vibe coding し始めたおじさんだけど、肌感で感じたものと共感できるし、一方で参考になるし。とはいえ、習うより慣れろが最優先だと改めて。
バッチ処理にAIを使うことがキモ。AIに毎回、ゼロから情報検索・解析・思考させていたのでは金と時間が割に合わない。なので、バッチ処理でAIを動かし、事前にデータを解析・整理・構造化しておく。
「熟練者に「ちゃんとドキュメントを書いてください」とお願いするのではなく、日々の成果物そのものからナレッジを生成」「AIが説明文を生成し、構造化し、ナレッジDBに登録」
科学者達は論文や数式といったナレッジで過去の巨人の肩に乗り遠くを見通す力を手に入れた。AIが企業に息を吹込み巨人に変える時代
内容はなるほど。"AutoDeck"の名称はCAD/CAM業界的に最大手Autodesk社(AutoCADんとこ)と似せていくのどうなんだろう。これのシステム全体図・構成図とかプレゼン資料AIに作らせるときとかまぎらわしくならん？
皆に読ませたい
似たことは考えている。製造の設計知だけではなく、カスタマーサポートとか、商談記録とかでも、構造化されたテキスト・数値（ランク）情報の作成を自動化もしくはアシストするLLMはありだと思う
自分の中ではもはやこういう語り口が得意なだけの人だなあ
どっちかと言うと変革してほしかったのはエッチスケッチ以下略なのだけど、そちら方面はめちゃめちゃナーフされまくりだからな。この文明の間はAIでエロフリーダムは難しいやろうね
はい久しぶりに見た正しいAIの使い方。ゴミを増やすんじゃなくて質の向上に使う。「モノづくりをこんなに自動化できました！」の未来は暗いんだよ。「こんなに良いものが作れるようになりました」に向かうべき
生成AIの本丸は検索やチャットボットではなく設計知の継承。GHELIA AutoDeckはCAD/CAEをLLMで構造化し、3D形状検索やオンプレミス運用で製造業の知識資本を再利用可能にする。
おお、タイムリーに同じ事考えてた. ナレッジマネジメントそのものにAIを活かす感じ
隣に居座ってやってること全部覚えててくれるピアレビュアー的なのが欲しいよ
いい仕事だ。
〈日々の成果物そのものからナレッジを生成する〉一種のリバースエンジニアリングか。
改めてだいじなことを教わった気がする。 ナレッジづくりの方にAIを投入すべきなのか。 コーディングでもできるかな？
こんな概念自体は誰でも理解している内容の「語り」を有り難がっても仕方ないだろう？なんのデータもないこれを有り難がってる人たちは投資詐欺に気をつけて
点でバラバラになっている無価値な情報をAIが拾い上げ、繋いで価値のあるものにする感じかな。
“ナレッジを残すには、熟練者の時間が必要だ。しかし熟練者ほど忙しい。忙しいからナレッジが残らない。ナレッジが残らないから、また熟練者に聞く。そして熟練者はさらに忙しくなる。”…製造業以外も同じよな
『知識を作るAI』
enchantMOONの人だっけ?違った？
地獄への道は善意で舗装されている感
内容にはあまり賛同出来なかったが、入力を整える為にAIを使うというのは結構ありかも。
生成AIが本当に変えるのは「検索」ではなく「設計知」だ
現実的な方法論だと言わざるを得ない
この事例においては、知識を「生成」しているのは人間の技術者であり、AIはそれを整えて構造化している。いわば「技能」を「技術」に変換している。この「整流器」としての使い方がAI使用法の本丸と僕も思う。
清水亮のいつもの熱い自社PRだけど、CADをLLMで構造化して検索可能にするアプローチは実務的に極めて合理的で納得感ある
“筆者は社員が苦心して進行しているプロジェクトを明示的に中止しろと言ったことは20年の経営人生で一度しかない” 21年以上前ではあるが、未完成のまま放置され続けた銀河七海物語のこともたまには思い出して欲しい
“肝心の“ナレッジ”そのものが痩せていれば、出てくる答えも痩せている” /AIを使って何ができるか、何をしたいかを明白にするのは人間の仕事
普段はエンジニア重視だの20年に1度だのは、信憑性別としても当事者には無関係な刃の毒。「証明してみせて」圧のトロフィーが開発の継続、おめでとうだけって地獄。知識の整流ってシュシュッとおじさんでもやっとる。
PRつけ忘れ／言ってることは正しい。
最近はなんでもそうだよなー！！！！！！！！大事なのはLLMのアウトプットを人間も確認して整備することだ！！！！！！！！！
深津氏のテキストもそうだけど、何周も回った人のアウトプットが素人に「そりゃそうだ」と思えてしまうけど、きっと全然違うことに何か適切な名前が欲しいと思うこの頃。
過去の自分のコードをエンジニアリング観点で解析させて、別のプロジェクトをそれに従って作らせてる。自分の馴染んだアーキテクチャでないと、AIの迷走に方向性を与えるのにも勘所をすぐ言えないし、と
“熟練者は説明しない。正確には経験と知識を説明する時間がない。そこでAIが組織の記憶を補強する。優秀なエンジニアの判断を、次の世代が参照できるようにし、過去の失敗を、未来の設計で避けられるようにする。”
”V字開発にAIを入れる ”AIが知識を整理・抽出・構造化する
"CADやCAEという、もともと業務の中で生まれるデータを起点にして、AIが説明文を生成し、構造化し、ナレッジDBに登録する" これが理想形なのは皆分かってるけど、何が必要なのかは業務の現状次第でもあるんよねぇ。
もっと低レベルなモノをくれ⇒①新人が教育ゼロで使える「共有フォルダ型の直感的な決裁システム」②全てが一元化され判子一つで決裁をまわせた紙決済箱、紙ファイル一つで可能だった引き継ぎ⇒電子で何とかできる
テレ東の深津氏との対談でも一段階レベル違う話するからおもしれーんだよなぁ。
やりたいことはわからないでもないけどそのナレッジ本当に設計意図と合ってるか？
個々の無数の事実や考えから体系立てた歴史、哲学をAIが作り上げたならば世界がもう一段階変わりそうだなとか思った
もう何周も遅れて vibe coding し始めたおじさんだけど、肌感で感じたものと共感できるし、一方で参考になるし。とはいえ、習うより慣れろが最優先だと改めて。
バッチ処理にAIを使うことがキモ。AIに毎回、ゼロから情報検索・解析・思考させていたのでは金と時間が割に合わない。なので、バッチ処理でAIを動かし、事前にデータを解析・整理・構造化しておく。
「熟練者に「ちゃんとドキュメントを書いてください」とお願いするのではなく、日々の成果物そのものからナレッジを生成」「AIが説明文を生成し、構造化し、ナレッジDBに登録」
科学者達は論文や数式といったナレッジで過去の巨人の肩に乗り遠くを見通す力を手に入れた。AIが企業に息を吹込み巨人に変える時代
内容はなるほど。"AutoDeck"の名称はCAD/CAM業界的に最大手Autodesk社(AutoCADんとこ)と似せていくのどうなんだろう。これのシステム全体図・構成図とかプレゼン資料AIに作らせるときとかまぎらわしくならん？
皆に読ませたい
似たことは考えている。製造の設計知だけではなく、カスタマーサポートとか、商談記録とかでも、構造化されたテキスト・数値（ランク）情報の作成を自動化もしくはアシストするLLMはありだと思う
自分の中ではもはやこういう語り口が得意なだけの人だなあ
どっちかと言うと変革してほしかったのはエッチスケッチ以下略なのだけど、そちら方面はめちゃめちゃナーフされまくりだからな。この文明の間はAIでエロフリーダムは難しいやろうね
はい久しぶりに見た正しいAIの使い方。ゴミを増やすんじゃなくて質の向上に使う。「モノづくりをこんなに自動化できました！」の未来は暗いんだよ。「こんなに良いものが作れるようになりました」に向かうべき
生成AIの本丸は検索やチャットボットではなく設計知の継承。GHELIA AutoDeckはCAD/CAEをLLMで構造化し、3D形状検索やオンプレミス運用で製造業の知識資本を再利用可能にする。
おお、タイムリーに同じ事考えてた. ナレッジマネジメントそのものにAIを活かす感じ
隣に居座ってやってること全部覚えててくれるピアレビュアー的なのが欲しいよ
いい仕事だ。
〈日々の成果物そのものからナレッジを生成する〉一種のリバースエンジニアリングか。
改めてだいじなことを教わった気がする。 ナレッジづくりの方にAIを投入すべきなのか。 コーディングでもできるかな？
こんな概念自体は誰でも理解している内容の「語り」を有り難がっても仕方ないだろう？なんのデータもないこれを有り難がってる人たちは投資詐欺に気をつけて
点でバラバラになっている無価値な情報をAIが拾い上げ、繋いで価値のあるものにする感じかな。
“ナレッジを残すには、熟練者の時間が必要だ。しかし熟練者ほど忙しい。忙しいからナレッジが残らない。ナレッジが残らないから、また熟練者に聞く。そして熟練者はさらに忙しくなる。”…製造業以外も同じよな
『知識を作るAI』
enchantMOONの人だっけ?違った？
地獄への道は善意で舗装されている感
内容にはあまり賛同出来なかったが、入力を整える為にAIを使うというのは結構ありかも。