製造業×設計×AI｜noteに書き残しておきたい理由
製造業の現場で、設計や工程改善に取り組む日々。会社員になり、転職も経験しましたが、なんだかんだで製品、工程の設計と設計畑を歩んできました。そんな日常の中、2023年の初め、私はChatGPTを使い始めました。
最初は「答えが間違ってる」「使えない」といった声も多く、周囲も半信半疑でしたが、私は、調べ物のときに感じた“ある違和感”をきっかけに、この技術に強い可能性を感じました。
「おすすめの文献を教えて」とChatGPTに聞いたとき、出てきた文献は、すべて存在しないハルシネーションでした。
にもかかわらず、それらしい文章をそれらしく組み立てる力にワクワクしました。逆に言えば、「ここまで出力できるなら、あと少しの進化で現実的なサポートになるはず」と、正確性はまだ課題でも、このツールの持つ“編集力”や“つなげる力”はおもしろいと感じたのです。
それからは・・・各種AIの発展に圧倒される、驚きの毎日です。
このnoteでは、そんな思いから始まった「製造業×設計×AI」の試行錯誤を、少しずつ書き残していこうと思います。
なぜnoteに書き残そうと思ったのか？
最近、製造業の現場でAIを使いどうコストを下げるか？とは考えなくなってきました。直接的にはそれも大切な視点なのですが、今、何かしらの分岐点になっている胸騒ぎがしています。それは、分野は違うものの、下の言葉が代弁しています。
本当に警戒すべきは、自分の仕事の質を高めるためにAIに積極的に投資している同業者だ。
通常の業務でも、AIの利用を常に考えて、人とAIの境界線を把握することが大切なのではないのかと考えています。
そこで、通常の業務の中での気づきを100業務を目標にAIを利用することにしました。
「チャレンジ AI×100業務（製造業）」｜やることとルール
内容例：普段の業務の中でAIを活用できそうな業務；工程能力分析をPythonでやってみる、ChatGPTでマクロを作る、解説動画を生成する、調査をする、製造系GPTsを利用してみる、etc.
目標は100業務：平日投稿
ルール：失敗もOK、とにかく“やってみること”が目的
発信場所：note
まとめ
製造業の現場で日々向き合っている設計や改善の業務。
そこにAIという新たなツールを加えることで、自分の仕事の質を高める選択肢が広がるかもしれない——そんな思いから、このnoteを書き始めました。
日々の業務に小さくAIを取り入れながら、リアルな試行錯誤を100個分 ＋ その後の取り組みを言葉として残していきたいと思います。
