Re: NDA前提資料

---------------------------------------------- 株式会社AI-Path（アイパス） 代表取締役CEO 櫻井文雄 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F 090-9084-8584 f-sakurai@ai-path.jp 2025年12月24日(水) 11:29 Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>: > 会社の現状と業界動向 > > - 建設業界は需要に対して供給が全く足りていない状況 > - 利益が出ているため、次の投資に資金を投入する方針 > - 取締役会の承認が必要なのは3000万円以上の案件で、それ以下は比較的迅速に決裁可能 > - 上場していないため、意思決定のスピードが速い > > 現在のシステム課題 > > - CAD(レブロ)、営業システム(JUST)、統合情報システム(基幹システム)がそれぞれ独立して稼働しており、連携ができていない > - 統合情報システムが古く、修正に多額の費用がかかる > - 各システムで同じデータを何度も入力する必要があり、現場の負担が大きい > - DXの推進により、CADと営業システムの統合は進行中だが、統合情報システムとの連携は次のステップ > > 提案されたアプローチ > > - *スモールスタート方式*: 大規模な一括導入ではなく、小さく始めて段階的に改善していく手法を重視 > - *モジュール化*: システムを一体で作るのではなく、部分ごとに開発し、徐々に置き換えていく方式 > - 技術の進化が速いため、大規模投資したシステムがすぐに陳腐化するリスクを回避 > - 動画ベースの業務分析により、現場に負荷をかけずにプロトタイプを作成 > > 開発哲学と実績 > > - *現場重視*: UXデザイナーを中心に採用し、現場が使いやすいシステムを作ることを最優先 > - 管理のためのシステムではなく、営業が実際に使いやすいシステムの開発を目指す > - 営業本部の人間をプロジェクトに入れず、現場の声を直接反映 > - 茨城県庁のシステム刷新プロジェクトを受注・推進中(NECの10億円規模システムからの移行) > - かんぽ生命、旭化成ホームズなどの統合基盤構築の実績あり > > 技術的な提案内容 > > - *AIエージェントとN8N*: 複数のシステム間をAIが自動操作し、データ連携を実現 > - *ローコード/ノーコード開発*: 未経験者でも開発可能な環境を提供し、自社でシステムをメンテナンスできる体制を構築 > - *ベンダーロックイン回避*: 特定ベンダーに依存せず、自社でシステムを運用・改善できる仕組み > - *セキュアな閉域環境*: クラウドサービスのセキュリティリスクを回避し、自社専用AIを完全閉域環境で稼働 > - ヘクサベース社との事業提携により、金融・基幹系システムの基盤技術を活用 > > プロジェクトの進め方 > > - *初期段階は無償でプロトタイプ作成*: 現場の動画を元に動くものを作成し、本格プロジェクト化の判断材料とする > - *ナレッジトランスファー重視*: 作り方を教えながら進め、最終的には自社で運用できる状態を目指す > - 丸投げではなく、業務を理解している社内の人間が一緒にシステムを作る体制 > > 組織体制と人事異動 > > - 1月1日付で人事異動が実施される予定 > - 中根氏が名古屋支店長から技術統括本部長へ異動 > - 小柳氏が技術統括本部長からDX本部長へ異動(12月1日まで兼務) > - DX推進部の体制: 木原部長、その下に日比氏、山岸氏、山中氏、内田氏が所属 > - 西日本統括として、専務が営業統括本部長を兼務 > > 今後の連携先 > > - *DXチーム(日比氏)*: 現在CADと営業システムの統合を推進中のため、今は連携を控える > - *情報企画部(山岸氏、山中氏)*: 統合情報システムのグランドデザインを把握しているため、まず連携すべき対象 > - *技術統括本部(中根氏)*: 全体像を把握する立場として、別途面談が有望 > > アクションアイテム > > - [ ] @SakuraiFumioが1月に情報企画部(山岸氏、山中氏)と面談をアレンジ > - [ ] @SakuraiFumioが1月26-28日に東京出張予定、その際の面談を検討 > - [ ] コンサルタントが資料をメールで送付 > - [ ] ヘクサベースの岩崎社長を今後の打ち合わせに同席させる > - [ ] 名古屋支店での面談は、中根氏の異動後(2月頃)に実施を検討 > > ---------------------------------------------- > 株式会社AI-Path（アイパス） > 代表取締役CEO > 櫻井文雄 > 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F > 090-9084-8584 > f-sakurai@ai-path.jp > > > > 2025年12月24日(水) 11:28 Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>: > >> 大きい業界ではありませんので、それを大きくしていくとなかなか難しいです。 >> >> これからより皆さんが僕主役になっていく世界だなっていうのがこの前も日経でも出てましたけど言い方悪いんですけれども昔はブルーカラーとホワイトカラーって区分けされて結構ホワイトカラーの方がよく稼げる人だみたいなってあったと思うんですけれども >> ブルーカラーエグゼクティブという言葉が最大の必要な人材ですね >> >> 本当にオシャレ通りで多分コンサルの人が一番ビビっていると思います実際に海外だったらコンサルといったらアクセンチャーという会社はすごく大きいんですけれどもめちゃくちゃ開戸を始めちゃったんですよねアメリカの動きが日本に来るのがだいたい1,2年かかるというのがだいたいいつも常説なので日本のコンサル協会まだでも人の >> 取引というか 本当に高いですよ結構なんか採用コストが すごく高くてですねうちの会社はちなみに >> 1円も払ってないですエージェント使わないって決めてるのと正確に言うとリンクトインとかの 広告料とかもほんと1、2万しか払ってないんでどちらかっていうと >> 会って一緒のお仕事をしてみて引き込むみたいなことばっか ずっと今も地道にやってましてあとはうちの業界だったらできるのが >> >> 正社員1人に対して >> 究極業務委託10ぐらいの比率のほうが経営としては効率だし僕は1人1人をちゃんと磨き込んでいくとなったときに僕らの業界は結構業務委託の人のほうがこういった責任感を持たせやすいというのも若干ありましてそういうようなことはできるんですけれども今まさに話があった建設のところっていくら1人親方とか >> 雇用形態が増えていたとしてもやっぱり優秀な社員の方々をどう核を育てていくかというのが肝だというのは実は建設業だったら三国産業さんという大阪のほうで30億くらいの売り上げの建設業者さんの仕事をちょっとお手伝いさせてもらっているんですけれどもテーマがまさに人材のところなんですね >> >> 人材って すっごく大事なテーマだけどどうやったら いい人材が来るかもそうですけれどもどうやったら その人たちをきちんと言い方なんですけど >> 納得して長くいてもらえるかというか評価が本当に難しいと >> そこは加藤直樹さんという社長とやらせてもらっているんですけど加藤さんはめっちゃ面白いなと思ったのが百何十項目ぐらいわかる評価リストみたいなものを作っていてこういうものがこうだったからあなたはこの報酬このボーナスだよねみたいなところの可能な限り今なんか納得感を >> みたいなことをされているんですよね特にやっぱり食い打ちされている 会社さんなんで特定の技能をちゃんと持っているか一個一個のこういう機会をちゃんと >> 使いこなせるかみたいなのをちゃんと自己申請とあとはやっぱりさまざまな現場の 管理職の方々からの評価とやっぱり組み合わせて評価制度とか 作られています >> >> 僕が今AIを使ってやっている支援の範囲で言うとその評価のときにどうしてもそういう自己申告の評価制度とかのやつだけだったら限界があるねという話がありましてあと工事現場だとやっぱり嬉しくないような何かしらのトラブルというのも何かしら出てくるじゃないですかそういうトラブルとかがあったそれをどう乗り越えたみたいなところも含めて評価軸に本当は加えたいけれどもこれってどうやったらいいんだろうって相談を受けまして >> 実は僕たちが取り組んでいるのがじゃあ簡単に言い方なんですけど何かしらのエクセル入れてくださいとかシステムに登録してくださいとかあんまり向いていない方々なんですよ結構現場の方々なので情報を入れさせるじゃなくて毎日AIと会話してもらってしましょうとどの道出勤体験をしないといけないじゃないですか移動が結構多いんですよね皆さんなので車乗っているときとかに携帯起動して >> >> ぽたんぽちってやったらいやぁ 片山さん今日はお仕事お疲れ様でしたどこそこの現場いかがでしたか >> みたいな感じで話しかけてくれていやぁ今日はこういうことがあったんだよね >> みたいなことを深掘りしながらAIと会話していったらシステムに登録するための情報っていうのを >> ちゃんとこうやってAIが聞き出してくれてその内容を自社の工事隊長と紐づいているそういうなんか あっちゃいけないこととか こういうことも >> もしかしたらこれ課題かもしれないんでエスカレーション事項も取り出してくれて 伝えてくれたりとかあとはそれを人事評価を今 >> 半年に1回されてるらしいんですけれどもそのタイミングで この人は結構日本とかでこういう話とかをされてましたよとか >> こういうことがこの時期にありましたねとかを見ながら その採用とか育成の時に使うみたいな >> >> これは一つ大きなテーマだなと思っているのがいかに現場の人の面倒だって気持ちをなくすかというところともう一つがどういうやり方だったら現場の人が本音というか情報を出してくれるのか >> これは正直建設業に限らないんですけれども本当に企業の永遠の課題だなと思ってまして一言で言うとパソコン開いてシステム入力めんどくさいんですよね >> 僕は結構セールスポーツとかいろんな会社の システムを導入してきたんですけれども言い方悪いんですけど現場に定着させるのが >> 一番大変なわけですよねやっぱり現場の人はささっとメモ書きたい 人とかもいるしやっぱりわざわざシステム入れる >> ログインして何それみたいなことってわざわざまたマニュアル作っていって ちょっと変わるためにその勉強会とかやって結構大変ですよね >> >> それをどうやったらAIとかを使って 簡単にできるのかな知らない間に自然と情報がたまっている >> 状況をどう作りましょうかというのが実は結構やらせてもらっています 今みたいなことって結構皆さんの方でも、例えば野村総研さんとかと検討されてたりします? >> >> どういったテーマが直近だったら多そうです >> >> 直接はお話はしてもらっていないので分からないんですけど例えば農家施設でしたら、今、なんていうんですか >> >> 定着させていくかとかいうところはありますね >> >> ワンオンワン大事です 僕もめっちゃくちゃやったので人とのワンオンワンだと思うんですけどやっぱり人とのワンオンワンが >> より重要だなと思ってましてこれは第一工業製薬さんっていう会社のその四日市のほうの三重のほうの工場に >> 連れて行ってもらったときにそこの工場をちょっと話したのがまさにやっぱり製造業とかって 建設業と似てるなと思うのがやっぱり人を抱えてどう育て上げるか >> もしかしたら建設よりもより製造の方が自社専業のプラントとかの使い方みたいになってくるのでより定着化が重要だったりするのかもしれないんですけれども逆に建設用の場合 >> 人の登録って今あるんですか >> >> >> ですけど、政策部の場合は省力化というところに進んでいると思うので、何か違うのかなというイメージを持っていますけれども、なるほど、なるほど。いかに、例えば一つの問題が >> >> 両方あるなって感じですかね 製造業さんの中でもどう減らしていくかっていうよりかは人の採用 >> が難しくなって減ってしまっているだけど創業に結構コンテナーとか プラントすごく大きな仕組みなんで品質を守っていくためには人手 >> がいるなのでやむを得ず人を何とか減らさないと減らしても回す 仕組みを作らないっていう結構製造業でも >> なんて言うんですかね結構僕はのカイラさんとは化学系が多いんで あの自動創業ファクトリーオートメーションって自動化が難しい点多いんですよねはいかが系が >> >> そうですね 確かに20人で動かす どちらかというと 3交代とかはなくせないってなったときにそういうやっぱり20人の方とかよりも >> もうちょっと少ない人 1プラスAIとかで 補助して何とか抑えていけないかはあると思うんですけどどちらの方がいいですか >> >> 確かに確かにその点で言うと逆にも建設のところは任せられる範囲がどうしてもいくらまあAIのロボットが増えても限界がありますからね >> 繋がってきますのでねですよね 確かにそうですね その違いはありますね結構 >> やっぱりワン・ワンっていろんな会社やっぱり取り組んで僕もずっとワン・ワンやってるんですけれどもすごく大事だなっていうのは結局ですね毎回振り返りとともにあなたは >> 例えば3ヶ月後 半年後 1年後っていうのはだいたいまず設定してあともう一つ やっぱり3年後 5年後とかっていう中長期のところと直近の1年 >> 去年の過ごし方みたいな結構二軸でやること多いと思うんですけれどもワンワンでめちゃくちゃ大変なのでマネージャーの負荷が高いんですよ >> >> 大地工業製薬さんに行ったときにこれ似てるなって今思った理由はマネージャーが結構一人当たりが見てる人数がすごく多くてですねなんで結局前回どういう話をしたかなとかどういうネクストアクションを切ったなとかやっぱりワンワンとかやっても目の前で議事取りながらみたいなワンワンってなかなかできないと思うんですよ喋りながらやっぱりどういう話をしたかな >> 前回こういう話したなとか今日こういう話した方がいいなっていうのも例えば先ほどみたいな日報とかの内容がまずデータとしてあって直近のトピックみたいな感じでそれをAIが取りまとめておいてくれたらこの人って前回こういう話をしたんだな最近こういうこと起こってるんだな本人がやりたいことってこうなんだなじゃあちょっとこういう話をしてみようかなっていうふうにマネージャーが考えていけるようになると思うんですね >> >> もう一つの使い方としては マネージャーがワンワンやった内容についてAIが補助してくれて >> もっとこういう話をしてみるとよかったかもしれないですねもしかしたらこういうコメントをするということは >> こういうのに対して不安を持っているとか不安なことを思っているかもしれないですね というのをマネージャーが気づけていない視点で >> AIが壁打ちをしてくれるみたいな使い方が今は結構増えているかなと こういったものを精度を作るというのは >> 総研さんは得意なことだと思うんですけれども僕たちはまさにそれをどうやって 人がやることの補助をしながらシステムとして作っていくのかみたいなところが >> 実は結構得意なところになります >> >> 今さっきの人事評価とか、NECとかも全部AIで作ってたりとか >> >> ありがとうございますそれがですねまさに 実は >> ここに強みがあるのかというのを教えていただけますか。ありがとうございます。それで言うと、NECさんとか仕組みを持っている会社というSaaSと言われるものを導入してライセンス払ってやっていきますかというのか、それとも自分たちで自社で使いやすい、自社の文化にあったものを作りますかという、もう一言で言うとその違いだけです。 >> 僕 実は茨城県庁さんの仕組み まさにNECさんが作っていた仕組みを リフレッシュしているんですけれどもこれもサーズの限界だなって思うのが >> どうしてもここに書いているとおりですねどっかの会社が作ったものを使うこれはその会社の文化とかを考えた結果 >> これがいいよっていうものなんで一定の速扱いをあると思うんですけれども自社の本当の文化とか >> 自社の業務と合ってますかっていうと正直合わないところが結構出ちゃう >> >> と思いますとそうなったときにじゃあ結局仕組み入れました 使えないからもっとこういう風な項目を自社でカスタマイズ >> しますってカスタマイズの導入コストが結構かかってるんですよねしかも他社の提供してる仕組み >> なんで例えば裏側のプログラムロジックとかをいじれませんってなってくるとよくノックアウトファクター >> って言うんですけどもそれがノックアウトになってやりたい ことができませんっていうのにしょっちゅうぶつかってます そういったERPのお伝えみたいな >> 技術的な話より今AIのエンジンの人が 語りに来ていると思うんですけど >> >> 家の侵入ってやっぱりすごいものだと半端ないですね外コーディングとかのやつも全然もう毎回やりやすくて毎週というようにアップデートがありますよね情報を追いかけていくだけでも大変という中ではいはいはいROIが出にくい業界だと思うんですね投資してもそこの会社に絞られてしまう今さっき言われたようなNECとかどこか地形があるところで固められてしまう >> どんな感じになりがちだと思うんですけど全くないですね逆に実はNECとかの会社のところから切り替える先を探している会社の方が多いです理由があってですね僕自身も正直な話デロイト側からいた会社から相談を受けてそこの技術指導とかやっているんですけれども人を抱えちゃっている会社はもう身動きが取れないです >> >> なぜならば僕がアベジャーという会社にいたとき人を抱えても125人ぐらいでうちエンジニア高々9人しかいなかったんですけれども自分たちのやり方を変えたくないんですよ >> 彼らは で 僕たちじゃないとできないって言い切るんですよで 僕は エンジニアラインもやってたし 営業もやってたし 交差の長かったんでいや >> そんなことないでしょって ほら できましたよねっていうのを 茨城県庁とかやったのを見せちゃったらまあ 手切りされちゃったっていう >> 今まさに片山さんおっしゃっている通りROI出にくいんじゃないですかって思われがちなんですけれども逆ですめちゃくちゃROI出しやすいです >> >> なぜかというと共合他者がいまだに今までのやり方に 固執しないといけない理由というのは抱えている人材の人権費 なんですよ >> うちどちらかというとエンジニアは採用していないんですよなぜならばエンジニアはいらないんでどういう人が採用していますかといったらそれこそ片山さんとかもそうだと思いますけれどいろんな業界の知見を持っている方に社内でAIを使ったエンジニアリングを教えていっているんですよね >> もう一つ大きな軸で取っているのはUXのデザイナーという形でUXというのはユーザーエクスペリエンスという様々な業務のシステムとかの作り方というよりはどちらかというとお客さんはこういうふうに使うからこういう画面デイアウトのほうが業務しやすいんじゃないか購買しやすいんじゃないかみたいな形でB2B >> B2C両方やってきているようなUXのデザイナーを実は一番採用しています >> >> なぜならばAIが入ってきても 無くならない仕事というのは人と対話していって その人たちの課題を解決するというこうやって会って話して >> 物を作る仕事だと思っているんですね >> プログラマーって言われた要件に基づいて作っているだけなんですよこの人たちはいらないっていう世界になっていますってなってくるとROA出やすいですって言ってたのはUXのデザイナーって >> めっちゃくちゃ優秀な人って 高いんですけれどもほとんどの企業の方々って UXデザイナー使いこなせてないんでめっちゃ単価安いんですよ >> 言い方はですけど月ほんともう30万前後のお給料の方が めっちゃくちゃ多いですコンサルだったら 100万超えるんですよ >> >> エンジニアとかって昔単価高かったんですよねフリーランスとかだったら150万円くらいが平均とかになってきますしでもデザイナーとかって普通に僕が業務委託でお願いしている方とかも時給で言うと大体3000円くらいとかで普通に応募がめちゃくちゃ集まるんですよね >> っていうところがあるので彼ら彼女たちがあのバイブコーディングを覚えて僕がやっている仕事の例えば10%20%でもまかしていくようになっていったら全然普通に撮れている >> 僕は結構NECさんとかが出す提案の多分 単価とかの正直半分くれるんですよねなので全然普通に今入り込めていってるっていうのは そういうことです >> >> あんまり大きな単価でやらないみたいなじゃないかとちょっと思っていてそこはですねシステム開発会社だったらそうだと思いますなんで僕先ほど3つ目のところに書いてたとおりこれがですね事務省がまさに作ってあるんですけれども >> プラットフォーム間違えたどこだったっけ短期的っていうのはシステム受託だったら短期的になっちゃうんですよ >> >> >> 実際的に自社で実装できるのが、こっちの方が早いですよね、多分。片山さんおっしゃっているのを、本当に日本の会社がやるようになったら、僕は素晴らしいことだと思うんですけれども。それが入り込むまでの感じで、なんかいつ、なんかここから先の… >> >> 使うAI自体のモデルというのは 次々に進化していって反対性はないと思うんですよ もともとこの業界自体はそれでいうと >> 実は大きな勘違いがあると思っていますどういう勘違いかというと認知アーキテクチャって言葉って 聞かれたことあります? ニーチアーキテクチャというのは >> 実際に用語でしかないんですけれども様々な業界とか自社のルールみたいな >> ドメイン知識といわれるようなものですねそういったものをどうAIに教えていくのかというのが 今一番重要な課題となっているんですね >> 以前のデータレイクという感じと あまり変わらないようなデータレイクとは違いますちょっと変わらないような感じだと >> 私はちょっと受け止めるんですけどデータレイクは一言で言うとマシンラーニングのときの世界の 考え方なのでアベジャがもともとアベジャプラットフォーム >> ってやってたのがデータレイクの中にとりあえず バーッとデータ入れていってマシンラーニング >> 機械学習でそこから自社に合わせたトレンドとかいろんな予測器をやらせましょう っていう世界だったんですねそこじゃないですって言ってた理由っていうのは >> >> データレイクというのは とりあえずローデータみたいな生データを全部ぶち込みましょう という話なんですよ対して私たちが今やっている >> 認知アークテクチャというのは人の業務をAIが補助していきながら業務をやっていく中でAIに自社の文化を教え込んでいくよくHuman in the >> loopと 言うんですけれども業務の中に人とAIが一緒に行う 業務を増やしていくことで自社の文化 >> やめなさいに作りましょうとか言うんですけれども自社の文化を教え込んでいく仕組みというのを認知アーキテクチャと言っていますこれは実はAIの能力進化でやることじゃないんですよねなぜならば今のAIの進化ってもともとちょっと昔のシロになっちゃうんですけれども多分前回オチさんと来たときにはまだなかったかな >> >> すみません ちょっと小難しい話が 続いているかなと思うんですけれども認知アーキテクチャというのじゃないと >> AIは育てられないというふうになっている理由というのは昔はたくさん詰め込み学習のように したすらデータを学ばせていってアノテーションといって >> 例えばよくGoogleの猫という話がありましたけど画像をもとにこれは犬です これは猫ですみたいなひたすら強化学習というんですけど >> やり続けていたんですよねそれでAIの成長させるというのは ここでストップが決まる >> 今度出たのはAIに考えさせる、推論させることによってどんどんどんどん性能を上げていくという二つ目の大きな変化が起こってそこで今、推論させるという量を増やすことによってAIの性能が上がっていますと >> >> 今のAIって めちゃくちゃ頭がいいわけですよでも 頭がいいけど本当に自分たちの業務で 使おうと思ったときに足りないものって >> 何ですかって言ったら自社の業務とか 業界ごとの特性みたいなものっていうのをうちの会社のことを どうやって教えていきますかみたいなところだけなんですよ >> それ以外のところは、よくAGIと言われますけれども、超人工知能、超知能と呼ばれているような、よくソフトバンクの孫さんがクリスタルインテリジェンスと言っているような世界なんですけれども、そういったものとがので一定できるよねと。 >> ASIを持ってくださった方もいますか?そうですよね。今さっき言われていたスケーリング不足というのは、有用な考え方で。 >> >> まだ続くと思うんですよ。推論が持っていると言われていたのはマッサージス仮想業の中にもあると思うんですけど >> >> どちらかというと僕バイブコーディングはカーソルというツールをずっと使っているんですけれども他のツールは一切使わなくなりましたマンチブラビティとかも出たじゃないですか全然使い物にならないです絶対使わないですなぜならば設計思想の問題なんですよね例えばGoogleのAIスタジオとか世の中バイブコーディングというと結構誤解している方が多くて適当に言っていったらAIが思ったものを作ってくれる >> それで作れるのはちっこいアプリケーションだけなんですよ僕がやっているのってバックオフィスの業務システムとかみたいな莫大なものになってくるとまず一つ目の課題というのはAIは鳥頭なんですよ >> >> もう釈迦に説法だと思うんですけどコンテキストっていうところがすごく限られているどんだけ性能を上げていくってなってもこれ性能の問題じゃなくてAIのデータサーバー側で使う処理の問題とか言ってみたらコストに跳ね返ってくるところなんでコンテキストをひたすら無限に広げていくみたいな発想にならないんですよね >> なってくると よく今プロンプトエンジニアリングが終わったコンテキストエンジニアリングって 言われますみたいな世界なんですけれども >> 例えば1個のシステムを作り ますってなっても このシステムはどういう設計システムのもので とかっていうのを全部教え込んでいって >> 毎回その鳥肌の状態だけど まず最初にそういうのをしっかりと分からせた上で 人がどう補助 をしていくのかっていう 人がAIをコントロールしやすい仕組み >> っていうのがすごく大事になって >> >> カーソルじゃないとと言って他のやつに切り替えた最大の理由はカーソルが一番やっぱり成熟が早いというのもあるんですけれども二つありまして一つはマルチエージェントを本当に身で使いこなせるから >> 1回のチャットの内容に対して複数のエージェントのさまざまなモデルに同時に考えさせて結果を人が選べるんですよね言ってみたらそれもまた強化学習というか方向付けに使われていますとなのでやっぱり1個の考え方をやったときに同時にさまざまな人に依頼して結果を比べるというクリエイティブな世界で多かったんですけれどもそれをまさにできる世界というのと画面上の要素をもとに >> >> 今まで文書で打っていたのですが直感的に動いているシステム上のここをクリックで指定してそこに対しての指示が出しやすくなったので僕は昔v0と併用していたのですがv0もいらなくなっちゃった >> こういう仕組みが今できているのって 実際カーソルだけなんですよねですよね カーソル私も使っているんですけど >> >> 結局、こういう風に追いついていきますよね?追いつくのに合わせて、どんどん新しい仕組みが生まれていきますよね。カーソルは追いつかれないと思っているのは、コンポーザーとかも作っていっているので。 >> コンポーザーってカーソル独自のモデル ありますよねあれがブラウザユースって使われてます?チェーンさんツールの中の機能のブラウザユースです >> ブラウザの中でやるというかブラウザを自動操作するやつそうですねブラウザの中でやるやつ昔クロードがコンビュータユーズというのでやってましたけれどもブラウザユーズで要素も実際に確認していってMCPツールでデータとかいろいろ見ていってクライアントとサーバー側のコンソール力を見ていきながらものを作れるつまりエラーが起こったらエラーを潰すというところまで一気通貫でやる仕組みというところがまだ未成熟なんですよ結構バグ多いと思うんですね触っていると >> >> バグが多いのですが、だいぶ工夫したら使えますし、僕はコースをされてもほとんどブロックしか使ってないのですが、それで全然物が作れるようになってきている。ただ、言い方が悪いのですが、AIに任しきれないなと思っているのが、実はUXの要素なんですよね。 >> 僕が結構作っている仕組みって多分試されたら分かると思うんですけど相当工夫しないと作れないものばっかり作っています例えばの生産計画とか生産計画のシミュレーターとかいろんなものを作っていっているんですけれどもちょっと簡単なものからで言うと今さっきのプロジェクト2.1どうぞどうぞはい結局一般ユーザーあまり使いこなせない >> >> 難しいですね。一般ユーザーにとっては、一斉プログラムをやったら難しいかな。それは、ないです。大きな時とか何かやった時に、結局、高品質でみんなで書けるのかといったら、なかなか難しい。 >> いいかなというのと、私たちが作っている検査事業は、同じもののないんですね。はい、そうですよね。柔軟にやっていかないといけないですよね。そこが、毎回書き直すのかというところが大きいので、そこがまだ… >> 対応の生産とかのそこらへんの生産経験はないので運輸とかでもないので難しいところなのかなというところではい >> >> 今のところあれはいそれでいうとまず一般人が使えないっていうのは僕はないって断言ができますなぜならば内情を討論しますとうちの会社って >> >> ちょっとマウスの位置がわからなくなっちゃって >> >> ちょっと見づらい 下のほうになりますけれどもうちの会社って これ自社のホームページも実は2日で作ったんですけど僕が 時間なかったんで >> こういう会社のホームページのところの中にこうやって今サインとか 今ちょっと更新してないんで あと12人なんで 合計 15億円くらい >> 本当は並んでいるんですけれどもちょっと後回しになっちゃってましてここにいる人間って例えばこれとか私の妻とか >> なんですけれどももともとパーソナルトレーナーとか 理学療法士って僕地頭いいなと思ってはいるんですけれども正直IT業界にいたことがないです >> >> でも今実際に妻にバイブコーディングを 教え出したのが半年くらい前ではあるんですけれどもいろんなこと 例えば当時勤めていたパーソナルトレーニングの >> ジムのところの業務システムを作ってみたりエラーハントリーの仕方とかも ずっとコツコツ教えていて正直100%できるかというと 大体8割9割という感じです >> 残り1,2割はやっぱりシニアエンジニアというか僕とかがやっぱりフォローしないといけないところで出てくるんですけれども例えばやっぱりアーキテクチャレビューとかセキュリティのところのレビューとかはいくらAIに全高度分析させるって言っても考え方とか正しいと与えないと判断できないのでなんでゼロにはならないんですけれどもそういう一般人だった人間が実際のシステムを作っていってるんで僕はやればできるじゃんって一応社会実験的にやってたんで >> >> あの思ってますとやってます大井じゃないですか 品質的にどうなるかというとは 詰めきれないそうですよね分かりますできているのである程度は >> できるのであろうなと >> そうですねUXの部分も今洗練されてきているUXは正直な話僕バイブコーディング一番苦手だと思いますなぜかというとそれっぽく作れますただあれは基本テールウィンドウ >> CSSというデザインシステムとよく使うシャドウCNUIというライブラリーで作っているからそれっぽく作られるだけでめちゃくちゃ例えばですね僕が作っているシステムとかって >> 多すぎてめちゃくちゃ使いづらいんですよ使いづらいです使いづらいですよ本当に僕が今実は先行者利益的な考え方になるんですけれどもうちの会社は大丈夫だろうと思っている理由がモジュール化をめっちゃやっているんですよ >> >> 例えば、いろんな会社とかに入り込んでやっていくために モジュール化しているもので言うとPDFを1ページずつに裁断してデータを取り込む仕組み >> みたいなところって結構必要なんで共通モジュールとか作っていったりするんですね これとかもちょっと面白いんで これよりも最初作るの本当に >> 視聴時間がかかっているんですよ。バイブコーディングとかで 試されていったら同じものを作れなくて >> 苦しむと思います。分かんないですけど。僕は結構大変だったんで、だいぶAI便利だなというところとこいつらまたバカだなと思うときは >> 両方イキイキするんで。例えば結算申告書の仕組みとかみたいなのを1ページずつに裁断して 分析をかけていってます。 >> >> で、なんでこれ1ページずつに 裁断されるかってご存知だったりします? >> >> PDFって何十ページのPDFとかもあるじゃないですか。雰囲気もので内容全部読み取って、要約してねっていうのはわざわざファイル分けなくていいんですよ。これ僕がやってるのはPDFのデータを構造化して、全量漏れなく抽出して、顧客管理システムの情報を自動で登録するための仕組みを作ってたりするんですね。 >> 全体で見るとサイは凄いので、1枚1枚のサイでは良いですが… >> なので、一枚一枚の画像単位とかだったら問題ないんですけれども、複数枚セットでPDFを渡されたら、まずこういう裁断作業をやっていかないと、今画像解析だったらご存知のとおり、Geminiが一番精度が高いんですけれども、これ実際に今Geminiに繋いでいるので、例えばパイルの種類はこれですよといったら、僕最初はAIで文章判別も全部やっていたんですけれども、効率が悪いので結局こっちに変えたのが、 >> >> このドキュメントはこれですよって選ばせてそれ専用のプロンプトとそれ専用の吐き出された情報を確認するコンポーネントというものを用意してそこに合わせてひたすらプロンプトをDSPiという技術でチューニングさせ続けているんですよ。この1枚の画像これはどういうものであるこういうような形式で保存すべきものである入力こうやって吐き出されたものに対して合っている間違っているを人が確認していくみたいな形をこれで修正だけしたら >> AIが正しい情報と間違った情報をJSONで格納してそれをまたDSPyでチューニングをかけているんですねというような形でやらないと >> 精度が上がらないというのが試していたらわかるんですよ >> >> これってやった人にしか見えない 世界なんでうちの会社は今いろんなお客さん のところで正直NECさんと比べると小さいプロジェクト >> ばっかりやっているんですけれども短かったら1ヶ月長くても3ヶ月くらいの プロジェクトを量産していっているんで一言で言うとモジュール汎用化している >> 仕組みがどんどん増えていっているんですね それこそ勤怠管理の仕組み一つとっても 勤怠はやりたいですって言ったらこういう最初の勤怠のところから >> 業務システム上にこの勤怠のところに脱獄して入れていく仕組みから 全部整理した上でマイスケジュールって言って >> 自分たちの割り当てられたタスクみたいなところっていうのをもとに自分のカレンダーを設定していく仕組みとかも含めて >> これ全部モジュールにしてるんですこうやって例えばカレンダーのところに設定したら 時間実際にはこれぐらいだねって >> >> 調整だけして日々の業務が終わったら 実績登録とかだけやってそこの内容で保存してやっていきますみたいなこれ多分Viveコーディングでやってみたら >> 分かると思うんですけどめっちゃ作るまで時間がかかるんですよなぜならば要件を作りながら >> 考えて考えて考えてやっていくそれを最後楽にするために例えばここで日報として 出しましょうってなったときにはもともと予定されたものに対して >> どれぐらいの調査が出てましたねその内容をコメントした内容 間違えてAIがサバリとして作ってくれてエスカレーション事項があったら >> エスカレーションを抽出してエスカレーションデータベースに 格納するとかそういったところまでを >> モジュールという形でやっているので会社ごとに切り出せるんですね >> >> 僕たちとNECさんとかの違いというのはあの人たちは作ったものを売りたい僕たちは一緒に作りたいというところなのでこういうモジュール >> こういうのがあるよそれを例えばお渡ししたら >> 作るの早くなりませんかみたいな形でやっていますそうすると単純な話でたくさんの会社のたくさんのテーマ業界問わずにいろんな会社さん >> いらっしゃるのでそこでやればやるほど モジュールが増えていくんですよね >> そうすると、あなたたちここの業務でこういう型があるんですね、じゃあこういうモジュールがありますよ、これを自社用にちょっと組み直していったらどうですかっていうやり方ができるので、さらなる効率化ができますよね。 >> >> うちの強みって何ですかって言ったら業界とか様々な業務プロセスのところで動いているシステムのところについてそういうモジュールとかすぐやるスターターキットみたいなものを提供できますっていうのがやっぱり強みになってくるのかなとそういうふうに今ビジネスを組み立てているのでそういう意味で意外と競合他社はいないなという >> みんななんか受託だったら 受託ばっかりやるんですけれどもそれは先がないって 片山さんだったら思われると思うんですよ僕もそれは先ないと思ってるんで >> 機械系のやつもあるんですか?機械系のところっていうのは、例えば組み込み式のやつを入れたやつとか、データ取ってくるとか >> >> そうですね。僕はハードのところは、正確に言ったらAPIを持っているものだったら今もやっていたりしますけれども、ハードを作り替えは絶対やらないと決めているんです。なぜなら在庫を抱えるから。僕は絶対在庫を持たないビジネスと決めているので。本社は絶対在庫が必要なビジネスですけれども、僕らは在庫というか人だけ、人もなるべく正社員と決めている。 >> 業務比率を変えてなんとなく一番維持しやすい会社だと思っているんですけれどもハードのところもですね正直データを吐き出されさえしたらそこの内容を取り込むためのデータインポートビザードという仕組みとかデータ連携のところ実はAPIとかも含めてAIは簡単に作れます >> >> 実際キャリブランニングさんのときもデータインポートウィザードといってちょっとキャプラさんのやつなんですけれども >> >> 横のほうだと画面がどうしても自分で操作しづらいので写し直しをします。機械系のところもデータさえ吐き出せていたらそれをRPAで例えばデータを取り込むみたいな仕組みを作っちゃったらすぐデータ連携ができるので >> そこを強みにしているような会社さんとかも実は今一緒に組んでいたりとかするのでそれでもいけるんですけどあ、下に行ってますねこれ >> >> まさにキャプラさんのシステムを作っているんですけどこういうのがいるんですよね例えばデータインポートウィザードって僕もセールスフォースっていう仕組みずっと作ってたんですけれどもデータを取り込んでいったらさすがに実データは今いってきないんで普通にどのテーブルのどのデータですみたいな感じで判別してカラムのオートマッチングっていうのをしてインサートアップサートをするみたいなのをこれもモジュールとして作っているのを >> 結構いろんな会社でやっているので自社のこういうデータ型ですって吐き出されるデータがあったらそれに合わせて取り込む仕組みとかも含めて簡単に実は作れますそこのファイルを吐き出して取り込むところだけの簡単なRPAを作ったら全自動でいけるという感じです >> >> これがちょっと今 >> >> こういう感じでデータがあったら このデータがどのテーブルですかみたいな感じで スタッフとかだったらこのスタッフのやつの中でどの >> これちょっとスタッフ違うテーブルだったみたいですね 違っていたらこれ全部オートマッチングっていう形で >> 科学の名前を自動判定していって要はCSVがあったらCSVを取り込み 型のデータに合わせて事前確保とかするんですよ >> やっぱりシステムで持たせるためのデータ形式を日付けで例えば >> yyy-mmdd-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg >> >> みたいな配分でやらないといけない という取り込みに合わせるんだったら元々の情報がそうなっていなかった >> 変換処理とか昔はETLというので作っていたんですけど それを今はプログラムロジック簡単にバイブコンディングで書かせて >> 変換処理まで作っちゃうんで会社ごとの取り込みたいデータに合わせて データ加工も含めてやっちゃうそうするとこれを取り込んでやる >> 作業のところだけをRPIで終わるという感じですね >> >> 死ぬというのが、建設会社等で返済されてたらあると思うんですけど、変異面質とか立面質とか出てますけど、それを死ぬのデータに変換できないのかというのは課題としてはある。なるほど、なるほど。それが自動的にできるようになれば。 >> 【質問者】PDFのデータ、そこから線の長さの処理をたくさん書いてますけど、それくらいできれいにすれば大きな… そうですね >> 僕実は産経設備工業さんとか他にもやっぱり CAD 系の会社とかの話も聞いてはいたんですけれども結論から言うとそっちは手は開けないにしてますと >> なぜならばどれだけの莫大なデータがまずあるのかという学習用のデータがいるのと >> 特化型のAI研究開発になってくるんでやっぱりそういうAIに学習させるためのGPUそこのコストがかかっちゃうんです >> >> そういうテーマが得意なのが アベジャーなんでアベジャーはやってたんですけれどもそういうテーマが来たときにはぜひちょっとアベジャー >> ご紹介するんだよみたいな僕はやっぱりすみ分けって 大事だと思ってましてAIって一見何でもできるそうでは >> あると思うんですけれども僕は先ほどお伝えしてきたとおり現場の業務システムの中でまさにAIをちゃんと仕込んでいく みたいなそうやってよく Human >> in the loop っていうとおりそうAIが一緒に業務をやって >> 自然と自社専用のやり方っていうのを学んでいくっていうそっちの方にやっぱり軸足を置いてるので関心で言うとめっちゃ思ってるんですけどこれ絶対多分特価AI作るしかないなっていうのがもうCADの前あるんで言い方はないですけど結局良い図面と悪い図面みたいなところあるじゃないですか >> >> 良い図面だけを選抜しないと AIが悪い図面をやるとセンターが下がるんですよねそこのより分けも含めて >> 結構マンパワーがかかるテーマだよなと思うのでめっちゃ需要があるの分かっているんですけれどもそれは多分CADとかのシステムを作ってきた会社が >> お客さんと組んでやるべきことだなと思うので僕はそっちは手を出さないと実は知っています >> >> その図面をなぞっていただけますかはいできるんじゃねえかなと思うんですけどなかなか難しいんですよもう少しコンピュータユーズが進んでコンピュータユーズって位置情報を全部取ってるじゃないですか画像の情報と位置情報を組み合わせてみたいなもっと高度な理解ができると今コンピュータユーズとかもそうなんですけれどもできてるようでまだまだできてないですあれは実際の裏側のソースが見れるものしかやってなくて画像の中での場所の抽出っていうのは >> やっぱりちょこちょこ間違えますなのでまだまだAIの進化が 必要なテーマなんで今じゃないかなというそういう汎用型のAIでもうちょっとやっぱり性能が >> 進化した後だったらCADのところもやり方が あるのかもしれないですけど今の制度でやるのはもったいないかなという 気がするので僕は正直あまり >> お勧めしていないです >> >> すみません 嘘がつけない立ちなので >> >> なんで多分僕たちが皆さんにお役立てるかなと思ったテーマで言うと宗賢さんとかと一緒に考えたり自社でこういう仕組み考えてるんだよね自社ではこういうような業務を回してるんだよねって聞かせてもらったら一緒にじゃあこういうアプリを作ってみたら面白いんじゃないですか >> っていう感じで、それこそ自分たちでも今やっていっている方のところに僕は多分UXデザイナーが一緒にバイブコーディングできるUXデザイナーが入らせてもらってこういうのが業務やりやすいんじゃないですかって一緒に考えてやっていくもう一つはどういうデータをためていくべきなのかっていうデータの設計のところを一緒に片山さんとかとも話していったらこれだったらやる価値あるんじゃないって話になるんじゃないかな >> >> 自社でやれることをやっていくほうがコスパがいいです。僕は絶対に丸投げしないほうがいいと思います。 >> >> いけますけど、やっぱり偏差値系は何でも入れられますね。笑本当的にはもう、よく出てるGPSのデータを見て、 >> >> そうですね、小松さんがリモートでやっているみたいな、懐かしいですよね。 >> >> それが今で続けてるんですよ。そうなんですよ。 >> 身近なところで何個か成功体験を積んでいったらプログラムのいいところっていうのはソースコードっていうのは手元にあるんでその今のAIに解析させたらどういう仕組みとか僕はよくモジュール化って言ってるのもフィーチャーって言うんですけど機能単位でパーツパーツを作り分けてるんでそこのソースコードをまるっとコピーしてここの内容を踏まえて作ってねってやるとどんどん横転できるんですよね >> >> 同じ会社になっても、各担当者と一緒をしなければならないように、それを立派な人がある上で、こういう形でやっていきなさいと言っても、 >> 難しいですよね、現場が。 >> >> 結構ありましたね実はそこのところドンピシャでやれますあの会計系がそれなんですよ実は会計はね割と単純なんです このデータですよって言うのがすれば >> 結算報告できるんですけど >> >> われわれというのは、計算データの元が正しいかどうかをどうやって調査するかということになるのでなるほど >> 僕はちょっと会計と似てるって言った理由は、会計の話でっていうことではなくて、考え方、作り方で似てるっていうところで、実は会計ってみんな同じような処理やってると思われがちなんですけれども、税理士事務所ごとにバラバラなんですよ。 >> PKCをやるというのは一般的な人たちが違うんですよ結局仕分けの考え方とかどの環状項目を使おうと思っているのかそれこそ決算賞のレベルですらですねもうみんな総勘長元長とかの方の書かせ方とか振り分け方も結構違ったりするんですよ入力のフォーマットもバラバラなんですよ >> >> 当時実はやってたことが少し似てるなと思ったのが現場のさまざまな台帳あるじゃないですかフォーマットバラバラじゃないですかAIはフォーマットごとにこれはこういう内容でっていうのを例えば先ほど今定価算もあるんですけど定価算でいうと製造第1課第2課第3課が業務プロセスのさまざまなところのさまざまなKPIをめちゃくちゃ違うフォーマットで管理してるんですけれどもそれを構造化して読み出すっていうのはAIめっちゃ得意なんですよ >> ぜあらる。 オサホネの天下に行かれたんすよぜあらる。 オサホネの天下に行かれたんすよぜあらる。 オサホネの方にぜあらる。 そうでしょ >> >> どうぞ、お別れですかね >> >> すみません。あれは、実際にこれ本当にちょっとしたND英語じゃなくて難しいテーマでありますけれども僕もらっていつもやっているのがプロトタイプを作っているんですよね。ちょっと今、テーカーさんとかでもやっていた簡単な仕組みだけをお伝えするとこういうなんていうのかな >> 考え方を伝えられるのが結構強みかなと 思っているんですけれども要は結局会社ごとにフォーマット… これ画面が違ってましたね >> あれじゃないですか。あ、すみません。画面が映っていなかった。 >> >> これちょっとネタ程度に聞いてもらったらなと思うんですけれども一言で言うとエクセルですとなんでエクセルにしているのかというのが >> これエクセル埋め込んでるんじゃなくて、エクセルみたいな仕組みを自前でモジュールで作ってるんですけれども、現場の人は絶対エクセル無くせないんですよ。なんでエクセルをコピペしたらいいよね。 >> っていう考え方で結構作ることが多くてですね >> >> 元データはこれです。これはカーごとに入れるものを含めて全然バラバラなんですよね。そういうバラバラなデータを ここから稼い分解の音質の >> ここからここだったらもう別にそれを普通に コピペしたら楽でしょうみたいな感じでそのまま保存させて >> バーって保存させるみたいな考え方の思想でこういう画面ってよく作ってますとCSVで吐き出せるものは CSVで取り込んでいって形で機械ごとに様々な >> ローデータみたいなのを持っているのでそれは取り込むときに構造化して さっきのインポートウィザートをかけてやるのでRPIでやったら自動化できます >> >> どうしても現場のフォーマットごとに 違うものっていうのはどこそこの人たちが使う用のこういう >> エクセルの画面みたいなのを用意してあげてひたすらコピペさせる 方が早いです >> なので入り口はみんなバラバラな画面です。ただ上の方でいうと共通フォーマットの方にシステムでデータ変換だけかけてあげるという考え方です。なのでここはもう本当に1か2か3かの帳表ごとに貼り付けの画面は変えてあげている感じです。そうすると今までと違うのはエクセルでやっていたのかこのシステム上で入れているのかの違いしかないので違和感が少ないんですよね。 >> >> 今までだったら毎月ゲストにはエクセルをまたコピーして元のデータ消してとかってやってた作業がなく毎月 >> >> 神経みたいなところを作成したら簡単に >> >> これで例えば普通にもう作成ってやったら、もうその日付分のレコードが自動で作られてるんで、そこのところの中にバーっと入れてくだけみたいな感じの、これも本当正直1日で作ったんですよ。もうモジュールをそのまま横転してやってるから、以前うべこうさんさんっていうUBって会社さんの時にもやっぱり似たようなものを作ったモジュールを同じような感じで。現場の人のアレルギーをどう抑えるかみたいな、アレルギーって仕事かの嫌みたいなアレルギー絶対。 >> あるんで ありますよねひたすらなくすって 結構UBさんのときにやったのはロールバック機能ってエクセル とか戻すの大変じゃないですか過去断面に戻すとか >> ファンが変わるたびにどういう変更があったのかの変更でAIが サマライズして通知するとかいろんな機能を仕込めるんで >> >> 飲んで結構エクセルオイルも使いやすいじゃんみたいなそういったものでやると意外とフォーマットが違ってても今の業務を変えることなく最悪コピペ作業って別にそんなのRPAとかでも何でもやらせればいいので今の業務をいかに変えずバラバラな下地のバラバラなところにあるファイルも一元管理されていて経営としてもすぐ判断できる >> 定価さんで言うとファイルすごい量なんですよ。本当に毎日何十個のファイルが作られていて、それを毎日会議というときのように、人が加工して加工して加工してやってますみたいな。リアルタイムに見れたら、もっとこういう敷地に超えたらすぐアラート出すとか、エスカレーションすぐ出すとかできるのにねって。じゃあ毎日会議でやるダッシュボードを作りましょうよ。こうやってデータをコピペしてやっていくと、こんな感じで。 >> >> 7月はまだないですねちゃんとデータみたいなところを バーッとチャートも書いていってBIみたいな感じでこうやって >> 仕組みのところでこれも足していったらどうなるかな みたいな感じでのやつとかこういうダッシュボード画面も >> 今こういうのを出したいというのを聞いていてそれを毎週作っていって とかってやってるんですよね >> 一応コンサルエディティながかったんでノーコードツールに近いような感じで分析もできるそうですそうですこれ全部バイブコーディングだけで作っているわけですよどういうものがあったら仕事しやすいのかなこうやって現場で話してものを一緒に作ってっていう経験があったら提案できることが増えるんですよね僕が内製化100%にしない方がいいと思っている理由はいろんな競合他社だけじゃなくて別の業界の中で >> >> >> 自社の方も含めてどういう取り組みをしているのかなというのは外の人じゃないとなかなか知らないと思うんですよねなので勉強会とか世の中に出ている一テーマじゃなくて通常やっぱりこういうNDAとかじゃないと話せないような内容とかで実際に一緒にものを作っていく方がそういうこともやってみたらいいですねみたいなそういう自社から出てくるアイデアだけじゃなくて予想でやっているアイデアも一緒にやっていくのがよりいいんじゃないかなという気がします >> >> もちろん生データはどこの会社も出せないですけど、どういうふうな業務システムでどういう情報を貯めているのかっていうのは、意外と機密ではないんですよね。もちろんやっぱり営業秘密ではあるかもしれないですけど、そんなこと言っているよりも国益でしょって感じなんで。 >> やっぱりあの清掃業が元気にならない限り 日本はどうやったってこの右肩下がりを止めようがないんで止めるの難しいかもしれないけどせめて緩やかにするとか >> いや 言い方はですけど めっちゃみんな遅れてるんですよもう情報を取りに来ないし 御社すごいですよ 聞いてて多分 茅原さんも伊田さんも >> 僕が今日なんか難しい話をするんじゃないかって 心配されてたんですけど逆になんか難しい質問が飛んでくるからいや すごいなって思いまして >> >> 名前を変えたのがね、AIとかDXが中心になったんですよ、世の中が。アルティメーターによったらもうね、次を抜くへのようになる。 >> >> オープンという名前に変えたんですよ。会社が東三冊とかなんかに出ないんだよ。同じ会社で >> >> その前に僕が言った、去年か。僕は2019年からRPテクノロジーズが当初の一部に上場した。その時に頼まれた。 >> 社長がまだ40代くらいの悪戦者だった人だった。僕はもう70代の終わりだった。もうジジイだったんだけどね。東京にいた誰もいないし。 >> クララで経営会議のメンバーで経営までやっている人だからね、公務を頼むことで。 >> >> 終わったら怒るだろうね。それでね、AIをやろうとしたんじゃん。そしたらね、AIのキャリアが少ないだろう。で、アメージャリングがちょうどよかったんだよ。AIをものすごいやってるから。 >> これでこういうのをちょっとスカウトしてきてね >> >> やってくれって頼んで、オープンという会社にしたのと同時に、阿部ちゃんも一緒になってやってくれました。それで僕は桜井と付き合いました。 >> やってみたら、彼のキャリアがAから、コンサルタントしている人よりも、やっぱりできるのじゃん。AIだけやっている人がね。 >> >> 難しい話ばっかりするんじゃん。相手はわからんの。質問されたらね、意外と回答できんの。自分のしたことしか。彼はそれじゃないんじゃん。 >> >> 何かね、AI無しじゃ済まんで。もう無しじゃ僕は済まんと思うと。だからね、ええチャンスだからね、やってほしいんだよ。いくら大きな会社でAIが >> 大学の専門家じゃないと来てもね、説明なかなかできへん。自分と繋がらん。今日はね、自分と繋がるはずなんじゃん。自分たちと。 >> ぜひ繋いでほしい。やろうったらね。 >> >> 大金を使わなくてもいいから、最終的には数百万くらいいるか分からないけどね。 >> >> 絶対に白群と遊ぶと、エアーなしじゃ済まないんで、ポイント、ポイント、ポイントで >> >> >> 普通に今さっき言ったように人事とか閉会の面とかでコンサルティックに言うとかなり強いので例えばITのメンバーを作るとかでも全然できるIT全般の話すりゃええんじゃないそうですね >> >> 台湾なら、量が、範囲も本当に広すぎる。範囲が広すぎる。全部が分かる人がなかなか少ない。 >> あらゆる範囲をカバーできる珍しい人だキャリアはこう上からキャリア的にははいはいはい >> あ、一応古込の営業もやってましたのでプルデンシャルって外資系製法で売ってましたもんねそうだったんですよ >> >> 月500時間くらい仕事しましたからね >> >> 非常に進化が激しいどこで踏み切るかっていうところがあってもう2年ほどする >> >> もう、こうやって食っていくからはい、はっはっは考えがある >> >> 私たちが少しひとつひとつ気になってくれるとそうですねそうですよね私も忙しくできない何もしないんだろうね >> >> そういう意味で今日来たから、本当にいい道を歩いてくださった。ありがとうございます。 >> >> 見積もりがそんなに難しいわけじゃない見積もりが大変で見積もりが難しいから乗せちゃいけないだろ難しいのは相手だ >> >> 小流があるじゃないですか小流がある小流がどうなっているか分からない非常に平分にすいてある >> >> あ、囲まれたんでよかったとあはははおいしいこと言ってた実際の会社みんなそうっすよ囲まれたら話しませんからね実際の会社のキャリアがあるから >> >> ですよねー いやそうなんですよねいやいやいや でもかなりあのご自身で取り組まれているのはやっぱり伝わる内容だったのにすごいですね >> >> >> でも、ここだけの話、大本組さんより進んでます。大本組さんもかなり勉強会とか行かれて、やられてたんですけど、今取り組んでいるのは、AI、OCRで業務取り組みにデータを投入しようかとか、そこをやっぱり自前で検証とかやっている感じだったんですよね。 >> >> でね、自分もしてほしいんだよ。せずにね、丸投げはもう絶対いけん。丸投げだったら絶対成功せん。自分たちも死ながら外に投げると。 >> 日本の習慣でやってほしいんじゃん。ぜひ。 >> >> あ、そうなんですか。ちなみに、実は、措置系でいうともっともの凄い話があるので、僕が事業提携しているヘキサベースという会社が、デジタル赤字をゼロにするプラットフォームを持っていまして、そこ一緒に事業提携しているんですよ。ちょっと、ここまでやると話が飛びすぎちゃうんで。 >> いやいやいや、またね、また来るから。あの資料だけしれっと送っておきます。資料は渡しておいて、要は見てない。送るところからちょっと聞いていったらいいのをね、あの業務を見てほしいんじゃ。 >> >> パーフェクトとして行ってもらっていいと思います総務人事の仕事もものすごく多いんじゃない総務人事で言われるのが多いあとは僕はどちらかというとAIは言ってみたらそういうものじゃないんですけれども補助なんですよ >> 僕の感覚でいうと御社みたいに人が中心の会社というのは人に寄り添うための情報をどれだけ集めるかだと思っているのでAIがさらなる進化するにあわせてこういうふうに自然に情報が集まる仕組みを >> 用意していくのかそうですねどういうふうに使えるのかなっていうのは興味があるんですけどそうそう >> >> ピラミッドの形をとって 顔を顎で情報を吸い上げるんですけれども現実にはそれをAIに頼んでしまうと >> >> 難しさがあるなというのは分かりますかそうですよね同じ認識なんで僕はAIに任すべきじゃないと思います今の時代って例えばニュースとか見てたらAI人事課長みたいな人が例えば評価をしていくとかあるんですけれども建設業は絶対合わないです僕が思っているのはワンオンをやっていく管理者の方々がAIを使いながら成長していく世界なんですよね >> テマヒマがかからなければ、音声を良く聞いてまとめてくれるというのが非常に良いと思うんですよ。 >> >> そういう人の作業を楽にして、あと壁打ちとかも、別に僕自身もそうだったんですけど、今いろんなことを言うとすぐパーラとか言われるんで。AIに言わせるとか。そうそうそうそう。こういうこと、こう考えてもよかったんじゃないですかっていうのを、やっぱり人同士はもっと楽なコミュニケーションをして、ダメ出しとかはAIにやってもらったらいいと思うんですよね。 >> 別にAIは嫌われようが気にしないじゃないですか僕らは嫌われたくないじゃないですか社内の中でなのでそういう僕から言えることとしてはNDAは絶対必要だと思うんですけれどもやっているものをお見せしつつも実際に御社にどれくらい役に立てるのかというのは御社の文化にどれくらい合うかだと思っているんですね結構定価さんとかさっきチラッとお見せしましたけれどもこれ作っているまでにお金って1円ももらってないんですよ >> >> 実は これは桃谷さんとかキャブラさんもみんなそうなんですけれどもいろいろNDAして こういう情報で困っているんだよね >> とかもらったら僕が動くこういう素案みたいなのを作っていってそれベースに議論してじゃあこういうところをこれくらいの予算感だったらやってみる価値あるねというテーマを決めるみたいなことをめちゃくちゃ実は丁寧にやっているんですね >> そういうやり方をしていたのが前の会社から言うと気に入らないみたいで最初から金を取れみたいなでもやっぱり言い方はないんですけど既にいろんなお付き合いの会社さんがある中で僕らみたいな新参問とやっていいかどうかというのはそれなりの説明がないと無理じゃないですかそれなりの説明というのは本当にこういう僕は比較的やっているものをお見せできる側でありますけれどもじゃあ自社だったらどうなのって >> >> どういう情報を渡したときに 何が出てきたのみたいなそういったところでやっぱり 実力を見てもらってから付き合ってもいいなと思うんだったら >> 付き合ってもらうほうが僕はいいと思っているのでうちの会社としては もちろん最初からお金をもらったら >> 嬉しいかもしれないですけど安心して仕事できるほうがいいよね っていうところなんで本当にNDA後 例えばこういうテーマがあるんだよね >> こういうシールがあるんだけどなんかどういうものを作ったらいいと思うみたいなそういう三国産業さんという会社の加藤社長も >> そういう感じで最初は始めてるんですよそうじゃないとやっぱり意思決定難しいですよね >> >> それデータとしてこういうのを入れて 3Dモデリングまでやれって >> >> マシンライターズで自動である程度消費を数こなしたら多分利益が上がると考えられると思うんですけどそういうのでは探してほしい >> >> いや、もっと大きいらしいですよいや、そりゃああの人が生きてる間には >> >> いや結構やっぱり投資対効果の 投資がまだまだ多いテーマだと思うんですよね >> >> 意見をつながりますのでねいつも府県調査設計さんとかお隣の県にあるじゃないですか同じようなテーマを持たれていまして僕は自社でいうと今回も裏側の提案もしていますけれどもサーキュラパートナーズという循環経済のところはデロイドが主導しているので実は仕組み作りからずっとワージンの運営から関与させてもらっていて今回もそこの写真とかでも入らせてもらうんですけれどもそこ一つとってもナレッジポータルプラス >> いろんな方々をつないでいく みたいなのがこれすごく 経産省も後押ししているんですねなので ちょっと僕 ごめんなさい実は建設系のところの >> 議員の方々はやっぱり議員とか 彼女とかじゃないですけど経産省はやっぱり 友達がいっぱいいてですね結構 その辺もあってサーキュラーのほうは >> やっているんですけれど >> >> AIってやっぱり今回高市さんもあの人はちゃんとしっかりと国としても >> 予算出しますみたいな本当に大丈夫かなみたいな出し方ではあるんですけれども見ている方向ではあると思うのでAI活用ってもっとみんな汎用的なことを考えがちなんですけれども汎用的なもので今から日本が追いつくのは僕は無理だと思います >> もう中国が絶対に勝ちますアメリカも厳しくなっているので言い方はないんですけれども人権がない国じゃないとAIは育たないので >> やっぱり中国は僕ちょうど来週から上海に出張に行くんですけど1週間くらい領事と間違えてまして上海に行っているんですが中国は本当に人権ない >> >> 人権がないからデータも全部抜き放題人の体にもチップを埋め放題埋め放題とかっておかしいですけどすごい量のデータを持っているんですよねそれを国策企業のところにやらせるから >> 育つわけですよね >> 日本とかアメリカは絶対できないです。僕も車テスラを乗っているんですけれども、やっぱり自動運転も日本車は絶対に勝てないですね。今だって、日本ってWaymoとかも含めて、行動実証検証中みたいなレベルじゃないですか。僕テスラを乗ってびっくりしたのが、海外フルセルフドライブって全部自動、全自動運転なんですけれども、日本はまだ法律的にアウトなんで、何をやっているかといったら、 >> >> ドライバーを実験台で使っているんですよ。今、オートスタイリングという機能がベータ版で使えるんですよね。何かといったら、高速道路だけじゃなくて、一般道もハンドルを握っておかないといけないんですけど、全部ハンドルをさばいてやってくるんですよ。信号とかまだ止まってくれないので、ずっと補助でしかないんですけど、アクセルも踏まなければ、ハンドルも操作せずに、この前もかなりの距離、数百キロレベルで結構やっていたので、そうやってデータをためていった。 >> 調整するというのを日本の企業はやれないんですよねこれがやっぱり言い方は人権というかそういう挑戦的なことをやる会社じゃないとやはり難しいなと思います >> >> そんな中でも >> 日本企業の生き残る術って何なのかなとずっと考えている中でいうとやっぱり自分たちの業務の中にうまくAIを落とし込んでいってAIを相棒のように使っていって自分たちの中にいる人の可能性を >> 最大化するなんで僕はさっきの人質系のところが >> めちゃくちゃいい借願だと思いますこれ本当は製造業さんとかもやっぱり人を確保が難しいからこそ一生懸命取り組まれているんですよね >> >> なんて僕が言えることとしてはNDA締結いかがですか というところで使う使わないとかは >> 全然先々でいいと思うんですけれどもNDAがあったら情報をもらって こういうのを作ってみてどうですかって話ができるのでそこで本当に数百万かからない >> 小さいものをやってみるのが 僕は一番いい価値筋じゃないかなと >> >> あと、せっかくLinux出身の方なんで、ぜひヘクサベーサーなしとか、オンシャンにすごくインフラなんでね。いや、ここはないですよ。私も全職で4年前にやってたので。Linuxとか出身の方だからこそ、多分仕組みの良さがわかると思います。 >> 全く別の話になるので 僕は列車の赤字嫌いなんですよね赤字って言葉が嫌なんですよ 一応経営側にもあったんで常にお金を払うことに対しての >> 痛みを常に感じるんで僕も御社からお金をもらってやるってなるのも金額の多い少ないじゃなくて お金を払うのは何かしらの痛みなんで >> それを払うのに値するのかの見極めって 絶対大事だと思うんですよね >> >> そこはちょっと、今日は本当に伊谷さんというすごいお付き合いの方が、あってこそあってもらったところだと思うので。 >> なんで僕はあの人脈のところでただゲター化してもらっただけなんでまあなんかNDAあったらまあその本当に役に立てるかどうかの証明にはなるかなと思うのでぜひちょっとそのあたりお願いできたらなと >> >> 一週間くらいできるんだったら、ただでやれってね、僕は押し付けてないよ。やってみたら、それを見せたらね、相手が分かる。それをせんと、AIじゃ理解できんのよ。 >> いい相手は何でもできるように言おうかな、と。それはもう、できんでいいよ。プロタイプまで作ったらね、テーマを言ってもらってね、話をどんどん進むんよ。 >> >> 私はここまですればいいのかと。 あとはあなたがやってくれるのかと。 >> >> 言う仕分けがもの凄い弱かるんよ。自分たちだけじゃ絶対できん。これはできんからね。そこでAIを理解してもらったら話が進むんよ。 >> >> 何するんだろうと言ったら、分からんのよ。歌い手をやるために、秘密保持契約みたいな大変な契約だけど、それに関してはねえんだよ。漏らしたらいけねえよという話なんだよ。だから、それはもうしてほしいんだよ。もう全部してもらいました。 >> 話を詳しく聞かないとできないからね。だからそういうパターンで順次やってほしい。 >> >> 昔あったときあんまり言葉を覚えていない >> >> あんたクラネの偉いさんだって言ってますからって言われて、会ってないんちゃう?聞いたらね、久山さんの後受け取り言われたんで。そうなんです。言われてな。 >> >> まあ、名門の息子だから、あい抜きやな。まあ、家があったから、入場料取るような。 >> >> 結構そのやっぱりキャプラさん キャリアブランニングさんやってたときもやっぱりなんか店前が >> そのAIのとこやってるみたいな感じで結構例えばキャリアブランニング の社長とか当時秋山さんだったんですけど全員のやっぱりいろんな >> 商工団体のところですごく輝くされてるんでうちはこういうの やってるよっていうとめっちゃ楽しかったらしいですよ ある意味 例えば建設業のところは >> みんなすべからく人事のところを 悩んでいると思うので国の過程ではないかもしれないですけれどもそういう人事のところについても >> AIを使った仕組みを社内でもバーソン社内でもやっていて こういう情報も取り上げてみると社員が成長しだしたんだよ >> みたいなことを言っていけると結構楽しいんじゃないかなと思っています >> >> やっぱり僕はAIに任せるというよりはAIとともにAIを使うことで人がより成長するみたいなのをバイブコーディングとかは >> すごく実感できたのでそれをいろんな業務の方々にどう落ち込んでいくかだと思っているんですよね なんでAIを使いこなす側は >> どんどん増えてくると思うのでどうやってそこに一緒に 回っていくのかっていうところに何かしらお役に立てたらなと すみません、長々と。 >> >> ご視聴ありがとうございました。 >> >> 1社ご紹介いただくごとに1万円という形がいいのかなというふうに話をさせていただいていて出張で来ていただく時とか、今日も交通費かかっているとかあると思うので交通費、実費プラス、例えばどうしても新規のところじゃないとなかなかお支払いが難しかったりすると思うんですけれどもやっぱり2回目以降一緒に行ってもらいたい時もあると思うので最低限日当の1万円を出すか >> 今日はお紹介料、今日でいうと2社紹介いただいているので2万円をお渡しするみたいなのがいいんじゃないかなと思って一体さんとしてこうしたいみたいなのってありますか?僕もね、あのー >> >> >> さくらさん、どの方に僕を期待してくれたのか知りませんけれどもはいはいはいさくらさんと全然違いますからね全然違いますさくらさん、もう一回一遍紹介したらねはいもう一回しちゃったんでね普通自然系の試合もどうかな >> >> やっぱり僕はお二人と動かせて いただいてなんていうんですかねやっぱり会えない方に会わせて いただいて今日もやっぱり内会さんとかも >> そうですけど僕らからなんかこういう話どう ですかって言っても絶対門前払いだと思うんですよやっぱり連れて行っていただいて >> いるってところはやっぱり信頼関係あるから会っていただいているっていう ところだと思うので >> >> 本日はご覧いただきありがとうございます。良い一日を! >> >> ご視聴ありがとうございました >> >> 本日はご視聴ありがとうございました。 >> >> >> 僕も正直な話、決まった製品を幅広く売るという考え方ではなくて、今日みたいにお付き合いがある会社さんのところに行って、言葉に伝えたとおり、啓蒙活動と思っているんですよね。そうやって、こういう会社さんもやっていくんだ、みたいな輪が広がっていったらよくなるのかなと思っています。 >> >> ご視聴ありがとうございました >> >> 今回本当にすいません 僕が後ろに連絡できたらよかったんですけど直前で金曜日にいろいろ頑張って 撮っていただいたことがあったと思うので本当に無理をして >> >> サンライザーなどね。そうですね。監視いただきましてありがとうございます。結構いいですよ、やっぱり。テレフラニーもね、元気にやると、店内ではね、 >> >> 次のパフォーマンスをつぼみ先生の両親に最初のほうがとどまられたと >> >> あれ?本当ですか? >> >> 2年前から解除したらしい へーそうなんですか >> >> 一緒に貸し上げました高野さん >> >> ここはさっきと同じフィルムだよですよね >> >> >> 今後多分キャリアプランニングさんのところを導入終わったら一緒にキャリアプランニングさんと営業も一緒に回ってきたいですねって話もあったりするので僕も多分岡山には毎月やっぱり来させてもらうと思うので岡山にいらっしゃる時とかあとは逆に東京に来ていただけそうな日があったらもちろん出張費をおっしゃらせるんで一緒に来てもらって回らせてもらうとか >> >> 中に反発を踏んじゃったんですけど、あれが一番大事だと思ってるんですよ。 >> >> 人がやってますからね >> >> だから、新幹線より安いと思ってるの?平均したり?はい、平均したり今、飛行機が僕も今回岡山、飛行機に来てるんですけれども時間ずらさないやつが安いんですよねで、やっぱりビジネスチケットとかにするとほんと3万か4万ぐらいいっちゃってましたからね、1、2高らかです >> 往復だったら6から7万円いっちゃってましたねそんなことは絶対ホームの方が悪いよねあれですね、ビジネスチケットが結構高いかな僕も今回来たときは片道2万2千円ぐらいとか1万8千円とかだったらそれぐらいは誰か分からんそうですよね1万8千円ぐらいすっかりせっかりせっかりせっかりせっかり >> >> はいはいはいジャルですかアナですか?アナですかジャル?あっそうなんですね >> >> アンプが回収したってことは 税金したんですよね?はい、はい小売価格が悪くなったら 税金になるんですねはい >> >> >> 今あれですよね、あの、やってますよね、あの、アパがあれですね、ワンストップみたいな感じでやると安くなるんですよ。で、あの、アパチョク、アパチョクっていう予約サイトがあるんですよ。 >> >> >> あ、一緒です一緒です。これですよ。僕も今日岡山泊まってたんで、アパート。あそこ温泉ついてるのにいいんですよ。僕は赤坂のアパート大好きなんですけど、新橋は嫌いです。 >> >> 今年はやっぱり41泊くらいします >> >> 7000円か8000円安いですよそうですそうです今ね、23000円あ、そんな知ってますか高いな23000円しかない23000円とか2万円 >> >> 多分再現なく出せますは言えないですけれどもそうですね >> >> 本日はご視聴ありがとうございました。 >> >> 見てください。 >> >> 僕あのアベジャに行った時も自分が喋ってたのをレコーディングさせてみんな駆け起こして共有してたんですよ >> >> 予約してくれるんで便利ですね >> >> >> ちょっと落ちちゃってるかもしれないですね。でも、例えば、これちょっと以前、内海産建設備工業さんで、貝原さんと一緒に伺ってもらった。私に紹介したんだよ。あ、伺ってます。もう、本当にお二人すごく長いお付き合いですよね。 >> >> >> 今度は岡山営業所長がやってくれます。中国も広島もやってるんですね。たとえばね。はい。ありがとうございます。綺麗にまとまってますね。綺麗にかどうかは知らないけどね。 >> >> 何で他のやつを情勢にせんでくれて 後藤だけと話をするようになったのか >> >> たとえばですね、ありがとうございます。これちょっと伊谷さんにメールさせていただきますが、こんな感じで、ちょっと重いので。ちょっと目があれれ、僕は目が。こんな感じでずっとちょっと重いと思うので、すみません。こんな感じで要約で、例えばこういう製造業における人の課題とはみたいなところとか、これの開発の民主化みたいな、このきれいにまとめてくれるんですよ。本当だね。はい。 >> ありがとうございます。ちょっと僕はね。ありがとうございます。 >> >> なのでちょっとあのメールさせていただきます >> >> あなたにメールを送るからはいあなたがもう差し替えないところはいそれが一つの差し替えないところを紹介してもらいたいあ、もちろんもちろん >> >> はいぜひ あとあのトリムの板津さんのところにちょっとまたご挨拶いけたらと思ってましてまあもちろんこの前の俺も兼ねてなんですけれども >> まさにあの板さんと話してた営業系の支援でこういうのできたらって話してたものとかを >> >> お店はミッションに行って、はい。 >> >> 今日もやっぱり片山さんみたいな方とやっていこうと思ったらこういうちゃんと意見を持っている人には本気で僕は議論をしないとダメだと思っているんですよね例えば向こう側からこうなんじゃないですかって言われてもそうだなって思うとかこれはこうだと思っていますって話していかないと信頼にならないと思っていまして >> なんと言うか、突然ねはい山川さんは、両側のね、黒いコーヒーを飲んで一応、お前がコーヒー飲んでたじゃないお前がコーヒー飲んでたじゃないからね >> >> ご視聴ありがとうございました >> >> なんか話してもいいやって気持ちになるだけの情報だけクイックに伝えないと思いますし今日は片山さんが本当に良かったですよね言ってくれて >> >> やっぱり何でもやれますって 言う人はいっぱいいるんですけど何でもやるっていうのは 何もできない等しいと思ってるんで >> >> うちはこういう部分に特化しますって話さないとうちだけじゃなくて他の会社と組み合わせて使うわけですから >> >> 美味しいお店でしたね。紹介いただいてありがとうございます。いやー、美味しかった。 >> >> はい。奈良も通っているんですよ。はい。実は。吉野川ですよね。島んと川。吉野川が確か。島と川。はい。はい。はい。はい。はい。 >> >> >> まあでもこれちょっとあのメール今送らせてもらったんですけどAIの要約でAIエンジニアはもと大手コンサルのキャリアを持つ方が建設業は製造業の経営層に対しAIは如何に現場に馴染ませ人の成長や組織の効率化につなげるかを熱っぽく語っている内容ですねあのAI熱っぽさとか感じ取るんだなと思いまして全然大丈夫ですよ >> >> 特にトリムさんは知らない仲じゃないですし。 >> >> 2025年12月24日(水) 11:27 Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>: >> >>> >>> ---------------------------------------------- >>> 株式会社AI-Path（アイパス） >>> 代表取締役CEO >>> 櫻井文雄 >>> 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F >>> 090-9084-8584 >>> f-sakurai@ai-path.jp >>> >>> >>> >>> 2025年12月24日(水) 11:25 Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>: >>> >>>> >>>> ---------------------------------------------- >>>> 株式会社AI-Path（アイパス） >>>> 代表取締役CEO >>>> 櫻井文雄 >>>> 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F >>>> 090-9084-8584 >>>> f-sakurai@ai-path.jp >>>> >>>>

会社の現状と業界動向 - 建設業界は需要に対して供給が全く足りていない状況 - 利益が出ているため、次の投資に資金を投入する方針 - 取締役会の承認が必要なのは3000万円以上の案件で、それ以下は比較的迅速に決裁可能 - 上場していないため、意思決定のスピードが速い 現在のシステム課題 - CAD(レブロ)、営業システム(JUST)、統合情報システム(基幹システム)がそれぞれ独立して稼働しており、連携ができていない - 統合情報システムが古く、修正に多額の費用がかかる - 各システムで同じデータを何度も入力する必要があり、現場の負担が大きい - DXの推進により、CADと営業システムの統合は進行中だが、統合情報システムとの連携は次のステップ 提案されたアプローチ - *スモールスタート方式*: 大規模な一括導入ではなく、小さく始めて段階的に改善していく手法を重視 - *モジュール化*: システムを一体で作るのではなく、部分ごとに開発し、徐々に置き換えていく方式 - 技術の進化が速いため、大規模投資したシステムがすぐに陳腐化するリスクを回避 - 動画ベースの業務分析により、現場に負荷をかけずにプロトタイプを作成 開発哲学と実績 - *現場重視*: UXデザイナーを中心に採用し、現場が使いやすいシステムを作ることを最優先 - 管理のためのシステムではなく、営業が実際に使いやすいシステムの開発を目指す - 営業本部の人間をプロジェクトに入れず、現場の声を直接反映 - 茨城県庁のシステム刷新プロジェクトを受注・推進中(NECの10億円規模システムからの移行) - かんぽ生命、旭化成ホームズなどの統合基盤構築の実績あり 技術的な提案内容 - *AIエージェントとN8N*: 複数のシステム間をAIが自動操作し、データ連携を実現 - *ローコード/ノーコード開発*: 未経験者でも開発可能な環境を提供し、自社でシステムをメンテナンスできる体制を構築 - *ベンダーロックイン回避*: 特定ベンダーに依存せず、自社でシステムを運用・改善できる仕組み - *セキュアな閉域環境*: クラウドサービスのセキュリティリスクを回避し、自社専用AIを完全閉域環境で稼働 - ヘクサベース社との事業提携により、金融・基幹系システムの基盤技術を活用 プロジェクトの進め方 - *初期段階は無償でプロトタイプ作成*: 現場の動画を元に動くものを作成し、本格プロジェクト化の判断材料とする - *ナレッジトランスファー重視*: 作り方を教えながら進め、最終的には自社で運用できる状態を目指す - 丸投げではなく、業務を理解している社内の人間が一緒にシステムを作る体制 組織体制と人事異動 - 1月1日付で人事異動が実施される予定 - 中根氏が名古屋支店長から技術統括本部長へ異動 - 小柳氏が技術統括本部長からDX本部長へ異動(12月1日まで兼務) - DX推進部の体制: 木原部長、その下に日比氏、山岸氏、山中氏、内田氏が所属 - 西日本統括として、専務が営業統括本部長を兼務 今後の連携先 - *DXチーム(日比氏)*: 現在CADと営業システムの統合を推進中のため、今は連携を控える - *情報企画部(山岸氏、山中氏)*: 統合情報システムのグランドデザインを把握しているため、まず連携すべき対象 - *技術統括本部(中根氏)*: 全体像を把握する立場として、別途面談が有望 アクションアイテム - [ ] @SakuraiFumioが1月に情報企画部(山岸氏、山中氏)と面談をアレンジ - [ ] @SakuraiFumioが1月26-28日に東京出張予定、その際の面談を検討 - [ ] コンサルタントが資料をメールで送付 - [ ] ヘクサベースの岩崎社長を今後の打ち合わせに同席させる - [ ] 名古屋支店での面談は、中根氏の異動後(2月頃)に実施を検討 ---------------------------------------------- 株式会社AI-Path（アイパス） 代表取締役CEO 櫻井文雄 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F 090-9084-8584 f-sakurai@ai-path.jp 2025年12月24日(水) 11:28 Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>: > 大きい業界ではありませんので、それを大きくしていくとなかなか難しいです。 > > これからより皆さんが僕主役になっていく世界だなっていうのがこの前も日経でも出てましたけど言い方悪いんですけれども昔はブルーカラーとホワイトカラーって区分けされて結構ホワイトカラーの方がよく稼げる人だみたいなってあったと思うんですけれども > ブルーカラーエグゼクティブという言葉が最大の必要な人材ですね > > 本当にオシャレ通りで多分コンサルの人が一番ビビっていると思います実際に海外だったらコンサルといったらアクセンチャーという会社はすごく大きいんですけれどもめちゃくちゃ開戸を始めちゃったんですよねアメリカの動きが日本に来るのがだいたい1,2年かかるというのがだいたいいつも常説なので日本のコンサル協会まだでも人の > 取引というか 本当に高いですよ結構なんか採用コストが すごく高くてですねうちの会社はちなみに > 1円も払ってないですエージェント使わないって決めてるのと正確に言うとリンクトインとかの 広告料とかもほんと1、2万しか払ってないんでどちらかっていうと > 会って一緒のお仕事をしてみて引き込むみたいなことばっか ずっと今も地道にやってましてあとはうちの業界だったらできるのが > > 正社員1人に対して > 究極業務委託10ぐらいの比率のほうが経営としては効率だし僕は1人1人をちゃんと磨き込んでいくとなったときに僕らの業界は結構業務委託の人のほうがこういった責任感を持たせやすいというのも若干ありましてそういうようなことはできるんですけれども今まさに話があった建設のところっていくら1人親方とか > 雇用形態が増えていたとしてもやっぱり優秀な社員の方々をどう核を育てていくかというのが肝だというのは実は建設業だったら三国産業さんという大阪のほうで30億くらいの売り上げの建設業者さんの仕事をちょっとお手伝いさせてもらっているんですけれどもテーマがまさに人材のところなんですね > > 人材って すっごく大事なテーマだけどどうやったら いい人材が来るかもそうですけれどもどうやったら その人たちをきちんと言い方なんですけど > 納得して長くいてもらえるかというか評価が本当に難しいと > そこは加藤直樹さんという社長とやらせてもらっているんですけど加藤さんはめっちゃ面白いなと思ったのが百何十項目ぐらいわかる評価リストみたいなものを作っていてこういうものがこうだったからあなたはこの報酬このボーナスだよねみたいなところの可能な限り今なんか納得感を > みたいなことをされているんですよね特にやっぱり食い打ちされている 会社さんなんで特定の技能をちゃんと持っているか一個一個のこういう機会をちゃんと > 使いこなせるかみたいなのをちゃんと自己申請とあとはやっぱりさまざまな現場の 管理職の方々からの評価とやっぱり組み合わせて評価制度とか 作られています > > 僕が今AIを使ってやっている支援の範囲で言うとその評価のときにどうしてもそういう自己申告の評価制度とかのやつだけだったら限界があるねという話がありましてあと工事現場だとやっぱり嬉しくないような何かしらのトラブルというのも何かしら出てくるじゃないですかそういうトラブルとかがあったそれをどう乗り越えたみたいなところも含めて評価軸に本当は加えたいけれどもこれってどうやったらいいんだろうって相談を受けまして > 実は僕たちが取り組んでいるのがじゃあ簡単に言い方なんですけど何かしらのエクセル入れてくださいとかシステムに登録してくださいとかあんまり向いていない方々なんですよ結構現場の方々なので情報を入れさせるじゃなくて毎日AIと会話してもらってしましょうとどの道出勤体験をしないといけないじゃないですか移動が結構多いんですよね皆さんなので車乗っているときとかに携帯起動して > > ぽたんぽちってやったらいやぁ 片山さん今日はお仕事お疲れ様でしたどこそこの現場いかがでしたか > みたいな感じで話しかけてくれていやぁ今日はこういうことがあったんだよね > みたいなことを深掘りしながらAIと会話していったらシステムに登録するための情報っていうのを > ちゃんとこうやってAIが聞き出してくれてその内容を自社の工事隊長と紐づいているそういうなんか あっちゃいけないこととか こういうことも > もしかしたらこれ課題かもしれないんでエスカレーション事項も取り出してくれて 伝えてくれたりとかあとはそれを人事評価を今 > 半年に1回されてるらしいんですけれどもそのタイミングで この人は結構日本とかでこういう話とかをされてましたよとか > こういうことがこの時期にありましたねとかを見ながら その採用とか育成の時に使うみたいな > > これは一つ大きなテーマだなと思っているのがいかに現場の人の面倒だって気持ちをなくすかというところともう一つがどういうやり方だったら現場の人が本音というか情報を出してくれるのか > これは正直建設業に限らないんですけれども本当に企業の永遠の課題だなと思ってまして一言で言うとパソコン開いてシステム入力めんどくさいんですよね > 僕は結構セールスポーツとかいろんな会社の システムを導入してきたんですけれども言い方悪いんですけど現場に定着させるのが > 一番大変なわけですよねやっぱり現場の人はささっとメモ書きたい 人とかもいるしやっぱりわざわざシステム入れる > ログインして何それみたいなことってわざわざまたマニュアル作っていって ちょっと変わるためにその勉強会とかやって結構大変ですよね > > それをどうやったらAIとかを使って 簡単にできるのかな知らない間に自然と情報がたまっている > 状況をどう作りましょうかというのが実は結構やらせてもらっています 今みたいなことって結構皆さんの方でも、例えば野村総研さんとかと検討されてたりします? > > どういったテーマが直近だったら多そうです > > 直接はお話はしてもらっていないので分からないんですけど例えば農家施設でしたら、今、なんていうんですか > > 定着させていくかとかいうところはありますね > > ワンオンワン大事です 僕もめっちゃくちゃやったので人とのワンオンワンだと思うんですけどやっぱり人とのワンオンワンが > より重要だなと思ってましてこれは第一工業製薬さんっていう会社のその四日市のほうの三重のほうの工場に > 連れて行ってもらったときにそこの工場をちょっと話したのがまさにやっぱり製造業とかって 建設業と似てるなと思うのがやっぱり人を抱えてどう育て上げるか > もしかしたら建設よりもより製造の方が自社専業のプラントとかの使い方みたいになってくるのでより定着化が重要だったりするのかもしれないんですけれども逆に建設用の場合 > 人の登録って今あるんですか > > > ですけど、政策部の場合は省力化というところに進んでいると思うので、何か違うのかなというイメージを持っていますけれども、なるほど、なるほど。いかに、例えば一つの問題が > > 両方あるなって感じですかね 製造業さんの中でもどう減らしていくかっていうよりかは人の採用 > が難しくなって減ってしまっているだけど創業に結構コンテナーとか プラントすごく大きな仕組みなんで品質を守っていくためには人手 > がいるなのでやむを得ず人を何とか減らさないと減らしても回す 仕組みを作らないっていう結構製造業でも > なんて言うんですかね結構僕はのカイラさんとは化学系が多いんで あの自動創業ファクトリーオートメーションって自動化が難しい点多いんですよねはいかが系が > > そうですね 確かに20人で動かす どちらかというと 3交代とかはなくせないってなったときにそういうやっぱり20人の方とかよりも もうちょっと少ない人 > 1プラスAIとかで 補助して何とか抑えていけないかはあると思うんですけどどちらの方がいいですか > > 確かに確かにその点で言うと逆にも建設のところは任せられる範囲がどうしてもいくらまあAIのロボットが増えても限界がありますからね > 繋がってきますのでねですよね 確かにそうですね その違いはありますね結構 > やっぱりワン・ワンっていろんな会社やっぱり取り組んで僕もずっとワン・ワンやってるんですけれどもすごく大事だなっていうのは結局ですね毎回振り返りとともにあなたは > 例えば3ヶ月後 半年後 1年後っていうのはだいたいまず設定してあともう一つ やっぱり3年後 5年後とかっていう中長期のところと直近の1年 > 去年の過ごし方みたいな結構二軸でやること多いと思うんですけれどもワンワンでめちゃくちゃ大変なのでマネージャーの負荷が高いんですよ > > 大地工業製薬さんに行ったときにこれ似てるなって今思った理由はマネージャーが結構一人当たりが見てる人数がすごく多くてですねなんで結局前回どういう話をしたかなとかどういうネクストアクションを切ったなとかやっぱりワンワンとかやっても目の前で議事取りながらみたいなワンワンってなかなかできないと思うんですよ喋りながらやっぱりどういう話をしたかな > 前回こういう話したなとか今日こういう話した方がいいなっていうのも例えば先ほどみたいな日報とかの内容がまずデータとしてあって直近のトピックみたいな感じでそれをAIが取りまとめておいてくれたらこの人って前回こういう話をしたんだな最近こういうこと起こってるんだな本人がやりたいことってこうなんだなじゃあちょっとこういう話をしてみようかなっていうふうにマネージャーが考えていけるようになると思うんですね > > もう一つの使い方としては マネージャーがワンワンやった内容についてAIが補助してくれて > もっとこういう話をしてみるとよかったかもしれないですねもしかしたらこういうコメントをするということは > こういうのに対して不安を持っているとか不安なことを思っているかもしれないですね というのをマネージャーが気づけていない視点で > AIが壁打ちをしてくれるみたいな使い方が今は結構増えているかなと こういったものを精度を作るというのは > 総研さんは得意なことだと思うんですけれども僕たちはまさにそれをどうやって 人がやることの補助をしながらシステムとして作っていくのかみたいなところが > 実は結構得意なところになります > > 今さっきの人事評価とか、NECとかも全部AIで作ってたりとか > > ありがとうございますそれがですねまさに 実は > ここに強みがあるのかというのを教えていただけますか。ありがとうございます。それで言うと、NECさんとか仕組みを持っている会社というSaaSと言われるものを導入してライセンス払ってやっていきますかというのか、それとも自分たちで自社で使いやすい、自社の文化にあったものを作りますかという、もう一言で言うとその違いだけです。 > 僕 実は茨城県庁さんの仕組み まさにNECさんが作っていた仕組みを リフレッシュしているんですけれどもこれもサーズの限界だなって思うのが > どうしてもここに書いているとおりですねどっかの会社が作ったものを使うこれはその会社の文化とかを考えた結果 > これがいいよっていうものなんで一定の速扱いをあると思うんですけれども自社の本当の文化とか > 自社の業務と合ってますかっていうと正直合わないところが結構出ちゃう > > と思いますとそうなったときにじゃあ結局仕組み入れました 使えないからもっとこういう風な項目を自社でカスタマイズ > しますってカスタマイズの導入コストが結構かかってるんですよねしかも他社の提供してる仕組み > なんで例えば裏側のプログラムロジックとかをいじれませんってなってくるとよくノックアウトファクター > って言うんですけどもそれがノックアウトになってやりたい ことができませんっていうのにしょっちゅうぶつかってます そういったERPのお伝えみたいな > 技術的な話より今AIのエンジンの人が 語りに来ていると思うんですけど > > 家の侵入ってやっぱりすごいものだと半端ないですね外コーディングとかのやつも全然もう毎回やりやすくて毎週というようにアップデートがありますよね情報を追いかけていくだけでも大変という中ではいはいはいROIが出にくい業界だと思うんですね投資してもそこの会社に絞られてしまう今さっき言われたようなNECとかどこか地形があるところで固められてしまう > どんな感じになりがちだと思うんですけど全くないですね逆に実はNECとかの会社のところから切り替える先を探している会社の方が多いです理由があってですね僕自身も正直な話デロイト側からいた会社から相談を受けてそこの技術指導とかやっているんですけれども人を抱えちゃっている会社はもう身動きが取れないです > > なぜならば僕がアベジャーという会社にいたとき人を抱えても125人ぐらいでうちエンジニア高々9人しかいなかったんですけれども自分たちのやり方を変えたくないんですよ > 彼らは で 僕たちじゃないとできないって言い切るんですよで 僕は エンジニアラインもやってたし 営業もやってたし 交差の長かったんでいや > そんなことないでしょって ほら できましたよねっていうのを 茨城県庁とかやったのを見せちゃったらまあ 手切りされちゃったっていう > 今まさに片山さんおっしゃっている通りROI出にくいんじゃないですかって思われがちなんですけれども逆ですめちゃくちゃROI出しやすいです > > なぜかというと共合他者がいまだに今までのやり方に 固執しないといけない理由というのは抱えている人材の人権費 なんですよ > うちどちらかというとエンジニアは採用していないんですよなぜならばエンジニアはいらないんでどういう人が採用していますかといったらそれこそ片山さんとかもそうだと思いますけれどいろんな業界の知見を持っている方に社内でAIを使ったエンジニアリングを教えていっているんですよね > もう一つ大きな軸で取っているのはUXのデザイナーという形でUXというのはユーザーエクスペリエンスという様々な業務のシステムとかの作り方というよりはどちらかというとお客さんはこういうふうに使うからこういう画面デイアウトのほうが業務しやすいんじゃないか購買しやすいんじゃないかみたいな形でB2B > B2C両方やってきているようなUXのデザイナーを実は一番採用しています > > なぜならばAIが入ってきても 無くならない仕事というのは人と対話していって その人たちの課題を解決するというこうやって会って話して > 物を作る仕事だと思っているんですね > プログラマーって言われた要件に基づいて作っているだけなんですよこの人たちはいらないっていう世界になっていますってなってくるとROA出やすいですって言ってたのはUXのデザイナーって > めっちゃくちゃ優秀な人って 高いんですけれどもほとんどの企業の方々って UXデザイナー使いこなせてないんでめっちゃ単価安いんですよ > 言い方はですけど月ほんともう30万前後のお給料の方が めっちゃくちゃ多いですコンサルだったら 100万超えるんですよ > > エンジニアとかって昔単価高かったんですよねフリーランスとかだったら150万円くらいが平均とかになってきますしでもデザイナーとかって普通に僕が業務委託でお願いしている方とかも時給で言うと大体3000円くらいとかで普通に応募がめちゃくちゃ集まるんですよね > っていうところがあるので彼ら彼女たちがあのバイブコーディングを覚えて僕がやっている仕事の例えば10%20%でもまかしていくようになっていったら全然普通に撮れている > 僕は結構NECさんとかが出す提案の多分 単価とかの正直半分くれるんですよねなので全然普通に今入り込めていってるっていうのは そういうことです > > あんまり大きな単価でやらないみたいなじゃないかとちょっと思っていてそこはですねシステム開発会社だったらそうだと思いますなんで僕先ほど3つ目のところに書いてたとおりこれがですね事務省がまさに作ってあるんですけれども > プラットフォーム間違えたどこだったっけ短期的っていうのはシステム受託だったら短期的になっちゃうんですよ > > > 実際的に自社で実装できるのが、こっちの方が早いですよね、多分。片山さんおっしゃっているのを、本当に日本の会社がやるようになったら、僕は素晴らしいことだと思うんですけれども。それが入り込むまでの感じで、なんかいつ、なんかここから先の… > > 使うAI自体のモデルというのは 次々に進化していって反対性はないと思うんですよ もともとこの業界自体はそれでいうと > 実は大きな勘違いがあると思っていますどういう勘違いかというと認知アーキテクチャって言葉って 聞かれたことあります? ニーチアーキテクチャというのは > 実際に用語でしかないんですけれども様々な業界とか自社のルールみたいな > ドメイン知識といわれるようなものですねそういったものをどうAIに教えていくのかというのが 今一番重要な課題となっているんですね > 以前のデータレイクという感じと あまり変わらないようなデータレイクとは違いますちょっと変わらないような感じだと > 私はちょっと受け止めるんですけどデータレイクは一言で言うとマシンラーニングのときの世界の 考え方なのでアベジャがもともとアベジャプラットフォーム > ってやってたのがデータレイクの中にとりあえず バーッとデータ入れていってマシンラーニング > 機械学習でそこから自社に合わせたトレンドとかいろんな予測器をやらせましょう っていう世界だったんですねそこじゃないですって言ってた理由っていうのは > > データレイクというのは とりあえずローデータみたいな生データを全部ぶち込みましょう という話なんですよ対して私たちが今やっている > 認知アークテクチャというのは人の業務をAIが補助していきながら業務をやっていく中でAIに自社の文化を教え込んでいくよくHuman in the > loopと 言うんですけれども業務の中に人とAIが一緒に行う 業務を増やしていくことで自社の文化 > やめなさいに作りましょうとか言うんですけれども自社の文化を教え込んでいく仕組みというのを認知アーキテクチャと言っていますこれは実はAIの能力進化でやることじゃないんですよねなぜならば今のAIの進化ってもともとちょっと昔のシロになっちゃうんですけれども多分前回オチさんと来たときにはまだなかったかな > > すみません ちょっと小難しい話が 続いているかなと思うんですけれども認知アーキテクチャというのじゃないと > AIは育てられないというふうになっている理由というのは昔はたくさん詰め込み学習のように したすらデータを学ばせていってアノテーションといって > 例えばよくGoogleの猫という話がありましたけど画像をもとにこれは犬です これは猫ですみたいなひたすら強化学習というんですけど > やり続けていたんですよねそれでAIの成長させるというのは ここでストップが決まる > 今度出たのはAIに考えさせる、推論させることによってどんどんどんどん性能を上げていくという二つ目の大きな変化が起こってそこで今、推論させるという量を増やすことによってAIの性能が上がっていますと > > 今のAIって めちゃくちゃ頭がいいわけですよでも 頭がいいけど本当に自分たちの業務で 使おうと思ったときに足りないものって > 何ですかって言ったら自社の業務とか 業界ごとの特性みたいなものっていうのをうちの会社のことを どうやって教えていきますかみたいなところだけなんですよ > それ以外のところは、よくAGIと言われますけれども、超人工知能、超知能と呼ばれているような、よくソフトバンクの孫さんがクリスタルインテリジェンスと言っているような世界なんですけれども、そういったものとがので一定できるよねと。 > ASIを持ってくださった方もいますか?そうですよね。今さっき言われていたスケーリング不足というのは、有用な考え方で。 > > まだ続くと思うんですよ。推論が持っていると言われていたのはマッサージス仮想業の中にもあると思うんですけど > > どちらかというと僕バイブコーディングはカーソルというツールをずっと使っているんですけれども他のツールは一切使わなくなりましたマンチブラビティとかも出たじゃないですか全然使い物にならないです絶対使わないですなぜならば設計思想の問題なんですよね例えばGoogleのAIスタジオとか世の中バイブコーディングというと結構誤解している方が多くて適当に言っていったらAIが思ったものを作ってくれる > それで作れるのはちっこいアプリケーションだけなんですよ僕がやっているのってバックオフィスの業務システムとかみたいな莫大なものになってくるとまず一つ目の課題というのはAIは鳥頭なんですよ > > もう釈迦に説法だと思うんですけどコンテキストっていうところがすごく限られているどんだけ性能を上げていくってなってもこれ性能の問題じゃなくてAIのデータサーバー側で使う処理の問題とか言ってみたらコストに跳ね返ってくるところなんでコンテキストをひたすら無限に広げていくみたいな発想にならないんですよね > なってくると よく今プロンプトエンジニアリングが終わったコンテキストエンジニアリングって 言われますみたいな世界なんですけれども > 例えば1個のシステムを作り ますってなっても このシステムはどういう設計システムのもので とかっていうのを全部教え込んでいって > 毎回その鳥肌の状態だけど まず最初にそういうのをしっかりと分からせた上で 人がどう補助 をしていくのかっていう 人がAIをコントロールしやすい仕組み > っていうのがすごく大事になって > > カーソルじゃないとと言って他のやつに切り替えた最大の理由はカーソルが一番やっぱり成熟が早いというのもあるんですけれども二つありまして一つはマルチエージェントを本当に身で使いこなせるから > 1回のチャットの内容に対して複数のエージェントのさまざまなモデルに同時に考えさせて結果を人が選べるんですよね言ってみたらそれもまた強化学習というか方向付けに使われていますとなのでやっぱり1個の考え方をやったときに同時にさまざまな人に依頼して結果を比べるというクリエイティブな世界で多かったんですけれどもそれをまさにできる世界というのと画面上の要素をもとに > > 今まで文書で打っていたのですが直感的に動いているシステム上のここをクリックで指定してそこに対しての指示が出しやすくなったので僕は昔v0と併用していたのですがv0もいらなくなっちゃった > こういう仕組みが今できているのって 実際カーソルだけなんですよねですよね カーソル私も使っているんですけど > > 結局、こういう風に追いついていきますよね?追いつくのに合わせて、どんどん新しい仕組みが生まれていきますよね。カーソルは追いつかれないと思っているのは、コンポーザーとかも作っていっているので。 > コンポーザーってカーソル独自のモデル ありますよねあれがブラウザユースって使われてます?チェーンさんツールの中の機能のブラウザユースです > ブラウザの中でやるというかブラウザを自動操作するやつそうですねブラウザの中でやるやつ昔クロードがコンビュータユーズというのでやってましたけれどもブラウザユーズで要素も実際に確認していってMCPツールでデータとかいろいろ見ていってクライアントとサーバー側のコンソール力を見ていきながらものを作れるつまりエラーが起こったらエラーを潰すというところまで一気通貫でやる仕組みというところがまだ未成熟なんですよ結構バグ多いと思うんですね触っていると > > バグが多いのですが、だいぶ工夫したら使えますし、僕はコースをされてもほとんどブロックしか使ってないのですが、それで全然物が作れるようになってきている。ただ、言い方が悪いのですが、AIに任しきれないなと思っているのが、実はUXの要素なんですよね。 > 僕が結構作っている仕組みって多分試されたら分かると思うんですけど相当工夫しないと作れないものばっかり作っています例えばの生産計画とか生産計画のシミュレーターとかいろんなものを作っていっているんですけれどもちょっと簡単なものからで言うと今さっきのプロジェクト2.1どうぞどうぞはい結局一般ユーザーあまり使いこなせない > > 難しいですね。一般ユーザーにとっては、一斉プログラムをやったら難しいかな。それは、ないです。大きな時とか何かやった時に、結局、高品質でみんなで書けるのかといったら、なかなか難しい。 > いいかなというのと、私たちが作っている検査事業は、同じもののないんですね。はい、そうですよね。柔軟にやっていかないといけないですよね。そこが、毎回書き直すのかというところが大きいので、そこがまだ… > 対応の生産とかのそこらへんの生産経験はないので運輸とかでもないので難しいところなのかなというところではい > > 今のところあれはいそれでいうとまず一般人が使えないっていうのは僕はないって断言ができますなぜならば内情を討論しますとうちの会社って > > ちょっとマウスの位置がわからなくなっちゃって > > ちょっと見づらい 下のほうになりますけれどもうちの会社って これ自社のホームページも実は2日で作ったんですけど僕が 時間なかったんで > こういう会社のホームページのところの中にこうやって今サインとか 今ちょっと更新してないんで あと12人なんで 合計 15億円くらい > 本当は並んでいるんですけれどもちょっと後回しになっちゃってましてここにいる人間って例えばこれとか私の妻とか > なんですけれどももともとパーソナルトレーナーとか 理学療法士って僕地頭いいなと思ってはいるんですけれども正直IT業界にいたことがないです > > でも今実際に妻にバイブコーディングを 教え出したのが半年くらい前ではあるんですけれどもいろんなこと 例えば当時勤めていたパーソナルトレーニングの > ジムのところの業務システムを作ってみたりエラーハントリーの仕方とかも ずっとコツコツ教えていて正直100%できるかというと 大体8割9割という感じです > 残り1,2割はやっぱりシニアエンジニアというか僕とかがやっぱりフォローしないといけないところで出てくるんですけれども例えばやっぱりアーキテクチャレビューとかセキュリティのところのレビューとかはいくらAIに全高度分析させるって言っても考え方とか正しいと与えないと判断できないのでなんでゼロにはならないんですけれどもそういう一般人だった人間が実際のシステムを作っていってるんで僕はやればできるじゃんって一応社会実験的にやってたんで > > あの思ってますとやってます大井じゃないですか 品質的にどうなるかというとは 詰めきれないそうですよね分かりますできているのである程度は > できるのであろうなと > そうですねUXの部分も今洗練されてきているUXは正直な話僕バイブコーディング一番苦手だと思いますなぜかというとそれっぽく作れますただあれは基本テールウィンドウ > CSSというデザインシステムとよく使うシャドウCNUIというライブラリーで作っているからそれっぽく作られるだけでめちゃくちゃ例えばですね僕が作っているシステムとかって > 多すぎてめちゃくちゃ使いづらいんですよ使いづらいです使いづらいですよ本当に僕が今実は先行者利益的な考え方になるんですけれどもうちの会社は大丈夫だろうと思っている理由がモジュール化をめっちゃやっているんですよ > > 例えば、いろんな会社とかに入り込んでやっていくために モジュール化しているもので言うとPDFを1ページずつに裁断してデータを取り込む仕組み > みたいなところって結構必要なんで共通モジュールとか作っていったりするんですね これとかもちょっと面白いんで これよりも最初作るの本当に > 視聴時間がかかっているんですよ。バイブコーディングとかで 試されていったら同じものを作れなくて > 苦しむと思います。分かんないですけど。僕は結構大変だったんで、だいぶAI便利だなというところとこいつらまたバカだなと思うときは > 両方イキイキするんで。例えば結算申告書の仕組みとかみたいなのを1ページずつに裁断して 分析をかけていってます。 > > で、なんでこれ1ページずつに 裁断されるかってご存知だったりします? > > PDFって何十ページのPDFとかもあるじゃないですか。雰囲気もので内容全部読み取って、要約してねっていうのはわざわざファイル分けなくていいんですよ。これ僕がやってるのはPDFのデータを構造化して、全量漏れなく抽出して、顧客管理システムの情報を自動で登録するための仕組みを作ってたりするんですね。 > 全体で見るとサイは凄いので、1枚1枚のサイでは良いですが… > なので、一枚一枚の画像単位とかだったら問題ないんですけれども、複数枚セットでPDFを渡されたら、まずこういう裁断作業をやっていかないと、今画像解析だったらご存知のとおり、Geminiが一番精度が高いんですけれども、これ実際に今Geminiに繋いでいるので、例えばパイルの種類はこれですよといったら、僕最初はAIで文章判別も全部やっていたんですけれども、効率が悪いので結局こっちに変えたのが、 > > このドキュメントはこれですよって選ばせてそれ専用のプロンプトとそれ専用の吐き出された情報を確認するコンポーネントというものを用意してそこに合わせてひたすらプロンプトをDSPiという技術でチューニングさせ続けているんですよ。この1枚の画像これはどういうものであるこういうような形式で保存すべきものである入力こうやって吐き出されたものに対して合っている間違っているを人が確認していくみたいな形をこれで修正だけしたら > AIが正しい情報と間違った情報をJSONで格納してそれをまたDSPyでチューニングをかけているんですねというような形でやらないと > 精度が上がらないというのが試していたらわかるんですよ > > これってやった人にしか見えない 世界なんでうちの会社は今いろんなお客さん のところで正直NECさんと比べると小さいプロジェクト > ばっかりやっているんですけれども短かったら1ヶ月長くても3ヶ月くらいの プロジェクトを量産していっているんで一言で言うとモジュール汎用化している > 仕組みがどんどん増えていっているんですね それこそ勤怠管理の仕組み一つとっても 勤怠はやりたいですって言ったらこういう最初の勤怠のところから > 業務システム上にこの勤怠のところに脱獄して入れていく仕組みから 全部整理した上でマイスケジュールって言って > 自分たちの割り当てられたタスクみたいなところっていうのをもとに自分のカレンダーを設定していく仕組みとかも含めて > これ全部モジュールにしてるんですこうやって例えばカレンダーのところに設定したら 時間実際にはこれぐらいだねって > > 調整だけして日々の業務が終わったら 実績登録とかだけやってそこの内容で保存してやっていきますみたいなこれ多分Viveコーディングでやってみたら > 分かると思うんですけどめっちゃ作るまで時間がかかるんですよなぜならば要件を作りながら > 考えて考えて考えてやっていくそれを最後楽にするために例えばここで日報として 出しましょうってなったときにはもともと予定されたものに対して > どれぐらいの調査が出てましたねその内容をコメントした内容 間違えてAIがサバリとして作ってくれてエスカレーション事項があったら > エスカレーションを抽出してエスカレーションデータベースに 格納するとかそういったところまでを > モジュールという形でやっているので会社ごとに切り出せるんですね > > 僕たちとNECさんとかの違いというのはあの人たちは作ったものを売りたい僕たちは一緒に作りたいというところなのでこういうモジュール > こういうのがあるよそれを例えばお渡ししたら > 作るの早くなりませんかみたいな形でやっていますそうすると単純な話でたくさんの会社のたくさんのテーマ業界問わずにいろんな会社さん > いらっしゃるのでそこでやればやるほど モジュールが増えていくんですよね > そうすると、あなたたちここの業務でこういう型があるんですね、じゃあこういうモジュールがありますよ、これを自社用にちょっと組み直していったらどうですかっていうやり方ができるので、さらなる効率化ができますよね。 > > うちの強みって何ですかって言ったら業界とか様々な業務プロセスのところで動いているシステムのところについてそういうモジュールとかすぐやるスターターキットみたいなものを提供できますっていうのがやっぱり強みになってくるのかなとそういうふうに今ビジネスを組み立てているのでそういう意味で意外と競合他社はいないなという > みんななんか受託だったら 受託ばっかりやるんですけれどもそれは先がないって 片山さんだったら思われると思うんですよ僕もそれは先ないと思ってるんで > 機械系のやつもあるんですか?機械系のところっていうのは、例えば組み込み式のやつを入れたやつとか、データ取ってくるとか > > そうですね。僕はハードのところは、正確に言ったらAPIを持っているものだったら今もやっていたりしますけれども、ハードを作り替えは絶対やらないと決めているんです。なぜなら在庫を抱えるから。僕は絶対在庫を持たないビジネスと決めているので。本社は絶対在庫が必要なビジネスですけれども、僕らは在庫というか人だけ、人もなるべく正社員と決めている。 > 業務比率を変えてなんとなく一番維持しやすい会社だと思っているんですけれどもハードのところもですね正直データを吐き出されさえしたらそこの内容を取り込むためのデータインポートビザードという仕組みとかデータ連携のところ実はAPIとかも含めてAIは簡単に作れます > > 実際キャリブランニングさんのときもデータインポートウィザードといってちょっとキャプラさんのやつなんですけれども > > 横のほうだと画面がどうしても自分で操作しづらいので写し直しをします。機械系のところもデータさえ吐き出せていたらそれをRPAで例えばデータを取り込むみたいな仕組みを作っちゃったらすぐデータ連携ができるので > そこを強みにしているような会社さんとかも実は今一緒に組んでいたりとかするのでそれでもいけるんですけどあ、下に行ってますねこれ > > まさにキャプラさんのシステムを作っているんですけどこういうのがいるんですよね例えばデータインポートウィザードって僕もセールスフォースっていう仕組みずっと作ってたんですけれどもデータを取り込んでいったらさすがに実データは今いってきないんで普通にどのテーブルのどのデータですみたいな感じで判別してカラムのオートマッチングっていうのをしてインサートアップサートをするみたいなのをこれもモジュールとして作っているのを > 結構いろんな会社でやっているので自社のこういうデータ型ですって吐き出されるデータがあったらそれに合わせて取り込む仕組みとかも含めて簡単に実は作れますそこのファイルを吐き出して取り込むところだけの簡単なRPAを作ったら全自動でいけるという感じです > > これがちょっと今 > > こういう感じでデータがあったら このデータがどのテーブルですかみたいな感じで スタッフとかだったらこのスタッフのやつの中でどの > これちょっとスタッフ違うテーブルだったみたいですね 違っていたらこれ全部オートマッチングっていう形で > 科学の名前を自動判定していって要はCSVがあったらCSVを取り込み 型のデータに合わせて事前確保とかするんですよ > やっぱりシステムで持たせるためのデータ形式を日付けで例えば > yyy-mmdd-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg > > みたいな配分でやらないといけない という取り込みに合わせるんだったら元々の情報がそうなっていなかった > 変換処理とか昔はETLというので作っていたんですけど それを今はプログラムロジック簡単にバイブコンディングで書かせて > 変換処理まで作っちゃうんで会社ごとの取り込みたいデータに合わせて データ加工も含めてやっちゃうそうするとこれを取り込んでやる > 作業のところだけをRPIで終わるという感じですね > > 死ぬというのが、建設会社等で返済されてたらあると思うんですけど、変異面質とか立面質とか出てますけど、それを死ぬのデータに変換できないのかというのは課題としてはある。なるほど、なるほど。それが自動的にできるようになれば。 > 【質問者】PDFのデータ、そこから線の長さの処理をたくさん書いてますけど、それくらいできれいにすれば大きな… そうですね > 僕実は産経設備工業さんとか他にもやっぱり CAD 系の会社とかの話も聞いてはいたんですけれども結論から言うとそっちは手は開けないにしてますと > なぜならばどれだけの莫大なデータがまずあるのかという学習用のデータがいるのと > 特化型のAI研究開発になってくるんでやっぱりそういうAIに学習させるためのGPUそこのコストがかかっちゃうんです > > そういうテーマが得意なのが アベジャーなんでアベジャーはやってたんですけれどもそういうテーマが来たときにはぜひちょっとアベジャー > ご紹介するんだよみたいな僕はやっぱりすみ分けって 大事だと思ってましてAIって一見何でもできるそうでは > あると思うんですけれども僕は先ほどお伝えしてきたとおり現場の業務システムの中でまさにAIをちゃんと仕込んでいく みたいなそうやってよく Human > in the loop っていうとおりそうAIが一緒に業務をやって > 自然と自社専用のやり方っていうのを学んでいくっていうそっちの方にやっぱり軸足を置いてるので関心で言うとめっちゃ思ってるんですけどこれ絶対多分特価AI作るしかないなっていうのがもうCADの前あるんで言い方はないですけど結局良い図面と悪い図面みたいなところあるじゃないですか > > 良い図面だけを選抜しないと AIが悪い図面をやるとセンターが下がるんですよねそこのより分けも含めて > 結構マンパワーがかかるテーマだよなと思うのでめっちゃ需要があるの分かっているんですけれどもそれは多分CADとかのシステムを作ってきた会社が > お客さんと組んでやるべきことだなと思うので僕はそっちは手を出さないと実は知っています > > その図面をなぞっていただけますかはいできるんじゃねえかなと思うんですけどなかなか難しいんですよもう少しコンピュータユーズが進んでコンピュータユーズって位置情報を全部取ってるじゃないですか画像の情報と位置情報を組み合わせてみたいなもっと高度な理解ができると今コンピュータユーズとかもそうなんですけれどもできてるようでまだまだできてないですあれは実際の裏側のソースが見れるものしかやってなくて画像の中での場所の抽出っていうのは > やっぱりちょこちょこ間違えますなのでまだまだAIの進化が 必要なテーマなんで今じゃないかなというそういう汎用型のAIでもうちょっとやっぱり性能が > 進化した後だったらCADのところもやり方が あるのかもしれないですけど今の制度でやるのはもったいないかなという 気がするので僕は正直あまり > お勧めしていないです > > すみません 嘘がつけない立ちなので > > なんで多分僕たちが皆さんにお役立てるかなと思ったテーマで言うと宗賢さんとかと一緒に考えたり自社でこういう仕組み考えてるんだよね自社ではこういうような業務を回してるんだよねって聞かせてもらったら一緒にじゃあこういうアプリを作ってみたら面白いんじゃないですか > っていう感じで、それこそ自分たちでも今やっていっている方のところに僕は多分UXデザイナーが一緒にバイブコーディングできるUXデザイナーが入らせてもらってこういうのが業務やりやすいんじゃないですかって一緒に考えてやっていくもう一つはどういうデータをためていくべきなのかっていうデータの設計のところを一緒に片山さんとかとも話していったらこれだったらやる価値あるんじゃないって話になるんじゃないかな > > 自社でやれることをやっていくほうがコスパがいいです。僕は絶対に丸投げしないほうがいいと思います。 > > いけますけど、やっぱり偏差値系は何でも入れられますね。笑本当的にはもう、よく出てるGPSのデータを見て、 > > そうですね、小松さんがリモートでやっているみたいな、懐かしいですよね。 > > それが今で続けてるんですよ。そうなんですよ。 > 身近なところで何個か成功体験を積んでいったらプログラムのいいところっていうのはソースコードっていうのは手元にあるんでその今のAIに解析させたらどういう仕組みとか僕はよくモジュール化って言ってるのもフィーチャーって言うんですけど機能単位でパーツパーツを作り分けてるんでそこのソースコードをまるっとコピーしてここの内容を踏まえて作ってねってやるとどんどん横転できるんですよね > > 同じ会社になっても、各担当者と一緒をしなければならないように、それを立派な人がある上で、こういう形でやっていきなさいと言っても、 > 難しいですよね、現場が。 > > 結構ありましたね実はそこのところドンピシャでやれますあの会計系がそれなんですよ実は会計はね割と単純なんです このデータですよって言うのがすれば > 結算報告できるんですけど > > われわれというのは、計算データの元が正しいかどうかをどうやって調査するかということになるのでなるほど > 僕はちょっと会計と似てるって言った理由は、会計の話でっていうことではなくて、考え方、作り方で似てるっていうところで、実は会計ってみんな同じような処理やってると思われがちなんですけれども、税理士事務所ごとにバラバラなんですよ。 > PKCをやるというのは一般的な人たちが違うんですよ結局仕分けの考え方とかどの環状項目を使おうと思っているのかそれこそ決算賞のレベルですらですねもうみんな総勘長元長とかの方の書かせ方とか振り分け方も結構違ったりするんですよ入力のフォーマットもバラバラなんですよ > > 当時実はやってたことが少し似てるなと思ったのが現場のさまざまな台帳あるじゃないですかフォーマットバラバラじゃないですかAIはフォーマットごとにこれはこういう内容でっていうのを例えば先ほど今定価算もあるんですけど定価算でいうと製造第1課第2課第3課が業務プロセスのさまざまなところのさまざまなKPIをめちゃくちゃ違うフォーマットで管理してるんですけれどもそれを構造化して読み出すっていうのはAIめっちゃ得意なんですよ > ぜあらる。 オサホネの天下に行かれたんすよぜあらる。 オサホネの天下に行かれたんすよぜあらる。 オサホネの方にぜあらる。 そうでしょ > > どうぞ、お別れですかね > > すみません。あれは、実際にこれ本当にちょっとしたND英語じゃなくて難しいテーマでありますけれども僕もらっていつもやっているのがプロトタイプを作っているんですよね。ちょっと今、テーカーさんとかでもやっていた簡単な仕組みだけをお伝えするとこういうなんていうのかな > 考え方を伝えられるのが結構強みかなと 思っているんですけれども要は結局会社ごとにフォーマット… これ画面が違ってましたね > あれじゃないですか。あ、すみません。画面が映っていなかった。 > > これちょっとネタ程度に聞いてもらったらなと思うんですけれども一言で言うとエクセルですとなんでエクセルにしているのかというのが > これエクセル埋め込んでるんじゃなくて、エクセルみたいな仕組みを自前でモジュールで作ってるんですけれども、現場の人は絶対エクセル無くせないんですよ。なんでエクセルをコピペしたらいいよね。 > っていう考え方で結構作ることが多くてですね > > 元データはこれです。これはカーごとに入れるものを含めて全然バラバラなんですよね。そういうバラバラなデータを ここから稼い分解の音質の > ここからここだったらもう別にそれを普通に コピペしたら楽でしょうみたいな感じでそのまま保存させて > バーって保存させるみたいな考え方の思想でこういう画面ってよく作ってますとCSVで吐き出せるものは CSVで取り込んでいって形で機械ごとに様々な > ローデータみたいなのを持っているのでそれは取り込むときに構造化して さっきのインポートウィザートをかけてやるのでRPIでやったら自動化できます > > どうしても現場のフォーマットごとに 違うものっていうのはどこそこの人たちが使う用のこういう > エクセルの画面みたいなのを用意してあげてひたすらコピペさせる 方が早いです > なので入り口はみんなバラバラな画面です。ただ上の方でいうと共通フォーマットの方にシステムでデータ変換だけかけてあげるという考え方です。なのでここはもう本当に1か2か3かの帳表ごとに貼り付けの画面は変えてあげている感じです。そうすると今までと違うのはエクセルでやっていたのかこのシステム上で入れているのかの違いしかないので違和感が少ないんですよね。 > > 今までだったら毎月ゲストにはエクセルをまたコピーして元のデータ消してとかってやってた作業がなく毎月 > > 神経みたいなところを作成したら簡単に > > これで例えば普通にもう作成ってやったら、もうその日付分のレコードが自動で作られてるんで、そこのところの中にバーっと入れてくだけみたいな感じの、これも本当正直1日で作ったんですよ。もうモジュールをそのまま横転してやってるから、以前うべこうさんさんっていうUBって会社さんの時にもやっぱり似たようなものを作ったモジュールを同じような感じで。現場の人のアレルギーをどう抑えるかみたいな、アレルギーって仕事かの嫌みたいなアレルギー絶対。 > あるんで ありますよねひたすらなくすって 結構UBさんのときにやったのはロールバック機能ってエクセル とか戻すの大変じゃないですか過去断面に戻すとか > ファンが変わるたびにどういう変更があったのかの変更でAIが サマライズして通知するとかいろんな機能を仕込めるんで > > 飲んで結構エクセルオイルも使いやすいじゃんみたいなそういったものでやると意外とフォーマットが違ってても今の業務を変えることなく最悪コピペ作業って別にそんなのRPAとかでも何でもやらせればいいので今の業務をいかに変えずバラバラな下地のバラバラなところにあるファイルも一元管理されていて経営としてもすぐ判断できる > 定価さんで言うとファイルすごい量なんですよ。本当に毎日何十個のファイルが作られていて、それを毎日会議というときのように、人が加工して加工して加工してやってますみたいな。リアルタイムに見れたら、もっとこういう敷地に超えたらすぐアラート出すとか、エスカレーションすぐ出すとかできるのにねって。じゃあ毎日会議でやるダッシュボードを作りましょうよ。こうやってデータをコピペしてやっていくと、こんな感じで。 > > 7月はまだないですねちゃんとデータみたいなところを バーッとチャートも書いていってBIみたいな感じでこうやって > 仕組みのところでこれも足していったらどうなるかな みたいな感じでのやつとかこういうダッシュボード画面も > 今こういうのを出したいというのを聞いていてそれを毎週作っていって とかってやってるんですよね > 一応コンサルエディティながかったんでノーコードツールに近いような感じで分析もできるそうですそうですこれ全部バイブコーディングだけで作っているわけですよどういうものがあったら仕事しやすいのかなこうやって現場で話してものを一緒に作ってっていう経験があったら提案できることが増えるんですよね僕が内製化100%にしない方がいいと思っている理由はいろんな競合他社だけじゃなくて別の業界の中で > > > 自社の方も含めてどういう取り組みをしているのかなというのは外の人じゃないとなかなか知らないと思うんですよねなので勉強会とか世の中に出ている一テーマじゃなくて通常やっぱりこういうNDAとかじゃないと話せないような内容とかで実際に一緒にものを作っていく方がそういうこともやってみたらいいですねみたいなそういう自社から出てくるアイデアだけじゃなくて予想でやっているアイデアも一緒にやっていくのがよりいいんじゃないかなという気がします > > もちろん生データはどこの会社も出せないですけど、どういうふうな業務システムでどういう情報を貯めているのかっていうのは、意外と機密ではないんですよね。もちろんやっぱり営業秘密ではあるかもしれないですけど、そんなこと言っているよりも国益でしょって感じなんで。 > やっぱりあの清掃業が元気にならない限り 日本はどうやったってこの右肩下がりを止めようがないんで止めるの難しいかもしれないけどせめて緩やかにするとか > いや 言い方はですけど めっちゃみんな遅れてるんですよもう情報を取りに来ないし 御社すごいですよ 聞いてて多分 茅原さんも伊田さんも > 僕が今日なんか難しい話をするんじゃないかって 心配されてたんですけど逆になんか難しい質問が飛んでくるからいや すごいなって思いまして > > 名前を変えたのがね、AIとかDXが中心になったんですよ、世の中が。アルティメーターによったらもうね、次を抜くへのようになる。 > > オープンという名前に変えたんですよ。会社が東三冊とかなんかに出ないんだよ。同じ会社で > > その前に僕が言った、去年か。僕は2019年からRPテクノロジーズが当初の一部に上場した。その時に頼まれた。 > 社長がまだ40代くらいの悪戦者だった人だった。僕はもう70代の終わりだった。もうジジイだったんだけどね。東京にいた誰もいないし。 > クララで経営会議のメンバーで経営までやっている人だからね、公務を頼むことで。 > > 終わったら怒るだろうね。それでね、AIをやろうとしたんじゃん。そしたらね、AIのキャリアが少ないだろう。で、アメージャリングがちょうどよかったんだよ。AIをものすごいやってるから。 > これでこういうのをちょっとスカウトしてきてね > > やってくれって頼んで、オープンという会社にしたのと同時に、阿部ちゃんも一緒になってやってくれました。それで僕は桜井と付き合いました。 > やってみたら、彼のキャリアがAから、コンサルタントしている人よりも、やっぱりできるのじゃん。AIだけやっている人がね。 > > 難しい話ばっかりするんじゃん。相手はわからんの。質問されたらね、意外と回答できんの。自分のしたことしか。彼はそれじゃないんじゃん。 > > 何かね、AI無しじゃ済まんで。もう無しじゃ僕は済まんと思うと。だからね、ええチャンスだからね、やってほしいんだよ。いくら大きな会社でAIが > 大学の専門家じゃないと来てもね、説明なかなかできへん。自分と繋がらん。今日はね、自分と繋がるはずなんじゃん。自分たちと。 > ぜひ繋いでほしい。やろうったらね。 > > 大金を使わなくてもいいから、最終的には数百万くらいいるか分からないけどね。 > > 絶対に白群と遊ぶと、エアーなしじゃ済まないんで、ポイント、ポイント、ポイントで > > > 普通に今さっき言ったように人事とか閉会の面とかでコンサルティックに言うとかなり強いので例えばITのメンバーを作るとかでも全然できるIT全般の話すりゃええんじゃないそうですね > > 台湾なら、量が、範囲も本当に広すぎる。範囲が広すぎる。全部が分かる人がなかなか少ない。 > あらゆる範囲をカバーできる珍しい人だキャリアはこう上からキャリア的にははいはいはい > あ、一応古込の営業もやってましたのでプルデンシャルって外資系製法で売ってましたもんねそうだったんですよ > > 月500時間くらい仕事しましたからね > > 非常に進化が激しいどこで踏み切るかっていうところがあってもう2年ほどする > > もう、こうやって食っていくからはい、はっはっは考えがある > > 私たちが少しひとつひとつ気になってくれるとそうですねそうですよね私も忙しくできない何もしないんだろうね > > そういう意味で今日来たから、本当にいい道を歩いてくださった。ありがとうございます。 > > 見積もりがそんなに難しいわけじゃない見積もりが大変で見積もりが難しいから乗せちゃいけないだろ難しいのは相手だ > > 小流があるじゃないですか小流がある小流がどうなっているか分からない非常に平分にすいてある > > あ、囲まれたんでよかったとあはははおいしいこと言ってた実際の会社みんなそうっすよ囲まれたら話しませんからね実際の会社のキャリアがあるから > > ですよねー いやそうなんですよねいやいやいや でもかなりあのご自身で取り組まれているのはやっぱり伝わる内容だったのにすごいですね > > > でも、ここだけの話、大本組さんより進んでます。大本組さんもかなり勉強会とか行かれて、やられてたんですけど、今取り組んでいるのは、AI、OCRで業務取り組みにデータを投入しようかとか、そこをやっぱり自前で検証とかやっている感じだったんですよね。 > > でね、自分もしてほしいんだよ。せずにね、丸投げはもう絶対いけん。丸投げだったら絶対成功せん。自分たちも死ながら外に投げると。 > 日本の習慣でやってほしいんじゃん。ぜひ。 > > あ、そうなんですか。ちなみに、実は、措置系でいうともっともの凄い話があるので、僕が事業提携しているヘキサベースという会社が、デジタル赤字をゼロにするプラットフォームを持っていまして、そこ一緒に事業提携しているんですよ。ちょっと、ここまでやると話が飛びすぎちゃうんで。 > いやいやいや、またね、また来るから。あの資料だけしれっと送っておきます。資料は渡しておいて、要は見てない。送るところからちょっと聞いていったらいいのをね、あの業務を見てほしいんじゃ。 > > パーフェクトとして行ってもらっていいと思います総務人事の仕事もものすごく多いんじゃない総務人事で言われるのが多いあとは僕はどちらかというとAIは言ってみたらそういうものじゃないんですけれども補助なんですよ > 僕の感覚でいうと御社みたいに人が中心の会社というのは人に寄り添うための情報をどれだけ集めるかだと思っているのでAIがさらなる進化するにあわせてこういうふうに自然に情報が集まる仕組みを > 用意していくのかそうですねどういうふうに使えるのかなっていうのは興味があるんですけどそうそう > > ピラミッドの形をとって 顔を顎で情報を吸い上げるんですけれども現実にはそれをAIに頼んでしまうと > > 難しさがあるなというのは分かりますかそうですよね同じ認識なんで僕はAIに任すべきじゃないと思います今の時代って例えばニュースとか見てたらAI人事課長みたいな人が例えば評価をしていくとかあるんですけれども建設業は絶対合わないです僕が思っているのはワンオンをやっていく管理者の方々がAIを使いながら成長していく世界なんですよね > テマヒマがかからなければ、音声を良く聞いてまとめてくれるというのが非常に良いと思うんですよ。 > > そういう人の作業を楽にして、あと壁打ちとかも、別に僕自身もそうだったんですけど、今いろんなことを言うとすぐパーラとか言われるんで。AIに言わせるとか。そうそうそうそう。こういうこと、こう考えてもよかったんじゃないですかっていうのを、やっぱり人同士はもっと楽なコミュニケーションをして、ダメ出しとかはAIにやってもらったらいいと思うんですよね。 > 別にAIは嫌われようが気にしないじゃないですか僕らは嫌われたくないじゃないですか社内の中でなのでそういう僕から言えることとしてはNDAは絶対必要だと思うんですけれどもやっているものをお見せしつつも実際に御社にどれくらい役に立てるのかというのは御社の文化にどれくらい合うかだと思っているんですね結構定価さんとかさっきチラッとお見せしましたけれどもこれ作っているまでにお金って1円ももらってないんですよ > > 実は これは桃谷さんとかキャブラさんもみんなそうなんですけれどもいろいろNDAして こういう情報で困っているんだよね > とかもらったら僕が動くこういう素案みたいなのを作っていってそれベースに議論してじゃあこういうところをこれくらいの予算感だったらやってみる価値あるねというテーマを決めるみたいなことをめちゃくちゃ実は丁寧にやっているんですね > そういうやり方をしていたのが前の会社から言うと気に入らないみたいで最初から金を取れみたいなでもやっぱり言い方はないんですけど既にいろんなお付き合いの会社さんがある中で僕らみたいな新参問とやっていいかどうかというのはそれなりの説明がないと無理じゃないですかそれなりの説明というのは本当にこういう僕は比較的やっているものをお見せできる側でありますけれどもじゃあ自社だったらどうなのって > > どういう情報を渡したときに 何が出てきたのみたいなそういったところでやっぱり 実力を見てもらってから付き合ってもいいなと思うんだったら > 付き合ってもらうほうが僕はいいと思っているのでうちの会社としては もちろん最初からお金をもらったら > 嬉しいかもしれないですけど安心して仕事できるほうがいいよね っていうところなんで本当にNDA後 例えばこういうテーマがあるんだよね > こういうシールがあるんだけどなんかどういうものを作ったらいいと思うみたいなそういう三国産業さんという会社の加藤社長も > そういう感じで最初は始めてるんですよそうじゃないとやっぱり意思決定難しいですよね > > それデータとしてこういうのを入れて 3Dモデリングまでやれって > > マシンライターズで自動である程度消費を数こなしたら多分利益が上がると考えられると思うんですけどそういうのでは探してほしい > > いや、もっと大きいらしいですよいや、そりゃああの人が生きてる間には > > いや結構やっぱり投資対効果の 投資がまだまだ多いテーマだと思うんですよね > > 意見をつながりますのでねいつも府県調査設計さんとかお隣の県にあるじゃないですか同じようなテーマを持たれていまして僕は自社でいうと今回も裏側の提案もしていますけれどもサーキュラパートナーズという循環経済のところはデロイドが主導しているので実は仕組み作りからずっとワージンの運営から関与させてもらっていて今回もそこの写真とかでも入らせてもらうんですけれどもそこ一つとってもナレッジポータルプラス > いろんな方々をつないでいく みたいなのがこれすごく 経産省も後押ししているんですねなので ちょっと僕 ごめんなさい実は建設系のところの > 議員の方々はやっぱり議員とか 彼女とかじゃないですけど経産省はやっぱり 友達がいっぱいいてですね結構 その辺もあってサーキュラーのほうは > やっているんですけれど > > AIってやっぱり今回高市さんもあの人はちゃんとしっかりと国としても > 予算出しますみたいな本当に大丈夫かなみたいな出し方ではあるんですけれども見ている方向ではあると思うのでAI活用ってもっとみんな汎用的なことを考えがちなんですけれども汎用的なもので今から日本が追いつくのは僕は無理だと思います > もう中国が絶対に勝ちますアメリカも厳しくなっているので言い方はないんですけれども人権がない国じゃないとAIは育たないので > やっぱり中国は僕ちょうど来週から上海に出張に行くんですけど1週間くらい領事と間違えてまして上海に行っているんですが中国は本当に人権ない > > 人権がないからデータも全部抜き放題人の体にもチップを埋め放題埋め放題とかっておかしいですけどすごい量のデータを持っているんですよねそれを国策企業のところにやらせるから > 育つわけですよね > 日本とかアメリカは絶対できないです。僕も車テスラを乗っているんですけれども、やっぱり自動運転も日本車は絶対に勝てないですね。今だって、日本ってWaymoとかも含めて、行動実証検証中みたいなレベルじゃないですか。僕テスラを乗ってびっくりしたのが、海外フルセルフドライブって全部自動、全自動運転なんですけれども、日本はまだ法律的にアウトなんで、何をやっているかといったら、 > > ドライバーを実験台で使っているんですよ。今、オートスタイリングという機能がベータ版で使えるんですよね。何かといったら、高速道路だけじゃなくて、一般道もハンドルを握っておかないといけないんですけど、全部ハンドルをさばいてやってくるんですよ。信号とかまだ止まってくれないので、ずっと補助でしかないんですけど、アクセルも踏まなければ、ハンドルも操作せずに、この前もかなりの距離、数百キロレベルで結構やっていたので、そうやってデータをためていった。 > 調整するというのを日本の企業はやれないんですよねこれがやっぱり言い方は人権というかそういう挑戦的なことをやる会社じゃないとやはり難しいなと思います > > そんな中でも > 日本企業の生き残る術って何なのかなとずっと考えている中でいうとやっぱり自分たちの業務の中にうまくAIを落とし込んでいってAIを相棒のように使っていって自分たちの中にいる人の可能性を > 最大化するなんで僕はさっきの人質系のところが > めちゃくちゃいい借願だと思いますこれ本当は製造業さんとかもやっぱり人を確保が難しいからこそ一生懸命取り組まれているんですよね > > なんて僕が言えることとしてはNDA締結いかがですか というところで使う使わないとかは > 全然先々でいいと思うんですけれどもNDAがあったら情報をもらって こういうのを作ってみてどうですかって話ができるのでそこで本当に数百万かからない > 小さいものをやってみるのが 僕は一番いい価値筋じゃないかなと > > あと、せっかくLinux出身の方なんで、ぜひヘクサベーサーなしとか、オンシャンにすごくインフラなんでね。いや、ここはないですよ。私も全職で4年前にやってたので。Linuxとか出身の方だからこそ、多分仕組みの良さがわかると思います。 > 全く別の話になるので 僕は列車の赤字嫌いなんですよね赤字って言葉が嫌なんですよ 一応経営側にもあったんで常にお金を払うことに対しての > 痛みを常に感じるんで僕も御社からお金をもらってやるってなるのも金額の多い少ないじゃなくて お金を払うのは何かしらの痛みなんで > それを払うのに値するのかの見極めって 絶対大事だと思うんですよね > > そこはちょっと、今日は本当に伊谷さんというすごいお付き合いの方が、あってこそあってもらったところだと思うので。 > なんで僕はあの人脈のところでただゲター化してもらっただけなんでまあなんかNDAあったらまあその本当に役に立てるかどうかの証明にはなるかなと思うのでぜひちょっとそのあたりお願いできたらなと > > 一週間くらいできるんだったら、ただでやれってね、僕は押し付けてないよ。やってみたら、それを見せたらね、相手が分かる。それをせんと、AIじゃ理解できんのよ。 > いい相手は何でもできるように言おうかな、と。それはもう、できんでいいよ。プロタイプまで作ったらね、テーマを言ってもらってね、話をどんどん進むんよ。 > > 私はここまですればいいのかと。 あとはあなたがやってくれるのかと。 > > 言う仕分けがもの凄い弱かるんよ。自分たちだけじゃ絶対できん。これはできんからね。そこでAIを理解してもらったら話が進むんよ。 > > 何するんだろうと言ったら、分からんのよ。歌い手をやるために、秘密保持契約みたいな大変な契約だけど、それに関してはねえんだよ。漏らしたらいけねえよという話なんだよ。だから、それはもうしてほしいんだよ。もう全部してもらいました。 > 話を詳しく聞かないとできないからね。だからそういうパターンで順次やってほしい。 > > 昔あったときあんまり言葉を覚えていない > > あんたクラネの偉いさんだって言ってますからって言われて、会ってないんちゃう?聞いたらね、久山さんの後受け取り言われたんで。そうなんです。言われてな。 > > まあ、名門の息子だから、あい抜きやな。まあ、家があったから、入場料取るような。 > > 結構そのやっぱりキャプラさん キャリアブランニングさんやってたときもやっぱりなんか店前が > そのAIのとこやってるみたいな感じで結構例えばキャリアブランニング の社長とか当時秋山さんだったんですけど全員のやっぱりいろんな > 商工団体のところですごく輝くされてるんでうちはこういうの やってるよっていうとめっちゃ楽しかったらしいですよ ある意味 例えば建設業のところは > みんなすべからく人事のところを 悩んでいると思うので国の過程ではないかもしれないですけれどもそういう人事のところについても > AIを使った仕組みを社内でもバーソン社内でもやっていて こういう情報も取り上げてみると社員が成長しだしたんだよ > みたいなことを言っていけると結構楽しいんじゃないかなと思っています > > やっぱり僕はAIに任せるというよりはAIとともにAIを使うことで人がより成長するみたいなのをバイブコーディングとかは > すごく実感できたのでそれをいろんな業務の方々にどう落ち込んでいくかだと思っているんですよね なんでAIを使いこなす側は > どんどん増えてくると思うのでどうやってそこに一緒に 回っていくのかっていうところに何かしらお役に立てたらなと すみません、長々と。 > > ご視聴ありがとうございました。 > > 1社ご紹介いただくごとに1万円という形がいいのかなというふうに話をさせていただいていて出張で来ていただく時とか、今日も交通費かかっているとかあると思うので交通費、実費プラス、例えばどうしても新規のところじゃないとなかなかお支払いが難しかったりすると思うんですけれどもやっぱり2回目以降一緒に行ってもらいたい時もあると思うので最低限日当の1万円を出すか > 今日はお紹介料、今日でいうと2社紹介いただいているので2万円をお渡しするみたいなのがいいんじゃないかなと思って一体さんとしてこうしたいみたいなのってありますか?僕もね、あのー > > > さくらさん、どの方に僕を期待してくれたのか知りませんけれどもはいはいはいさくらさんと全然違いますからね全然違いますさくらさん、もう一回一遍紹介したらねはいもう一回しちゃったんでね普通自然系の試合もどうかな > > やっぱり僕はお二人と動かせて いただいてなんていうんですかねやっぱり会えない方に会わせて いただいて今日もやっぱり内会さんとかも > そうですけど僕らからなんかこういう話どう ですかって言っても絶対門前払いだと思うんですよやっぱり連れて行っていただいて > いるってところはやっぱり信頼関係あるから会っていただいているっていう ところだと思うので > > 本日はご覧いただきありがとうございます。良い一日を! > > ご視聴ありがとうございました > > 本日はご視聴ありがとうございました。 > > > 僕も正直な話、決まった製品を幅広く売るという考え方ではなくて、今日みたいにお付き合いがある会社さんのところに行って、言葉に伝えたとおり、啓蒙活動と思っているんですよね。そうやって、こういう会社さんもやっていくんだ、みたいな輪が広がっていったらよくなるのかなと思っています。 > > ご視聴ありがとうございました > > 今回本当にすいません 僕が後ろに連絡できたらよかったんですけど直前で金曜日にいろいろ頑張って 撮っていただいたことがあったと思うので本当に無理をして > > サンライザーなどね。そうですね。監視いただきましてありがとうございます。結構いいですよ、やっぱり。テレフラニーもね、元気にやると、店内ではね、 > > 次のパフォーマンスをつぼみ先生の両親に最初のほうがとどまられたと > > あれ?本当ですか? > > 2年前から解除したらしい へーそうなんですか > > 一緒に貸し上げました高野さん > > ここはさっきと同じフィルムだよですよね > > > 今後多分キャリアプランニングさんのところを導入終わったら一緒にキャリアプランニングさんと営業も一緒に回ってきたいですねって話もあったりするので僕も多分岡山には毎月やっぱり来させてもらうと思うので岡山にいらっしゃる時とかあとは逆に東京に来ていただけそうな日があったらもちろん出張費をおっしゃらせるんで一緒に来てもらって回らせてもらうとか > > 中に反発を踏んじゃったんですけど、あれが一番大事だと思ってるんですよ。 > > 人がやってますからね > > だから、新幹線より安いと思ってるの?平均したり?はい、平均したり今、飛行機が僕も今回岡山、飛行機に来てるんですけれども時間ずらさないやつが安いんですよねで、やっぱりビジネスチケットとかにするとほんと3万か4万ぐらいいっちゃってましたからね、1、2高らかです > 往復だったら6から7万円いっちゃってましたねそんなことは絶対ホームの方が悪いよねあれですね、ビジネスチケットが結構高いかな僕も今回来たときは片道2万2千円ぐらいとか1万8千円とかだったらそれぐらいは誰か分からんそうですよね1万8千円ぐらいすっかりせっかりせっかりせっかりせっかり > > はいはいはいジャルですかアナですか?アナですかジャル?あっそうなんですね > > アンプが回収したってことは 税金したんですよね?はい、はい小売価格が悪くなったら 税金になるんですねはい > > > 今あれですよね、あの、やってますよね、あの、アパがあれですね、ワンストップみたいな感じでやると安くなるんですよ。で、あの、アパチョク、アパチョクっていう予約サイトがあるんですよ。 > > > あ、一緒です一緒です。これですよ。僕も今日岡山泊まってたんで、アパート。あそこ温泉ついてるのにいいんですよ。僕は赤坂のアパート大好きなんですけど、新橋は嫌いです。 > > 今年はやっぱり41泊くらいします > > 7000円か8000円安いですよそうですそうです今ね、23000円あ、そんな知ってますか高いな23000円しかない23000円とか2万円 > > 多分再現なく出せますは言えないですけれどもそうですね > > 本日はご視聴ありがとうございました。 > > 見てください。 > > 僕あのアベジャに行った時も自分が喋ってたのをレコーディングさせてみんな駆け起こして共有してたんですよ > > 予約してくれるんで便利ですね > > > ちょっと落ちちゃってるかもしれないですね。でも、例えば、これちょっと以前、内海産建設備工業さんで、貝原さんと一緒に伺ってもらった。私に紹介したんだよ。あ、伺ってます。もう、本当にお二人すごく長いお付き合いですよね。 > > > 今度は岡山営業所長がやってくれます。中国も広島もやってるんですね。たとえばね。はい。ありがとうございます。綺麗にまとまってますね。綺麗にかどうかは知らないけどね。 > > 何で他のやつを情勢にせんでくれて 後藤だけと話をするようになったのか > > たとえばですね、ありがとうございます。これちょっと伊谷さんにメールさせていただきますが、こんな感じで、ちょっと重いので。ちょっと目があれれ、僕は目が。こんな感じでずっとちょっと重いと思うので、すみません。こんな感じで要約で、例えばこういう製造業における人の課題とはみたいなところとか、これの開発の民主化みたいな、このきれいにまとめてくれるんですよ。本当だね。はい。 > ありがとうございます。ちょっと僕はね。ありがとうございます。 > > なのでちょっとあのメールさせていただきます > > あなたにメールを送るからはいあなたがもう差し替えないところはいそれが一つの差し替えないところを紹介してもらいたいあ、もちろんもちろん > > はいぜひ あとあのトリムの板津さんのところにちょっとまたご挨拶いけたらと思ってましてまあもちろんこの前の俺も兼ねてなんですけれども > まさにあの板さんと話してた営業系の支援でこういうのできたらって話してたものとかを > > お店はミッションに行って、はい。 > > 今日もやっぱり片山さんみたいな方とやっていこうと思ったらこういうちゃんと意見を持っている人には本気で僕は議論をしないとダメだと思っているんですよね例えば向こう側からこうなんじゃないですかって言われてもそうだなって思うとかこれはこうだと思っていますって話していかないと信頼にならないと思っていまして > なんと言うか、突然ねはい山川さんは、両側のね、黒いコーヒーを飲んで一応、お前がコーヒー飲んでたじゃないお前がコーヒー飲んでたじゃないからね > > ご視聴ありがとうございました > > なんか話してもいいやって気持ちになるだけの情報だけクイックに伝えないと思いますし今日は片山さんが本当に良かったですよね言ってくれて > > やっぱり何でもやれますって 言う人はいっぱいいるんですけど何でもやるっていうのは 何もできない等しいと思ってるんで > > うちはこういう部分に特化しますって話さないとうちだけじゃなくて他の会社と組み合わせて使うわけですから > > 美味しいお店でしたね。紹介いただいてありがとうございます。いやー、美味しかった。 > > はい。奈良も通っているんですよ。はい。実は。吉野川ですよね。島んと川。吉野川が確か。島と川。はい。はい。はい。はい。はい。 > > > まあでもこれちょっとあのメール今送らせてもらったんですけどAIの要約でAIエンジニアはもと大手コンサルのキャリアを持つ方が建設業は製造業の経営層に対しAIは如何に現場に馴染ませ人の成長や組織の効率化につなげるかを熱っぽく語っている内容ですねあのAI熱っぽさとか感じ取るんだなと思いまして全然大丈夫ですよ > > 特にトリムさんは知らない仲じゃないですし。 > > 2025年12月24日(水) 11:27 Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>: > >> >> ---------------------------------------------- >> 株式会社AI-Path（アイパス） >> 代表取締役CEO >> 櫻井文雄 >> 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F >> 090-9084-8584 >> f-sakurai@ai-path.jp >> >> >> >> 2025年12月24日(水) 11:25 Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>: >> >>> >>> ---------------------------------------------- >>> 株式会社AI-Path（アイパス） >>> 代表取締役CEO >>> 櫻井文雄 >>> 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F >>> 090-9084-8584 >>> f-sakurai@ai-path.jp >>> >>>

大きい業界ではありませんので、それを大きくしていくとなかなか難しいです。 これからより皆さんが僕主役になっていく世界だなっていうのがこの前も日経でも出てましたけど言い方悪いんですけれども昔はブルーカラーとホワイトカラーって区分けされて結構ホワイトカラーの方がよく稼げる人だみたいなってあったと思うんですけれども ブルーカラーエグゼクティブという言葉が最大の必要な人材ですね 本当にオシャレ通りで多分コンサルの人が一番ビビっていると思います実際に海外だったらコンサルといったらアクセンチャーという会社はすごく大きいんですけれどもめちゃくちゃ開戸を始めちゃったんですよねアメリカの動きが日本に来るのがだいたい1,2年かかるというのがだいたいいつも常説なので日本のコンサル協会まだでも人の 取引というか 本当に高いですよ結構なんか採用コストが すごく高くてですねうちの会社はちなみに 1円も払ってないですエージェント使わないって決めてるのと正確に言うとリンクトインとかの 広告料とかもほんと1、2万しか払ってないんでどちらかっていうと 会って一緒のお仕事をしてみて引き込むみたいなことばっか ずっと今も地道にやってましてあとはうちの業界だったらできるのが 正社員1人に対して 究極業務委託10ぐらいの比率のほうが経営としては効率だし僕は1人1人をちゃんと磨き込んでいくとなったときに僕らの業界は結構業務委託の人のほうがこういった責任感を持たせやすいというのも若干ありましてそういうようなことはできるんですけれども今まさに話があった建設のところっていくら1人親方とか 雇用形態が増えていたとしてもやっぱり優秀な社員の方々をどう核を育てていくかというのが肝だというのは実は建設業だったら三国産業さんという大阪のほうで30億くらいの売り上げの建設業者さんの仕事をちょっとお手伝いさせてもらっているんですけれどもテーマがまさに人材のところなんですね 人材って すっごく大事なテーマだけどどうやったら いい人材が来るかもそうですけれどもどうやったら その人たちをきちんと言い方なんですけど 納得して長くいてもらえるかというか評価が本当に難しいと そこは加藤直樹さんという社長とやらせてもらっているんですけど加藤さんはめっちゃ面白いなと思ったのが百何十項目ぐらいわかる評価リストみたいなものを作っていてこういうものがこうだったからあなたはこの報酬このボーナスだよねみたいなところの可能な限り今なんか納得感を みたいなことをされているんですよね特にやっぱり食い打ちされている 会社さんなんで特定の技能をちゃんと持っているか一個一個のこういう機会をちゃんと 使いこなせるかみたいなのをちゃんと自己申請とあとはやっぱりさまざまな現場の 管理職の方々からの評価とやっぱり組み合わせて評価制度とか 作られています 僕が今AIを使ってやっている支援の範囲で言うとその評価のときにどうしてもそういう自己申告の評価制度とかのやつだけだったら限界があるねという話がありましてあと工事現場だとやっぱり嬉しくないような何かしらのトラブルというのも何かしら出てくるじゃないですかそういうトラブルとかがあったそれをどう乗り越えたみたいなところも含めて評価軸に本当は加えたいけれどもこれってどうやったらいいんだろうって相談を受けまして 実は僕たちが取り組んでいるのがじゃあ簡単に言い方なんですけど何かしらのエクセル入れてくださいとかシステムに登録してくださいとかあんまり向いていない方々なんですよ結構現場の方々なので情報を入れさせるじゃなくて毎日AIと会話してもらってしましょうとどの道出勤体験をしないといけないじゃないですか移動が結構多いんですよね皆さんなので車乗っているときとかに携帯起動して ぽたんぽちってやったらいやぁ 片山さん今日はお仕事お疲れ様でしたどこそこの現場いかがでしたか みたいな感じで話しかけてくれていやぁ今日はこういうことがあったんだよね みたいなことを深掘りしながらAIと会話していったらシステムに登録するための情報っていうのを ちゃんとこうやってAIが聞き出してくれてその内容を自社の工事隊長と紐づいているそういうなんか あっちゃいけないこととか こういうことも もしかしたらこれ課題かもしれないんでエスカレーション事項も取り出してくれて 伝えてくれたりとかあとはそれを人事評価を今 半年に1回されてるらしいんですけれどもそのタイミングで この人は結構日本とかでこういう話とかをされてましたよとか こういうことがこの時期にありましたねとかを見ながら その採用とか育成の時に使うみたいな これは一つ大きなテーマだなと思っているのがいかに現場の人の面倒だって気持ちをなくすかというところともう一つがどういうやり方だったら現場の人が本音というか情報を出してくれるのか これは正直建設業に限らないんですけれども本当に企業の永遠の課題だなと思ってまして一言で言うとパソコン開いてシステム入力めんどくさいんですよね 僕は結構セールスポーツとかいろんな会社の システムを導入してきたんですけれども言い方悪いんですけど現場に定着させるのが 一番大変なわけですよねやっぱり現場の人はささっとメモ書きたい 人とかもいるしやっぱりわざわざシステム入れる ログインして何それみたいなことってわざわざまたマニュアル作っていって ちょっと変わるためにその勉強会とかやって結構大変ですよね それをどうやったらAIとかを使って 簡単にできるのかな知らない間に自然と情報がたまっている 状況をどう作りましょうかというのが実は結構やらせてもらっています 今みたいなことって結構皆さんの方でも、例えば野村総研さんとかと検討されてたりします? どういったテーマが直近だったら多そうです 直接はお話はしてもらっていないので分からないんですけど例えば農家施設でしたら、今、なんていうんですか 定着させていくかとかいうところはありますね ワンオンワン大事です 僕もめっちゃくちゃやったので人とのワンオンワンだと思うんですけどやっぱり人とのワンオンワンが より重要だなと思ってましてこれは第一工業製薬さんっていう会社のその四日市のほうの三重のほうの工場に 連れて行ってもらったときにそこの工場をちょっと話したのがまさにやっぱり製造業とかって 建設業と似てるなと思うのがやっぱり人を抱えてどう育て上げるか もしかしたら建設よりもより製造の方が自社専業のプラントとかの使い方みたいになってくるのでより定着化が重要だったりするのかもしれないんですけれども逆に建設用の場合 人の登録って今あるんですか ですけど、政策部の場合は省力化というところに進んでいると思うので、何か違うのかなというイメージを持っていますけれども、なるほど、なるほど。いかに、例えば一つの問題が 両方あるなって感じですかね 製造業さんの中でもどう減らしていくかっていうよりかは人の採用 が難しくなって減ってしまっているだけど創業に結構コンテナーとか プラントすごく大きな仕組みなんで品質を守っていくためには人手 がいるなのでやむを得ず人を何とか減らさないと減らしても回す 仕組みを作らないっていう結構製造業でも なんて言うんですかね結構僕はのカイラさんとは化学系が多いんで あの自動創業ファクトリーオートメーションって自動化が難しい点多いんですよねはいかが系が そうですね 確かに20人で動かす どちらかというと 3交代とかはなくせないってなったときにそういうやっぱり20人の方とかよりも もうちょっと少ない人 1プラスAIとかで 補助して何とか抑えていけないかはあると思うんですけどどちらの方がいいですか 確かに確かにその点で言うと逆にも建設のところは任せられる範囲がどうしてもいくらまあAIのロボットが増えても限界がありますからね 繋がってきますのでねですよね 確かにそうですね その違いはありますね結構 やっぱりワン・ワンっていろんな会社やっぱり取り組んで僕もずっとワン・ワンやってるんですけれどもすごく大事だなっていうのは結局ですね毎回振り返りとともにあなたは 例えば3ヶ月後 半年後 1年後っていうのはだいたいまず設定してあともう一つ やっぱり3年後 5年後とかっていう中長期のところと直近の1年 去年の過ごし方みたいな結構二軸でやること多いと思うんですけれどもワンワンでめちゃくちゃ大変なのでマネージャーの負荷が高いんですよ 大地工業製薬さんに行ったときにこれ似てるなって今思った理由はマネージャーが結構一人当たりが見てる人数がすごく多くてですねなんで結局前回どういう話をしたかなとかどういうネクストアクションを切ったなとかやっぱりワンワンとかやっても目の前で議事取りながらみたいなワンワンってなかなかできないと思うんですよ喋りながらやっぱりどういう話をしたかな 前回こういう話したなとか今日こういう話した方がいいなっていうのも例えば先ほどみたいな日報とかの内容がまずデータとしてあって直近のトピックみたいな感じでそれをAIが取りまとめておいてくれたらこの人って前回こういう話をしたんだな最近こういうこと起こってるんだな本人がやりたいことってこうなんだなじゃあちょっとこういう話をしてみようかなっていうふうにマネージャーが考えていけるようになると思うんですね もう一つの使い方としては マネージャーがワンワンやった内容についてAIが補助してくれて もっとこういう話をしてみるとよかったかもしれないですねもしかしたらこういうコメントをするということは こういうのに対して不安を持っているとか不安なことを思っているかもしれないですね というのをマネージャーが気づけていない視点で AIが壁打ちをしてくれるみたいな使い方が今は結構増えているかなと こういったものを精度を作るというのは 総研さんは得意なことだと思うんですけれども僕たちはまさにそれをどうやって 人がやることの補助をしながらシステムとして作っていくのかみたいなところが 実は結構得意なところになります 今さっきの人事評価とか、NECとかも全部AIで作ってたりとか ありがとうございますそれがですねまさに 実は ここに強みがあるのかというのを教えていただけますか。ありがとうございます。それで言うと、NECさんとか仕組みを持っている会社というSaaSと言われるものを導入してライセンス払ってやっていきますかというのか、それとも自分たちで自社で使いやすい、自社の文化にあったものを作りますかという、もう一言で言うとその違いだけです。 僕 実は茨城県庁さんの仕組み まさにNECさんが作っていた仕組みを リフレッシュしているんですけれどもこれもサーズの限界だなって思うのが どうしてもここに書いているとおりですねどっかの会社が作ったものを使うこれはその会社の文化とかを考えた結果 これがいいよっていうものなんで一定の速扱いをあると思うんですけれども自社の本当の文化とか 自社の業務と合ってますかっていうと正直合わないところが結構出ちゃう と思いますとそうなったときにじゃあ結局仕組み入れました 使えないからもっとこういう風な項目を自社でカスタマイズ しますってカスタマイズの導入コストが結構かかってるんですよねしかも他社の提供してる仕組み なんで例えば裏側のプログラムロジックとかをいじれませんってなってくるとよくノックアウトファクター って言うんですけどもそれがノックアウトになってやりたい ことができませんっていうのにしょっちゅうぶつかってます そういったERPのお伝えみたいな 技術的な話より今AIのエンジンの人が 語りに来ていると思うんですけど 家の侵入ってやっぱりすごいものだと半端ないですね外コーディングとかのやつも全然もう毎回やりやすくて毎週というようにアップデートがありますよね情報を追いかけていくだけでも大変という中ではいはいはいROIが出にくい業界だと思うんですね投資してもそこの会社に絞られてしまう今さっき言われたようなNECとかどこか地形があるところで固められてしまう どんな感じになりがちだと思うんですけど全くないですね逆に実はNECとかの会社のところから切り替える先を探している会社の方が多いです理由があってですね僕自身も正直な話デロイト側からいた会社から相談を受けてそこの技術指導とかやっているんですけれども人を抱えちゃっている会社はもう身動きが取れないです なぜならば僕がアベジャーという会社にいたとき人を抱えても125人ぐらいでうちエンジニア高々9人しかいなかったんですけれども自分たちのやり方を変えたくないんですよ 彼らは で 僕たちじゃないとできないって言い切るんですよで 僕は エンジニアラインもやってたし 営業もやってたし 交差の長かったんでいや そんなことないでしょって ほら できましたよねっていうのを 茨城県庁とかやったのを見せちゃったらまあ 手切りされちゃったっていう 今まさに片山さんおっしゃっている通りROI出にくいんじゃないですかって思われがちなんですけれども逆ですめちゃくちゃROI出しやすいです なぜかというと共合他者がいまだに今までのやり方に 固執しないといけない理由というのは抱えている人材の人権費 なんですよ うちどちらかというとエンジニアは採用していないんですよなぜならばエンジニアはいらないんでどういう人が採用していますかといったらそれこそ片山さんとかもそうだと思いますけれどいろんな業界の知見を持っている方に社内でAIを使ったエンジニアリングを教えていっているんですよね もう一つ大きな軸で取っているのはUXのデザイナーという形でUXというのはユーザーエクスペリエンスという様々な業務のシステムとかの作り方というよりはどちらかというとお客さんはこういうふうに使うからこういう画面デイアウトのほうが業務しやすいんじゃないか購買しやすいんじゃないかみたいな形でB2B B2C両方やってきているようなUXのデザイナーを実は一番採用しています なぜならばAIが入ってきても 無くならない仕事というのは人と対話していって その人たちの課題を解決するというこうやって会って話して 物を作る仕事だと思っているんですね プログラマーって言われた要件に基づいて作っているだけなんですよこの人たちはいらないっていう世界になっていますってなってくるとROA出やすいですって言ってたのはUXのデザイナーって めっちゃくちゃ優秀な人って 高いんですけれどもほとんどの企業の方々って UXデザイナー使いこなせてないんでめっちゃ単価安いんですよ 言い方はですけど月ほんともう30万前後のお給料の方が めっちゃくちゃ多いですコンサルだったら 100万超えるんですよ エンジニアとかって昔単価高かったんですよねフリーランスとかだったら150万円くらいが平均とかになってきますしでもデザイナーとかって普通に僕が業務委託でお願いしている方とかも時給で言うと大体3000円くらいとかで普通に応募がめちゃくちゃ集まるんですよね っていうところがあるので彼ら彼女たちがあのバイブコーディングを覚えて僕がやっている仕事の例えば10%20%でもまかしていくようになっていったら全然普通に撮れている 僕は結構NECさんとかが出す提案の多分 単価とかの正直半分くれるんですよねなので全然普通に今入り込めていってるっていうのは そういうことです あんまり大きな単価でやらないみたいなじゃないかとちょっと思っていてそこはですねシステム開発会社だったらそうだと思いますなんで僕先ほど3つ目のところに書いてたとおりこれがですね事務省がまさに作ってあるんですけれども プラットフォーム間違えたどこだったっけ短期的っていうのはシステム受託だったら短期的になっちゃうんですよ 実際的に自社で実装できるのが、こっちの方が早いですよね、多分。片山さんおっしゃっているのを、本当に日本の会社がやるようになったら、僕は素晴らしいことだと思うんですけれども。それが入り込むまでの感じで、なんかいつ、なんかここから先の… 使うAI自体のモデルというのは 次々に進化していって反対性はないと思うんですよ もともとこの業界自体はそれでいうと 実は大きな勘違いがあると思っていますどういう勘違いかというと認知アーキテクチャって言葉って 聞かれたことあります? ニーチアーキテクチャというのは 実際に用語でしかないんですけれども様々な業界とか自社のルールみたいな ドメイン知識といわれるようなものですねそういったものをどうAIに教えていくのかというのが 今一番重要な課題となっているんですね 以前のデータレイクという感じと あまり変わらないようなデータレイクとは違いますちょっと変わらないような感じだと 私はちょっと受け止めるんですけどデータレイクは一言で言うとマシンラーニングのときの世界の 考え方なのでアベジャがもともとアベジャプラットフォーム ってやってたのがデータレイクの中にとりあえず バーッとデータ入れていってマシンラーニング 機械学習でそこから自社に合わせたトレンドとかいろんな予測器をやらせましょう っていう世界だったんですねそこじゃないですって言ってた理由っていうのは データレイクというのは とりあえずローデータみたいな生データを全部ぶち込みましょう という話なんですよ対して私たちが今やっている 認知アークテクチャというのは人の業務をAIが補助していきながら業務をやっていく中でAIに自社の文化を教え込んでいくよくHuman in the loopと 言うんですけれども業務の中に人とAIが一緒に行う 業務を増やしていくことで自社の文化 やめなさいに作りましょうとか言うんですけれども自社の文化を教え込んでいく仕組みというのを認知アーキテクチャと言っていますこれは実はAIの能力進化でやることじゃないんですよねなぜならば今のAIの進化ってもともとちょっと昔のシロになっちゃうんですけれども多分前回オチさんと来たときにはまだなかったかな すみません ちょっと小難しい話が 続いているかなと思うんですけれども認知アーキテクチャというのじゃないと AIは育てられないというふうになっている理由というのは昔はたくさん詰め込み学習のように したすらデータを学ばせていってアノテーションといって 例えばよくGoogleの猫という話がありましたけど画像をもとにこれは犬です これは猫ですみたいなひたすら強化学習というんですけど やり続けていたんですよねそれでAIの成長させるというのは ここでストップが決まる 今度出たのはAIに考えさせる、推論させることによってどんどんどんどん性能を上げていくという二つ目の大きな変化が起こってそこで今、推論させるという量を増やすことによってAIの性能が上がっていますと 今のAIって めちゃくちゃ頭がいいわけですよでも 頭がいいけど本当に自分たちの業務で 使おうと思ったときに足りないものって 何ですかって言ったら自社の業務とか 業界ごとの特性みたいなものっていうのをうちの会社のことを どうやって教えていきますかみたいなところだけなんですよ それ以外のところは、よくAGIと言われますけれども、超人工知能、超知能と呼ばれているような、よくソフトバンクの孫さんがクリスタルインテリジェンスと言っているような世界なんですけれども、そういったものとがので一定できるよねと。 ASIを持ってくださった方もいますか?そうですよね。今さっき言われていたスケーリング不足というのは、有用な考え方で。 まだ続くと思うんですよ。推論が持っていると言われていたのはマッサージス仮想業の中にもあると思うんですけど どちらかというと僕バイブコーディングはカーソルというツールをずっと使っているんですけれども他のツールは一切使わなくなりましたマンチブラビティとかも出たじゃないですか全然使い物にならないです絶対使わないですなぜならば設計思想の問題なんですよね例えばGoogleのAIスタジオとか世の中バイブコーディングというと結構誤解している方が多くて適当に言っていったらAIが思ったものを作ってくれる それで作れるのはちっこいアプリケーションだけなんですよ僕がやっているのってバックオフィスの業務システムとかみたいな莫大なものになってくるとまず一つ目の課題というのはAIは鳥頭なんですよ もう釈迦に説法だと思うんですけどコンテキストっていうところがすごく限られているどんだけ性能を上げていくってなってもこれ性能の問題じゃなくてAIのデータサーバー側で使う処理の問題とか言ってみたらコストに跳ね返ってくるところなんでコンテキストをひたすら無限に広げていくみたいな発想にならないんですよね なってくると よく今プロンプトエンジニアリングが終わったコンテキストエンジニアリングって 言われますみたいな世界なんですけれども 例えば1個のシステムを作り ますってなっても このシステムはどういう設計システムのもので とかっていうのを全部教え込んでいって 毎回その鳥肌の状態だけど まず最初にそういうのをしっかりと分からせた上で 人がどう補助 をしていくのかっていう 人がAIをコントロールしやすい仕組み っていうのがすごく大事になって カーソルじゃないとと言って他のやつに切り替えた最大の理由はカーソルが一番やっぱり成熟が早いというのもあるんですけれども二つありまして一つはマルチエージェントを本当に身で使いこなせるから 1回のチャットの内容に対して複数のエージェントのさまざまなモデルに同時に考えさせて結果を人が選べるんですよね言ってみたらそれもまた強化学習というか方向付けに使われていますとなのでやっぱり1個の考え方をやったときに同時にさまざまな人に依頼して結果を比べるというクリエイティブな世界で多かったんですけれどもそれをまさにできる世界というのと画面上の要素をもとに 今まで文書で打っていたのですが直感的に動いているシステム上のここをクリックで指定してそこに対しての指示が出しやすくなったので僕は昔v0と併用していたのですがv0もいらなくなっちゃった こういう仕組みが今できているのって 実際カーソルだけなんですよねですよね カーソル私も使っているんですけど 結局、こういう風に追いついていきますよね?追いつくのに合わせて、どんどん新しい仕組みが生まれていきますよね。カーソルは追いつかれないと思っているのは、コンポーザーとかも作っていっているので。 コンポーザーってカーソル独自のモデル ありますよねあれがブラウザユースって使われてます?チェーンさんツールの中の機能のブラウザユースです ブラウザの中でやるというかブラウザを自動操作するやつそうですねブラウザの中でやるやつ昔クロードがコンビュータユーズというのでやってましたけれどもブラウザユーズで要素も実際に確認していってMCPツールでデータとかいろいろ見ていってクライアントとサーバー側のコンソール力を見ていきながらものを作れるつまりエラーが起こったらエラーを潰すというところまで一気通貫でやる仕組みというところがまだ未成熟なんですよ結構バグ多いと思うんですね触っていると バグが多いのですが、だいぶ工夫したら使えますし、僕はコースをされてもほとんどブロックしか使ってないのですが、それで全然物が作れるようになってきている。ただ、言い方が悪いのですが、AIに任しきれないなと思っているのが、実はUXの要素なんですよね。 僕が結構作っている仕組みって多分試されたら分かると思うんですけど相当工夫しないと作れないものばっかり作っています例えばの生産計画とか生産計画のシミュレーターとかいろんなものを作っていっているんですけれどもちょっと簡単なものからで言うと今さっきのプロジェクト2.1どうぞどうぞはい結局一般ユーザーあまり使いこなせない 難しいですね。一般ユーザーにとっては、一斉プログラムをやったら難しいかな。それは、ないです。大きな時とか何かやった時に、結局、高品質でみんなで書けるのかといったら、なかなか難しい。 いいかなというのと、私たちが作っている検査事業は、同じもののないんですね。はい、そうですよね。柔軟にやっていかないといけないですよね。そこが、毎回書き直すのかというところが大きいので、そこがまだ… 対応の生産とかのそこらへんの生産経験はないので運輸とかでもないので難しいところなのかなというところではい 今のところあれはいそれでいうとまず一般人が使えないっていうのは僕はないって断言ができますなぜならば内情を討論しますとうちの会社って ちょっとマウスの位置がわからなくなっちゃって ちょっと見づらい 下のほうになりますけれどもうちの会社って これ自社のホームページも実は2日で作ったんですけど僕が 時間なかったんで こういう会社のホームページのところの中にこうやって今サインとか 今ちょっと更新してないんで あと12人なんで 合計 15億円くらい 本当は並んでいるんですけれどもちょっと後回しになっちゃってましてここにいる人間って例えばこれとか私の妻とか なんですけれどももともとパーソナルトレーナーとか 理学療法士って僕地頭いいなと思ってはいるんですけれども正直IT業界にいたことがないです でも今実際に妻にバイブコーディングを 教え出したのが半年くらい前ではあるんですけれどもいろんなこと 例えば当時勤めていたパーソナルトレーニングの ジムのところの業務システムを作ってみたりエラーハントリーの仕方とかも ずっとコツコツ教えていて正直100%できるかというと 大体8割9割という感じです 残り1,2割はやっぱりシニアエンジニアというか僕とかがやっぱりフォローしないといけないところで出てくるんですけれども例えばやっぱりアーキテクチャレビューとかセキュリティのところのレビューとかはいくらAIに全高度分析させるって言っても考え方とか正しいと与えないと判断できないのでなんでゼロにはならないんですけれどもそういう一般人だった人間が実際のシステムを作っていってるんで僕はやればできるじゃんって一応社会実験的にやってたんで あの思ってますとやってます大井じゃないですか 品質的にどうなるかというとは 詰めきれないそうですよね分かりますできているのである程度は できるのであろうなと そうですねUXの部分も今洗練されてきているUXは正直な話僕バイブコーディング一番苦手だと思いますなぜかというとそれっぽく作れますただあれは基本テールウィンドウ CSSというデザインシステムとよく使うシャドウCNUIというライブラリーで作っているからそれっぽく作られるだけでめちゃくちゃ例えばですね僕が作っているシステムとかって 多すぎてめちゃくちゃ使いづらいんですよ使いづらいです使いづらいですよ本当に僕が今実は先行者利益的な考え方になるんですけれどもうちの会社は大丈夫だろうと思っている理由がモジュール化をめっちゃやっているんですよ 例えば、いろんな会社とかに入り込んでやっていくために モジュール化しているもので言うとPDFを1ページずつに裁断してデータを取り込む仕組み みたいなところって結構必要なんで共通モジュールとか作っていったりするんですね これとかもちょっと面白いんで これよりも最初作るの本当に 視聴時間がかかっているんですよ。バイブコーディングとかで 試されていったら同じものを作れなくて 苦しむと思います。分かんないですけど。僕は結構大変だったんで、だいぶAI便利だなというところとこいつらまたバカだなと思うときは 両方イキイキするんで。例えば結算申告書の仕組みとかみたいなのを1ページずつに裁断して 分析をかけていってます。 で、なんでこれ1ページずつに 裁断されるかってご存知だったりします? PDFって何十ページのPDFとかもあるじゃないですか。雰囲気もので内容全部読み取って、要約してねっていうのはわざわざファイル分けなくていいんですよ。これ僕がやってるのはPDFのデータを構造化して、全量漏れなく抽出して、顧客管理システムの情報を自動で登録するための仕組みを作ってたりするんですね。 全体で見るとサイは凄いので、1枚1枚のサイでは良いですが… なので、一枚一枚の画像単位とかだったら問題ないんですけれども、複数枚セットでPDFを渡されたら、まずこういう裁断作業をやっていかないと、今画像解析だったらご存知のとおり、Geminiが一番精度が高いんですけれども、これ実際に今Geminiに繋いでいるので、例えばパイルの種類はこれですよといったら、僕最初はAIで文章判別も全部やっていたんですけれども、効率が悪いので結局こっちに変えたのが、 このドキュメントはこれですよって選ばせてそれ専用のプロンプトとそれ専用の吐き出された情報を確認するコンポーネントというものを用意してそこに合わせてひたすらプロンプトをDSPiという技術でチューニングさせ続けているんですよ。この1枚の画像これはどういうものであるこういうような形式で保存すべきものである入力こうやって吐き出されたものに対して合っている間違っているを人が確認していくみたいな形をこれで修正だけしたら AIが正しい情報と間違った情報をJSONで格納してそれをまたDSPyでチューニングをかけているんですねというような形でやらないと 精度が上がらないというのが試していたらわかるんですよ これってやった人にしか見えない 世界なんでうちの会社は今いろんなお客さん のところで正直NECさんと比べると小さいプロジェクト ばっかりやっているんですけれども短かったら1ヶ月長くても3ヶ月くらいの プロジェクトを量産していっているんで一言で言うとモジュール汎用化している 仕組みがどんどん増えていっているんですね それこそ勤怠管理の仕組み一つとっても 勤怠はやりたいですって言ったらこういう最初の勤怠のところから 業務システム上にこの勤怠のところに脱獄して入れていく仕組みから 全部整理した上でマイスケジュールって言って 自分たちの割り当てられたタスクみたいなところっていうのをもとに自分のカレンダーを設定していく仕組みとかも含めて これ全部モジュールにしてるんですこうやって例えばカレンダーのところに設定したら 時間実際にはこれぐらいだねって 調整だけして日々の業務が終わったら 実績登録とかだけやってそこの内容で保存してやっていきますみたいなこれ多分Viveコーディングでやってみたら 分かると思うんですけどめっちゃ作るまで時間がかかるんですよなぜならば要件を作りながら 考えて考えて考えてやっていくそれを最後楽にするために例えばここで日報として 出しましょうってなったときにはもともと予定されたものに対して どれぐらいの調査が出てましたねその内容をコメントした内容 間違えてAIがサバリとして作ってくれてエスカレーション事項があったら エスカレーションを抽出してエスカレーションデータベースに 格納するとかそういったところまでを モジュールという形でやっているので会社ごとに切り出せるんですね 僕たちとNECさんとかの違いというのはあの人たちは作ったものを売りたい僕たちは一緒に作りたいというところなのでこういうモジュール こういうのがあるよそれを例えばお渡ししたら 作るの早くなりませんかみたいな形でやっていますそうすると単純な話でたくさんの会社のたくさんのテーマ業界問わずにいろんな会社さん いらっしゃるのでそこでやればやるほど モジュールが増えていくんですよね そうすると、あなたたちここの業務でこういう型があるんですね、じゃあこういうモジュールがありますよ、これを自社用にちょっと組み直していったらどうですかっていうやり方ができるので、さらなる効率化ができますよね。 うちの強みって何ですかって言ったら業界とか様々な業務プロセスのところで動いているシステムのところについてそういうモジュールとかすぐやるスターターキットみたいなものを提供できますっていうのがやっぱり強みになってくるのかなとそういうふうに今ビジネスを組み立てているのでそういう意味で意外と競合他社はいないなという みんななんか受託だったら 受託ばっかりやるんですけれどもそれは先がないって 片山さんだったら思われると思うんですよ僕もそれは先ないと思ってるんで 機械系のやつもあるんですか?機械系のところっていうのは、例えば組み込み式のやつを入れたやつとか、データ取ってくるとか そうですね。僕はハードのところは、正確に言ったらAPIを持っているものだったら今もやっていたりしますけれども、ハードを作り替えは絶対やらないと決めているんです。なぜなら在庫を抱えるから。僕は絶対在庫を持たないビジネスと決めているので。本社は絶対在庫が必要なビジネスですけれども、僕らは在庫というか人だけ、人もなるべく正社員と決めている。 業務比率を変えてなんとなく一番維持しやすい会社だと思っているんですけれどもハードのところもですね正直データを吐き出されさえしたらそこの内容を取り込むためのデータインポートビザードという仕組みとかデータ連携のところ実はAPIとかも含めてAIは簡単に作れます 実際キャリブランニングさんのときもデータインポートウィザードといってちょっとキャプラさんのやつなんですけれども 横のほうだと画面がどうしても自分で操作しづらいので写し直しをします。機械系のところもデータさえ吐き出せていたらそれをRPAで例えばデータを取り込むみたいな仕組みを作っちゃったらすぐデータ連携ができるので そこを強みにしているような会社さんとかも実は今一緒に組んでいたりとかするのでそれでもいけるんですけどあ、下に行ってますねこれ まさにキャプラさんのシステムを作っているんですけどこういうのがいるんですよね例えばデータインポートウィザードって僕もセールスフォースっていう仕組みずっと作ってたんですけれどもデータを取り込んでいったらさすがに実データは今いってきないんで普通にどのテーブルのどのデータですみたいな感じで判別してカラムのオートマッチングっていうのをしてインサートアップサートをするみたいなのをこれもモジュールとして作っているのを 結構いろんな会社でやっているので自社のこういうデータ型ですって吐き出されるデータがあったらそれに合わせて取り込む仕組みとかも含めて簡単に実は作れますそこのファイルを吐き出して取り込むところだけの簡単なRPAを作ったら全自動でいけるという感じです これがちょっと今 こういう感じでデータがあったら このデータがどのテーブルですかみたいな感じで スタッフとかだったらこのスタッフのやつの中でどの これちょっとスタッフ違うテーブルだったみたいですね 違っていたらこれ全部オートマッチングっていう形で 科学の名前を自動判定していって要はCSVがあったらCSVを取り込み 型のデータに合わせて事前確保とかするんですよ やっぱりシステムで持たせるためのデータ形式を日付けで例えば yyy-mmdd-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg-cfg みたいな配分でやらないといけない という取り込みに合わせるんだったら元々の情報がそうなっていなかった 変換処理とか昔はETLというので作っていたんですけど それを今はプログラムロジック簡単にバイブコンディングで書かせて 変換処理まで作っちゃうんで会社ごとの取り込みたいデータに合わせて データ加工も含めてやっちゃうそうするとこれを取り込んでやる 作業のところだけをRPIで終わるという感じですね 死ぬというのが、建設会社等で返済されてたらあると思うんですけど、変異面質とか立面質とか出てますけど、それを死ぬのデータに変換できないのかというのは課題としてはある。なるほど、なるほど。それが自動的にできるようになれば。 【質問者】PDFのデータ、そこから線の長さの処理をたくさん書いてますけど、それくらいできれいにすれば大きな… そうですね 僕実は産経設備工業さんとか他にもやっぱり CAD 系の会社とかの話も聞いてはいたんですけれども結論から言うとそっちは手は開けないにしてますと なぜならばどれだけの莫大なデータがまずあるのかという学習用のデータがいるのと 特化型のAI研究開発になってくるんでやっぱりそういうAIに学習させるためのGPUそこのコストがかかっちゃうんです そういうテーマが得意なのが アベジャーなんでアベジャーはやってたんですけれどもそういうテーマが来たときにはぜひちょっとアベジャー ご紹介するんだよみたいな僕はやっぱりすみ分けって 大事だと思ってましてAIって一見何でもできるそうでは あると思うんですけれども僕は先ほどお伝えしてきたとおり現場の業務システムの中でまさにAIをちゃんと仕込んでいく みたいなそうやってよく Human in the loop っていうとおりそうAIが一緒に業務をやって 自然と自社専用のやり方っていうのを学んでいくっていうそっちの方にやっぱり軸足を置いてるので関心で言うとめっちゃ思ってるんですけどこれ絶対多分特価AI作るしかないなっていうのがもうCADの前あるんで言い方はないですけど結局良い図面と悪い図面みたいなところあるじゃないですか 良い図面だけを選抜しないと AIが悪い図面をやるとセンターが下がるんですよねそこのより分けも含めて 結構マンパワーがかかるテーマだよなと思うのでめっちゃ需要があるの分かっているんですけれどもそれは多分CADとかのシステムを作ってきた会社が お客さんと組んでやるべきことだなと思うので僕はそっちは手を出さないと実は知っています その図面をなぞっていただけますかはいできるんじゃねえかなと思うんですけどなかなか難しいんですよもう少しコンピュータユーズが進んでコンピュータユーズって位置情報を全部取ってるじゃないですか画像の情報と位置情報を組み合わせてみたいなもっと高度な理解ができると今コンピュータユーズとかもそうなんですけれどもできてるようでまだまだできてないですあれは実際の裏側のソースが見れるものしかやってなくて画像の中での場所の抽出っていうのは やっぱりちょこちょこ間違えますなのでまだまだAIの進化が 必要なテーマなんで今じゃないかなというそういう汎用型のAIでもうちょっとやっぱり性能が 進化した後だったらCADのところもやり方が あるのかもしれないですけど今の制度でやるのはもったいないかなという 気がするので僕は正直あまり お勧めしていないです すみません 嘘がつけない立ちなので なんで多分僕たちが皆さんにお役立てるかなと思ったテーマで言うと宗賢さんとかと一緒に考えたり自社でこういう仕組み考えてるんだよね自社ではこういうような業務を回してるんだよねって聞かせてもらったら一緒にじゃあこういうアプリを作ってみたら面白いんじゃないですか っていう感じで、それこそ自分たちでも今やっていっている方のところに僕は多分UXデザイナーが一緒にバイブコーディングできるUXデザイナーが入らせてもらってこういうのが業務やりやすいんじゃないですかって一緒に考えてやっていくもう一つはどういうデータをためていくべきなのかっていうデータの設計のところを一緒に片山さんとかとも話していったらこれだったらやる価値あるんじゃないって話になるんじゃないかな 自社でやれることをやっていくほうがコスパがいいです。僕は絶対に丸投げしないほうがいいと思います。 いけますけど、やっぱり偏差値系は何でも入れられますね。笑本当的にはもう、よく出てるGPSのデータを見て、 そうですね、小松さんがリモートでやっているみたいな、懐かしいですよね。 それが今で続けてるんですよ。そうなんですよ。 身近なところで何個か成功体験を積んでいったらプログラムのいいところっていうのはソースコードっていうのは手元にあるんでその今のAIに解析させたらどういう仕組みとか僕はよくモジュール化って言ってるのもフィーチャーって言うんですけど機能単位でパーツパーツを作り分けてるんでそこのソースコードをまるっとコピーしてここの内容を踏まえて作ってねってやるとどんどん横転できるんですよね 同じ会社になっても、各担当者と一緒をしなければならないように、それを立派な人がある上で、こういう形でやっていきなさいと言っても、 難しいですよね、現場が。 結構ありましたね実はそこのところドンピシャでやれますあの会計系がそれなんですよ実は会計はね割と単純なんです このデータですよって言うのがすれば 結算報告できるんですけど われわれというのは、計算データの元が正しいかどうかをどうやって調査するかということになるのでなるほど 僕はちょっと会計と似てるって言った理由は、会計の話でっていうことではなくて、考え方、作り方で似てるっていうところで、実は会計ってみんな同じような処理やってると思われがちなんですけれども、税理士事務所ごとにバラバラなんですよ。 PKCをやるというのは一般的な人たちが違うんですよ結局仕分けの考え方とかどの環状項目を使おうと思っているのかそれこそ決算賞のレベルですらですねもうみんな総勘長元長とかの方の書かせ方とか振り分け方も結構違ったりするんですよ入力のフォーマットもバラバラなんですよ 当時実はやってたことが少し似てるなと思ったのが現場のさまざまな台帳あるじゃないですかフォーマットバラバラじゃないですかAIはフォーマットごとにこれはこういう内容でっていうのを例えば先ほど今定価算もあるんですけど定価算でいうと製造第1課第2課第3課が業務プロセスのさまざまなところのさまざまなKPIをめちゃくちゃ違うフォーマットで管理してるんですけれどもそれを構造化して読み出すっていうのはAIめっちゃ得意なんですよ ぜあらる。 オサホネの天下に行かれたんすよぜあらる。 オサホネの天下に行かれたんすよぜあらる。 オサホネの方にぜあらる。 そうでしょ どうぞ、お別れですかね すみません。あれは、実際にこれ本当にちょっとしたND英語じゃなくて難しいテーマでありますけれども僕もらっていつもやっているのがプロトタイプを作っているんですよね。ちょっと今、テーカーさんとかでもやっていた簡単な仕組みだけをお伝えするとこういうなんていうのかな 考え方を伝えられるのが結構強みかなと 思っているんですけれども要は結局会社ごとにフォーマット… これ画面が違ってましたね あれじゃないですか。あ、すみません。画面が映っていなかった。 これちょっとネタ程度に聞いてもらったらなと思うんですけれども一言で言うとエクセルですとなんでエクセルにしているのかというのが これエクセル埋め込んでるんじゃなくて、エクセルみたいな仕組みを自前でモジュールで作ってるんですけれども、現場の人は絶対エクセル無くせないんですよ。なんでエクセルをコピペしたらいいよね。 っていう考え方で結構作ることが多くてですね 元データはこれです。これはカーごとに入れるものを含めて全然バラバラなんですよね。そういうバラバラなデータを ここから稼い分解の音質の ここからここだったらもう別にそれを普通に コピペしたら楽でしょうみたいな感じでそのまま保存させて バーって保存させるみたいな考え方の思想でこういう画面ってよく作ってますとCSVで吐き出せるものは CSVで取り込んでいって形で機械ごとに様々な ローデータみたいなのを持っているのでそれは取り込むときに構造化して さっきのインポートウィザートをかけてやるのでRPIでやったら自動化できます どうしても現場のフォーマットごとに 違うものっていうのはどこそこの人たちが使う用のこういう エクセルの画面みたいなのを用意してあげてひたすらコピペさせる 方が早いです なので入り口はみんなバラバラな画面です。ただ上の方でいうと共通フォーマットの方にシステムでデータ変換だけかけてあげるという考え方です。なのでここはもう本当に1か2か3かの帳表ごとに貼り付けの画面は変えてあげている感じです。そうすると今までと違うのはエクセルでやっていたのかこのシステム上で入れているのかの違いしかないので違和感が少ないんですよね。 今までだったら毎月ゲストにはエクセルをまたコピーして元のデータ消してとかってやってた作業がなく毎月 神経みたいなところを作成したら簡単に これで例えば普通にもう作成ってやったら、もうその日付分のレコードが自動で作られてるんで、そこのところの中にバーっと入れてくだけみたいな感じの、これも本当正直1日で作ったんですよ。もうモジュールをそのまま横転してやってるから、以前うべこうさんさんっていうUBって会社さんの時にもやっぱり似たようなものを作ったモジュールを同じような感じで。現場の人のアレルギーをどう抑えるかみたいな、アレルギーって仕事かの嫌みたいなアレルギー絶対。 あるんで ありますよねひたすらなくすって 結構UBさんのときにやったのはロールバック機能ってエクセル とか戻すの大変じゃないですか過去断面に戻すとか ファンが変わるたびにどういう変更があったのかの変更でAIが サマライズして通知するとかいろんな機能を仕込めるんで 飲んで結構エクセルオイルも使いやすいじゃんみたいなそういったものでやると意外とフォーマットが違ってても今の業務を変えることなく最悪コピペ作業って別にそんなのRPAとかでも何でもやらせればいいので今の業務をいかに変えずバラバラな下地のバラバラなところにあるファイルも一元管理されていて経営としてもすぐ判断できる 定価さんで言うとファイルすごい量なんですよ。本当に毎日何十個のファイルが作られていて、それを毎日会議というときのように、人が加工して加工して加工してやってますみたいな。リアルタイムに見れたら、もっとこういう敷地に超えたらすぐアラート出すとか、エスカレーションすぐ出すとかできるのにねって。じゃあ毎日会議でやるダッシュボードを作りましょうよ。こうやってデータをコピペしてやっていくと、こんな感じで。 7月はまだないですねちゃんとデータみたいなところを バーッとチャートも書いていってBIみたいな感じでこうやって 仕組みのところでこれも足していったらどうなるかな みたいな感じでのやつとかこういうダッシュボード画面も 今こういうのを出したいというのを聞いていてそれを毎週作っていって とかってやってるんですよね 一応コンサルエディティながかったんでノーコードツールに近いような感じで分析もできるそうですそうですこれ全部バイブコーディングだけで作っているわけですよどういうものがあったら仕事しやすいのかなこうやって現場で話してものを一緒に作ってっていう経験があったら提案できることが増えるんですよね僕が内製化100%にしない方がいいと思っている理由はいろんな競合他社だけじゃなくて別の業界の中で 自社の方も含めてどういう取り組みをしているのかなというのは外の人じゃないとなかなか知らないと思うんですよねなので勉強会とか世の中に出ている一テーマじゃなくて通常やっぱりこういうNDAとかじゃないと話せないような内容とかで実際に一緒にものを作っていく方がそういうこともやってみたらいいですねみたいなそういう自社から出てくるアイデアだけじゃなくて予想でやっているアイデアも一緒にやっていくのがよりいいんじゃないかなという気がします もちろん生データはどこの会社も出せないですけど、どういうふうな業務システムでどういう情報を貯めているのかっていうのは、意外と機密ではないんですよね。もちろんやっぱり営業秘密ではあるかもしれないですけど、そんなこと言っているよりも国益でしょって感じなんで。 やっぱりあの清掃業が元気にならない限り 日本はどうやったってこの右肩下がりを止めようがないんで止めるの難しいかもしれないけどせめて緩やかにするとか いや 言い方はですけど めっちゃみんな遅れてるんですよもう情報を取りに来ないし 御社すごいですよ 聞いてて多分 茅原さんも伊田さんも 僕が今日なんか難しい話をするんじゃないかって 心配されてたんですけど逆になんか難しい質問が飛んでくるからいや すごいなって思いまして 名前を変えたのがね、AIとかDXが中心になったんですよ、世の中が。アルティメーターによったらもうね、次を抜くへのようになる。 オープンという名前に変えたんですよ。会社が東三冊とかなんかに出ないんだよ。同じ会社で その前に僕が言った、去年か。僕は2019年からRPテクノロジーズが当初の一部に上場した。その時に頼まれた。 社長がまだ40代くらいの悪戦者だった人だった。僕はもう70代の終わりだった。もうジジイだったんだけどね。東京にいた誰もいないし。 クララで経営会議のメンバーで経営までやっている人だからね、公務を頼むことで。 終わったら怒るだろうね。それでね、AIをやろうとしたんじゃん。そしたらね、AIのキャリアが少ないだろう。で、アメージャリングがちょうどよかったんだよ。AIをものすごいやってるから。 これでこういうのをちょっとスカウトしてきてね やってくれって頼んで、オープンという会社にしたのと同時に、阿部ちゃんも一緒になってやってくれました。それで僕は桜井と付き合いました。 やってみたら、彼のキャリアがAから、コンサルタントしている人よりも、やっぱりできるのじゃん。AIだけやっている人がね。 難しい話ばっかりするんじゃん。相手はわからんの。質問されたらね、意外と回答できんの。自分のしたことしか。彼はそれじゃないんじゃん。 何かね、AI無しじゃ済まんで。もう無しじゃ僕は済まんと思うと。だからね、ええチャンスだからね、やってほしいんだよ。いくら大きな会社でAIが 大学の専門家じゃないと来てもね、説明なかなかできへん。自分と繋がらん。今日はね、自分と繋がるはずなんじゃん。自分たちと。 ぜひ繋いでほしい。やろうったらね。 大金を使わなくてもいいから、最終的には数百万くらいいるか分からないけどね。 絶対に白群と遊ぶと、エアーなしじゃ済まないんで、ポイント、ポイント、ポイントで 普通に今さっき言ったように人事とか閉会の面とかでコンサルティックに言うとかなり強いので例えばITのメンバーを作るとかでも全然できるIT全般の話すりゃええんじゃないそうですね 台湾なら、量が、範囲も本当に広すぎる。範囲が広すぎる。全部が分かる人がなかなか少ない。 あらゆる範囲をカバーできる珍しい人だキャリアはこう上からキャリア的にははいはいはい あ、一応古込の営業もやってましたのでプルデンシャルって外資系製法で売ってましたもんねそうだったんですよ 月500時間くらい仕事しましたからね 非常に進化が激しいどこで踏み切るかっていうところがあってもう2年ほどする もう、こうやって食っていくからはい、はっはっは考えがある 私たちが少しひとつひとつ気になってくれるとそうですねそうですよね私も忙しくできない何もしないんだろうね そういう意味で今日来たから、本当にいい道を歩いてくださった。ありがとうございます。 見積もりがそんなに難しいわけじゃない見積もりが大変で見積もりが難しいから乗せちゃいけないだろ難しいのは相手だ 小流があるじゃないですか小流がある小流がどうなっているか分からない非常に平分にすいてある あ、囲まれたんでよかったとあはははおいしいこと言ってた実際の会社みんなそうっすよ囲まれたら話しませんからね実際の会社のキャリアがあるから ですよねー いやそうなんですよねいやいやいや でもかなりあのご自身で取り組まれているのはやっぱり伝わる内容だったのにすごいですね でも、ここだけの話、大本組さんより進んでます。大本組さんもかなり勉強会とか行かれて、やられてたんですけど、今取り組んでいるのは、AI、OCRで業務取り組みにデータを投入しようかとか、そこをやっぱり自前で検証とかやっている感じだったんですよね。 でね、自分もしてほしいんだよ。せずにね、丸投げはもう絶対いけん。丸投げだったら絶対成功せん。自分たちも死ながら外に投げると。 日本の習慣でやってほしいんじゃん。ぜひ。 あ、そうなんですか。ちなみに、実は、措置系でいうともっともの凄い話があるので、僕が事業提携しているヘキサベースという会社が、デジタル赤字をゼロにするプラットフォームを持っていまして、そこ一緒に事業提携しているんですよ。ちょっと、ここまでやると話が飛びすぎちゃうんで。 いやいやいや、またね、また来るから。あの資料だけしれっと送っておきます。資料は渡しておいて、要は見てない。送るところからちょっと聞いていったらいいのをね、あの業務を見てほしいんじゃ。 パーフェクトとして行ってもらっていいと思います総務人事の仕事もものすごく多いんじゃない総務人事で言われるのが多いあとは僕はどちらかというとAIは言ってみたらそういうものじゃないんですけれども補助なんですよ 僕の感覚でいうと御社みたいに人が中心の会社というのは人に寄り添うための情報をどれだけ集めるかだと思っているのでAIがさらなる進化するにあわせてこういうふうに自然に情報が集まる仕組みを 用意していくのかそうですねどういうふうに使えるのかなっていうのは興味があるんですけどそうそう ピラミッドの形をとって 顔を顎で情報を吸い上げるんですけれども現実にはそれをAIに頼んでしまうと 難しさがあるなというのは分かりますかそうですよね同じ認識なんで僕はAIに任すべきじゃないと思います今の時代って例えばニュースとか見てたらAI人事課長みたいな人が例えば評価をしていくとかあるんですけれども建設業は絶対合わないです僕が思っているのはワンオンをやっていく管理者の方々がAIを使いながら成長していく世界なんですよね テマヒマがかからなければ、音声を良く聞いてまとめてくれるというのが非常に良いと思うんですよ。 そういう人の作業を楽にして、あと壁打ちとかも、別に僕自身もそうだったんですけど、今いろんなことを言うとすぐパーラとか言われるんで。AIに言わせるとか。そうそうそうそう。こういうこと、こう考えてもよかったんじゃないですかっていうのを、やっぱり人同士はもっと楽なコミュニケーションをして、ダメ出しとかはAIにやってもらったらいいと思うんですよね。 別にAIは嫌われようが気にしないじゃないですか僕らは嫌われたくないじゃないですか社内の中でなのでそういう僕から言えることとしてはNDAは絶対必要だと思うんですけれどもやっているものをお見せしつつも実際に御社にどれくらい役に立てるのかというのは御社の文化にどれくらい合うかだと思っているんですね結構定価さんとかさっきチラッとお見せしましたけれどもこれ作っているまでにお金って1円ももらってないんですよ 実は これは桃谷さんとかキャブラさんもみんなそうなんですけれどもいろいろNDAして こういう情報で困っているんだよね とかもらったら僕が動くこういう素案みたいなのを作っていってそれベースに議論してじゃあこういうところをこれくらいの予算感だったらやってみる価値あるねというテーマを決めるみたいなことをめちゃくちゃ実は丁寧にやっているんですね そういうやり方をしていたのが前の会社から言うと気に入らないみたいで最初から金を取れみたいなでもやっぱり言い方はないんですけど既にいろんなお付き合いの会社さんがある中で僕らみたいな新参問とやっていいかどうかというのはそれなりの説明がないと無理じゃないですかそれなりの説明というのは本当にこういう僕は比較的やっているものをお見せできる側でありますけれどもじゃあ自社だったらどうなのって どういう情報を渡したときに 何が出てきたのみたいなそういったところでやっぱり 実力を見てもらってから付き合ってもいいなと思うんだったら 付き合ってもらうほうが僕はいいと思っているのでうちの会社としては もちろん最初からお金をもらったら 嬉しいかもしれないですけど安心して仕事できるほうがいいよね っていうところなんで本当にNDA後 例えばこういうテーマがあるんだよね こういうシールがあるんだけどなんかどういうものを作ったらいいと思うみたいなそういう三国産業さんという会社の加藤社長も そういう感じで最初は始めてるんですよそうじゃないとやっぱり意思決定難しいですよね それデータとしてこういうのを入れて 3Dモデリングまでやれって マシンライターズで自動である程度消費を数こなしたら多分利益が上がると考えられると思うんですけどそういうのでは探してほしい いや、もっと大きいらしいですよいや、そりゃああの人が生きてる間には いや結構やっぱり投資対効果の 投資がまだまだ多いテーマだと思うんですよね 意見をつながりますのでねいつも府県調査設計さんとかお隣の県にあるじゃないですか同じようなテーマを持たれていまして僕は自社でいうと今回も裏側の提案もしていますけれどもサーキュラパートナーズという循環経済のところはデロイドが主導しているので実は仕組み作りからずっとワージンの運営から関与させてもらっていて今回もそこの写真とかでも入らせてもらうんですけれどもそこ一つとってもナレッジポータルプラス いろんな方々をつないでいく みたいなのがこれすごく 経産省も後押ししているんですねなので ちょっと僕 ごめんなさい実は建設系のところの 議員の方々はやっぱり議員とか 彼女とかじゃないですけど経産省はやっぱり 友達がいっぱいいてですね結構 その辺もあってサーキュラーのほうは やっているんですけれど AIってやっぱり今回高市さんもあの人はちゃんとしっかりと国としても 予算出しますみたいな本当に大丈夫かなみたいな出し方ではあるんですけれども見ている方向ではあると思うのでAI活用ってもっとみんな汎用的なことを考えがちなんですけれども汎用的なもので今から日本が追いつくのは僕は無理だと思います もう中国が絶対に勝ちますアメリカも厳しくなっているので言い方はないんですけれども人権がない国じゃないとAIは育たないので やっぱり中国は僕ちょうど来週から上海に出張に行くんですけど1週間くらい領事と間違えてまして上海に行っているんですが中国は本当に人権ない 人権がないからデータも全部抜き放題人の体にもチップを埋め放題埋め放題とかっておかしいですけどすごい量のデータを持っているんですよねそれを国策企業のところにやらせるから 育つわけですよね 日本とかアメリカは絶対できないです。僕も車テスラを乗っているんですけれども、やっぱり自動運転も日本車は絶対に勝てないですね。今だって、日本ってWaymoとかも含めて、行動実証検証中みたいなレベルじゃないですか。僕テスラを乗ってびっくりしたのが、海外フルセルフドライブって全部自動、全自動運転なんですけれども、日本はまだ法律的にアウトなんで、何をやっているかといったら、 ドライバーを実験台で使っているんですよ。今、オートスタイリングという機能がベータ版で使えるんですよね。何かといったら、高速道路だけじゃなくて、一般道もハンドルを握っておかないといけないんですけど、全部ハンドルをさばいてやってくるんですよ。信号とかまだ止まってくれないので、ずっと補助でしかないんですけど、アクセルも踏まなければ、ハンドルも操作せずに、この前もかなりの距離、数百キロレベルで結構やっていたので、そうやってデータをためていった。 調整するというのを日本の企業はやれないんですよねこれがやっぱり言い方は人権というかそういう挑戦的なことをやる会社じゃないとやはり難しいなと思います そんな中でも 日本企業の生き残る術って何なのかなとずっと考えている中でいうとやっぱり自分たちの業務の中にうまくAIを落とし込んでいってAIを相棒のように使っていって自分たちの中にいる人の可能性を 最大化するなんで僕はさっきの人質系のところが めちゃくちゃいい借願だと思いますこれ本当は製造業さんとかもやっぱり人を確保が難しいからこそ一生懸命取り組まれているんですよね なんて僕が言えることとしてはNDA締結いかがですか というところで使う使わないとかは 全然先々でいいと思うんですけれどもNDAがあったら情報をもらって こういうのを作ってみてどうですかって話ができるのでそこで本当に数百万かからない 小さいものをやってみるのが 僕は一番いい価値筋じゃないかなと あと、せっかくLinux出身の方なんで、ぜひヘクサベーサーなしとか、オンシャンにすごくインフラなんでね。いや、ここはないですよ。私も全職で4年前にやってたので。Linuxとか出身の方だからこそ、多分仕組みの良さがわかると思います。 全く別の話になるので 僕は列車の赤字嫌いなんですよね赤字って言葉が嫌なんですよ 一応経営側にもあったんで常にお金を払うことに対しての 痛みを常に感じるんで僕も御社からお金をもらってやるってなるのも金額の多い少ないじゃなくて お金を払うのは何かしらの痛みなんで それを払うのに値するのかの見極めって 絶対大事だと思うんですよね そこはちょっと、今日は本当に伊谷さんというすごいお付き合いの方が、あってこそあってもらったところだと思うので。 なんで僕はあの人脈のところでただゲター化してもらっただけなんでまあなんかNDAあったらまあその本当に役に立てるかどうかの証明にはなるかなと思うのでぜひちょっとそのあたりお願いできたらなと 一週間くらいできるんだったら、ただでやれってね、僕は押し付けてないよ。やってみたら、それを見せたらね、相手が分かる。それをせんと、AIじゃ理解できんのよ。 いい相手は何でもできるように言おうかな、と。それはもう、できんでいいよ。プロタイプまで作ったらね、テーマを言ってもらってね、話をどんどん進むんよ。 私はここまですればいいのかと。 あとはあなたがやってくれるのかと。 言う仕分けがもの凄い弱かるんよ。自分たちだけじゃ絶対できん。これはできんからね。そこでAIを理解してもらったら話が進むんよ。 何するんだろうと言ったら、分からんのよ。歌い手をやるために、秘密保持契約みたいな大変な契約だけど、それに関してはねえんだよ。漏らしたらいけねえよという話なんだよ。だから、それはもうしてほしいんだよ。もう全部してもらいました。 話を詳しく聞かないとできないからね。だからそういうパターンで順次やってほしい。 昔あったときあんまり言葉を覚えていない あんたクラネの偉いさんだって言ってますからって言われて、会ってないんちゃう?聞いたらね、久山さんの後受け取り言われたんで。そうなんです。言われてな。 まあ、名門の息子だから、あい抜きやな。まあ、家があったから、入場料取るような。 結構そのやっぱりキャプラさん キャリアブランニングさんやってたときもやっぱりなんか店前が そのAIのとこやってるみたいな感じで結構例えばキャリアブランニング の社長とか当時秋山さんだったんですけど全員のやっぱりいろんな 商工団体のところですごく輝くされてるんでうちはこういうの やってるよっていうとめっちゃ楽しかったらしいですよ ある意味 例えば建設業のところは みんなすべからく人事のところを 悩んでいると思うので国の過程ではないかもしれないですけれどもそういう人事のところについても AIを使った仕組みを社内でもバーソン社内でもやっていて こういう情報も取り上げてみると社員が成長しだしたんだよ みたいなことを言っていけると結構楽しいんじゃないかなと思っています やっぱり僕はAIに任せるというよりはAIとともにAIを使うことで人がより成長するみたいなのをバイブコーディングとかは すごく実感できたのでそれをいろんな業務の方々にどう落ち込んでいくかだと思っているんですよね なんでAIを使いこなす側は どんどん増えてくると思うのでどうやってそこに一緒に 回っていくのかっていうところに何かしらお役に立てたらなと すみません、長々と。 ご視聴ありがとうございました。 1社ご紹介いただくごとに1万円という形がいいのかなというふうに話をさせていただいていて出張で来ていただく時とか、今日も交通費かかっているとかあると思うので交通費、実費プラス、例えばどうしても新規のところじゃないとなかなかお支払いが難しかったりすると思うんですけれどもやっぱり2回目以降一緒に行ってもらいたい時もあると思うので最低限日当の1万円を出すか 今日はお紹介料、今日でいうと2社紹介いただいているので2万円をお渡しするみたいなのがいいんじゃないかなと思って一体さんとしてこうしたいみたいなのってありますか?僕もね、あのー さくらさん、どの方に僕を期待してくれたのか知りませんけれどもはいはいはいさくらさんと全然違いますからね全然違いますさくらさん、もう一回一遍紹介したらねはいもう一回しちゃったんでね普通自然系の試合もどうかな やっぱり僕はお二人と動かせて いただいてなんていうんですかねやっぱり会えない方に会わせて いただいて今日もやっぱり内会さんとかも そうですけど僕らからなんかこういう話どう ですかって言っても絶対門前払いだと思うんですよやっぱり連れて行っていただいて いるってところはやっぱり信頼関係あるから会っていただいているっていう ところだと思うので 本日はご覧いただきありがとうございます。良い一日を! ご視聴ありがとうございました 本日はご視聴ありがとうございました。 僕も正直な話、決まった製品を幅広く売るという考え方ではなくて、今日みたいにお付き合いがある会社さんのところに行って、言葉に伝えたとおり、啓蒙活動と思っているんですよね。そうやって、こういう会社さんもやっていくんだ、みたいな輪が広がっていったらよくなるのかなと思っています。 ご視聴ありがとうございました 今回本当にすいません 僕が後ろに連絡できたらよかったんですけど直前で金曜日にいろいろ頑張って 撮っていただいたことがあったと思うので本当に無理をして サンライザーなどね。そうですね。監視いただきましてありがとうございます。結構いいですよ、やっぱり。テレフラニーもね、元気にやると、店内ではね、 次のパフォーマンスをつぼみ先生の両親に最初のほうがとどまられたと あれ?本当ですか? 2年前から解除したらしい へーそうなんですか 一緒に貸し上げました高野さん ここはさっきと同じフィルムだよですよね 今後多分キャリアプランニングさんのところを導入終わったら一緒にキャリアプランニングさんと営業も一緒に回ってきたいですねって話もあったりするので僕も多分岡山には毎月やっぱり来させてもらうと思うので岡山にいらっしゃる時とかあとは逆に東京に来ていただけそうな日があったらもちろん出張費をおっしゃらせるんで一緒に来てもらって回らせてもらうとか 中に反発を踏んじゃったんですけど、あれが一番大事だと思ってるんですよ。 人がやってますからね だから、新幹線より安いと思ってるの?平均したり?はい、平均したり今、飛行機が僕も今回岡山、飛行機に来てるんですけれども時間ずらさないやつが安いんですよねで、やっぱりビジネスチケットとかにするとほんと3万か4万ぐらいいっちゃってましたからね、1、2高らかです 往復だったら6から7万円いっちゃってましたねそんなことは絶対ホームの方が悪いよねあれですね、ビジネスチケットが結構高いかな僕も今回来たときは片道2万2千円ぐらいとか1万8千円とかだったらそれぐらいは誰か分からんそうですよね1万8千円ぐらいすっかりせっかりせっかりせっかりせっかり はいはいはいジャルですかアナですか?アナですかジャル?あっそうなんですね アンプが回収したってことは 税金したんですよね?はい、はい小売価格が悪くなったら 税金になるんですねはい 今あれですよね、あの、やってますよね、あの、アパがあれですね、ワンストップみたいな感じでやると安くなるんですよ。で、あの、アパチョク、アパチョクっていう予約サイトがあるんですよ。 あ、一緒です一緒です。これですよ。僕も今日岡山泊まってたんで、アパート。あそこ温泉ついてるのにいいんですよ。僕は赤坂のアパート大好きなんですけど、新橋は嫌いです。 今年はやっぱり41泊くらいします 7000円か8000円安いですよそうですそうです今ね、23000円あ、そんな知ってますか高いな23000円しかない23000円とか2万円 多分再現なく出せますは言えないですけれどもそうですね 本日はご視聴ありがとうございました。 見てください。 僕あのアベジャに行った時も自分が喋ってたのをレコーディングさせてみんな駆け起こして共有してたんですよ 予約してくれるんで便利ですね ちょっと落ちちゃってるかもしれないですね。でも、例えば、これちょっと以前、内海産建設備工業さんで、貝原さんと一緒に伺ってもらった。私に紹介したんだよ。あ、伺ってます。もう、本当にお二人すごく長いお付き合いですよね。 今度は岡山営業所長がやってくれます。中国も広島もやってるんですね。たとえばね。はい。ありがとうございます。綺麗にまとまってますね。綺麗にかどうかは知らないけどね。 何で他のやつを情勢にせんでくれて 後藤だけと話をするようになったのか たとえばですね、ありがとうございます。これちょっと伊谷さんにメールさせていただきますが、こんな感じで、ちょっと重いので。ちょっと目があれれ、僕は目が。こんな感じでずっとちょっと重いと思うので、すみません。こんな感じで要約で、例えばこういう製造業における人の課題とはみたいなところとか、これの開発の民主化みたいな、このきれいにまとめてくれるんですよ。本当だね。はい。 ありがとうございます。ちょっと僕はね。ありがとうございます。 なのでちょっとあのメールさせていただきます あなたにメールを送るからはいあなたがもう差し替えないところはいそれが一つの差し替えないところを紹介してもらいたいあ、もちろんもちろん はいぜひ あとあのトリムの板津さんのところにちょっとまたご挨拶いけたらと思ってましてまあもちろんこの前の俺も兼ねてなんですけれども まさにあの板さんと話してた営業系の支援でこういうのできたらって話してたものとかを お店はミッションに行って、はい。 今日もやっぱり片山さんみたいな方とやっていこうと思ったらこういうちゃんと意見を持っている人には本気で僕は議論をしないとダメだと思っているんですよね例えば向こう側からこうなんじゃないですかって言われてもそうだなって思うとかこれはこうだと思っていますって話していかないと信頼にならないと思っていまして なんと言うか、突然ねはい山川さんは、両側のね、黒いコーヒーを飲んで一応、お前がコーヒー飲んでたじゃないお前がコーヒー飲んでたじゃないからね ご視聴ありがとうございました なんか話してもいいやって気持ちになるだけの情報だけクイックに伝えないと思いますし今日は片山さんが本当に良かったですよね言ってくれて やっぱり何でもやれますって 言う人はいっぱいいるんですけど何でもやるっていうのは 何もできない等しいと思ってるんで うちはこういう部分に特化しますって話さないとうちだけじゃなくて他の会社と組み合わせて使うわけですから 美味しいお店でしたね。紹介いただいてありがとうございます。いやー、美味しかった。 はい。奈良も通っているんですよ。はい。実は。吉野川ですよね。島んと川。吉野川が確か。島と川。はい。はい。はい。はい。はい。 まあでもこれちょっとあのメール今送らせてもらったんですけどAIの要約でAIエンジニアはもと大手コンサルのキャリアを持つ方が建設業は製造業の経営層に対しAIは如何に現場に馴染ませ人の成長や組織の効率化につなげるかを熱っぽく語っている内容ですねあのAI熱っぽさとか感じ取るんだなと思いまして全然大丈夫ですよ 特にトリムさんは知らない仲じゃないですし。 2025年12月24日(水) 11:27 Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>: > > ---------------------------------------------- > 株式会社AI-Path（アイパス） > 代表取締役CEO > 櫻井文雄 > 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F > 090-9084-8584 > f-sakurai@ai-path.jp > > > > 2025年12月24日(水) 11:25 Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>: > >> >> ---------------------------------------------- >> 株式会社AI-Path（アイパス） >> 代表取締役CEO >> 櫻井文雄 >> 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F >> 090-9084-8584 >> f-sakurai@ai-path.jp >> >>

---------------------------------------------- 株式会社AI-Path（アイパス） 代表取締役CEO 櫻井文雄 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F 090-9084-8584 f-sakurai@ai-path.jp 2025年12月24日(水) 11:25 Fumio Sakurai <f-sakurai@ai-path.jp>: > > ---------------------------------------------- > 株式会社AI-Path（アイパス） > 代表取締役CEO > 櫻井文雄 > 東京都中央区銀座6-10-1 GinzaSix 13F > 090-9084-8584 > f-sakurai@ai-path.jp > >

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