「「ＡＩで〇〇したいんだけど」の相談前に確認してほしい３つのこと」
https://qiita.com/yoshizaki_91/items/4448ff4a7e40ede0f4cd
を拝見して、やっぱり立場が違うと対応が違うんだなということを感じ、整理してみる。
人間を超えるＡＩという幻想を抱いていないか
ＡＩなしでもビジネスが成り立っているか
必要なデータの形を知っているか
２番目を深掘りすれば、１番目と３番目は問題にならないというのが経験則。
２番目を深掘りするには、
1 電子計算機でする必要があるか。
2 AIにやらせたい仕事の経験者がいるか。
3 短期計画と長期計画を立てられるか。
必要なデータの形を知っている必要はありません。経験者がいれば、そこからデータを起こせばいいのですから。むしろ、新しい開発では新しいデータの形式を作るところから始めることがあり、相談者がデータの形を知っていることは前提になりません。
主に名古屋地区で生息しており、名古屋工業大学出身で、名古屋工業大学界隈で、AIをやっているらしい人々が、知り合いでいるらしいので、名工大のAdvent Calendarに貼っておきます。
電子計算機でする必要があるか。
３０年くらい前から、電子計算機で処理する必要がなさそうなことを、電子計算機でさせようという相談は山のようにあった。
そのうち半分くらいは、相談相手の想定している電子計算機ではなく、もっと小さい電子計算機でさせればいいことだった。
残りの半分くらいは、やらせようとしていることは不必要なことで、仕事を改善すればやる必要がないことを電子計算機でやらせようとしていた。
同じ文脈で考えると、量子計算機でさせることも、AIでさせることも、電子計算機でさせる必要もないことの可能性が半分くらいはあるはずだというのが経験則です。
残りの半分くらいは、相談者が想定している規模ではなく、例えば、PCで１日でできてしまうことか、Raspberry PIで実現できることだったりするかもしれません。
量子コンピュータプログラムへの道
AIにやらせたい仕事の経験者がいるか。
AIを構成できる情報を持つ会社は必要なく、AIを構成する情報がない会社が必要である。
AIそのものは費用対効果を持って実現できそうでも、実現できる会社はAIを構成するのに必要な経験者がいる会社で、その会社では経験者がやれば十分で、費用対効果は必ずしも得られないかもしれない。
逆に、経験者がいない会社では、Aiがあっても経験を入力できないため、AIそのものを構成できないか、経験者の情報を購入したら費用対効果が得られないかもしれないという状況にしばしば遭遇した。
製造業における機械学習
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbe846de16f74bea1d6f
短期計画と長期計画を立てられるか。
「電子計算機でする必要があるか。」で書いたような、PCとかRaspberryPIで実現できるような短期計画をまず立てるとよい。
そして、本来やりたかったことは、１０年くらいの長期計画を立てるとよい。
すくなくとも事業には着手するし、最初の可能性の調査として、一番実現しやすそうなことを、投資額を少なく始める。
同時に、市場調査を始め、短期計画と長期計画の舵をいつ切り替えるかを、市場と開発の状況とを見ながら、機会を待つ。消極的に機会を待つだけではなく、技術者の行事、消費者の行事など、いろいろ仕掛けて見て、反応から方針を展開していく。
プログラマで「飛び抜けた人が少ない」という仮説。仮説・検証（38）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f0d22e20f6d2c58f2c1b
量子計算機、AI、機械学習で実現できることが、数値計算でも実現できるかもしれないし、
「シンギュラリティサロン：松田卓也」を聞いて
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0efe179ad1b8fd97d7d0
膨大な資金を投じた開発より、自転車屋さんだったライト兄弟が、従来技術を駆使して飛行機を飛ばしたという説明があった。他大学の話で申し訳ないが、神戸大学 塚本昌彦教授も納得していた。
短期計画はライト兄弟方式で、従来技術を駆使する計画を立て、長期計画で新しい技術をいつ実現するかを伺う。どうだろう。
参考資料
@kazuo_reve「Rによる機械学習」の勉強履歴（1）
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d45506146aeef52f6c65
@kazuo_reve「Rによる機械学習」の勉強履歴（2）
https://qiita.com/kazuo_reve/items/388968db10b67dbbb7ac
@kazuo_reve「Rによる機械学習」の勉強履歴（3）
https://qiita.com/kazuo_reve/items/609396b80384095f594f
@kazuo_reve「Rによる機械学習」の勉強履歴（4）
https://qiita.com/kazuo_reve/items/7cb4d7beaf55a8a1e745
自己参照
なぜdockerでpython/Rを使って機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100) docker(18)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
@kazuo_reve「「Rによる機械学習」の勉強履歴（1）」後追い: dockerで機械学習(77) with R (7)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/68170a86b1b3dd5e596b
<この項は書きかけです。順次追記します。>
This article is not completed. I will add some words and/or centences in order.
Este artículo no está completo. Agregaré algunas palabras en orden.
知人資料
' @kazuo_reve 私が効果を確認した「小川メソッド」
https://qiita.com/kazuo_reve/items/a3ea1d9171deeccc04da
' @kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報
https://qiita.com/kazuo_reve/items/d1a3f0ee48e24bba38f1
' @kazuo_reve Vモデルについて勘違いしていたと思ったこと
https://qiita.com/kazuo_reve/items/46fddb094563bd9b2e1e
自己記事一覧
Qiitaで逆リンクを表示しなくなったような気がする。時々、スマフォで表示するとあらわることがあり、完全に削除したのではなさそう。2024年４月以降、せっせとリンクリストを作り、統計を取って確率を説明しようとしている。2025年２月末を目標にしていた。
一覧の一覧( The directory of directories of mine.) Qiita(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7eb0e006543886138f39
仮説（0）一覧（目標100現在40）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f000506fe1837b3590df
Qiita(0)Qiita関連記事一覧（自分）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/58db5fbf036b28e9dfa6
Error一覧 error(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b6cbc8d68eae2c42b8
C++ Support(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8720d26f762369a80514
Coding(0) Rules, C, Secure, MISRA and so on
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/400725644a8a0e90fbb0
Ethernet 記事一覧 Ethernet(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/88d35e99f74aefc98794
Wireshark 一覧 wireshark(0)、Ethernet(48)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fbed841f61875c4731d0
線網（Wi-Fi）空中線(antenna)(0) 記事一覧(118/300目標)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e5464ac2b24bd4cd001
なぜdockerで機械学習するか 書籍・ソース一覧作成中 (目標100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ddd12477544bf5ba85e2
プログラムちょい替え（0）一覧:4件
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/296d87ef4bfd516bc394
言語処理100本ノックをdockerで。python覚えるのに最適。:10+12
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7e7eb7c543e0c18438c4
Python(0)記事をまとめたい。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/088c57d70ab6904ebb53
安全（0）安全工学シンポジウムに向けて: 21
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c5d78f3def8195cb2409
プログラマによる、プログラマのための、統計(0)と確率のプログラミングとその後
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9897eb641268766909
転職(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f77520d378d33451d6fe
技術士(0)一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce4ccf4eb9c5600b89ea
Reserchmap(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/506c79e562f406c4257e
物理記事 上位100
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図(0) state, sequence and timing. UML and お絵描き
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品質一覧
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医工連携関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6ab51c12ba51bc260a82
水の資料集(0) 方針と成果
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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f7f0b9ab36569ad409c5
通信記事１００
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/1d67de5e1cd207b05ef7
日本語（０）一欄
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7498dcfa3a9ba7fd1e68
英語(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/680e3f5cbf9430486c7d
音楽 一覧(0)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b6e5f42bbfe3bbe40f5d
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
鉄道（０）鉄道のシステム考察はてっちゃんがてつだってくれる
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/faa4ea03d91d901a618a
OSEK OS設計の基礎 OSEK(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7528a22a14242d2d58a3
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20667f09f19598aedb68
官公庁・学校・公的団体（NPOを含む）システムの課題、官（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/04ee6eaf7ec13d3af4c3
「はじめての」シリーズ ベクタージャパン
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/2e41634f6e21a3cf74eb
AUTOSAR(0)Qiita記事一覧, OSEK(75)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/89c07961b59a8754c869
プログラマが知っていると良い「公序良俗」
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/9fe7c0dfac2fbd77a945
LaTeX(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3f7dafacab58c499792
自動制御、制御工学一覧（０）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7767a4e19a6ae1479e6b
Rust(0) 一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5e8bb080ba6ca0281927
programの本質は計画だ。programは設計だ。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c8545a769c246a458c27
登壇直後版 色使い(JIS安全色) Qiita Engineer Festa 2023〜私しか得しないニッチな技術でLT〜 スライド編 0.15
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プログラマが知っていると良い「公序良俗」
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逆も真：社会人が最初に確かめるとよいこと。OSEK(69)、Ethernet(59)
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統計の嘘。仮説（127）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/63b48ecf258a3471c51b
自分の言葉だけで論理展開できるのが天才なら、文章の引用だけで論理展開できるのが秀才だ。仮説（136）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/97cf07b9e24f860624dd
参考文献駆動執筆(references driven writing)・デンソークリエイト編
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b27b3f58b8bf265a5cd1
「何を」よりも「誰を」。１０年後のために今見習いたい人たち
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8045978b16eb49d572b2
Qiitaの記事に３段階または５段階で到達するための方法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/6e9298296852325adc5e
出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
祝休日・謹賀新年 2025年の目標
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/dfa34827932f99c59bbc
Qiita 1年間をまとめた「振り返りページ」＠2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ed6be239119c99b15828
2024 参加・主催Calendarと投稿記事一覧 Qiita(248)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d80b8fbac2496df7827f
主催Calendar2024分析 Qiita(254)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/15807336d583076f70bc
Calendar 統計
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e315558dcea8ee3fe43e
LLM 関連 Calendar 2024
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/c36033cf66862d5496fa
Large Language Model Related Calendar
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3beb0bc3fb71e3ae6d66
博士論文 Calendar 2024 を開催します。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/51601357efbcaf1057d0
博士論文(0)関連記事一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8f223a760e607b705e78
coding (101) 一覧を作成し始めた。omake:最近のQiitaで表示しない5つの事象
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あなたは「勘違いまとめ」から、勘違いだと言っていることが勘違いだといくつ見つけられますか。人間の間違い(human error(125))の種類と対策
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プログラマの「プログラムが書ける」思い込みは強みだ。３つの理由。仮説（168）統計と確率(17) , OSEK(79)
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出力(output)と呼ばないで。これは状態(state)です。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/80b8b5913b2748867840
これからの情報伝達手段の在り方について考えてみよう。炎上と便乗。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/71a09077ac195214f0db
ISO/IEC JTC1 SC7 Software and System Engineering
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/48b43f0f6976a078d907
アクセシビリティの知見を発信しよう！（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/03457eb9ee74105ee618
統計論及確率論輪講（再び）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/590874ccfca988e85ea3
読者の心をグッと惹き寄せる7つの魔法
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b1b5e89bd5c0a211d862
「@kazuo_reve 新人の方によく展開している有益な情報」確認一覧
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/b9380888d1e5a042646b
ソースコードで議論しよう。日本語で議論するの止めましょう（あるプログラミング技術の議論報告）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8b9811c80f3338c6c0b0
脳内コンパイラの3つの危険
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/7025cf2d7bd9f276e382
心理学の本を読むよりはコンパイラ書いた方がよくね。仮説（34）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/fa715732cc148e48880e
NASAを超えるつもりがあれば読んでください。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e81669f9cb53109157f6
データサイエンティストの気づき!「勉強して仕事に役立てない人。大嫌い!!」『それ自分かも?』ってなった!!!
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d85830d58d8dd7f71d07
「ぼくの好きな先生」「人がやらないことをやれ」プログラマになるまで。仮説（37）
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なぜ経済学徒を辞め、計算機屋になったか（経済学部入学前・入学後・卒業後対応） 転職(1)
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プログラミング言語教育のXYZ。 仮説（52）
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【24卒向け】9ヶ月後に年収１０００万円を目指す。二つの関門と三つの道。
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「【25卒向け】Qiita Career Meetup for STUDENT」予習の勧め
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大学入試不合格でも筆記試験のない大学に入って卒業できる。卒業しなくても博士になれる。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/74adec99f396d64b5fd5
全世界の不登校の子供たち「博士論文」を書こう。世界子供博士論文遠隔実践中心 安全(99)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/912d69032c012bcc84f2
日本のプログラマが世界で戦える16分野。仮説(53),統計と確率(25) 転職(32)、Ethernet(58)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/a7e634a996cdd02bc53b
小川メソッド 覚え（書きかけ）
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DoCAP（ドゥーキャップ）って何ですか？
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https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/707fcf6fae230dd349bf
小川清最終講義、最終講義（再）計画, Ethernet(100) 英語(100) 安全(100)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e2df642e3951e35e6a53
＜この記事は個人の過去の経験に基づく個人の感想です。現在所属する組織、業務とは関係がありません。＞
This article is an individual impression based on my individual experience. It has nothing to do with the organization or business to which I currently belong.
Este artículo es una impresión personal basada en mi experiencia personal. No tiene nada que ver con la organización o empresa a la que pertenezco actualmente.
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ver. 0.01 初稿 20250518
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