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Prof. ぶろうのむちゃでよろしくは技術と心を結びつける内容でお送りします。

  1. 11h ago

    #196 運転しながらAIに話しかけたら、1本の放送ができた ―ChatGPTとの「壁打ち」で変わった原稿づくり

    いつもは夜、お酒を飲みながら面白そうだと思ったことをChatGPTに話しておき、時間があるときに壁打ちをしながら原稿を作っています。ところが昨晩はそれができず、今朝は配信するネタが何もありませんでした。そこで、テスラを運転しながらChatGPTのボイスに話しかけてみました。「今日のSpotify、何話そうかな」から始まり、昔やっていたYouTubeを動画編集の大変さから4年ほど休んでいたこと、Claude CodeやAIを使うようになって配信を再開できたことなど、思いつくまま話していくうちに、「この話だけで1本いける」というテーマがいくつも見えてきました。人と話していると考えが整理される、いわゆる壁打ち。それが今はAI相手でもでき、しかも会話の内容を原稿として整理してくれます。最初は「AIと一人で話し続けるなんて寂しい」と引いていたのに、実際にやってみると驚くほど自然でした。「えー」「あー」という間を急がず待ってくれて、AIの方も考える間を入れてくる。頭ごなしに否定もしない。一方で、ちょっと怖いことも考えました。いつでも心地よく話を聞いてくれるAIに慣れてしまったら、さえぎられたり反対されたりする人間とのコミュニケーションを、苦手に感じる人が増えるのではないか。AIを「パソコンの前でプロンプトを入力して使うもの」から、「誰かと話すように使うもの」へ。この放送そのものが、その実験から生まれました。次回は、車の中でのAIとの会話をそのまま録音してお届けする予定です。AIの活用や、これからのコミュニケーションに関心のある方に聴いていただきたい回です。 La quaLab（ラクオラボ）では、「最新技術を品質向上に」をコンセプトに、研究やサイエンス、AIなどを活用しながら、企業の研究開発や製造現場の課題解決をお手伝いしています。この放送では、研究や技術だけでなく、AIや仕事、そして面白いと思ったことを、できるだけわかりやすく発信しています。 #AI #ChatGPT #壁打ち #音声会話 #コミュニケーション #プロフェッサーブロー #ラクオラボ

  2. 1d ago

    #195 僕は今でも噛みます。それでも、人前で話し続ける理由

    自分の放送を聞き返すたびに「ここ噛んでる」「また滑舌が悪い」と恥ずかしくなる――。実はプロフェッサーブローは、小中学生の頃から吃音に近い状態で、子どもに平仮名の絵本を読み聞かせていても噛んでしまうほどでした。FM局のスクールで発声や滑舌のトレーニングを受けても、やっぱり噛む。それでも大学の授業や学会発表、企業への説明、そしてこの音声配信と、何十年も人前で話し続けてきました。 最近、リスナーの方から「途中で噛んでいるから、AIじゃなくて本人が喋っていると分かった。だから聞いた」というコメントをいただきました。AIが自然な声で話せる時代には、噛むことや言い直すことが、人間が話している証拠になるのかもしれません。 一度も噛まないことが、いいプレゼンの条件ではない。大切なのは、伝えたいことが相手に伝わったかどうか。そして、上手になってから話すのではなく、まず話してみて、自分の声を録音して聞き、また話す。プレゼンが苦手だと感じている方、人前で話すことに不安がある学生さんや技術者の方に聴いていただきたい、約9分半のエピソードです。 La quaLab（ラクオラボ）では、半導体をはじめとした先端技術や品質向上に関するコンサルティング、技術支援、教育などを行っています。この放送では、技術の話だけでなく、仕事やAI、研究、身近なテーマについても、経験を交えながら発信しています。 #プレゼン #滑舌 #話し方 #人前で話す #AI時代 #プロフェッサーブロー #ラクオラボ

  3. 2d ago

    #194 59年間で、僕はいったいどれだけ食べたんだろう？ ―肉1.5トンの向こう側にある飼料・農地・水

    今月59歳になるプロフェッサーブローが、ふと思った疑問。「この59年間で、僕はいったいどれだけのものを食べてきたんだろう？」僕が生まれた1960年代、日本人一人当たりの肉の供給量は年間10キロにも届かないくらいでした。それが今では年間30キログラムを大きく超えています。そうした食生活の変化も考えながら、日本人の食事量の平均値からざっと積み上げてみると、59年間で食べてきた肉は約1.5トン。内訳は牛肉約300kg、豚肉約650kg、鶏肉約550kgで、動物の数にすると牛が約1〜2頭、豚が約13頭、ニワトリが約370羽になります。でも、話はそこで終わりません。牛も豚もニワトリも、何かを食べて育っています。肉1kgを作るのに必要な飼料を一つの目安で考えると、59年間の肉の向こう側には約7トンの飼料がありました。野菜も約6トン。さらに視野を世界に広げると、80億人を超える人々が暮らす地球で、食肉は年間3億トンを超えて生産されています。肉を食べるのをやめよう、という話ではありません。スーパーで買う100グラムのお肉の向こう側にある、動物、飼料、農地、水、そして温室効果ガスとのつながりを、数字で見える化してみるエピソードです。食や環境に関心のある方、身近な疑問を数字で考えるのが好きな方に聴いていただきたい回です。 La quaLab（ラクオラボ）では、「最新技術を品質向上に」を合言葉に、技術やデータを活用しながら、ものづくりや品質向上に取り組んでいます。身近な疑問を数字で見える化していくと、普段は気づかないことが見えてきます。#食べた量 #食肉 #飼料 #環境 #数字で考える #プロフェッサーブロー #ラクオラボ

  4. 3d ago

    #193 会社を始めて5年目。決算をやって気づいた、AIで仕事はどう変わる？

    小さな会社にとって、決算は毎年なかなか大変な仕事です。La quaLabも会社を始めた頃は税理士さんに依頼していましたが、小さな会社には毎月の固定費も大きく、今はfreeeを使って自分で会計処理と決算をしています。領収書は携帯で撮ってアップロードするだけで自動で処理され、銀行口座などと連携し、AIが取引内容から処理をサポートし、画面の指示に従って進めると、決算や税務申告に必要な書類まで作ることができます。 もちろん、個別の判断が必要な場面では、税理士さんの知識や経験が重要です。一方で、ルールがある程度決まっている処理は、AIとソフトウェアでかなりできるようになってきました。そう考えると、士業の仕事、さらには大学教員の仕事も、同じように変わっていくのかもしれません。 授業の内容づくりから教材、スライド、動画、質問への回答、レポートのチェックまでAIができてしまったら、教員はどこにいるのか。答えがまだないことを考えること、手を動かして実験すること、学生と一緒に研究で失敗して「なんでこうなったんだろう？」と考えること、学生の興味やこれからを一緒に考えること――人間に残る仕事について、プロフェッサーブローが自分の体験から考えます。 AIに仕事を奪われるのか、それとも面倒な仕事をAIに任せて、人間はもっと面白い仕事をするのか。小さな会社の経営者、士業の方、教育や研究に関わる方に聴いていただきたいエピソードです。 La quaLab（ラクオラボ）では、「最新技術を品質向上に」をテーマに、半導体や品質、研究開発、そしてAIなど、新しい技術を実際の仕事にどう生かしていくのかを考えています。 #決算 #AI #freee #士業 #大学教員 #仕事の未来 #プロフェッサーブロー #ラクオラボ

  5. 4d ago

    #192 なぜダイソンで掃除すると止まらなくなる？ ―掃除機から学ぶ「見える化」とものづくり

    ダイソンの掃除機で床を緑の光で照らすと、見えなかったホコリが浮かび上がり、つい掃除を続けてしまう。掃除のあとは、透明な容器にたまったゴミを見て「こんなに取れた」と達成感を味わう――。家でも研究室でもダイソンを愛用しているプロフェッサーブローが、この身近な掃除機から、ものづくりのヒントを考えます。 サイクロンによる粒子分離が5,127台の試作から生まれたこと、その技術が世に出るうえで日本のApexによる「G-Force」や1985年の東京・西麻布が重要な舞台だったこと、そして毎分最大12万5,000回転のモーターとサイクロン、フィルター、光学、デザインが一つのシステムとしてまとまっていること。 そこから見えてくるのは、見える化によって人の行動が変わること、一つの技術だけでは良い製品にならないこと、そして試作・評価・改善を繰り返す研究開発の姿です。見えないものを見えるようにし、測れるようにして、改善につなげる。製造業、品質管理、研究開発に関わる方にも聴いていただきたい、約8分半のエピソードです。 La quaLab（ラクオラボ）では、「最新技術を品質向上に」をテーマに、半導体やものづくり、そして身近な技術について、研究者の視点から分かりやすく紹介しています。#ダイソン #見える化 #ものづくり #研究開発 #品質向上 #サイクロン #プロフェッサーブロー #ラクオラボ

  6. 6d ago

    #191 ワインは実はハイテクだった ― ワイン造りと半導体、そしてAI ―

    ## 概要説明## 普段は株式会社ベルーナが運営する「My Wine CLUB」でワインをまとめ買いし、ボルドーやブルゴーニュなど地方別の12本セットで、デイリーワインを気軽に飲み比べているプロフェッサーブロー。同じボルドーなのに、どうして味や香り、色がこんなに違うのか――。 清水健一さんの『ワインの科学―「私のワイン」のさがし方』をAudibleで聴いて、ワインを見る目が変わりました。伝統産業に見えるワイン造りは、実は温度、時間、酵母、糖度、pH、酸素、微生物などを管理する、高度なプロセス技術です。材料が同じでもプロセスが変われば出来上がりが変わる。これは、普段研究している半導体製造とまったく同じでした。 さらに調べてみると、発酵槽にセンサーを取り付けてデータをAIや機械学習で解析する研究や、デジタルツインで発酵状態を予測する研究が、すでに進んでいました。では、ワイン造りはAIで均一化されてしまうのか。職人をAIが置き換えるのではなく、人間の感覚と経験をセンサーとAIが支える――そんな未来について、デイリーワインの一杯から考えます。 ワイン好きの方、製造業・半導体・品質管理に関わる技術者の方に聴いていただきたい、約8分半のエピソードです。 ## 話の内容（簡潔な紹介） - My Wine CLUBでのまとめ買いと、地方別12本セットでの飲み比べ- 同じ地域のワインでも、味・香り・色が違うのはなぜ？- 『ワインの科学』で知った、発酵のプロセス管理（温度・時間・酵母・糖度・pH・酸素・微生物）- 「材料だけでは品質は決まらない」――半導体製造との共通点- 発酵槽のセンサー、AI・機械学習、デジタルツインを使った研究- AIで均一化してよいのか。人の経験をAIが支えるという方向 ## ハッシュタグ #ワイン #ワインの科学 #デイリーワイン #発酵 #プロセス管理 #半導体 #AI #機械学習 #品質管理 #プロフェッサーブロー #ラクオラボ ## La quaLabの紹介 La quaLab（ラクオラボ）は、プロフェッサーブローこと清家善之が経営する会社です。半導体を中心とした最新技術や品質向上について、身近な話題も交えながらわかりやすく発信しています。 最新技術を品質向上に。

  7. Sep 26

    #190 研究開発費17年連続増。それでも研究開発は『お金』だけではできない

    日本企業の研究開発費が17年連続で増加――日刊工業新聞の記事をきっかけに、企業の研究開発について考えます。2026年度の計画で研究開発費トップのトヨタ自動車は、なんと1兆6000億円。第2位のホンダが1兆1900億円、第3位のデンソーが7050億円です。ただ、売上高に対する比率で見ると、トヨタは約3%、デンソーは9.1%、製薬ではアステラス製薬が16%、第一三共は21.4%と、業界によって大きく違います。EVや自動運転、脱炭素、新薬の開発など、企業が5年後、10年後を見据えて研究開発に投資していることが見えてきます。 一方で、研究開発人材の採用が難しくなったと答えた企業は67%、しやすくなったと答えた企業はわずか1%。いくら研究開発費を増やしても、研究する人がいなければ新しい技術は生まれません。そこで重要になるのが産学連携です。企業と共同研究を進める大学教員の立場から、NDA(秘密保持契約)、特許出願、学会発表のタイミングの調整の難しさ、そして記事でも取り上げられた研究セキュリティーについてお話しします。 研究開発に本当に必要なのは、お金だけではなく、研究をする人、企業と大学をつなぐ仕組み、そして成果を守りながら社会に出していくルール。企業の研究開発担当者、技術者、研究者の方に聴いていただきたい、約8分半のエピソードです。La quaLab(ラクオラボ)は、プロフェッサーブローこと清家善之が経営する会社です。最新の技術をわかりやすく紹介するとともに、企業の技術相談や研究開発支援、受託研究などを通じて、企業の研究開発や技術開発を支援しています。 最新技術を品質向上に。 #研究開発 #研究開発費 #産学連携 #研究人材 #研究セキュリティー #NDA #特許 #学会発表 #トヨタ #デンソー #製薬 #プロフェッサーブロー #ラクオラボ

  8. Sep 25

    #189 生成AIは教育から締め出すべきか――AIに任せること、人が考えること

    2026年9月24日の日本経済新聞に、東京大学の酒井邦嘉教授による「教育現場 生成AI使用の全面禁止が必要」という記事が載りました。デジタル機器やAIに頼ることで、読む、書く、記憶する、自分で考えるといった力に影響が出る可能性を指摘する内容です。大学教員として気になる記事であり、実際に自分の「書く力」が落ちていると感じる一方で、プロフェッサーブローこと清家善之がまず思ったのは、「AIをもう使わないという選択肢は、ないのではないか」ということでした。 研究では論文探しや要約、英語の確認、数式の検討にAIを使い、この配信の文字起こしやnote記事、YouTube動画づくりにもAIを使っている――そんな自身の使い方を紹介しながら、アメリカン大学(American University)Kogod School of Businessの学部長デイビッド・マーチック(David Marchick)氏が語った「学生はすでにAIを使っている」という話にも触れます。 そのうえで、学生にAIをどこまで使わせるのか、試験や評価をどうするのかという、まだ答えの見つからない問いに向き合います。AIに作業は任せても、考えることまでは任せない。人を動かすのは正しい情報だけではない。AI時代の教育と人の育て方について考える約9分間です。 #生成AI #AIと教育 #大学教育 #日本経済新聞 #ChatGPT #ClaudeCode #研究とAI #プロフェッサーブロー #ラクオラボ

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