枚岡合金工具株式会社

はじめまして　枚岡合金工具・デジタルドルフィンズの古芝です。

2007/02/24 15:30
投稿者: furushiba
表示回数 36,573

　２月２２日に会員登録して頂きました枚岡合金工具・デジタルドルフィンズ事業部の古芝保治と申します。
　三元ラセン管工業の高嶋社長さんが当ブログの会員第一号になられたことを
契機に会員登録させて頂きました。
　これからも宜しくお願い申し上げます。

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『優』に感謝し、一画ずつ前へ - 整理・整頓・清掃とIT経営で経営革新をｻﾎﾟｰﾄの枚岡合金工具古芝保治の日記 -

秋津書道の講師先生より、「優」の評価を頂きました。

本来であれば一か月に二ページほど進みたいところですが、
通信教育ということもあり、歩みは亀のようにゆっくりです。

先へ進みたい気持ちはありますが、添削でご指導いただいた
箇所を一つひとつ確実に身につけながら、
丁寧に進んでいきたいと思います。

枚岡合金工具株式会社
古芝保治

心に火がつく、３S研修会＆工場現場見学会
講話と現場見学を通じて3Sの基礎を学んで頂けます。
あらゆる業種・役職の方におすすめです。
＞＞＞　https://sg-loy.com/event/3s-series/

しばちゃん【３Sの学校】公式Line

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枚岡合金工具が提供する、徹底トコトンの3S（整理・整頓・清掃）コンサルティング！
逆境のときこそ学び、企業風土改革に取り組むチャンス！
＞＞＞https://sg-loy.com/event/consulting/

冷間鍛造金型　http://www.sg-loy.co.jp

【東京】スマート工場EXPO

開催日	2026年1月21日(水)～1月23日(金)
会場	東京ビッグサイト
小間	南3ホール S19-14

【香川】Setouchi HR Forum

開催日	2026年1月22日(木)～1月23日(金)
会場	サンメッセ香川
その他	HR(人事・労務)業界の展示会です。社会保険労務士法人e-team様のブースにて出展いたします。

【名古屋】ものづくりワールド

開催日	2026年4月8日(水)～4月10日(金)
会場	ポートメッセなごや

【大阪】スマート工場EXPO

開催日	2026年5月13日(水)～5月15日(金)
会場	インテックス大阪

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筋肉痛、睡魔、靴のトラブル…それでも完走した76歳 - 整理・整頓・清掃とIT経営で経営革新をｻﾎﾟｰﾄの枚岡合金工具古芝保治の日記 -

76歳の高齢ランナーが挑む、ホノルルマラソンへの挑戦記。

目標は、ホノルルマラソン・生涯20回完走。
その道の途中となる2025年12月、14回目のスタートラインに立ちました。

しかし、今回の挑戦は決して順風満帆ではありませんでした。
マラソン2日前、ココ・クレーター登山で脚を痛め、スタート前から強い筋肉痛。

「本当に走れるのか？」

そんな不安を抱えながらも、それでも42.195kmに挑む決断をします。

レース直前の大雨！
靴は、水たまりの泥水で水浸し。

レース序盤、7km付近で左足のシューズに小石が入り込み、一度コースを離脱。

歩道で靴を脱ぎ、小石を取り除いて、体勢を立て直しコースに戻った瞬間、
それまでの“走るゾーン”とはまったく異なる“歩く流れ”に紛れ込んでしまいました。

さらに18km付近では、突然の強烈な睡魔。

ふらつきながらも、
「このまま走り続ければ昨年の二の舞になる」
そう判断し、思い切って約1分間の仮眠を取る決断をします。

24km付近では、雨で濡れた靴による足の痛みが限界に。

エイドステーションでワセリンを受け取り、
靴と靴下を脱いで丁寧に塗り直しました。

このとき、靴紐が十分に結べていなかったことで、
レース後に右足第4指の爪が大きなダメージを受けていたことを、
この時点では知るよしもありませんでした。

レース後半は、常に痙攣への恐怖と向き合いながらの走り。
それでも一歩、また一歩と前へ進み続けます。

年齢でも、コンディションでもない。
ゴールへ私を導いたのは、
**「最後まで諦めない心」**でした。

そして何より、
カミさんをはじめ、
快く送り出してくれた社員の皆さん、
温かい声援を寄せてくださった多くの方々のおかげです。
心より、深く感謝申し上げます。

この記録が、
挑戦することを迷っている誰かの背中を、
そっと、しかし確かに押す一歩となれば幸いです。

古芝保治

ホノルルで通信難民に…その場で救われたeSIM体験 - 整理・整頓・清掃とIT経営で経営革新をｻﾎﾟｰﾄの枚岡合金工具古芝保治の日記 -

ハワイ・ホノルル滞在中のスマートフォン通信環境についての体験談です。

ホノルル・ダニエル・k・イノウエ空港到着時では、普段利用している
スマホ通信（※アフモ）は、即使用できず、

コンベンションセンターのマラソンEXPO展示会場に出展されているはずの
ドコモに相談しようと考え、expo会場を訪れましたが、今年は該当ブースは
出展されていませんでした。（残念）

その後、宿泊先ホテルのWi-Fi環境下でahamoのインターネット接続を試みましたが、
こちらも安定した通信には至らず、やむなく別の方法を検討することになりました。

最終的に選択したのが、**eSIM「holafly（ホラフライ）」**です。

5日間プランで費用は3,090円。
ホノルルからその場(ネット環境下）で即契約・即利用が可能でした。

設定作業は非常に簡単で、所要時間はわずか5分ほど。

接続も安定しており、データ通信は無制限、さらに
LINE通話も問題なく利用できました。

昨年のAT&Tショップで物理SIMカードを購入する場合と比較すると、
費用はおよそ半額で済み、手間や時間の面でも大きなメリットを感じました。

ホノルル滞在中の通信手段として、eSIMは非常に実用的で、
今後の海外渡航時にも有力な選択肢になると実感しています。

なお、可能であれば出国前にeSIMをインストールしておき、現地到着後に通信設定を切り替えるだけにしておくと、よりスムーズに利用できると感じました。

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歓喜は、心の在り方から始まる ――人間学塾中之島第14期記念イベントを通して - 整理・整頓・清掃とIT経営で経営革新をｻﾎﾟｰﾄの枚岡合金工具古芝保治の日記 -

人間学塾中之島第14期記念イベントの一連の講話を通して、
最も深く胸に刻まれたのは、人生も教育も経営も、
すべては「心の在り方」から始まるという厳然たる事実である。

イベント全体を貫くテーマである「歓喜」――感動・感激・感謝――は、
単なる情緒的な言葉ではなく、人が本気で生き、学び、他者と
関わるときに自然に立ち上がる状態であることを実感した。

中川千鶴子代表が語られた参加型イベントの設計は、
支え合いながらも甘えを許さず、外部の目を入れることで
人が本気になるという人間理解に満ちていた。

上甲晃先生の「演じる教育」は、知識を頭で理解する次元を超え、
身体と言葉と心を一致させる実践であり、「役を生きる」ことが
そのまま人生や仕事の質を高めることを教えてくれた。

特に、人生最晩年を「仕上げ」と捉え、84歳でなお国家と人材育成に
挑んだ松下幸之助翁の姿勢は、年齢を言い訳にしがちな自身の心を強く
戒めるものであった。

また、「人間の営みはすべて経営である」という言葉は、
会社経営に限らず、家庭、教育、政治、市民活動にまで通底する
普遍的な視点であると理解できた。

ビジョンを描き、段取りを組み、今日から実行する。

この三条件を欠いては、いかなる志も空論に終わる。
日本政治への提言や、有権者一人ひとりの志の重要性は、
民主主義の本質を改めて問い直す機会となった。

さらに強く心を打たれたのが「聞く力」と「無言の教育」である。
話す力が技術であるなら、聞く力は人間性であり、相手を尊重する
姿勢そのものだ。

最後まで遮らずに聞き届ける態度が、組織の活力や信頼を生む
という指摘は、日常の自分の姿を省みる鏡となった。

先生が強調された「生き方で示す教育」「熱心さだけは負けてはならない」
という言葉は、指導者以前に一人の人間としてどう在るべきかを突きつけてきました。

今日のイベントは、知識を得る場ではなく、志を呼び覚まし、
行動へと促す場であった。

歓喜とは、与えられるものではなく、自ら動き、尽くし、
磨く中で生まれるものだという確信を胸に、今日からの一歩を踏み出していきたい
と思います。

枚岡合金工具株式会社
古芝保治

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「やる人・やらない人」の壁を超える3S実践現場公開 - 整理・整頓・清掃とIT経営で経営革新をｻﾎﾟｰﾄの枚岡合金工具古芝保治の日記 -

12月19日、今年最後となる3S研修会ならびに工場見学会を
開催させていただきました。

当日は、床を磨きながら心も磨く――

そんな想いを込めた床清掃の実習を、参加者の皆さまとご一緒させていただきました。

質疑応答の時間には、次のような率直なご質問をいただきました。

「やはり、3S活動では“やる人”と“やらない人”が出てきます。
その意識づけを、どのように行い、どのように関わっていけば、
その人が自ら動いてくれるようになるのでしょうか。」

この問いは、私ども自身も3S活動を始めた当初、
同じように悩み続けてきたテーマです。

だからこそ、これまでの試行錯誤や失敗、そして積み重ねてきた
経験を踏まえ、工場見学会の最後の質疑応答コーナーで
一つひとつ真摯にお答えさせていただきました。

職場の3S/5S活動を成功させる鍵は、一部の従業員だけでなく、
役職に関わらず全員が参加することです。
上司やリーダーが率先して行動し、模範を示す（率先垂範）ことが、
部下の参加意欲を引き出す上で極めて重要です。
活動を習慣化するためには、「毎朝10分間」のように時間を
区切って、全員で一斉に取り組む仕組みが効果的です。
業者に頼らず自分たちで工夫して改善を行うことで、コストを
削減できるだけでなく、組織内にノウハウが蓄積され、従業員
の創造性や仕事への喜びを引き出すことができます。
清掃活動は単に場を綺麗にするだけでなく、従業員の
「気づく能力」や感受性を磨き、人間性を高めるための訓練でもあります。

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30ドルの誘惑と、心の清掃　 - 整理・整頓・清掃とIT経営で経営革新をｻﾎﾟｰﾄの枚岡合金工具古芝保治の日記 -

ホノルル滞在中、筆者は投宿ホテルにおいても、
毎日ベッドメーキングを行い、洗面所の清掃や
ゴミを丁寧にまとめるなど、
部屋を整えることを通して、自らの心を磨く実践を続けました。

環境を清めることは、心を清めること。

その教えを確かめるように、
「人の手を煩わせぬ状態」を一つの目標とし、
五日間、特別なことではなく、あたり前のこととして続けました。

その結果、男性のハウスキーパーの方から
「いつも本当に綺麗ですね。もう掃除は必要ありませんね」
と、笑顔で声をかけていただくまでになりました。

もっとも、シーツの交換だけは、
毎日きちんと行っていただきました。

場所が変わっても、立場が変わっても、
実践の本質は変わらない。

たとえ疲れていても、
ルームクリーニングには一日30ドルのチャージがかかる中であっても、

「私たちは、常に天から試されている」

その思いを胸に、日々を過ごしております。

清掃を通じて心を磨くことこそが、
日常を尊び、人生を高めていく第一歩であることを、
あらためて深く実感した次第です。

枚岡合金工具株式会社
古芝保治

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1日3ドルで乗り放題！HOLOカード老人パスの取得方法 - 整理・整頓・清掃とIT経営で経営革新をｻﾎﾟｰﾄの枚岡合金工具古芝保治の日記 -

ハワイの HOLOカード（ホロカード）・シニアパス の取得にチャレンジしました。

同パスは、65歳以上の方を対象にした、割引運賃が適用される
大変お得な交通系ICカードです。

1日パスは 3ドルで、通常の1日運賃（7.5ドル）と比べても、
非常に利用価値の高い制度となっています。

購入手続きは、カリヒ・トランジット・センターで行いました。
バスを下車するとすぐ目の前がオフィスになっており、入口で順番に並んで待ちます。

呼び出されて入室すると、ピンク色のシニアパス申請書が渡され、
その場で必要事項を記入し、パスポートを提示。
最低料金となる 3ドルを支払います。

続いて「スマイル！」の声とともに写真撮影。
すると驚くほど手際よく、その場で即座にシニアカードが発行されました。

このシニアパスがあれば、
1日上限3ドルで何度でも乗り降り可能。
TheBusをはじめとする公共交通機関を気兼ねなく利用でき、
ハワイ滞在中の移動手段としては、最も安く、そしてありがたい存在だと感じました。

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戦禍の記憶に向き合う――パールハーバー慰霊の旅 - 整理・整頓・清掃とIT経営で経営革新をｻﾎﾟｰﾄの枚岡合金工具古芝保治の日記 -

パールハーバーにて慰霊の祈りを捧げるため、
TheBusを利用し、トランジットセンターで乗り継ぎながら現地へ向かいました。

戦禍に散った尊き御霊に、あらためて深い哀悼の誠を捧げてまいりました。

　今回初めて訪れたパールハーバー・ミッションミュージアムでは、
当時、世界最高水準とされた零戦（中島飛行機）をはじめ、
戦艦ミズーリを撃沈した魚雷、被弾した船腹、
東京大空襲の先陣を切った焼夷弾や爆撃機などが展示されており、
日米双方の戦略と戦史を伝える構成となっていました。

音声ガイドとともに巡る中で、
歴史の重みをあらためて深く胸に刻む、静かなひとときとなりました。

会場を後にする際、自動販売機にJCBカードを挿入したところ、
思いがけないトラブルにより、カードが抜けなくなる事態が発生しました。

その際、チケット売り場の女性スタッフの方が、
ハサミを手にわざわざ現場まで同行してくださいました。

お互いに指で取り出そうと試みましたがうまくいかず、
私からハサミの先端の使い方をお伝えしたところ、
一度で見事にカードを取り出すことができました。

一時はどうなることかと案じましたが、結果的には杞憂に終わり、
親切かつ迅速なご対応に、心より感謝申し上げます。

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雨と筋肉痛を越えて――ホノルルマラソン14回目の完走 - 整理・整頓・清掃とIT経営で経営革新をｻﾎﾟｰﾄの枚岡合金工具古芝保治の日記 -

おかげさまでホノルルマラソン2025、
14回目の完走を無事に果たすことができました。
記録は 6時間41分14秒。

自分史上ワーストタイムではありましたが、完走できたことに大きな喜びを感じています。
当日は稀に見る大雨に見舞われ、厳しいコンディションの大会となりました。
さらに、2日前の登山による筋肉痛とも折り合いをつけながらの挑戦でした。
痙攣を防ぐため、
40歩歩いたら、40カウントで無条件に走り出す——
そのリズムを繰り返し、一歩一歩を大切に積み重ね、
なんとかフィニッシュラインにたどり着くことができました。

この完走は、
カミさんをはじめ、快く送り出してくれた社員の皆さん、
そして多くの方々の温かい応援のおかげです。
心より深く、感謝申し上げます。

また、大雨の中大会を支えてくださったボランティアの
皆さんにも心より感謝申し上げます。

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1100段の先に広がる絶景と感謝 ― ココヘッド・クレーター登頂 - 整理・整頓・清掃とIT経営で経営革新をｻﾎﾟｰﾄの枚岡合金工具古芝保治の日記 -

本日は、TheBusを3本乗り継ぎ、ココヘッド・クレーターの登頂を目指しました。

しかし、下車した場所は想像以上に辺鄙なところで、道が分からず、バス停でご一緒だった伊さんが、近くで洗車をされていた男性に道を尋ねてくださいました。
すると「ここからでは相当な距離になる」と気の毒に思われたのか、ご家族と相談のうえ、登山口まで車で送ってくださいました。
旅先で出会ったこの思いがけないご親切に、胸が熱くなり、深い感謝の気持ちを抱いて登り始めました。

ココヘッド・クレーターの登りは、まさに過酷そのものでした。
約1,100段にも及ぶ鉄道の枕木の階段を、一歩一歩登っていきます。途中には枕木だけで谷を渡る危険なルートもあり、安全のための迂回路が設けられている箇所もありました。枕木の段差やピッチは不均一で、登山後半は急勾配が続き、何度も休憩を取りながらの登頂となりました。
しかし、山頂に立った瞬間、その苦労はすべて報われました。

360度に広がる大パノラマ。見事に晴れ渡った青空の下、
紺碧の海が輝き、遥か遠くにはダイヤモンドヘッド、
さらにマウイ島の島々まで見渡せる、まさに絶好の展望ポイント。

その壮大な景色に、心からの感動を覚えました。

頂いた温かい親切なご対応の恩送りをしなければと思いを深くした
感謝の金曜日となりました。

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AI は、高い買い物…?

AI は、高いのか、安いのか。

私の持論はこうです:

大衆向け AI の利用は安価であるが、
カスタマイズした AI の利用は高価である。

これは別に AI (生成 AI) に限った話ではなく、世の中の商売全般に当てはまる事でしょう。

同じ商品を大量に売り上げること、「薄利多売」が成立するということです。

同じ商品でない、一品一品異なる性質の商品を注文する場合には、「オーダーメイド」や「カスタマイズ」するといったりします。

生成 AI の場合は、どの程度になるのでしょうか。

大衆向け AI については、参考程度に (1 USD ≒ 150 円で計算)

ChatGPT Pro $20 / 月 (月額 3,000 円)
ChatGPT Pro $200 / 月 (月額 30,000 円)

Google AI Pro 月額 2,900 円
Google AI Ultra 月額 36,400 円

どこからをオーダーメイドとするかは難しい所ですが、
ひとまず Microsoft のクラウドサービスである Azure にて
自分専用の生成 AI (この例では gpt-5-mini) をデプロイした際に発生する月額を以て発生費用として
計算したいと思います。
※ 算出する価格は参考価格です。実際には追加の費用やら為替変動やらで増額していきます。

Azure OpenAI 等は一応、相手が一般利用者というよりも、仕入れ業者のような開発会社を販売対象としたサービス群です。

Azure AI Foundry では、生成 AI を動作させるコンピューターの性能を選択できるようになっています。ピンキリではございますが、スペック 2 種類をご紹介します。

Standard_NV6ads_A10_v5
6 コア、55 GB RAM、180 GB ストレージ $0.45/時間
Standard_NC80adis_H100_v5
80 コア、640 GB RAM、256 GB ストレージ $13.96/時間

月額の計算式は、時給 x 24 (時間) x 30.5 (日間) としましょう。

Standard_NV6ads_A10_v5 で稼動する場合は…
0.45 * 150 * 24 * 30.5 → 月額 49,410 円
Standard_NC80adis_H100_v5 で稼動する場合は…
13.96 * 150 * 24 * 30.5 → 月額 1,532,808 円

という風になりました。但し、これは原価 (仕入れ価格) ですので、再販する場合は原価に 1.3 を乗算するなどして、販売価格を設定するのでしょう。

Azure OpenAI Service の価格

こちらにある微調整モデルの価格が案外、答え合わせになるかもしれません。微調整モデルとは、利用者の都合により追加学習したモデル (データ) のことです。それをデプロイし、利用者が自身の問題解決に利用するタイプのものです。

o4-mini (強化微調整) Regional ..., ホスティング: ￥254.2/時間

254.2 * 24 * 30.5 → 月額 186,074 円 (ホスティングのみ、学習や推論は更に従量課金)

ここまで、自分専用の AI をオーダーメイドで構築する場合の費用感について考察しました。

参考までに、ハード価格、消費電力についても軽く触れておきましょう。

NVIDIA A10 参考販売価格 536,910 円消費電力 150W/h
NVIDIA H100 参考販売価格 5,255,000 円消費電力 350 W/h

セマンティック検索、ベクトル検索、類似図面検索について

(gpt-5-mini などに教えを乞いながら勉強しました、修正有)

セマンティック検索とは「意味レベルでの検索を可能にする」という「概念」です。

ベクトル検索とは、セマンティック検索の 1 つの具体的な手法です。埋め込みベクトルを使用します。

AI 技術の台頭により、文章でも画像でも、単一のベクトル (埋め込みベクトル) に変換できる技術が一般化した、という事でしょう。

ここでいう「ベクトル」とは「方向」や「向き」の事です。「大きさ」も含まれますが、ここでは無視 (長さは 1 で固定) します。

例として、 2 次元で、長さ 1 のベクトルを、1 つイメージしてみました:

我々は 3 次元の世界に生きているとされます。「方向」といえば (X, Y, Z) の 3 軸があり、基準軸に対してどの程度回転しているのか、という形で「向き」が表現ができます。

「埋め込みベクトル」は、意味などを埋め込んだベクトル、という形容詞が付いているだけで、通常の数学の「ベクトル」と同じものです。

次元数について考えてみます。

東西南北という方角を表現するのであれば 2 次元 (X, Y) で充分に表現できるでしょう。

しかし、前や後ろなど、奥行を表現しようとすると 2 次元では不足します。
3 次元 (X, Y, Z) であれば表現できるでしょう。

さらに、時間的な進みや戻りなど、時間軸を表現しようとすると 3 次元では不足します。
4 次元 (X, Y, Z, W) であれば表現できるでしょう。

さらに、色の概念を追加しようとすると、どうでしょうか。色は、この 4 次元の中には存在しません。
8 次元 (X, Y, Z, W, C, M, Y, K) であれば表現できるでしょう。

このように、扱う概念が多ければ多いほど、高次元のベクトルが必要になります。

実際、どのぐらいの次元数が必要になるのでしょうか。

ここで話題にしている「埋め込みベクトル」は 1,024 ～ 4,096 次元など、かなり高い次元数を持つ「方向」になります。人間に理解できる概念ではありません。

機械学習や AI の世界では、高次元 (1,024 次元など) ベクトルの各次元に対して、どのような意味を割り振りするかは、学習時にアルゴリズムや学習データが自動的に決定します。

つまり、我々は、埋め込みベクトルの各次元にどのような意味を与えるのかについて、全く考える必要はありません。逆にいうと、各次元にはどのような意味があるのか、知ることもできないという事になります。

さて。

1 つの文章から 1,024 次元の埋め込みベクトルを取得したい。

Azure AI Foundry などの商用サービスでは、既に従量課金サービス (SaaS) として、 API 形式で利用可能です。
具体的な商品名:

text-embedding-3-large
text-embedding-3-small
Cohere-embed-v3-multilingual

1 つの画像から 512 次元の埋め込みベクトルを取得したい。

ResNet18 など、本来は画像認識や画像分類タスクに使用されるモデルを「改造」する事で、本来出力するべき「分類スコア」ではなく「埋め込みベクトル」を代わりに出力できます。
モデルの例:

ResNet18
DenseNet121
EfficientNetB0
InceptionV3
MobileNetV2
RegNetY_800MF
Vgg16

このようにして、人類は、画像や文章から、意味のある固定長データを取得できるようになりました。

後は、この埋め込みベクトルをデータベースへ登録して、検索の際には比較するだけです。

ベクトル同士 (次元数が同じである 2 つのベクトル) の比較には「コサイン類似度」という計算方法があります。計算結果は -1.0 ～ 1.0 の範囲で数値が 1 つ出ます。 1.0 の場合は「同じ」ベクトルを意味します。

この類似度をスコア値などと称して、検索結果に併記する方法もあるでしょうか。

簡易なものでは、こういった理論で以て、セマンティック検索や類似図面検索を実装できるのかもしれません。

但し、ベクトル検索にも苦手はあります。正確な記述が必要な内容 (数値、電話番号、住所、名称、品名など) では検索ができません。用途に応じて、従来型の検索手段も用意が必要になる点をしっかりと押さえておきたいです。

（この記事には画像があります。画像部分は外部ブログサイトで見れます。）

pg_bigm の技術的な詳細

pg_bigm は PostgreSQL (データベースエンジン) で、高速にバイグラム検索ができるようにするための拡張機能です。
要は、全文検索技術の 1 つです。

オリジナルは以下サイトで配布されています

https://github.com/pgbigm/pg_bigm

Windows 用のバイナリーが配布されていないようなので、
pg_bigm.dll の配布ついでに技術的なトピックを加筆しました。

https://github.com/HiraokaHyperTools/pg_bigm

デジタルドルフィンズには、検索に pg_bigm を使用するオプションもあります。

pg_bigm 自体は恐らく完成されていて、これ以上機能は増えないものと仮定しています。
pg_bigm の方は更新しないのですが、一方で母体である PostgreSQL はそうではありません。

PostgreSQL のバージョンは 1 年ごとにメジャーバージョンアップするようで、
最新版への追従も年々必要であり、大変な事です。

OS や開発環境も更新が必要であり、常日頃の環境整備が欠かせません。
ある程度の自動化と、作業の省力化が求められます。

最近は AI 技術の台頭もあり、ベクトル検索がトレンドになりつつあります。
pgvector に興味を示しつつも、今抱えている拡張機能の更新や単体テストもしなければと
奮闘しています。

Thunderbird → Outlook へメール移行するアドインを書きました

Thunderbird → Outlook へメール移行するアドインを書きました。 (※ 表示言語は全て英語です)

HiraokaHyperTools/OutlookIMExToolsAddIn1: Import mails to Microsoft Office Outlook

私は Thunderbird 愛用者です。 Microsoft Office Outlook 愛用者とは真っ向から対立するかもしれません。

Thunderbird を愛用する理由は:

- フォルダを丸ごとコピーするだけで、バックアップできたり、 PC 間を引越ししたりできる点
- 壊れにくい点 (個人の感想)
- 全文検索が標準機能として実装されている点
- フリーソフトである点

そんな中、 OutlookIMExToolsAddIn1 を書いた理由は、サポートで利用する可能性があるからです。あと Outlook アドイン開発の勉強のためでもあります。

大方の内容は 2025/08/20 の 1 日間で実装しました。着手前から「できそうだ」という感触があり、 8 割がた構想が煮詰っていました。あとの 2 割は「今までやったことのない部分」です。解決にどの程度の手がかかるか不明で、所要時間のみの問題であった部分です。

その 8 割がたには予備調査による結果も含んでいます。

Outlook では、下書き目的や、送信目的でのメールは VBA から操作して作成できますが、今回の移行で扱ったような「受信したメール」の偽装方法が不明である、という未解決の課題がありました。

結局、正攻法は不明のままです。ひとまず「受信したメール」を装った msg ファイルを工作により製造しました。その msg ファイルをインポートして、属性情報を書き込む、という回避策を取りました。

属性情報の転記には IConverterSession::MIMEToMAPI を使用します。

これがまた曰く付きのものなのです。 Outlook と一緒に提供されるものなのですが、 App-V の仮想化により、 Outlook 2013 からは外部へ公開されなくなりました。

つまり Outlook 2013 からは、他のアプリが簡単に IConverterSession を利用できなくなりました。これはセキュリティー云々の理由というよりかは、仮想化の影響です。つまり、 Office をインストールすることで Windows の環境を破壊しないように、 Windows への変更さえも仮想環境の内部に留める、という製品デザインによるものです。

逆にいうと Outlook 2013 と一緒に動作するアドインからは IConverterSession を問題なく利用できます。この性質を尊重することにしました。

Outlook など Microsoft Office のアドイン開発には 3 つの方法があります:

- COM アドイン
- VSTO アドイン
- Outlook アドイン (Web 技術ベース)

最初は COM アドインを選択する予定でした。しかし VSTO アドインを後で知り、実はこちらの方が、開発作業の生産性が高かったので、VSTO アドインを選択しました。

Thunderbird の mbox 形式の読み取り機能についても、実データを参考にしました。 mbox 形式では一般に "From " で始まる行がメールとメールの間の区切りになりますが、メールの本文中に "From " があった場合はどうなりますか。 ">From " のように大なり記号を先頭に追加します、という仕様も考慮しています。

vCard 形式についても「Outlook は ANSI 文字コードを使用したものしか理解できない。それ以外のものは文字化けを起こす」という事がわかっていましたので、その点も設計時に考慮しました。

このように様々な考慮事項がありましたが、サポート業務などを介して事前に問題へ触れるチャンスが結構あり、プラスに働きました。

今話題の AI (GitHub Copilot) を Visual Studio 2022 と共に利用しました。しかし現状の AI は「設計には適していない」事は様々な実験結果よりわかっていましたので、設計は全部自分でやりました。コードの補完や修正については AI を利用する、という役割分担を自分の中で決めてコーディングを進めました。

Arm64X について書きました

Arm64X — Arm64X ドキュメント

---

Arm64X は、一般に馴染みのない単語です。

Windows プログラムの形態の 1 つです。 Arm 版 Windows 11 で効果を発揮するバイナリーです。

ARM?

ARM の CPU で有名なものには Qualcomm 社の Snapdragon シリーズがあります (スマホでの話)。

Windows 以外の市場、例えば、スマホや MacBook 市場ではもう ARM CPU 一択という状況になりつつあります。

そういう意味では Intel 社と AMD 社が競って成立している Windows の x86_64 市場は、かなり古くからあり奇妙な戦場なのです。

Windows PC の CPU といえば、 Intel 社または AMD 社など互換メーカーのものが一般的のはずです。

少し前 2024 年 6 月に Copilot+ PC として ARM CPU 搭載 Windows 11 がデビューしました。これがまた日本では不評なのです…

複合機のプリンタードライバー (CANON 社など) が ARM CPU に未対応、あるいは機能制限ありのものが多いのです。
印刷は、会社業務では必須のものですので、メーカーの対応が遅れている事には驚きです。

しかし、今や Copilot+ PC は

- AMD Ryzen AI 7 350
- インテル Core Ultra 7 258V (Lunar Lake)

- Snapdragon X Plus X1P-42-100

といった CPU を搭載しています。

【最新版】Copilot+ PC対応スペックのノートパソコン人気売れ筋ランキングによると

CPU メーカーの割合は 2025/08/22 時点で、このようになっています。

□ Intel（137）

□ AMD（130）

□ Qualcomm（62）

Qualcomm 社がピンチです!

ARM CPU 搭載 PC は「バッテリー駆動時間が長い」と言われていますが、それ以外の優位性が割と不明な印象です。

そこで、この危機的状況を助けたいと思いました。

1980 年代からパソコンの世界を見てきた私が、問題点の整理と、情報提供を目的として立ち上げたのが冒頭のサイトです。

この圧倒的不利が覆えるとは思いませんが、ある類の社会貢献として実施している意図があります。

DD32fts1Indexer.exe につきまして

直近で DD32fts1Indexer.exe につきまして 2 回程、お問い合わせ頂きました。
概略につきまして、こちらへ掲載いたします。

弊社、枚岡合金工具株式会社が提供しているプログラムです。

「PDF ファイルなどから、全文検索用の文字データを抽出し、データベースに反映するプログラム」です。

弊社が開発販売しています、文書管理・図面管理システム、デジタルドルフィンズのオプション機能としてご提供しています。

技術的には IFilter インターフェイス (filter.h) を使用して、文書から検索可能な文字情報を抽出しています。

IFilter そのものは「ファイルからプロパティー情報を抽出するための仕様書」のようなもので、
その仕様書に沿って作られたプログラム (DLL 形式) が存在します。

有名なものでは Microsoft Office 2010 フィルタパックがございます。こちらをインストールすることで docx / xlsx / pptx などの文書ファイルから文字情報の抽出を可能にします。

PDF に対応するものつきましては Adobe PDF IFilter v6.0 や Adobe PDF iFilter 9 for 64-bit platforms があります (現在は提供終了)

DD32fts1Indexer.exe の動作が原因で、Windows Server のメモリー枯渇に至っているというお問い合わせがございます。
現在調査中です。

この危機的状況の回避手段としましては… タスクスケジューラにて、タスク「DD32fts1Indexer定期実行」を「無効」にしてください。これにより実行されなくなり、回避が可能です。

追記:

PDF ファイルのフォント埋め込み情報にて `/BaseFont /Untitlted` という指定があると Adobe PDF iFilter 9 for 64-bit platforms では読み込みに問題を生じる可能性がある事がわかりました。

回避策としましては、他の IFilter をインストールします:

- Adobe iFilter 11 for 64-bit platforms
- 弊社開発の PDF 用代替 IFilter プログラム (https://github.com/HiraokaHyperTools/PDFSampleFilter2/releases)

- その他 IFilter プログラム

Arm ベース PC 用 Windows 11 時代の 3 つのバイナリ格納パス

Aarch64 のバイナリを格納 (ARM64)
C:\Program Files
C:\Windows\System32

---

ARMv7 Thumb のバイナリを格納 (ARM32)
C:\Program Files (Arm)
C:\Windows\SysArm32

※ ARM32 のサポートは、以下のバージョンの配布で以て終了しました:
- Windows 11 Insider Preview Build 25905 Canary Channel 参考
- Windows 11, version 24H2 参考

---

Intel 80386 のバイナリを格納
C:\Program Files (x86)
C:\Windows\SysWOW64

AI のあることないこと QA 編

AI (機械学習) を使って、できること、できないこと。
AI という用語を持ち出すだけで、過大な期待をされがちです。
誤った期待には絶望感を示しながら、整理していきたいと思います。

---

Q1 AI を活用して、類似図面の設計・提案に利用できないだろうか

A 「顧客支給図面 X」に対して、「設計図面 Y」で以て問題解決が成功した、という事例を多数蓄積しているのであれば、機械学習が提供する「画像分類」 (Image Classification) 技術を用いてアプローチできる可能性があります。
「顧客支給図面 A」に対して「設計図面 B」を ○○ % の確率でお勧めします、というアウトプットができます。

---

Q2 AI を活用して、新人営業が、ベテラン営業のようなパフォーマンスを達成することはできないだろうか

A ベテラン営業と「同様のことを達成したい」のであれば、新人営業はベテラン営業を「真似するべき」です。同じ原因には、同じ結果が伴うためです。AI とは直接的な関係がありません。

---
Q3 AI を活用して～～をできないだろうか

ビジネスの方法に関して仮説を持っているのであれば、ChatGPT などのサービスで相談できると思います。

例

「弁当屋です。弁当の売上個数と天気には関係があると思います。これを AI (機械学習) で解決できますか。」

gpt-35-turbo による回答案

「はい、AI（機械学習）を使用して弁当の売上個数と天気の関係を解決することができます。機械学習アルゴリズムを使用して、過去の売上データと天気データを分析し、天気のパターンと売上個数の関連性を見つけることができます。その後、予測モデルを構築して、将来の天気予報を入力することで、売上個数を予測することができます。このような予測モデルは、弁当屋の需要予測や在庫管理などに役立ちます。」

一般的に、機械学習で解決できると思われる課題をリストアップしてみます。

参考: ML.NET |.NET 用に作成された機械学習

二項分類アルゴリズム (多クラス分類アルゴリズム)

- [感情分析] レビューの感情分析ができます。入力文章に対して予め「肯定的・否定的」という、いずれかの評価を添えて学習することで、未知の文章に対して「肯定的 ○○ %」「否定的 ○○ %」の推論ができるようになります。多クラス分類アルゴリズムでは、3 つ以上の感情 (例: 肯定、否定、喜び、悲しみなど) を表現することも可能です。但し、「肯定、否定」と「喜び、悲しみ」とでは評価の意図が異なる可能性があります。この場合は別々のモデルを構築して、別々に評価した方が良いでしょう。

- [不正検出] 約 31 個の項目 (V1 ～ V28、前回取引からの経過時間、取引金額、不正の有無) を用いて学習します。そして、与えられた環境情報 (V1 ～ V28、前回取引からの経過時間、取引金額) をもとに、不正有りの確率 (○○ %) を推論します。V1 ～ V28 は特微量です。取引データなど、機密に関わる情報は通常、そのまま使用しません。特定の意図を残したまま、別の形式に変換したものを用います。

クラスターアルゴリズム

- [顧客セグメント] グループ分けが不明な数値データの羅列について、機械的に N 個のグループへ分けさせる事を目的とします。N は、モデルの学習時に指定します。

回帰アルゴリズム

- [販売予測] 過去の環境情報 (例: 天気、季節、その他) + 売上金額の情報を学習して、環境情報を元にした未来の売上金額を予測します。

- [料金予測] 同上

画像分類

- 1 枚の画像を分類 (ラベル + 確率のリストを出力) します。例えば、食べ物の画像を分類するモデルであれば、ピザの画像に対してピザの画像である確率 80% のような出力をします。

オブジェクトの検出

- 1 枚の画像に含まれる人や物を検出 (複数可能) します。検出対象は、人であれ物であれ、予め学習しておく必要があります。YOLO モデルでは、画像の (X, Y, width, height) の範囲内に「人」が映っている可能性 70% のような出力をします。

行列分解アルゴリズム

- [製品のおすすめ] 例として 2 次元のデータ (横軸に顧客一覧、縦軸に商品一覧、各セルに評価を入力したもの) をもとに、特定の条件 (特定の顧客と、特定の商品の組み合わせ) における、おすすめ度合いを数値 (例: 0.0 ～ 1.0) で推論します。3 次元以上のデータを使用する方法もあるようです。

狭義の AI ができること

狭義の AI ができることは、
虫食い問題を解く程度のことです。

過去のデータを分析し、
未来のデータを予測する…

但し、機械学習での訓練・推論では、入出力情報が主に数値 (例: 0.0 ~ 1.0) であるため、文字列などのラベル情報は数値と置き換える必要があります。例: 晴れ = 0.0、曇り = 0.5、雨 = 1.0

例えば、
今日は（晴れ 0.0）の日だから、弁当が（よく売れた 100）。
今日は（曇り 0.5）の日だから、弁当が（あまり売れなかった 50）。
今日は（雨 1.0）の日だから、弁当が（ほとんど売れなかった 20）。

機械学習のモデルでは、定型の文章は削除してしまい、数値だけ残している、という状態に通常はします。

0.0 → 100
0.5 → 50
1.0 → 20

推論の例として、

今日は（どしゃ降り 2.0）の日だから、弁当が（売れなかった 3）。

2.0 → 3

という風に「どしゃ降り」の直接的なデータは存在しないが、推論をすることはできる、というのが特徴です。

訓練に使用するデータは、因果関係が成立しているものや、相関関係が認められるものの方が良いです。

例

原因 = 雨の降り具合 0.0 ～ (晴れ = 0.0、雨 = 1.0)
結果 = 売り上げた弁当の個数 0 ～

結果の項目数は通常 1 つですが、原因の方の項目数はいくつあっても構いません。項目数や、レコード数に関係なく、よしなに訓練・推論できるのが機械学習の良さです。

原因には、「予測値」と「実測値」があります。

予測値の例: 天気予報による雨の降り具合 0.0 ～ (晴れ = 0.0、雨 = 1.0)
実測値の例: 実際の天気を観測することにより知り得た雨の降り具合 0.0 ～ (晴れ = 0.0、雨 = 1.0)

推論をしたい早朝の段階では、「実測値」の方は未知である可能性があります。

そのため、仮定を含めて推論することで情報量を増やし、その結果を元に意思決定をする、というやり方もあるかと思います。

これは、項目数を 3 にした場合の例えです:

今日は（晴れ 0.0）の予報があり、実際は（晴れ 0.0）であると、弁当が（よく売れた 100）。
今日は（晴れ 0.0）の予報があり、実際は（曇り 0.5）であると、弁当が（そこそこ売れた 70）。
今日は（晴れ 0.0）の予報があり、実際は（雨 1.0）であると、弁当が（あまり売れなかった 15）。

実測値である実際の天気の部分を、試しに「晴れ 0.0」「曇り 0.5」「雨 1.0」と仮定して推論をしてみる、という具合です。

こういった推論をするためには、毎日、天気予報と、実際の天気と、弁当の売上個数を記録して数値データ化し、日々、モデルを訓練する必要があります。
運用が大変ですが、機械学習には、こうった使い道もあるという事で理解頂ければ幸いです。

オフラインの設定と shi1005_flags の値

SHARE_INFO_1005 structure (lmshare.h)
https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/api/lmshare/ns-lmshare-share_info_1005

---

[ユーザーが指定したファイルおよびプログラムのみオフラインで利用可能にする] と [BranchCache を有効にする]

shi1005_flags
8192
SHI1005_FLAGS_ENABLE_HASH

---

[共有フォルダーにあるファイルやプログラムはオフラインで利用可能にしない]

shi1005_flags
48
CSC_CACHE_NONE

---

[共有フォルダーからユーザーが開いたファイルとプログラムは、すべて自動的にオフラインで利用可能にする] と [パフォーマンスが最適になるようにする]

shi1005_flags
32
CSC_CACHE_VDO

---

[共有フォルダーからユーザーが開いたファイルとプログラムは、すべて自動的にオフラインで利用可能にする]

shi1005_flags
16
CSC_CACHE_AUTO_REINT

---

[ユーザーが指定したファイルおよびプログラムのみオフラインで利用可能にする]

shi1005_flags
0
CSC_CACHE_MANUAL_REINT

（この記事には画像があります。画像部分は外部ブログサイトで見れます。）

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