枚岡合金工具株式会社

番組のご案内

ゆめのたね放送局・オレンジチャンネル
「ふかちゃんの自分流ライフスタイルラボ」

? 放送日時
2月14日（土）21時30分～（再放送）

ぜひお時間が合いましたら、お聴きください。

https://yumenotane.jp/jibunryu_lifestyle_labo

インターネットラジオゆめのたね放送局パーソナリティーの

「ふかちゃん」こと深田尚則さんに弊社を取り上げていただき、

誠にありがたく、貴重な番組のお時間をお預かりする機会を頂戴いたしました。

番組ではテーマである**「ご縁・応援・貢献」**に沿い、

３S（整理・整頓・清掃）を単なる職場改善にとどめず、

生活や心の整理へも応用できる実践として捉え、

「身も心もスッキリする」ことにつながる学びを共有させていただきました。

また、リスナーの皆さまからのコメント募集を交えながら、

今回のメインテーマである３Sの本質について、

深く、そして温かく掘り下げていただいた時間となりました。

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



書類探しのムダ時間を斬る！
書類の保管場所のムダスペースを無くす！

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

【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

【東京】ものづくりワールド

開催日	2026年7月1日(水)～7月3日(金)
会場	東京ビッグサイト

【東京】製造業DX EXPO 2026 夏

開催日	2026年9月30日(水)～10月2日(金)
会場	東京ビッグサイト

【大阪】ものづくりワールド

開催日	2026年10月7日(水)～10月9日(金)
会場	インテックス大阪

【名古屋】スマート工場EXPO

開催日	2026年11月25日(水)～11月27日(金)
会場	愛知県国際展示場 (Aichi Sky Expo)

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平成8年より約30年にわたり現場を支え続けてくれた、

三菱電機製 放電加工機（EDM）2台に、

感謝の心を込めて両手を合わせ、労いの言葉をかけたうえで、

丁寧に清掃を施し、役目を終えた機として廃棄させていただきました。

超精密金型の形彫加工において常に高い性能を発揮し、

数多くの耐久性に優れた金型を生み出してくれました。

それらの金型はお客様の現場においても、

格段の性能と信頼性を発揮し続けてくれたことに、

あらためて深い感謝の念を覚えます。

清掃を終えたのち、あらためて両手を合わせ、

これまでの働きに心より感謝の祈りを捧げました。

※ 放電加工機（ほうでんかこうき）とは――
EDM（Electrical Discharge Machining）

金属を「電気の火花」で削る加工機です。??

かみくだいて言うと

工具で「削る」のではなく、
電極と工作物の間に微細な放電（スパーク）を起こし、その熱で金属を少しずつ溶かして形を作る機械です。

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開催日	2026年7月1日(水)～7月3日(金)
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【東京】製造業DX EXPO 2026 夏

開催日	2026年9月30日(水)～10月2日(金)
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2月6日、大津市倫理法人会 経営者モーニングセミナー後に行われた
感想シェア会の締めくくりとして、
皆さまの実践への決意をより確かなものとするため、
講話者スピーチのお時間を頂戴し、
徹底した3Sを進めるための秘訣について次の点をお伝えするとともに、
具体的な実践のご提案をさせていただきました。

• 今週中（2026-02-06から2026-02-13まで）に実行する
  「真似する3つ」をメモし、期限までに実践する
  

• 継続のための休息設計（3日実行＋1日休み）を採用し、無理なく続ける習慣を作ってゆく
  
  以下は、ご参加者提案＆決意
  

• 物品の所在ラベリング（シール貼付）を導入し、不要または長期未使用品の処分ルール（例: 1つ買ったら1つ手放す）を設定・実行する
  

• 引き出し・箱単位での整頓と標準配置を再設計し、「探す時間」を削減する
  

• 数字並べ替えゲーム（1から10の数列等）を用いて、職場で整頓効果を体感するミニワークを企画・実施する　（
  

• 次回モーニングセミナーまでに実施目標（3項目）を宣言し、自己強制力を付与して達成を報告する
  

• 工場・清掃業など現場では「裸足で歩ける」レベルの安全・清潔を最終目標とし、段階的に達成計画を作成する
  

• 家庭内の衣類・データ等について、1から見直しの整理を開始し、重複・未使用の削減を行う
  

• 自宅または職場で1日10分の清掃（玄関以外も含める）を開始し、継続する
  

• 次回以降の「情報の3S」「心の3S」講話に備え、現状の情報整理課題（ファイル・データ・フォルダ構造）を洗い出す

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2月6日、琵琶湖グランドホテルにて開催された
大津市倫理法人会 経営者モーニングセミナー第1341回にお招きいただき、
「たかが3S、されど3S」をテーマに、心を込めて講話をさせていただきました。

【ご参加者の皆さまのご感想より】

本日の講話は、「整理・整頓・清掃（3S）」を単なる片付けや
作業効率の話にとどめず、
人生や仕事、心の在り方にまで通じる深い学びとして、
多くの参加者の心に強く響きました。

「探し物の時間は無駄」
「まずは自分が改善する」
「早く家に帰って片付けたい」
といった声に象徴されるように、今日から実践したいという
前向きな決意が随所に見られました。

また、
・感情的にならず、信じて続けることの大切さ
・3Sには“サイエンス”があり、心にも科学があるという気づき
・継続こそが人間力を高め、成長につながるという確信

など、3Sの本質を深く理解できたという感想が数多く寄せられました。

「無料でこのような濃い内容を聞けることに感動した」
「倫理法人会に入って本当によかった」
「視点が変わり、認識が一変した」
といったお声からも、本講話が参加者一人ひとりの行動と意識に
確かな変化をもたらしたことがうかがえます。

整理・整頓・清掃を通して、
人が変わり、現場が変わり、人生が変わる。
その真価を実感できる、学び多く、心を磨く貴重な時間となりました。

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思いがけず、初めて『優秀』との無添削の
評価を秋津書道の講師より驚きと
感激で胸がいっぱいになりました。

また、競書での上位入賞も初めてで、
これもひとえに３代に亘る先生の
温かいご指導の賜物です。

心より感謝申し上げます。

いただいたお言葉を励みに、これからも素直な心で
墨をすり、書と向き合って参ります。

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青空に恵まれ、大阪市天王寺区真法院町の氏神様
五條宮様にて、節分祭がにぎやかに執り行われております。

境内には多くのご参拝の皆様が集い、
福豆をはじめ、「ぜんざい」「おでん」「樽酒」の
ご奉仕もあり、
笑顔と福の気でいっぱいです。

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2月1日、自転車で東大阪小坂の宝樹寺にて
祖父母のお墓、ならびに創業者である両親のお墓を清掃させていただき、
感謝の思いを込めて、乾いた厚手のタオルで丁寧にお身ぬぐいをいたしました。

お陰様をもちまして、日頃の作業安全・交通安全、
ならびに事業繁栄への感謝を謹んでご報告申し上げました。

亡き兄弟たちの水子供養のお地蔵さまにもお花を手向け、
蝋燭と線香のあかりと香りに包まれながら、
心を込めて供養をさせていただきました。

ただただ、安らかな眠りをお祈りいたしました。

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いつも「当ブログ」ならびに弊社の活動に、温かい

ご関心をお寄せいただき、誠にありがとうございます。

暦の上では春を迎えましたが、まだ寒さの残る日々が

続いております。どうぞご自愛のうえ、お過ごしください。

さてこのたび、*「ありがとう新聞」2026年2月号（第229号）**を発行

いたしましたので、ご案内申し上げます。

今月号からは、第二創業の命運をかけて弊社が開発し、進化を続けてきた

文書・図面管理システム「デジタルドルフィンズ」

誕生と進化の物語を、連載形式でご紹介してまいります。

初回となる今回は“プロローグ”として、デジタルドルフィンズ

が生まれた黎明期のエピソードを中心にお届けしています。


試行錯誤の連続だった当時の経験が、現在の仕組みづくりや

考え方の原点となっています。

本記事が、皆さまの日々の業務改善や、これからの経営を考えるうえでの


小さなヒントや気づきとなれば幸いです。

ぜひご一読ください。今後ともどうぞよろしくお願い申し上げます。

PDF版はこちら＞＞＞「ありがとう新聞」2026年2月号pdfｃ

【編集後記】

　今月号では、金型製造業である弊社が、なぜ電算機の世界に

取り組むことになったのか――

　まったく知識も経験もない分野へ、なぜ一歩を踏み出すことに

なったのかについて触れています。

　売上や仕入伝票をはじめ、金型製造・販売に関わる大量の図面や文書。

　それらは今から43年前まで、すべて手作業で処理していました。

　そんな日常を大きく変えるきっかけとなったのは、ある“ふとした

アクシデント”でした。

　その出来事を契機に、思い切って電子化の道へ踏み出すことになります。

　もちろん、そこから先は試行錯誤と苦難の連続。

　数えきれない壁にぶつかりながらも、一つひとつ乗り越えてきた　

経験や、その過程で培われた考え方を、これからシリーズとして綴ってまいります。　

　今回は、その物語の序章の序章とも言える、黎明期のお話をお届けしました。


　次号以降の展開も、ぜひ楽しみにしていただければ幸いです。

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九月七日

• 時を守り　
• 場を浄め　
• 礼を正す

これ現実界における再建の三大原則にして、いかなる時・処にも当ては
まるべし。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　「一語一会」寺田一清著

「時を守り、場を浄め、礼を正す」
この三つは、現実界における再建の三大原理であり、いかなる時、
いかなる場所においても普遍的に当てはまる原則です。

筆者がこの言葉を選んだ理由は、職場における繁栄の三原則である
と同時に、人間力を高めるための基本中の基本だと考えたからです。

まず「時を守る」ことは、文化人としての最低限の責務であり、
信頼の土台です。

時間を守る姿勢は、相手を尊重する心そのものと言えるでしょう。

次に「場を浄める」こと。環境を整え、浄めることで心もまた整い、
澄み切った空間が生まれます。清掃や整頓は単なる作業ではなく、
自己の内面を磨く行為でもあります。

　そして「礼を正す」こと。上下の別なく、人としての分をわきまえ、
冷静さと敬意をもって接する姿勢が求められます。
　それは人に対してだけでなく、道具や空間、さらには各国の国旗に
至るまで、すべての存在への敬意として表れるものです。

とりわけ、場に入る際の一礼は、その場を尊び、自らを律する最も
大切な所作ではないでしょうか。

これらを日々意識し実践することで、人としての在り方が磨かれ、
日本人としての品格が育まれていくと確信しています。

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いつもブログをご覧いただき、ありがとうございます。

1983年4月、弊社に FACOM 9450-Ⅱ（PANAFACOM C-280） が
導入されました。
これが、後のデジタルドルフィンズへとつながる第一歩でした。

当初は販売管理システムとして、
売上入力・入金入力・納品書発行・請求書発行・売掛管理・月次繰越処理までを、
現状のワークフローに沿って「枚岡方式」で独自に構築していただきました。
手書き中心だった事務処理が、ここから機械化――
オフィスオートメーションの幕が上がった瞬間です。

開発言語に強い関心を持ち調べていく中で、
このシステムがBASICやCOBOLではなく、
世界初の簡易データベース 「EPOACE」 で構築されていることを知りました。
表形式での処理、柔軟な入力画面のカスタマイズ、
データ参照や転記が、従来の 10分の1の労力 で行える――
衝撃的な体験でした。

私はノートに実行プログラムをすべて書き写し、
同時に富士通様主催のEPOACE講座（初級・中級・上級 各2日間）に通い、
基礎から体系的に学びました。

日常業務で使っていたこともあり、理解は一気に進み、
中級・上級クラスでは、参加者のサポート役まで務めさせていただくようになりました。

当時のオフコンは販売管理が中心で、仕入管理機能は未搭載。
そこで売上管理で得たノウハウと習得した技法を駆使し、
仕入入力・支払入力・買掛台帳・支払予定表などの仕入管理プログラムを自社開発。
さらに在庫管理、決算棚卸処理、
母が手書きで行っていた給与管理・年末調整プログラムまで開発し、
運用しながら改良を重ねていきました。

最大の学びは、
一度入力したデータを、何度も自動的に使い回せる仕組み
を実現できたこと。
取引先ごとのデータが自在に転記・加算されていく様は、
まるで「データの立体自動倉庫」を仮想空間に構築したかのような感動でした。

こうして、外注に頼ることなく、
現場で“本当に使いやすい”基幹システムを
社内で試行錯誤しながら進化させていった経験こそが、
後の デジタルドルフィンズ開発の伏線 となっていたのです

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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。

(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 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。 (※ 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。

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 — Arm64X ドキュメント 

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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)

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。

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

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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

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

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。

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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。

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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。

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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。

[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




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