「ドルフィンがあるから、お客様からのお問い合わせにすぐ対応できる。
本当に助かっています。」
段ボール組合の会合で、近畿刃物工業株式会社のY部長がそう語ったひと言が、
今回の取材の幕を開けました。

段ボール専用の刃物メーカーとして数多くの特許を誇る同社。
その現場で「ドルフィン」がどのように活かされ、
どんな価値を生み出しているのか。
筆者はその真実を確かめるため、取材に向かいました。

ドルフィン導入前の課題

かつて同社では、加工済みの紙図面を毎日ビニール袋に入れ、
日付をマジックで記入してキャビネットに保管していました。
1日100件、多い日には200件を超えることも。

お客様から問い合わせがあると、「何月何日」の袋を探し出し、
中の図面を手作業でめくって目的のものを探す
――まさに 非効率の極み であり、時間も労力もかかる大きな負担でした。

その後、R社の光ディスク型システム「リファイル」を導入し、
図面をデジタル化して整理に取り組みました。
しかし、専用機の使い勝手が悪く現場には定着せず、とん挫してしまいました。

導入意思決定の背景

「リファイルが使いにくかったからドルフィンにした」
――決して単純な理由ではありません。
導入を後押ししたのは、社長が外部の企業（共伸技研様）から
直接聞いた “ドルフィンはいい” という信頼の口コミでした。

導入の決め手（他製品との比較）

2009年当時、多くの製品はフォルダ管理（エクスプローラー形式）を
ベースにしていました。

しかしフォルダ管理では、社内でルールを徹底するのが難しく、
探すのにも手間がかかるという限界がありました。

一方、ドルフィンは

• データベース管理
• キーワード検索で誰でも瞬時に情報を取り出せる

という仕組みを備え、先見性と独自性で群を抜いていました。
さらに「作業が楽になり、現場が助かるならやってみよう」
というトップの前向きな意思決定も、導入を後押ししました。

枚岡合金工具株式会社
古芝保治

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開催日	2025年10月1日(水)～10月3日(金)
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開催日	2025年10月29日(水)～10月31日(金)
会場	ポートメッセ なごや

【東京】スマートファクトリーJapan

開催日	2025年12月3日(水)～12月5日(金)
会場	東京ビッグサイト

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9月22日、盛和塾浙江省義烏浦江分塾の大会翌日、
10kmランニングに挑戦し、見事完走を果たしました。

途中、鎮さんの転倒や脚の痛みなどのアクシデントもあり、
歩いて息を整える場面や、大会の疲労で何度も足が止まりました。

それでも「10km完走」という当初の目標をなんとしても達成するのだ
という強い意志を持ち続け、ついにゴールへ辿り着くことができました。

「やればできる」という自信に満ちた笑顔は、まさに最高の瞬間でした。

また、ランニング中にはすれ違うランナーや散歩中の地元の方々へ、
中国語で「早上好！（おはようございます）」と挨拶をさせていただきました。

後日、陳さんから「以前はほとんどそんな習慣はなかったのに、今朝は
10人ほどに『おはよう』と声をかけ、たくさんの笑顔と温かいフィードバック
をいただきました」と嬉しいコメントをいただき、心が温まりました。

枚岡合金工具株式会社
古芝保治

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9月22日の徹底３S研修会の講演を受講された中国盛和塾塾生の
方より感想をいただきました、

今日の学びを振り返られた文章からは、単なる「3S活動」の枠を超え、
自己修煉・人生哲学としての3Sを深く体得されていることが伝わってきます。

特に印象的なのは、

• 整理＝「欲しい」と「不要」を見極めることで、本質を掴む力を養う
  

• 整頓＝「名前・位置・定量」による秩序感が、仕事目標の分解にも通じる
  

• 清掃＝外の清浄と心の浄化が繋がり、判断力と感性を磨く
  

というように、それぞれを単なる実務の効率化ではなく、
心と知性の鍛錬にまで昇華されている点です。

また「3Sは管理ツールから知行合一の生活哲学へと進化した」という言葉は、
とても核心を突いています。ここには、稲盛和夫氏や森信三先生の思想とも
響き合う深みを感じました。

以下は、感想の和訳です


今日の3Sの学習は、物の整理、整頓、清掃だけでなく、
外から内から自己修煉であると深く実感しました。
「欲しい」と「いらない」を区別することによって、
複雑さの中に本質をつかむことを学び、物理的な空間を
解放するだけでなく、思考を明確にしました。

必要な物に「名前を付け、位置づけ、定量」を付けることで、
効率化に明確な計画が重要であることを実感し、仕事目標の
設定や分解にも同様である。


清掃の過程は、環境を清潔に保つだけでなく、心の塵を拭く儀式です。
外の雑把が除去されると、心も清らかになる。この外から内への
秩序感は、より鋭い知覚、より正確な判断、問題に直面したとき
により早く核心をつかむことができると感じています。


私は3Sによって心が静かで秩序あるようになると、自然にパターン
が開くと信じています。明確な考え方で平和な心境を持つ人は、
本質を洞察し、賢明な意思決定を行い、事業をより広い天地へと
導くことができます。

3Sは、管理ツールから、知行合一の生活哲学へと進化しました。


この外から内へ行き、知行合一の秩序が、私たち一人ひとりの
自覚的な行動と思考の習慣になると、その力が集まるのは、
個人と組織の境界を越えるでしょう。
我々は経済価値をより良く創造するだけでなく、人間の知恵と
創造性を凝集する産業であるIPを通じて、積極的な価値を伝え、
文明の交流と相互学習を促進することができる。

私は秩序によってより効率的であり、パターンによってより包容的
であり、創造性によってより良い世界をビジョンにしています。

これは、私たちが共同でこの生活と仕事の哲学を実踐し、社会全体
に利益をもたらし、世界の文明の高さを上げることに貢献する必要
があります。

私はこの理念に奉仕し、私の熱意と力を寄与したい。

以下は、原文です。
今天的3S学??我深刻体会到，它?不止是物品的整理、整?和清?，更是一?由外及内的自我修?。通?区分“要”与“不要”，我学会了在繁?中抓住本?，?不??出了物理空?，更厘清了思?。而?必需品“定名、定位、定量”，??我意?到清晰???提升效率的重要性，?同??用于工作目?的?定与分解。

清?的?程，不?是保持?境??，更是拂拭心?的?式。当外在的?乱被清除，内心也随之?得澄明清?。??由外而内的秩序感，?我感?感知更敏?，判断更精准，面????能更快地抓住核心。

我相信，当内心通?3S?得?静而有序，格局自然会打?。一个思路清晰、心境平和的人，更能洞察本?，做出明智决策，从而引?事?走向更广?的天地。3S于我，已从一?管理工具，升??一?知行合一的生活哲学。

当??由外而内、知行合一的秩序成?我??个人自?的行?方式和思????，它所?聚的力量就将超越个体与??的?界。我?不?能更好地?造??价?，更能通?IP?一凝聚人?智慧与?意的??，????向上的价??，促?文明的交流与互?。

我愿景一个因秩序而更高效、因格局而更包容、因?意而更美好的世界。?需要我?共同践行??生活与工作的哲学，利益全社会，助力提升世界的文明高点。我愿以此理念投身服?，?献我的?忱与力量。

9月22日、義烏国際博覧中心にて、盛和塾浙江・義烏浦江分中心の
学習会が、1,000名の皆さまのご参加のもと盛大に開催されました。

入場ゲート前に掲げられた大看板の前では、理事長様をはじめ幹部の
皆様とご一緒に記念撮影の機会を頂戴いたしました。

また、このボードには自由にサインできるとのことで、私も記念に
署名をさせていただきました。

さらに、学習会開会前のひとときには、理事長様とご一緒に
記念撮影をさせていただきました。

お互いに挨拶を交わす中で、これからのプレゼンに向けた
緊張感がにじみ出ていたのが印象的でした。

開幕理事長様ご挨拶　

1000名の参加者で広い会場は満席になっていました。

舞台からら見える景色は、壮観！そのものです。

盛和塾浙江のご紹介をされる陳様
３つの目的
心身健康　家庭幸福　事業隆盛

2024年12月2日に徹底3S研修＆見学会で弊社へご来社いただいた
ご縁から、今回の学習会へとご招待を賜ることとなりました。


会場でサイン会を行うと大変なことになるため、開会前の講師控室にて
サインをさせていただき、その一コマを記録に残していただきました。

3S活動をスタートした直後の1999年7月、社内報を立ち上げました。
その創刊号では火災事故の顛末を記すとともに、稲盛和夫著
『成功への情熱』の一節を引用。

「燃える情熱」を胸に刻み、まさに炎のような熱意で
プレゼンテーションを行いました。

社員ファースト＆「そうじ力」を高める　日経ベンチャー誌で
プレゼンシーン

プレゼンの途中でストレッチ体操を行いリフレッシュ！

話は前後しますが、プレゼン本番の開始直後、思わぬアクシデントが発生しました。
なんと、使用予定だったレーザーポインターの電源が入らなかったのです。

すぐさま通訳の洪さんにページ送りをお願いしていましたが、
ドローン映像の途中から、舞台から降壇して
主催者側の送信機に切り替えることにしました。


ところがその際、狙っていた爆笑シーンを飛ばして
次のページに移ってしまうハプニングが！

しかし、巻き戻すことなく、舞台に一礼して登壇してプレゼンを進行し、
無事に乗り切ることができました。

1時間半のプレゼンが終わってみると！なんと、レーザーポインターに
電源が入り立ち上がることに・・・・なんとも不思議な現象でしたが
全て「万象肯定」の心で感謝して受け止めることができました。





講演の結びにあたり、理事長様よりご厚情あふれる
感謝の花束と、義烏の名産品を賜り、身に余る光栄でした。

大会を陰で支えてくださったボランティア塾生の皆様に
感謝のメダルが授与されると、会場は万感の思いに満ち、
感謝と感動の拍手が鳴りやみませんでした。

枚岡合金工具株式会社
古芝保治

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大阪は晴れ、気温26℃。少し涼しくなり、秋の気配を感じる朝です。

今朝も近隣清掃と氏神様への参拝を済ませたのち、
3km余りの流汗鍛錬で心身を整えました。

これより杭州経由で浙江省義鳥市へ向かいます。

明日開催の浙江省浦江議烏盛和塾のイベントにお招きいただき、
徹底3S（整理・整頓・清掃）を通じて
心に火を灯す?プレゼンを務めさせていただきます。

枚岡合金工具株式会社
古芝保治

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9月19日、弊社大阪工場にて1028回目なる
徹底３S研修会＆工場見学会を開催させて頂きました。

参加者の皆さまからは・・
「丁寧な説明ですごく聞きやすかったです。
　会長をはじめ作業員の高方のアットホームな雰囲気と
　社員のシアワセの為にする３Sというのがすごく魅力的でした」

「いろんな工夫がされていて簡単なことからやっていけたらと
　思う内容ですごく参考になりました。
　文具（事務所）が吊って管理さてているのは見やすく
　使いやすさを感じました。
　時計の矢印（８）が気になってましたが、合わせる工夫は
　よかったです。」

　「自分の職場でも活用しようと思った。」

　「３Sの目的について　もっと理解（正しく）しておかないと
　続かないことがよくわかりました。」

　「３Sに徹底して取り組んでいる内容がとても熱く伝わりました。」
　
　




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古芝保治

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「カイゼンも二刀流」
―川村義肢株式会社 川村慶社長ご講話より

9月18日、大阪天王寺区倫理法人会のモーニングセミナーにて、川村義肢株式会社 川村慶社長より「カイゼンも二刀流」というテーマでご講話をいただきました。

　世界一“愛される”会社を目指して

お父様が掲げた「世界一の会社」という目標をさらに進め、
川村社長は“世界一愛される会社”を目指しておられます。
「恋」と「愛」の違いを例に、恋は一時的な感情であり、
愛は相手の欠点すらも受け入れる真心だと語られました。
結婚生活にたとえ、「欠点すら愛おしい」と思える関係こそが
真の愛であると説かれたのが印象的でした。

　三世代が同時に働ける会社へ

社員の子どもが入社するようになり、次の夢は“祖父母・親・孫”の
三世代が一緒に働ける会社にすること。
「心は先行する」――だからこそ、夢や目標を公言し続けることの
大切さを強調されました。

　いじめや戦争をなくす仕事

義肢の製作を通じて、子どもたちに善悪の判断基準を伝えたい。
利益や損得でなく“善悪”で物事を判断することの大切さを、対人地雷の
例を用いて語られました。この夢は社員からも共感を得ているそうです。

　倫理法人会に入会前の会社の姿と変革

かつての会社は職人気質が強く、男尊女卑の風潮、セクハラやパワハラも横行。
女性社員が次々と辞め、指示待ち文化や悪しき商習慣も残り、二度も倒産の
危機に直面しました。
その苦境を打開するきっかけとなったのが、倫理法人会との出会いでした。

　会社を変えた6つの習慣

1. １、先手の挨拶 ― 気づいた人から挨拶し、ひと言添えることで関係が深まる。
   

2. ２、笑顔 ― 意識して鍛えなければ失われる。変顔でも良いから笑う練習を。
   

3. ３、決済時の声かけ ― 不備を指摘する前に、まず褒める。
   

4. ４、日常の習慣 ― 食器洗い、神棚礼拝、履物を揃える（他人のものまで）。
   

5. ５、前向きな言葉 ― 「強引」→「決断力と実行力がある」など言い換え。
   

6. ６、朝型生活と即時実践 ― 目が覚めたらすぐ動く。朝は集中できる時間。
   

　
　トップが変われば会社が変わる

業績不振や不正の原因は、社長自身の言動にあった。
かつては怒鳴り散らす社長だったが、朝の学びを続ける中で姿勢も言葉も
変わり、社員から「社長が変わった」と喜ばれるようになったとのこと。
トップの変革が組織を大きく変える実例でした。

　対立と成長

会議を鍋料理にたとえ、一度煮立てて灰汁（問題点）をすくうことで
良い答えが出ると解説。　　

相反するものが調和することで「生成発展」が生まれる。これは
松下幸之助翁も説いた考え方です。

「二刀流」―PDCAとOODA

• PDCA：
  計画・実行・評価・改善。数ヶ月～1年単位の計画に有効（例：給食の献立表）。

• OODA：
  観察・状況判断・意思決定・行動。即時性が求められる場面に有効（例：子どもが「肉が食べたい」と言えば、すぐにハンバーグを作る母親の対応）。

この二つを状況に応じて使い分ける「二刀流」が、現代経営には不可欠である

さらに、二宮尊徳の「道徳なくして経済は罪悪であり、経済なくして道徳は寝言である」という言葉を引用し、倫理法人会では実践して事業で具体的な成果を出すことが重要
と力強く語られました。


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9月16日、弊社にて「徹底3S研修＆工場見学会」を開催いたしました。

当日は、多くの皆さまにご参加いただき、実際の現場をご覧いただきながら
3Sの実践を体験していただきました。

見学の中では、参加者の方々からたくさんの貴重なご質問をいただきました。

その場で弊社の具体的な事例を交えながらお答えさせていただいたのですが、
せっかくの学びをこの場限りにするのはもったいないと感じました。

そこで今回は、その質疑応答の内容をこちらでも共有させていただきます。
皆さまの現場での取り組みのヒントになれば幸いです。

Q&A

1. ３S/整理整頓による安全性向上の効果はあるか？どのような点が改善されるか？

• ３S（整理・整頓・清掃）を徹底することで、安全性は確実に向上します。

  まず、不要なものを排除し、必要なものを所定の位置にきちんと整えることで、
  

• 転倒や接触といった事故の大幅な減少
  

• 探し物の削減による作業効率と集中力の向上
  といった効果が得られます。
  

• さらに、整理整頓を日常的に実践することで社員の「気づく力」が磨かれ、
  

• 危険の予兆を素早く察知できるようになる
  

• 感性が高まり、事故を未然に防ぐ習慣が根づく
  

• その結果、工場内だけでなく、車両運転においても事故率が大きく低下し、実際に「ほとんど事故が起きなくなる」という実績につながっています。
  

  もちろん導入初期は大変であり、一定の努力や犠牲を要します。しかし、
  その困難を乗り越えることができれば、「安全・効率・人づくり」
  すべてに大きな成果をもたらす活動 となります。
  

  といった、人材育成面での効果も期待できます。
  
  

2. （整理に於いて）半年間使用しなかった物品は捨てるべきか？保管・廃棄の基準は？

• 「半年間使わなかったから捨てる」という一律の基準だけでは適切な判断はできません。
  
  物品にはそれぞれ使用サイクルがあり、たとえば年に一度は必ず使うものは、半年以上未使用であっても廃棄すべきではありません。
  

  したがって、 自社の業務内容や使用頻度に基づいた保管・廃棄の判断基準を設けることが重要 です。
  
  そのうえで、日常的に使わないものは現場からできるだけ遠ざけ、必要に応じてすぐに取り出せる場所へ保管するのが望ましい運用です。
  

  つまり、

• 使用サイクルを把握して自社基準を作ること
  

• 現場には使用頻度の高い物品のみを置き、低頻度のものは別途保管すること
  

• この2点を徹底することが、効率的で無駄のない整理につながります。

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9月16日、第1027回目となる徹底3S研修・工場見学会を開催し、
床清掃を通じて“感性を磨く”貴重な体験をしていただきました。

参加者の皆さまからは、

• 「ルールの理解をさらに深め、品質の向上と人格の育成を通じて社員の幸福を追求していきたい」

• 「清潔さとルールの遵守こそが大切である」

• 「3Sの実践は効率の向上につながる」

といった力強い決意の言葉を頂戴しました。

本研修を通じて、3S活動が単なる清掃や整頓にとどまらず、
人づくり・組織づくりに直結する大切な学びであることを、あらためて共有することができました。

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9月15日、バス停前清掃を終えて、氏神様に感謝の祈りを捧げ、
熊野街道を駆け抜けて大阪城公園で折り返し。
玉造筋を南下する10kmの道のりを、何度も水分補給を重ねながら、
爽やかな風を感じつつ無事に完走！

なんとか元気に走り切れたことに、心から感謝です。

枚岡合金工具株式会社
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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

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

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




（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。）

Password

Use a password for logging on the user. The password must be supplied at registration time.

ユーザーのログ記録にはパスワードを使用します。 パスワードは登録時に指定する必要があります。

---

S4U

Use an existing interactive token to run a task. The user must log on using a service for user (S4U) logon. When an S4U logon is used, no password is stored by the system and there is no access to either the network or to encrypted files.

既存の対話型トークンを使用してタスクを実行します。 ユーザーは、ユーザー (S4U) ログオン用のサービスを使用してログオンする必要があります。 S4U ログオンを使用する場合、パスワードはシステムによって保存されません。また、ネットワークまたは暗号化されたファイルにアクセスすることもできません。

---

InteractiveToken

User must already be logged on. The task will be run only in an existing interactive session.

ユーザーは既にログオンしている必要があります。 タスクは、既存の対話型セッションでのみ実行されます。

---

InteractiveTokenOrPassword

First use the interactive token. If the user is not logged on (no interactive token is available), then the password is used. The password must be specified when a task is registered. This flag is not recommended for new tasks because it is less reliable than Password.

最初に対話型トークンを使用します。 ユーザーがログオンしていない (対話型トークンが使用できない) 場合は、パスワードが使用されます。 タスクの登録時にパスワードを指定する必要があります。 このフラグは、TASK_LOGON_PASSWORDよりも信頼性が低いため、新しいタスクには推奨されません。

---

ServiceAccount

Indicates that a Local System, Local Service, or Network Service account is being used as a security context to run the task.

ローカル システム、ローカル サービス、またはネットワーク サービス アカウントが、タスクを実行するためのセキュリティ コンテキストとして使用されていることを示します。

（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。）

Windows のソフトで、メールにファイルを添付をしようとする時に、
その機能を MAPI クライアントを使用して実装しているものがあります。

複数の MAPI クライアントがインストールされている場合に、
想定と異なるものが起動するケースがあります。

そういった場合に、MAPI クライアントを切り替えできるようにします。

MAPIClientSelector
https://github.com/HiraokaHyperTools/MAPIClientSelector

ダウンロード 
https://github.com/HiraokaHyperTools/MAPIClientSelector/releases

使用例:











MAPI クライアント名称のボタンをクリックすると、
選択した MAPI クライアントを使用するように
Windows のレジストリ設定 (HKEY_CURRENT_USER\SOFTWARE\Clients\Mail) を更新します。

MAPISendMail API や MAPISendMailW API を使用するアプリに対して有効です。

（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。）