デザイン活用支援 oidc（旧大阪府産業デザインセンター）

私、小山啓一は、大阪産業局のデザインに関する専門家として「マーケティング・ブランディング・デザイン（プロダクト／グラフィック）」に対するご相談に対応しています。
皆さんに私のことを知って頂き、少しでもお役に立ちたいと思い、自己紹介をしていきたいと思います。

私、小山啓一は、大阪産業局のデザインに関する専門家として「マーケティング・ブランディング・デザイン（プロダクト／グラフィック）」に対するご相談に対応しています。
皆さんに私のことを知って頂き、少しでもお役に立ちたいと思い、私の紹介をしていきたいと思います。

「小山さんに何を相談したら、うちのメリットになるの？」

私は、シャープ株式会社にてプロダクトデザイナーとして働いていました。入社一年目で担当したポケットコンピューターがこのカテゴリーでは初となるグッドデザイン賞を獲得したことから、いろいろと期待された２０代を過ごしました。
VHSビデオデッキのフロントローディングなんて言うと、知っている方は50歳以上でしょうか？これをトレイタイプ「スケーティング・メカ」なんて言われていましたが、先進的な構造を製品化したり、当時まだブラウン管テレビが年末年始のテレビＣＭを賑わせていた頃には、テレビを含め、多くの商品のデザインをしていました。

「バブルですね？」

そうです。本当に華やかな時代でした。

この頃から会社は私に「コンセプト・ワーク」を期待するようになっていきます。沢山の工場（事業所）を持つ企業でしたが、その統括する本社が大阪阿倍野にありました。大阪の皆さんはよくご存じの方も多いですね。
ここに呼ばれて、デザインの開発を行うという、ちょっと偉そうなお仕事をするようになりました。
その時のデザインを統括するトップマネジメントから「沢山の工場（事業所）でデザインしているが、あなたも同じテーマでデザインし、ぶつけて、勝つことがミッションです」と言われました。

「随分いやな役ですね？」

そうなんです。当時、音響機器は広島、白物家電は大阪・八尾などに工場（事業所
があり、そこには担当のデザイナーがいました。そこに「こっちの方が良いデザインだ」と押しかけていく訳ですから。
今から考えるとこのアクションにはこのトップマネジメントの「戦略」があったとおもいます。
まだ、デザインの統括となって日の浅い彼は、関係の薄い各工場（事業部）のトップの信頼を獲得する必要があったのです。実は各工場（事業部）のトップは、デザインの良し悪しに疎く、それだけにデザインに対する不安があったと言えます。
「競わせる」こと「選択肢を増やす」ということで各工場（事業部）のトップがウエルカムでかつ、デザインの責任者としての責任を果たすアクションとしたのだと思います。

その中で私は「勝ち続ける」ことのプレッシャーを日々受ける訳です。
新しく、違いがあり、かつ「売れる」デザインを創ることに成功し続けるには、いきたりばったり、思い付きでは難しい訳です。美しければ売れるとはならないですから。

【ビジネスマッチングブログ勉強会】noteではじめる！中小企業の情報発信（初級編）

利用者が拡大し続けているメディアプラットフォーム「note」 
企業の情報発信に活かすには？これから取り組む方、有効活用を考える方は必見です！

BMBの会員管理画面からインスタグラムフィードの取得表示が可能です。

2025年になってAPIの仕様が変わったことで、以前認証されたアカウントの認証が切れています。以前から使っていた人は再度認証が必要になります。

個人情報タブから「インスタグラムの利用を開始する(別タブで開きます)」をクリックし、リンク２（情報のリクエストを認証）をクリックし、誘導されたご自分のインスタサイト（アプリではなく使用中のブラウザ内でインスタが開きます）の指示に従って認証してください。数クリックで終わる作業です。

大阪産業局 oidcでWeb関連担当の松崎です。

昨日は、私と同じくoidcで専門家をしている小山さんがブランディングについて、わかりやすく解説する動画の撮影でした。

BMB第58回勉強会「医療と製造業の未来を支えるAI活用と人材育成の実例」報告動画

講演２: 「人材スキルを最大限活かす！AIが実現する工数削減と働き方改革」 株式会社フツパー ビジネス開発本部 マーケティング部 マネージャー 畝 一希

「BMB第58回勉強会 ～医療と製造業の未来を支えるAI活用と人材育成の実例～」において、講演２「人材スキルを最大限活かす！AIが実現する工数削減と働き方改革」をご紹介いたしました。
株式会社フツパーの畝 一希氏が登壇し、同社が提供する人員配置AI「スキルパズル」を用いた、製造業特有の配置要件に対応した最適な人員配置の自動化システムについて、業務の省力化やスキルマネジメントによる多能工化の取り組みを、具体的に解説しています。
この報告動画では、AI技術がもたらす工数削減と働き方改革の実例を、最新の事例として詳しくご紹介しております。ぜひご覧いただき、今後の製造業の現場での活用可能性や人材育成の新たな展開にご注目ください。

◉協力：（地独）大阪産業技術研究所、株式会社フツパー
◉主催：MOBIO（ものづくりビジネスセンター大阪）

BMB事務局の川本です。
2024年11月に行われたBMB第57回勉強会「 AIを活用した産業機械の異常検知から予知保全まで」の事例２で紹介しました、
「製造業データの解析ワークフローとAI活用～故障データがない場合の異常検知と予知保全～」について、開催報告を掲載いたします。
 

講演者：MathWorks Japan アプリケーションエンジニアリング部 王 暁星 博士（理学）



概要：
本セミナーでは、数値解析ソフト「MATLAB」を活用した製造業向けの異常検知および予知保全の手法について解説が行われた。特に、故障データがない場合の異常検知（教師なし学習）や、機器の残寿命推定に焦点を当て、AIや機械学習を活用した最新技術が紹介された。
また、MATLABの専用アプリケーションを用いたデータ解析の効率化や、健康インジケータを活用した残寿命予測の手法についても実践的な説明が行われた。
 
講演内容の要点：
1. MATLABを活用したデータ解析ワークフロー
 
製造業のデータ解析は 「データ収集 → 前処理 → 予測モデル構築 → モデル展開」 という一連の流れを持つ。
MATLABでは 130種類以上のアプリケーションを提供しており、専門知識がなくても高度なデータ解析が可能。
特に、MATLABのデータ解析ツールは、センサーデータの取得からモデリング、デプロイまでの一気通貫したワークフローを支援する。