若手技術者育成への生成AIを用いた技術専門用語習得への応用
公開日: 2024年12月2日 | 最終更新日: 2024年12月2日
タグ: メールマガジンバックナンバー, 専門用語, 専門知識, 技術者の普遍的スキル, 要素技術醸成
生成AIは誰でも気軽に使えるものとして浸透してきました。
近年は生成AIだけでなく、DifyやSuperAGIなどの自律型AIも仮想プライベートサーバー（VPS）で使えるようになるなど、問いと回答を繰り返すという思考プロセスもAIで行えるようになりつつあります。
そして年々AIによる回答精度も向上していることから、
活用の幅も広がりつつあるといえるでしょう。
今日は生成AIを若手技術者育成に活用することについて、
その一例をご紹介します。
生成AIの基本となる機械学習
本文章をお読みいただいている方の多くは、
技術系の方、もしくは技術系の人材育成に関わる方との理解です。
技術者はもちろんですが、
このような立場の方々は生成AIを利用するだけでなく、
その動作の基本となっている技術的な要素は何かについて、
最低限の技術的ポイントをおさえることが求められます。
機械学習（教師有り学習の場合）の基本は、
中間層と呼ばれる領域で活性化関数を用いて重みづけを行い、
回答との差を誤差関数を用いた交差エントロピーで評価することで、
重みづけの最適化を行うことにあります。
詳細は別として、基本的な技術ポイントを押さえるという姿勢は、
技術に関わる方々に求められるものといえます。
これは”技術者の普遍的スキル”の一つである、
グローバル技術言語力と関連しています。
※関連情報/関連コラム
第10回 技術者のグローバル化に必要な数学力と文章作成力の鍛え方 日刊工業新聞「機械設計」連載
上記の機械学習については、当社の技術事業の方で触れていますので、
ご興味ある方はご一読ください。
※参照情報
生成AIの若手技術者育成への応用
実際に生成AIを若手技術者育成にどう応用するかを考えます。
若手技術者の技術専門用語理解促進への応用が一案
様々な応用法がありますが、代表的な応用例の一つが
「若手技術者の技術専門用語習得」
です。
ここでいう習得には、
技術的な本質を含めての”理解”という意味が込められています。
以下、本点についてどのように進めるか順に述べます。
ターゲットとする技術専門用語を決める
まずはどのような技術専門用語を若手技術者に習得させたいかを考えます。
技術専門用語の選定においては、
ある程度広範囲にわたる内容を含むものが望ましいです。
その狙いは、技術専門用語の背景にある技術的な内容を通じ、
言葉の習得を通じた技術的理解範囲を広げることにあります。
この技術専門用語の例として、技術製品や要素技術が挙げられます。
技術専門用語に関する強みと課題をAIに回答させる
単に単語の意味を説明してほしい、
というだけでは技術者育成の観点からだと、
少し物足りないといえます。
ここで行ってほしいのが、技術専門用語に関する”強みと課題”をAIに回答させることです。
技術には必ず強みと課題の両側面があることを理解することは、技術者が客観的視点を手に入れるためにも必要なことです。
可能であれば複数の生成AIに同じ回答を示させて比較を行う
生成AIと一言で言っても実際に動かすアプリによって、
同じ問いかけに対する回答に差が見られます。
このように異なるAIの回答を比較することは、生成AIを使う際に問題になりがちな、
”思い込み”を防ぐにも効果があるうえ、
若手技術者自身に常に客観的、かつ冷静な視線を持つ必要性を理解させることにもつながります。
必ず若手技術者の意見を書かせる
最後にぜひ加えさせたいのが、
「生成AIから得られた回答を踏まえ、自分はどう考えるか」
という若手技術者の所感です。
- 得られた回答の精度と妥当性
- 回答できている範囲
- 実務への応用法
上記のような内容が、所感として記述したいものの例といえます。
特に”得られた回答の精度と妥当性”について、
若手技術者に意見を述べさせることが重要です。
一連の情報を若手技術者に説明させ、他の技術者と議論させる
得られた情報は若手技術者の口から説明させます。
これは獲得情報はアウトプットすることで、知識としての習得効率を高める目的があります。
聴講者となるのは、説明内容についてある程度知識を有する技術者や、
リーダー、管理職です。
アウトプットされた情報に対し、
技術者、リーダー、管理職は積極的に質問し、
若手技術者に回答させてください。
このようなやり取りも技術専門用語習得に大変重要です。
また、必要に応じて補足や修正を加えることもポイントといえます。
これは”生成AIが万能ではないこと”を若手技術者に理解させることにつながります。
ここまで述べてきたことの例を示したいと思います。
生成AIを用いた技術専門用語習得促進への応用例
例として示すのは、私の専門でもある”繊維強化プラスチック”です。
概要は以下の通りです。
質問内容
繊維強化プラスチックについて、その技術的強みと課題を説明してください。
使用した生成AI
Microsoft Copilot、Gemini
それぞれの生成AIから得られた回答
実際に生成AIによって得られた回答を示します。
Microsoft Copilot
※以下はCopilotの回答であり、内容の妥当性検証などは行っていません※
—<生成AIの回答ここから>—–
繊維強化プラスチック（FRP）は、
繊維（通常はガラス繊維や炭素繊維）をプラスチック（通常はエポキシ樹脂やビニル樹脂）で強化した材料です。以下にその技術的強みと課題を説明します。
技術的強み
- ・高い強度と強靭さ: 繊維強化プラスチックは非常に高い強度と強靭さを持ち、金属よりも軽量で耐久性があります。
- ・軽量: FRPは金属よりも軽量であり、軽量化が求められる構造物や車両、航空機などに適しています。
- ・耐腐食性: FRPは酸や塩分に対する耐性が高く、腐食しにくいため、海洋環境や化学プラントなどで使用されます。
- ・加工性: FRPは様々な形状に成形でき、複雑なデザインの製品を製造することができます。
- ・電気絶縁性: FRPは良好な絶縁性を持ち、電気機器や配線のカバーなどに使用されます。
課題
- ・コスト: FRPの製造コストは高く、特に高性能な繊維や樹脂を使用する場合はさらに高価になります。
- ・加工の難しさ: FRPは金属に比べて加工が難しく、特殊な工具や技術が必要です。
- ・破断の予兆が少ない: FRPは破断前にひび割れや変形が少なく、予兆が少ないため、破損の検出が難しいことがあります。
- ・環境への影響: FRPの製造と廃棄には環境への影響があり、リサイクルが難しい場合があります。
これらの強みと課題を考慮して、FRPは多くの分野で活用されていますが、適切な用途と環境への配慮が求められます。何か他に知りたいことがあれば教えてくださいね。
—<生成AIの回答ここまで>—–
Gemini
※以下はGeminiの回答であり、内容の妥当性検証などは行っていません※
—<生成AIの回答ここから>—–
繊維強化プラスチック（FRP）は、軽量で高強度、耐腐食性、耐熱性など、様々な優れた特性を備えているため、自動車、航空機、船舶、建築など、幅広い分野で活用されています。
技術的強み
- ・軽量かつ高強度: 金属に比べてはるかに軽量でありながら、高い強度と剛性を兼ね備えています。これにより、製品の軽量化と性能向上を両立させることができます。
- ・耐腐食性: 多くの化学薬品や海水に強く、腐食しにくいという特徴があります。そのため、腐食が問題となる環境での使用に適しています。
- ・設計の自由度: 繊維の種類や樹脂の種類、積層構造などを組み合わせることで、様々な形状や特性を持つ製品を設計することができます。
- ・成形性: 熱硬化性樹脂を用いたFRPは、複雑な形状の製品を比較的容易に成形することができます。
- ・断熱性: 熱伝導率が低いため、断熱材としても利用されます。
- ・耐衝撃性: 衝撃に対して優れた吸収性を持ち、破損しにくいという特徴があります。
課題
- ・高コスト: 特に高性能な炭素繊維強化プラスチック（CFRP）は、材料費が高価であるため、製品のコスト上昇につながることがあります。
- ・リサイクル性: 熱硬化性樹脂を用いたFRPは、一度硬化すると再溶融が難しく、リサイクルが困難です。
- ・長期信頼性: 長期にわたる使用における強度低下や劣化に関するデータが不足している場合があり、信頼性評価が難しいケースもあります。
- ・製造工程の複雑さ: 積層構造や成形条件など、製造工程が複雑なため、高い技術力と品質管理が求められます。
- ・燃焼性: 樹脂の種類によっては燃えやすいという性質を持つものもあります。
今後の展望
近年では、これらの課題を克服するため、様々な研究開発が進められています。
例えば、リサイクル性の高い熱可塑性樹脂を用いたFRPや、
天然繊維を強化材とした環境負荷の低いFRPなどが開発されています。
また、3Dプリンティング技術の活用により、複雑な形状のFRP製品をより自由に製造できるようになっています。
まとめ
FRPは、その優れた特性から、今後もますます利用が拡大していくことが期待されます。
しかし、高コストやリサイクル性など、課題も残されています。
これらの課題を解決し、より持続可能な社会の実現に貢献するためには、
さらなる研究開発が不可欠です。
より詳しく知りたい場合は、以下のキーワードで検索してみてください。
繊維強化プラスチック
- ・CFRP
- ・FRPの製造方法
- ・FRPの用途
- ・FRPのリサイクル
- ・3DプリンティングとFRP
何か他に知りたいことがあれば、お気軽にご質問ください。
補足
- ・繊維の種類: ガラス繊維、炭素繊維、アラミド繊維など
- ・樹脂の種類: ポリエステル樹脂、エポキシ樹脂、フェノール樹脂など
- ・成形方法: ハンドレイアップ法、プレス成形法、RTM法など
これらのキーワードを参考に、より深い知識を習得することができます。
—<生成AIの回答ここまで>—–
得られた回答の比較
※調査した内容について、あまり知見が無い若手技術者が書くと予想される記述内容例を示します※
2つの生成AIから得られた回答を比較した結果、
以下のような点が明らかになっています。
用途例に関する情報濃淡に違いがある
Geminiの方が、繊維強化プラスチックの用途に関して情報が多い傾向にあります。
これは用途を中心とした回答をさせる場合、
Geminiの方が優れている可能性を示しています。
技術的強み/課題として挙げた項目には共通項と違いが認められる
軽量、高強度、耐腐食性、成形性/加工性といった内容は、
繊維強化プラスチックの技術的強みとして共通して、
どちらの生成AIでも言及があります。
電気絶縁性はCopilotのみ、
設計の自由度、断熱性、耐衝撃性はGeminiのみで言及があります。
同様に課題については、コスト、リサイクル性/環境への影響という共通の回答がある一方で、Copilotでは加工の難しさ、破断の予兆が少ないといった点が触れられ、Geminiでは長期信頼性、製造工程の複雑さ、燃焼性が課題として挙げられています。
このことから回答させる生成AIによって、
得られる情報に抜け漏れが生じる可能性があることから、
複数の生成AIを用いて回答させることは回答範囲の幅を検証する観点で妥当といえます。
今後の展望、まとめ、キーワード提案、補足があるのはGeminiのみ
生成AIに入力した情報が同じだったにもかかわらず、Geminiでは複数の能動的な＋αの情報提供が行われています。
今後の展望、まとめ、キーワード提案、補足がそれに該当します。
これはGeminiを運用するGoogleが蓄積している検索履歴から、
検索キーワードとしてよく入力される関連単語から推測し、
自主的な回答を追加したと考えられます。
回答に対する所感
※調査した内容について、あまり知見が無い若手技術者が書くと予想される所感を記載します※
今回は2種類のCopilotとGeminiという生成AIを使って繊維強化プラスチックの技術的強みと課題を回答させましたが、いくつかの違いが認められました。
まず回答した情報の量としてGeminiの方が多く、
加えて問いかけた以上の回答を推測して示すという特徴が認められました。
また片方の生成AIでしか得られない情報があるなど、特定の生成AIだけを用いると情報に不足が生じる恐れがあることも重要な知見の一つといえます。
繊維強化プラスチックは強くて軽く、耐腐食性に優れるといった強みがある一方、
コストが高い上に成形工程が複雑でリサイクルしにくいという課題もあるようです。
今後の展望としてリサイクル性に優れる熱可塑性樹脂や天然繊維を用いたFRPの開発、
並びに3D printingによる複雑形状の成形技術開発も進められているようですが、
主たる課題であるコストとリサイクル性の解決には至っていないと述べられています。
ただし、実情についての情報確認は行えていないため、今回得られた情報を一つのたたき台として、
述べられていることを裏付ける学術論文、技術雑誌、大学教員をはじめとした専門家からのヒアリング、といった追加の情報収集活動によって、情報の妥当性が裏付けられるものと考えます。
技術的な議論の例
ここまで述べてきた内容に基づき、
実際に行われるであろう議論を2つほど模擬してみます。
ここからは専門性と経験を有する技術者がいれば生じるであろう専門的な議論を想定しています。
繊維強化プラスチックは高強度と一概には言えない
どちらのAIも高強度を訴えていますが、
繊維強化プラスチックを本観点で表現するには危うさがあります。
何故ならば繊維強化プラスチックは明確な異方性があり、
強化繊維を一方向に引きそろえた場合、
その垂直方向はマトリックス樹脂とあまり差のない強度しか示しません。
また繊維長が短いほど、
強化繊維の含有量が少ないほど、
同様に強度は樹脂単体に近づいていきます。
以上のことから、生成AIは繊維強化プラスチックの異方性を理解していないことに注意が必要でしょう。
繊維強化プラスチックが強靭さを示すのは基本的にマトリックス樹脂が熱可塑性樹脂の場合
強靭さとは何かを改めて考えると、
一つの指標は破壊靭性値になります。
この数値が高いのは主に熱可塑性樹脂と強化繊維を組み合わせた場合であり、
熱硬化性樹脂を用いると脆性材料に近くなります。
もちろんセラミックスに比べれば靭性はありますが、
そもそも何と比較して強靭なのかが触れられていません。
さらに言うと破壊靭性値は開口のMode Iやせん断のMode IIがあり、
どちらの方が重要かといわれれば、
主として荷重のかかるモードの評価となるMode IIで評価すべきです。
このような観点は、技術者が強靭を語るには繊維強化プラスチックでは必須です。
繊維強化プラスチックは自らが複雑な破壊挙動を示すことで衝撃エネルギーを吸収する
耐衝撃性が高く、破損しにくいという表現にも注意が必要でしょう。
繊維強化プラスチックは薄い層を多く積層した複層構造とすることで、
防弾特性を発揮することも可能ですが、
衝撃吸収は”繊維強化プラスチック自らが示す複雑な破壊挙動の進展”で担保しています。
耐衝撃性が高いということ自体を否定はしませんが、
破損しにくいは明らかに間違えです。
破損現象が生じなければ衝撃吸収ができないからです。
ここで述べたのはあくまで一例ではありますが、
ある程度の技術専門性と経験があれば、
上記のような技術的議論を展開することができるでしょう。
このようにして生成AIが示す回答は必ずしも正解ではなく、
また行間に含まれる技術的要素をきちんと理解することが重要であることについて、
若手技術者に体感させることができます。
そして何より技術的な議論を通じ、
若手技術者に対しては、技術専門用語習得という技術者育成の効果を得ることができるのです。
本コラムに関連する一般的な人材育成と技術者育成の違い
生成AIを使うということについて、
一般的な人材育成ではAIの使い方の解説と、
いわゆる業務効率向上に向けての応用を重視すると思います。
これはAIが活躍できる方向性の一つではありますが、
技術者が本当の意味で成長するには、
業務効率を上げるという考え方だけでは片手落ちです。
もっと重要なのは比較的手軽に得られる技術情報が、
本当に妥当なのかを考える、そしてその妥当性を他の技術者と議論することを通じて、
技術者は技術の本質理解に近づけることの実感です。
技術者としての本質的なスキル、
いわゆる技術者の普遍的スキルを高めるには、
技術者同士の議論は不可欠です。
生成AIという、あえて不確実性を有するツールを使って技術的議論を誘発し、
抜け漏れや修正の必要性について技術議論をすることで、
技術専門用語の習得だけでなく、技術議論を日常的に行うことの重要性を理解させることを目指します。
本コラムに関連する具体的な技術者育成支援の例
当社の技術者育成コンサルティングでの対応となります。
各企業のコア業務に関連する技術専門用語を複数挙げていただき、
今回のような強みと課題を抽出できるようなものを選定します。
その用語について若手技術者に複数の生成AIを使って回答を示させたうえで、
今回紹介したような比較、技術的観点の抽出、所感を文書化させます。
その後、内容について技術チームで発表をさせ、
内容についての妥当性を主とした技術議論を促し、
選定した技術専門用語の習得はもちろん、
技術的議論を通じた自らの成長を若手技術者の方に体感いただきます。
まとめ
生成AIは技術者にとって基本的には味方になるツールだと考えています。
毛嫌いするよりも、今回のように技術的議論を誘発するきっかけに活用したいところです。
これにより技術的議論を通じて技術専門用語の理解が進むこと、
生成AIの回答が完璧でないことを若手技術者は理解できるでしょう。
そしてこのような若手技術者との取り組みにより、
中堅以上の技術者たちが若手技術者達との信頼関係を構築できることはもちろん、
自らの知識や知見を振り返ることも可能になります。
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