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╋■┛ 『まちの総務』メルマガ通信 No218
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■【ITサポート】ファイル共有管理の難しさと怖さ Part①
『まちの総務』として企業さまのITサポートを行う中
担当者の頭の痛い内容最上位「共有ファイルの管理」についての相談です。
私も前職時に社内共有ファイルの管理を行っていたので担当者のお悩みは痛いほど分かります。
どのようなお悩み（課題）かと言うと
社内にパソコンが増えて来ると、次に検討すべきは「誰々の作ったファイルが見たい」「あのファイル見せて」的なPCで作ったファイルを共有するニーズが出てきます。
そこで登場するのが、皆さんが作ったファイル類を共有サーバー上に保存して他の人も見える（更新出来る）環境を作って便利にしましょう。共有は便利なのでこれは何処の会社でも行っている内容です。
その共有サーバーの運用をIT担当者が行うわけです。
当初の目的は些細な「他の人のファイルを見たい」から共有サーバーを準備ユーザーは便利なので、あれもこれも共有サーバー上に保存します。
すると次に出て来るのが運用です。※多くの担当者はここで事の重大さに気付きます。他人が作ったファイルではありますが、サーバー上に保管した際に消えたりしたら困りますよね。
「あの重要なファイルが消えちゃった、助けて！」
詳しくはWebで
□┓ サラリーマンの「壁」3選
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■サラリーマンの「壁」【第3章】「しがらみ」の正体と、どう向き合うべきか― 人間関係という名の“無形の拘束”をほどく ―
職場では、明文化されていない「空気」や「暗黙の了解」が多く存在します。それがうまく機能すればチームワークや信頼につながりますが、逆にそれが動きづらさやストレスの元になることも少なくありません。
「この人に話を通さないと進まない」
「あの部署とは関わらない方が無難」
「前例がないからやらない方がいい」
これらの“見えない壁”こそが、改善や挑戦を阻む【しがらみ】の正体です。
■ しがらみはどこから生まれるのか？
・上下関係・立場による心理的制約
→ 言いたいことを言えず、結局“現状維持”が優先される
・組織間・部署間の力学と縄張り
→ 横の連携が進まず、無駄な確認や調整に追われる
・同調圧力と「前例主義」
→ 新しい提案や改善案が浮かびづらくなる
■ 自分でできる「しがらみ」への対処法
詳しくはWebで
□┓ まちの総務コラム
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■【DXコラム】デジタルの世界は横文字キーワードが多すぎてわからん「だからデジタルは嫌い」
ブログ購読者からありがたいアドバイスをいただきます。
ブログ内容の日常用語、たとえば エコシステム、Web3、DAOとかアプリの民主化とか難しくて・・・結構、他の人たちも心の奥では はぁ～？よくわかンネーよ とか思っているかも
ハハハ、おっしゃる通りです。
私自身は結構な「キーワードウォッチャー」で好奇心旺盛なのも手伝って色々と調べまくって自身の考え方に落とし込んで行くのが趣味の様な一種の病気です。で、そこで知り得た情報を誰かのためになればとの「お節介と恩送りの精神」で文書化しているのが実態です。なので決してキーワードでマウント取ろうとしているのでは無い事だけは理解してください。
そこで冒頭の「キーワード」に関して
よくいただく質問の中で多いのが「デジタル系は横文字や3文字キーワードが多すぎて理解出来ない」と言うお話…嘆き節です。
詳しくはWebで
□┓ デジタル講座
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■【デジタル講座】生成AI×画像解析で製造業の見積りが変わる？図面から工数を自動算出する最適解
近年、生成AIの進化の中でも注目されているのが「画像生成」と「画像解析」です。例えば画像生成では、ChatGPTに写真を与えて「マンガ風に」「ジブリ風に」といったプロンプトを入力すると、その指示に沿った画像をAIが生成してくれます。
一方で画像解析では、NotebookLMにPDFやURLなどの資料を読み込ませ、内容を文字として認識し指示に応じた分析結果を返すことが可能です。
まずは遊び感覚で試してみると良いでしょう。しかしビジネスの現場に応用する視点で考えるとこの技術の進化は非常に大きな可能性を秘めています。今回は、サポート先の企業事例から得たヒントを共有しつつ、「製造業における工数見積り算出」に生成AIをどう活かせるかを考えてみます。
製造業の課題：図面からの工数見積りは属人化の温床。製造業では一般的に、お客様から加工図面を受け取り、それを基に見積りを提示し、受注へとつなげます。
大手企業ではある程度、パターン化されたシステムが導入され、自動的に見積り算出できるケースもあります。しかし中小企業では多くの場合、営業担当や設計担当が図面を読み込み、人力で工数を積み上げる「人海戦術」に依存しているのが実態です。
この業務は高度な経験と知識を必要とし、仕組み化や後継者への継承も難しく、多くの企業で属人化が深刻化しています。
私自身、前職で同様の仕組み化に取り組んだ経験があります。当時はAIを活用する発想はなく過去の膨大なデータを分析して共通点を抽出し、パターン化することで見積りを自動化する仕組みを構築しました。
今回のテーマは、この「データ分析と共通性の抽出」をAIと画像解析に置き換えられないか、という挑戦です。
AIに質問してみた：「図面から加工点を抽出できますか？」
詳しくはWebで
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□┓ 編集後記
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今年も残すところ、いよいよ2か月となりました。昨日は木枯らし1号が吹き荒れ、一気に冬の気配が濃くなってきましたね。最近の私の関心ごとは、「寒い冬をいかに快適に過ごすか？」に尽きます。ネット上でも「寒い冬を快適に過ごすQOL爆上げグッズ」特集をよく目にし、つい見入ってしまいます。オーバーサイズの薄手ダウンパンツや足元の冷え対策グッズ、さらにはまだ購入して使っていませんが布団乾燥機での布団暖めなど今から準備をしております。少しずつ冬支度を進めているところです。
とはいえ、一番の理想はやはり「日本の寒い冬は海外の南国で過ごす」ことかもしれません。その方向に向けて、着々と準備を進めております…さて、どうなることやら。
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