三菱電機 Part100
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一昨年から「マイコンチップとセンサー組み合わせてデータ収取し、
それをパソコンに転送して機械学習で異常検知するように」と言われた
当方スパッタ技術者なんで機械学習もハード構築もしらない
しゃあないので
在宅でI2C規格やらC言語やらPyhonやら正則化のアルゴリズムなんかを仕事終わった後も
自習してた。そして自分で秋月電子から部品買って組み立てた（材料費出なかったから）。
このGW中もずっと。基本的に仕事中と寝る時間以外は勉強してたと言っていい
それも業務に含めると200時間／月は残業していた。
先月身体に異常があり医師に掛かると脊椎が神経を圧迫している
あまりに長時間の机上作業が原因の一つとのこと
妻に証言書書かせても労災にはならないかな？
3年間で「PythonとC言語覚えて機械学習とセンサーシステム構築できるようになれ」
って目標はあまりにも無茶苦茶だと思うのだが弁護士に言って通じるかどうか。
労災にはなるのだろうか？ 「社内で1番優しいのは大体出世してないおじさん」だ。
出世しているおじさんは自分の出世にしか興味がない狡猾で腹黒い人が本当に多い。対して、出世していないおじさんは、自分の意見や仕事の正義を貫き通して上司に嫌われて今のポストにいたりする。
役職だけで人を判断しないようにしたいね。 >>129
30歳地点での年収と業界
【年収】 【業界】
240万 生活保護
400万 保育・小売・介護
450万 ベンチャー
600万 メーカー・人材
700万 ガス・電力・建設
800万 海運
1,000万 メガバン・電通
1,600万 三菱商事
2,000万 KEYENCE
▲300万 港区女子
どこがいい業界かは、一目瞭然 現在胃が痛いのですが、労働がイヤなのか昼→焼肉からの夜→かつやのカツカレーによる胃もたれによるものなのか原因究明ができていない状況です。 >>129
給料以外が終わってる
ここで給料に文句言ってる奴はなぜ辞めないのか謎 >>137
郵船と商事で2倍も違うのか？
同じ三菱グループなのに？ 【情弱の特徴】
自分で調べようとしない
権威主義思考
認知不協和に弱い
考えを変えない前提
情報発信をしない
ラクして得しようとする
「無料」に群がる
時間のコストを考えない
知識のアップデートをしない カエルの自己正当化自演レスがひどいけどいつ寝てるの？おっさんなんだから無理すんなよ。 >>144
オレはカエルじゃないけどまだまだ3日くらいは
徹夜可能 で、何がしたくて顧客が望んでいるソリューションなんだろうか？
サステナビリティ経営において、三菱電機が取り組んでいるのが「トレードオン」の方針だ。
漆間社長 CEOは、「社会課題の解決や、環境への貢献は、コストがかかり、収益性確保が難しいと考えがちである。だが、三菱電機では、約2年前から事業を通じて、社会課題を解決することを掲げてきた。これまでのトレードオフの関係ではなく、社会課題の解決および環境への貢献と、事業を両立するトレードオンを実現したいと考えている。従業員一人ひとりが、トレードオンに挑み、サステナビリティを実現していくことになる」とする。 自分でも何がしたいのか、何を言ってるのか解ってなさそう
岸田ソックリだなｗ 石田まな(いしだまな)プロフィール
生年月日
血液型-型
出身地
身長153cm
サイズB116 W65 H90
趣味
特技
その他
ソース↓
https://xcity.jp/idol/detail/14478/
石田まなの画像
https://www.eropuru.com/zyoyu/36163.html ID:yRHndN3Z
まだこのアホ居んのか
死ねばいいのに
後自演ガエル失せろ
連レスしてるのきっしょw 日本には年収1000万円以上の人が約5%しかいませんが、その5%が日本全体の所得税の約半分を納めています。彼らの経済貢献は大きく、感謝されるべき存在ですが、給料の天引きもきつくなり、児童手当も打ち切られ、更に周りからは嫉妬されます。でも実際は年収1000万円程度では、大した贅沢などできません。
確かに日本人の中では年収1000万円は上位5%の高所得者ですが、日本より所得の高い先進国では、年収1000万円など単なる中所得者です。それで今後日本の所得を上げていくには、年収600万円の人が1000万を、1000万円の人がそれ以上を目指せる仕組みを作る必要があります。ところが日本の所得税の課税レンジは、それを否定するものとなっています。 JTCの良いところって課長級の中間管理職が腐る程いることよね。一度、部下なし課長で長年やってた人が組織編成で自分の上司になったことあるがJTCを感じたね。
パソコン使えない、会議中おしゃべり、2時間くらい昼礼という名の雑談会。
源泉チラッと見えたら900万、日本の人事システムは素晴らしい。 日本人って出る杭は徹底的に叩くよね。行動したときのリスクには異様に厳しい。なのに「何もしなかったリスク」には誰も触れない。「行動を起こさなかったこと」こそが何よりもの失敗だぞ。本業も副業も恋愛も何でもそうだ。やらない後悔よりやった後悔だ。何事も先送りにするな。今すぐやろうぜ 年収700万円到達までの年数
【企業】 【年収700万到達】
キーエンス 1年（営業職）
五代商社 2年（一般職除く）
広告 2年（電博）
コンサル 3年（big4）
メガバンク 5年（個人差少）
高給メーカー 6年（SONY等）
通信 8年（SBは3年） >>134
どこ場所か知らんがその程度なら鼻糞ほじりながら3日で出来るわ。何でそんなに勉強する必要があるのか疑問。 スパ◯タ技術者「飛び降りるのにちょうど良い窓あるぞ」 そこまで独学でやらんでも、社内技術者いるし社内技報みたいなのでも事例ごまんとあるのになかなか連携取れないよね。
社内でちょっと聞くだけでもDM歓迎なところもあれば部長まで稟議通してお金つけないといけないようなところもあるとか。大変そう。
（その人にとって）実現不可能な業務の強要はふつーにパワハラ案件。証拠集めた方がいい。無能扱いが怖くて二つ返事しといて裏で勝手にサービスしてるだけならお互い困っちゃうけど。 この会社は他場所との連携が取れてないなとは思う
社内における車輪の再発明も多発してそう 24
新入社員8割のトップ層がD2年収900万で生涯を終える
が
67
人事処遇制度ではD3 以上になれるのは全体の2割つまり8割はD2かD1
>でD2トップで年収900万円程度それも何時下がるか解らない
を言っている（67の表現も分かりにくいが）というつもりなら、そんな日本語不自由なら
年収900万円出す価値がないってことだな草 もっと「ズル」したほうがいい。
100の力でやってたことをズルして10の力でやる。
すると90の力が余る。余った力でまた新しいズルを始める。
そうしてズルを積み重ねて、1000の力でやってたことを1の力でできるようになるとあら不思議、ズルはイノベーションと呼ばれるようになる。 D2になるだけで基本給50弱になってほぼ900スタートなのに、900頭打ちって何言ってんだって感じ
新制度になって、普通に出来てりゃ40くらいで1本貰えるようになったんだよ
900も1000もそんな変わらんだろって言われたら、まあなって感じだが ID:yRHndN3Z
まだこのアホ居んのか
死ねばいいのに >>165
そりゃそうなんだけど殆ど分社化されたら
子会社になるから給料は7掛けになっちゃう
束の間の給与アップかな 分社は本当に不安しかないだろ
退路無いとか言われちゃうと 30～32でD2に上がって基本給50万と考えるとマジで給料はかなり良いだろ >>170
多分生涯年収は抑えるはずだから40代50代は
上がらなくなるんだろうな 社内で技術や情報などのマッチング？をするサイトがあったような。
あれが何者なのかは不明だが。 自分も気をつけたいのですが、ただ『年齢が上』っていうだけで『自分の方が偉い』と勘違いしてしまう人間が一定数います。
能力も賢くもなく、ただただ時間だけ経過してきたような人間が偉そうにしている姿を見ると『自分はそうなりたくはない』と思います。
謙虚さはマジで無くしてはいけない。 >>158
プログラミング言語もさることながら機械学習アルゴリズム理解の為の数学演習で死にそう
M-T距離の計算法、急速勾配法の計算法なんかも原理を理解する為に
手計算でやってみたが、もうその為の数学基礎をズルリと忘れてる ダメな管理職は人に仕事つけて放置するからな。ちゃんとした管理職は人に仕事付けた後に評価する場やお披露目する場所を与えてくれるぞ。要はチャンスをくれるテェプの管理職なら一安心だ。見極めは難しいかもしれねぇけど、仕事を振られた時に役割や中身を良く理解する様にすると先ずはええと思うぞ！ 正規分布が何故ガウス関数になるのか？まで演習した。
もうこの上でベイズ統計学まで今年中にマスターしろと言われたら泣く >>175
iいやKは俺が1人ユニットでやってるから週1で30分進捗を聞いてくれるんだけど
反応がトンチンカン。
俺が「機械学習はこんなに数学が難しい」例として最小二乗法のアルゴリズム
（行列を微分していく奴）を丁寧に数式に書いて説明し「これが基礎です」と言ったら
「ここまで勉強できてるなら数値シミュレーションと合わせて新しい機械学習アルゴリズムを作りましょう」と来た。
あくまで機械学習は統計学なので数値シミュレーションとは同一のアルゴリズムに繰り込めないし
数値シミュレーション＋機械学習の別体アルゴリズム組み合わせはありふれた技術で
新しくもなんともない。 >>177
今更機械学習の研究して何の技術に組み込むんだ？これこそ車輪の再発明でしょ >>178
俺もそれを理解に苦しみ市販の機械学習ソフトのカタログを見せたら
「俺くんが機械学習を行なっている目的をGW明けにプレゼンしてください」と来た
しゃあねえので部長と人事と産業医を呼んで4者面談する根回しはした
今日はその資料をつくる予定 >>178
いうか3年前に本社が「AI要員4千人を育成する！」とかアホなことを言ったのが原因なので
K殿だけの責任ではないのが難しいところ スパッタ技術の方も先が無く今は装置メーカーが最適条件付き
（と言うか条件だしソフトウェア付き）で販売しているから
本社の「AI要員を4千人育成する！」にK殿が乗った気持ちも解らんこともない。
しかしスパッタ装置会社の「条件出しソフトウェア」って
数値計算+AIソフトそのものなんだよな
俺は最初にそれを指摘して「無理です」と言ったが
「やってもないのに無理というのは評論家的な態度だ」で押し切られた
あれを録音しておけばよかった >>180
結局この会社はエライ人が上にアピールしたいだけで技術を何に生かすかが目的じゃなくて
AI要員4千人育成が目的になるんだよな
アホらしいが気のどくだわ >>181
多分メールやチャットのやりとりだけでも
何とかなるんじゃないかな >>183
それが役割レビューシート面談なので残ってない
後、一連のK殿の指示を見て欲しい
最初は
・「やってないのに無理というのは評論家的な態度だ。」
そして俺が実際にやってみて高等数学を駆使することが解ると
・「数値計算シミュレーションと機械学習を一体化したアルゴリズムを作ろう」
もう理屈でK殿を言いくるめるのは無理だと分かったから産総研や東工大、明治大学などで
数値計算アルゴリズムと機械学習を別体で結合しているのが研究の最前線で
しかも産学連携でソフト会社にソフトを作らせてバンバン市販している事実を教えると
・「俺くんが機械学習に取り組んでいる目的をGW明けにプレゼンしてくれ」
この会社あるあるで一貫性はないが、その場その場でもっともらしい事を言う
こう言う手合いを相手にするには相手の非を突くんじゃなくて相手から逃げるか
相手と共に幸せになるしかないと思っている。 >>184
こういうのが4千人育成するなかでいろんなとこで起こってそうだな、身近なとこではデータサイエンティストの育成でわけもわかっていない上司がどういうデータがどこにあるかも知らないくせにおかしな指示してるし、、お先真っ暗だよなという感じで日々過ごしてます 仕事を楽しむ余裕がないと
くそ真面目な奴は鬱になっちまうんだぜ
だからちょっとぐらいギャグをかまして
上司をギャフンと言わすぐらいでないとｗ >>187
アタオカ上司ばかりなんだからなんとなく頑張ってるふりしないとダメなんだよね
効率的に仕事すると業務が増えるだけで何も得しない >>187
そこらは気を使って人間関係が悪くならないようにやってるんだよw
出社日の早朝に家の周りで捕まえたカメムシを大量にタッパーに放り込んで
「課長、無茶言うと今からこのタッパー開けますよ。自爆テロです。」とか
それでしゃあしゃあと言ったのが上記のセリフだ
良い窓を紹介された人間が3ヶ月で潰れた事実から学んだゆえに3年持った
しかし、新人制度と組み合わせるとこりゃもう先はないだろう。
先手を打って産業医、部長、人事GL、俺の4人で面談をすることにした
（診断書は産業医に提出している。
ちなみに年末には自宅にて過呼吸でぶっ倒れて焦った家族が救急車を呼んだ）
さて、どうするか、どんな資料を書くか、
ここで課長の面子を潰したらこの会社では終わりだからな
難しいなあ。 前橋市に本店がある第二地銀・東和銀行の男性行員（当時25歳）が自殺し、労災と認定されていたことが関係者への取材で判明した。配置転換に伴う未経験業務への重圧に加え、上司のパワハラによる複合的な要因で、精神的に追い込まれた過労状態だったと判断された。男性は異動後わずか2カ月で命を絶っており、遺族は銀行側に損害賠償を求める方針だ。(毎日新聞) メルコで鍛えていればそれぐらいで自殺するような軟弱な精神にはならなかった
力になれず悔しいよ メルコで飛び降りる窓と退路を絶っておけば耐性がついて自殺に至る事も無かった。
これは我々に助けられなかった責任がある。 >>189
頭良すぎるんだと思うがアルゴリズムの勉強が苦になるなら才能無いよ。ソフトが専業の部門で無いことを祈る たぶん上司と話が噛み合ってないよね。
雑誌インターフェースのチュートリアル記事をやって出せば満足しそう。
話聞く限りだと技術企画部門でもなさそうだし、客観的な優位性先進性や事業なんて気にしてなくて「うちの技術すごいんだぞ」って上に言えればいいんじゃない。
本気でやるなら研究所にちゃんと依頼出すでしょ。 ID:dY344fiy=ID:jJk8DRmp
死ね 誰かこれ何がしたいのか具体的に説明してくれ
そもそも顧客ニーズを発掘出来る企業なのか？
トレードオンの土台づくりに向けては、ESGへの取り組みを加速。デジタル基盤や生産基盤などのあらゆる経営基盤を強化する一方、同社が推進する「循環型デジタル・エンジニアリング」によって、データを活用した価値創出を実現し、統合ソリューション、システム、コンポーネントを進化させて、新たな価値を生み、社会課題の解決につなげるという。
「循環型デジタル・エンジニアリング」とは、三菱電機が顧客に納入したコンポーネントやシステムが、利用されることによって生成されるデータを、顧客から提供を受け、デジタル空間に集約。これらのデータを分析して、顧客が気づいていない潜在的な課題やニーズを把握して、三菱電機グループの知恵を活用しながら、顧客の課題解決に取り組むほか、ここで創出した価値を、幅広い顧客に還元して、社会課題の解決を図っていくことを目指す。また、得られたデータをもとにして、コンポーネントやシステム、統合ソリューションを進化させることにも取り組んでいる。 >>194
ありがとう。たしかに才能はないと思っている。
自分語りで申し訳ないが説明資料作成の整理になるので書かせてくれ
材料系で色んな元素をパレットに並べた絵の具のように混ぜ合わせるのが好きだった
もちろん原子価結合法や混成軌道法を用いてある程度の理論予測はしていた
あと、スパッタなので理論予測できない部分はある。そう言う時は
Excelを用いた簡単な応答曲面法や実験計画法を使ってきた
俺の真似して直交表実験を行おうとして失敗した後輩に
交互作用の概念を教えても理解できないようだったから
自動車のエンジンに例えてエンジンの吸気ガスを設定するのに
空気吸入量とガソリン吸入量をバラバラに設定すると失敗するだろうこれが交互作用だ。
そういう時は空気／ガソリン比と全体の吸気量でパラメーターを設定するもんだなどと
いい気になって気前良く教えてきたこれが失敗だった 3年前ほどか、本社がAI要員4千人計画と言うのをブチ上げてきた
これはAIのソフトウェアを組める技術者を4千人養成するというもので
今でも例題出してソフトウェアを組ませて正解率を競わせるコンテストなどをこっそりやってる
大抵の部署はUdemyの訳わからん講習を受けさせて形式だけ「AI要員OK」と返答したようだが
ここでうちの部署の上長は「俺くん統計できるんなら機械学習も簡単だろう」と
一人前のAIソフトウェア技術者に3年で仕立てることを目論んできた
プログラミングは簡単なVBAくらいしか知らないPythonの勉強から始まった
数学は初歩的な偏微分とベクトルの内積・外積を大学教養で習った程度だ
しかも今では忘れているさぁ困った。 なんか適当なアウトプットを出しつつPythonの学習とアルゴリズムの勉強に入ったが
いかんせん数学のセンスがない皆無ではないが計算演習で頭に馴染ませるのに時間が掛かる
上長は3年後にはベイズ統計学による逆探索のアルゴリズム開発とデジタルツインのソフトウェア開発を
俺1人にやらせる目論見だったので頭抱えた
無論反対したがそこで上長が言ったのが例の
「やってもないのに反対するのは評論家の態度だ」というセリフだ。
途中でデジタルツイン実現のためにC言語の学習と複数センサーからのデータを
ワンチップマイコンで収集してPCに転送してCSVデータに格納するというシステム構築の仕事も加わった
（こんなん外注でやった方が安い・・・）と思ったが反論すると例の「評論家」呼ばわりがくるので
ここまではやった。あとはアルゴリズムの理解を手でノートに書きライブラリに頼らずPythonで組んだ
ここで最近K殿が変なことを言い出した「外れ値とは何ぞや？」と
そんなん正規分布のプロファイルから飛び出した値だがK殿は
「それは統計学的な意義のみでありプロセス的な意味を持たない」と言い出した
解ってないにも程がある。そこで俺は基礎の基礎である最小二乗法のアルゴリズムを数式書いて説明したが
上長は「その数式にプロセス的な観点を盛り込めないか」と来た。
そもそも数値計算で解決できるような問題なら数値の意義を統計的に扱う機械学習を使う理由がない
K殿はこれが理解できていない。もう泣きそうだ。 K殿は理屈を言っても解らないので現状を教えるのが最適だと思い
今はソフトウェア構築もできるAIコンサルティング会社が多数あって
ベイズ統計学による逆探索やらデジタルツイン構築などはお金を積むと誰でも
最先端の環境が入手できることを予め集めておいた資料で教えた
そうするとK殿は
「俺くんはどんな構想で機械学習に取り組んでいるのか最終目標とガントチャートを掛いてくれ
GW明けが目標ね」」と来た。
すまんが最初からの流れを追うと何を言ってるのかさっぱりわからないGW中も悩みに悩んで
色んな本を漁ったがもう限界だ。
医師からは「気分障害（燃え尽き症候群）」と診断書貰って産業医に送付して
部長にはやんわりと話を通した。部長は鳩が豆鉄砲食った顔して人事に連絡し
産業医・部長・人事・俺で面談をすることになったが何を話していいか判らない
解っているのはここで誰かを批判するようなことを言うと俺が悪者にされるということだ
書いていてなんと無く心の整理がついた
ありがとう 一旦終わる。 あ、ちなみに本当のことを話すとダメなのでフェイクは適宜混ぜてあるので
そこらは慮ってくれ すまんが続けさせてくれ。過呼吸と不安焦燥感で精神的に不安定だ
（ちなみに自殺とか自傷とかは考えてないので安心してくれ）
もうこの3年間寝ているのと近所の買い物以外はほぼ仕事と勉強に充ててきた
最後に息抜きらしいことをしたのは昨年11月に友人と飲み会をしたくらいだ。
もう頭の中に霧が掛かったようで明らかに脳が疲れていると自覚できる。
ここで>>203でK殿が課した課題に対してだがK殿は>>198のような回答を望んでいるのは
安易に解る。しかしそんな回答をすると結局俺一人が実行に移す事になりもう限界だ。
迂闊に「できない」というと「評論家」と罰せられ、
「上長が無茶を言う」というと「他責思考」と罰せられるのは解りきっている
今は「評論家」「他責思考」という言葉がとにかく怖い。
なんとかならんかねぇ。 ソフトウェアなりAIなりは研究所に山ほど専門家がいるから応援を頼め。
とにかく自分でなんとかせずに頼って頼って頼りまくれ。 アプローチとしては入社や研修の同期、めるコン、研究所の報告会（掲載資料からの問い合わせ）、研究依頼、技術部会、Viva Engage（旧yammer）くらい？
TeamsでAIコミュもあったはず。
> 明らかに脳が疲れていると自覚できる。
もうちょいいくとそんな判断力もなくなるし、神経とか内臓もやられて後遺症と暮らすことになるから大事にしてほしい。
特に更年期と重なると余計ダメージでかくなって本当に本当に寿命が縮む。 >>209
使えるかどうか知らんけどこの会社が作ったAIがあると思うけどその情報開示してもらえば
いいんでないの？ 連投さんのレスみたけど今の部署では恐らく変人扱いされていて何をやっても状況改善しないだろうからさっさと環境変えたほうが良いだろ。jobnet経由とかで異動希望出すも良し、退職して別企業に行くも良し、個人事業主で頑張るも良し、本人が能力あるなら稼ぐ手段は幾らでもあるのが現代やで。 「仕事ができない」って言うけど大卒で採用試験を突破してる時点で「知力が低い」じゃないんだよなぁ。痛感するのは「手順のないものの筋道を立てる能力の低さ」と致命的な「努力する力のなさ」 この会社って「バカ真面目」な人が多いねー。
言ったもん負けとか言われるけど、自分のやりたいことは言ったもん勝ちで好きにできるし。上司が仕事の内容を理解してないからこそ好き勝手にさせてもらえるし、給料もそこそこいい。
でも、会社や上司み認められたい、出世したい、承認欲求の強い人は苦しいかもね。 >>206
典型的な頭でっかち
話す相手にレベルを合わせるだけ。
人を見てふんわりレベルかガチガチかを見分けるようになると良いですね。 新卒が急に出社しなくなっていきなり「退職代行モームリですが」って電話来たら、ギリ怒りより笑いが勝つかもしれない 「会社に尽くす」とかまじで考えるな
あなたが"大株主"でない限り、労働者として意識すべきことは
・毎月の給料はいくらか
・どうやったら給料が上がるか
・今の職場で得られる経験は何か
だけ。やりがいは不要。居酒屋で「今の会社のあるべき姿」を同僚と語る時間はマジで無駄
カネのために働け！ ワークフローを導入しようとすると、承認フローについて細か過ぎる要望が出て話がややこしくなるのですが、
承認した責任を取っている人を見たこと無いので、シンプルなフローにしておけば良いのに 退職代行
就職代行
勤労代行
婚活代行
結婚代行
出産代行
育児代行
定年代行
老後代行
死亡代行 承認フローに関わる人間多過ぎて何か起きた時誰が本当に責任取るのか気になる そりゃ責任の所在をうやむやにするためのシステムだし この会社は1か月とか2か月とかの短期間でで退職する人が異常に多いけど
研修期間中の退職って事で平均勤続年数の算出には含まれませんよね？ｗ この会社は中身なんかだれもみちゃいないよ。やってる風、やった形式が大事なんだよ。
だから、適当にフォーマットを合わせて好き勝手やればいい。 ちゃんと退職代行使うだけ偉いよね。
この会社は休み時間に消えてそれっきりとか、全く出社しなくなってそれっきりとか、行方不明系の退職が多すぎる。
何人かは上司に殺されてそう。 連休明けから管理職の連中がやる気を無くしている感じがします ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
