GCL

講義 †

• イノベーター倫理
• ザ・官僚
• 技術利用と法

参考 †

• GCL
• ICT=情報処理および情報通信

概要 †

• 目的
  • 世界トップレベルの高度専門力と縦横無尽な学際性
  • 多彩で国際的なチームを作り、人々が目を見張るような斬新な価値や社会課題解決を想像していく
  • 必要とあらば、専門研究を自ら進化させて新たな想像・解決に活用することもできる

• 要求
  • 統合的な視野（情報および制度・経済の横串，現代の社会•経済システムの動態）
  • 独創的な発想
  • 産学のグローバル
• 人材の目標＝以下を全て満たす人材
  • 先端科学技術のポテンシャルと人々にとっての価値•意味の両方を深く理解
  • 高い理想と倫理
  • 新たな社会のビジョンと価値創造のシナリオを描く
  • ビッグデータ、複雑システム、ヒューマンシステムの先端 ICT と工学、農学、医学、社会科学の高度専門力を基盤とする
  • 新たな知識社会経済システムを創造的かつ具体的にデザインする能力
  • 新しいデザインを具現化するプロジェクトを立案
  • ステークホルダーのコンセンサスを得る
  • 世界トップレベルの専門家集団を率いる
  • 戦略的プロジェクトマネジメントを行う
  • オープンスパイラル型の実践方法論で強靭に推進•達成する
  • また、その方法論自体を創造する能力。

意義 †

• ワークショップ
  • 社会の本質的問題や新たな可能性を明らかにするため
  • ICTによる解決策や将来ビジョンを提言するため

必修 †

• M2
  • GDWS BとA smlの参加
  • 本当はインターンも
• M2夏
  • 英語I，技術利用と法（GCL I）
• M2冬
  • 英語II，Introduction to Management（GCL II）

合宿 †

• FANUC
  • ロボによるバリ取りは50%（できるけどやってない）
  • 多品種にする必要がないのは、そもそもマザーマシンが多品種のものを産むから
  • 導線をまるめたりするのは技術的にむつかしい。柔軟物もむつかしい。細かいものはペイできない。
  • アーク（ねじや曲げ加工の端点などを高電圧で高抵抗の部分を焼いて溶接）
  • 「壊れない、壊れてる前に知らせる、壊れてもすぐ直せる」
  • サーボの中に有機溶媒が入ると爆発->静電粉体で塗る
  • 人はマスキングする、ロボは全部塗ってから削る
  • ホブ加工ができる（同期精度が高いので）
  • ACは電動ロスが少ない・小さい、DCは精度・加速度がよい
  • 発展のミソは自動化というよりも、設計の「しぼり」と「標準化」
• ワークショップを与えられた機会ではなく、朝飯昼飯などでもやるべきで、自分たちで動いてこういう場を作るべき。
  • ネットワークを作って大きなことをやるときに、仲間を募れるネットワークを作れる。
• 研究はごく一つの切り口に過ぎず、他の課題があって課題にアプローチしている人がいる。
• 今ある研究テーマではなくそれを通じて得られるスキルと専門性は何かを理解することが重要。
• 自分の研究分野でしか説明できない研究はいい研究ではない。
  • どういう意味なのか、発展の可能性、別の切り口、そういう観点でものを見ることがいい研究につながる。
• テーマが違いすぎて固まってしまった、というのを解決するほうがおもしろいしイノヴェイティブ。
  • このくらいooくらいだったら、「目標を一段階上げるのがよいのでは」？発想方法である。
• スープワークショップとの共通：無理難題、無茶をする＝普通の人で思いつかなかったところに行ける。

• 演出家+技術の強い演出家
• 何を求めて作品を作るかが異なったので失敗

• ワールドカフェ
  • 「コラボレーションについて」
    • 組みたい相手とだけ組めるわけではない（自分の好きな人だけで組む人は未来失敗する）
  • 自己紹介、理想のコラボとは？
  • やるべきこと
    • Yes, No. なぜなら…
    • 目的を一段上げる、だれとだれをつなげる、という組み合わせ論。
    • 目的と手段の専門知識->意味のある目的の共有。全体感のわかる個人。
  • やってはいけないこと
    • 人の意見を遮る
    • 頭ごなしに否定する->否定ではなくて、「一方」「逆の発想もあって」「別の考え方もあると思う」
    • 一方的に喋りまくる
    • 最後の発表（強制的な発表を前提にするとまとめることに影響されて自由な発想）->自己紹介のTumblrを書き換える
• ウマが合う、食べる拘束

目的を一段上げる、というのは賛成。一人を祭り上げるなど。

組み合わせ論はうまくできる。 コラボがうまくいかないのは制度の問題がある。県境でデータの移動ができない。

ワークショップそのものの、ルール、制約、介入はどうだったか。

データがないから賢いパソコンがみたいな話がない？ 最先端のAIの知識は共有したほうが良い。

こういう場では最先端はどこか、最先端トピックの共有は重要

産総研のおーぷんラボなどは非常に参考になる 疲労度という言葉をうつになるコンピューターインターフェース、人が使いたくなるインターフェース コンピューターが悪化したら？自殺したら？これは社会制度、倫理の専門家もいる。技術と臨床心理士だけではなく

人間の目では発見できない特徴を云々

• 感想
  • 文系の小さな課題の大工になるか
  • 一般的な課題から超突き抜けた技術を作ってシーズとするか
  • 社会的にはミクロとマクロのつながり、コラボが必要
  • 法と倫理の専門家が必要

噂 †

• GCLは700点台だとやばい