スタンフォード、アップルを経た僕が、彼と板金を選んだ理由
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今日は昨日の私のインタビューに続き、キャディCTOのアキ（小橋）についていろいろ掘り下げていただきました。
技術力が高いのはもちろんですが、「社会課題を解決したい」「町工場の職人を幸せにしたい」「社員が幸せないい組織を作りたい」という点が弊社のなかでもトップレベルに高いのが彼です。エンジニアとしてとても稀有であり、それこそが本気で口説こうと思った理由です。
それにしても、アキのトップの写真がツボ。
「ルーモス！！！」
注目のコメント
「モノづくり界のAmazon」とも呼べるプラットフォーム企業キャディ。
後編の本日は、彼らのアイデアを成立させるテクノロジーに迫ります。鍵を握るのは、元アップルの技術者である小橋CTO。彼のインタビューを元に解明していきます。
＊前編
【秘話】辞めマッキンゼー✕辞めアップルが挑む、すごい板金屋
https://newspicks.com/news/3618203/FYI、板金部品の工程設計・コスト推定・製造性評価（これらは相互関連がありますよ）の研究ははある時期 popular topic だったのですが、コレが後期のベストですかねぇ（個人的好みです）
https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0736584597000094
あと切削ですがこんなのも（コレもブーム後期です、好み的には so-so）
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0278612597830567
これらの研究が盛んだった20数年前には機械学習がまだイマイチだったので、ニンゲンがfeature選定してニンゲンが関数同定してましたが、今ならイロイロできるでしょうねぇ
記事中の図にあった他の製造プロセスでも沢山の研究がされてきましたねぇ 大枠では Design for Manufacturing と呼ばれる分野です 最近では3Dプリント部品のコスト推定や、その応用として図面からどの部品を3Dプリント化すべきか判断する、みたいなのが流行ってますかねぇ ワタシはそれ以前に、組立図になるべき部品分割、部品図になるべき部品形状も同時に、性能要件とコスト推定から自動設計しちゃおう、って研究してますよ
オジサンちょっとウレシイ、若い方々にやって貰えて あ、こっちもどーぞ、よろしければ もう１７年前になりますが、似た絵ですよ 学生さんは当時フォードで設計と調達やってたヒトです いまは他社で偉くなったようです
https://pdfs.semanticscholar.org/6108/a9be165ac85a9c008af1167c4d6d19ba4a4d.pdfこれはめちゃくちゃ面白い。B2Bのシェアリングサービスについて印刷→運送→広告と産業を横展開しているラクスルではないですけど、こういう一見外からは見えにくい（ゆえにこれまで手がつけられてこなかった）産業構造の「秘孔」をテクノロジーで変えにいって、それを起点に事業を拡大していく。
まさにブルーオーシャンですね。将来的にIoTが広がっていったときに、このサービスで保有されるデータが、「7秒での原価計算見積」というコアバリューを中心に、さらに大きな産業効率化をおこすようなイノベーションにつながっていくことを期待
