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こちらにさせていただきました。
ある会社のHPに書いてあった「機械製造工場のワーカーからの技術翻訳」という件がありました。
この技術翻訳ってどういう作業(工程)なんでしょうか?

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A 回答 (2件)

こんにちわ。



その会社は海外から部品や製品を購入されている・製品や部品を輸入して売る(代理店契約をしている)・海外から部品を調達し組み立てて売るなどかと思います。

翻訳内容は、取扱説明書だったり仕様書だったり、FAXだったりします。なので、その分野の知識が必要です。

技術系では無いのですが、以前金融系の人から聞いたのですが、英語から日本語に翻訳してもらうのに翻訳の方にお願いしたところ「(景気などの伸びが)カニが横歩きをするように・・・」と訳されたものが来たそうです。でも、金融系なら「(景気は)横這い」という言葉があります。その分野をある程度知っていないと苦笑されてしまう場合もあります。(もちろん、日本語も知っていないとダメですけどね)

私の友人も技術翻訳をやっているのですが、その分野をモウレツに勉強していましたもの。

ではでは。
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この回答へのお礼

回答ありがとうございます。
専門分野だけでなく英語の知識も必要だということなんですね。
英語は苦手だなぁ・・・

お礼日時:2001/12/16 13:27

もしからしたら技術書などの翻訳ではないでしょうか?


技術的な翻訳の場合は英語の知識だけでなく、その分野の知識がないとできないんですよね。
(すみません、自信なしです)
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この回答へのお礼

回答ありがとうございました。
これからはやはり英語が無くてはならないものなんでしょうか。
技術ばかりではダメってことなんでしょうね。

お礼日時:2001/12/16 13:31

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Aベストアンサー

DD第一種に合格して、総合種の資格者証を取得することが一般的だと思います。
メリットはDD第一種の範囲に学習を集中出来るということになると思います。

ちょっといやらしい方法になりますが、お金と時間があればこんなことも可能です。

総合種とDD第一種は試験時間が重ならないので同じ試験日に両方とも受験できます。
学習はもちろんDD第一種の範囲だけします。
AIを合格してから間隔が空かない受験になりそうなのでAIの知識も残っていると思いますので。

これですとどちらかが合格すれば総合種が取得できますし、両方不合格でも科目合格の組み合わせで総合種が取得できる場合もあるため
総合種取得の確率が上がることになります。

http://www.shiken.dekyo.or.jp/charge/exam/manual.html#p19

>(ちなみにAI1種の技術法規、DD1種の技術法規があれば総合種の技術法規を免除できるのですか?)

この問いは上の参考Webサイトを見てください。
免除になるという回答になると思います。

今回はどちらを受験する場合でも基礎は免除になりますので、技術と法規の受験になります。

実際に私がやったんですけどね。(そのときは両方とも試験は合格しました)

DD第一種に合格して、総合種の資格者証を取得することが一般的だと思います。
メリットはDD第一種の範囲に学習を集中出来るということになると思います。

ちょっといやらしい方法になりますが、お金と時間があればこんなことも可能です。

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Aベストアンサー

こんにちは、

 機械と電子工学の融合製品で、身近なものと言えば、パソコンのプリンタを挙げるのが一番です。

 写真のような解像度は、精密機械と電子工学の協調の成果以外の何物でもありません。

 もし、そういう分野を望むなら、「電子、電気系」をお勧めします。理由は、多くの大学は、「機械科」というと、精密機械以外の大型機械などの分野も含むことになり、「広く浅く」になってしまうからです。

 もちろん「精密機械科」などを名実共に置いている大学なら、話は別です。

 あと、どういう訳か、同じ大学でも、「電子科」の方が、「機械科」よりも上、という偏見が根強く残っているという事実もあります。
 
 ちなみに、就職後の違いとしては、機械系は、実際に動く物を目で見ながら、自分のスキルを上げることが可能ですが、電子系は電子の流れを実際に目で見ながらスキルを上げるのは不可能ですから、どうしても「測定器」という間接的な媒体を通してのスキルアップとなります。このあたりに、個人の好き嫌いが出てくるかも知れません。

 御参考になれば幸いです。受験、並びに、その後の就職活動を合わせて応援します。

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Qなぜ最近急にAIが話題なのですか?

Googleとか、音声認識とか、ブラウザのCOOKIEとか、AI的なことは昔からあったと思うのですが、
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Aベストアンサー

>>どうして最近急にAIが流行
多分囲碁・将棋ソフトがAIを駆使していてプロを負かす位に発達して来たからだと思います。

昔のAIはif then else型のプロジェクションとか、フレームワークで構成されていて、大した事は無く廃れました。

今はもう少し発想を変えた「ディープラーニング(特徴表現学習)」の研究結果・過程を応用したものになっています。

但し、今も、人間の脳との決定的な機構差が以下に表れています。
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僕は高3で、進路を決める参考にさせてください。やりがい、つらさ、生活リズム、適正、収入などを教えてください。いろいろな場合で変わってくると思うので、面倒だと思いますが、この場合だとこう、違う場合だとこうなど詳しく教えていただけるとうれしいです。テレビなどの新商品開発みたいなことができればいいなあと思っています。ロボットにも興味があります。自分の興味があることをできるものなのでしょうか?だいたいどれも同じようなのでしょうか?

せっかくなので大企業就職(どこがいい就職なのか知りませんが、ソニーがあこがれです。ソニーだからこれを買った、テレビとビデオデッキはソニーでそろえるという人が多いし、PS2など人気もありますから。PS開発に加わるなんてできるのですか?)を目指してがんばりたいです。第1線で活躍したいのなら大学院へ行くのが有利と読みました。どの大学院以上へ行けば希望通りの就職ができる(可能性が高い)ですか?また、その大学院へ行くためにはどの大学以上へ行く必要がありますか?名古屋工大からでも東京大の大学院へ行く人もいるみたいなので、他の大学からでも大学院へ入れる可能性は十分あるのですよね?就職の条件に大学(大学院)など関係ないのならそう教えてください。

どんな学科へ行けばいいのでしょうか?

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私は中小企業で開発の仕事をしています。プロジェクトリーダといってもほぼ一人で機構から電気までしなければいけません。デザイナーの打ち合わせや塗料の選定なども一人でしないといけない。これが中小の実情でしょうか。大企業ではある部分のみを設計したらいいでしょうしね。研究職になるとさらに深くなりますね。もっと狭い領域でなおかつ深くする必要があるという感じですね。最近アナウンサーなどの年収が出てきてかなりショックを受けていますが、決して収入面はいいとはいえないかな。
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AIを作る事は何故難しいんですか?

AIはタイムマシンに並ぶ程の究極の発明の一つですよね。
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宇宙の創生や、ガンの治療法等いろいろな議論がされてますが、知能をもったAIの作り方に関しては検討も付いていないイメージがあります

Aベストアンサー

現在のコンピュータは、記号化された情報を、プログラムした規則に従って高速で演算するものです。
この半世紀の間で演算速度もメモリ量も飛躍的に拡大しましたが、この基本的原理は今も変わっていません。
情報が記号化されてさえいれば、猛烈な速さで計算することは出来ますが、問題はその「記号化」です。

> AIを作る事は何故難しいんですか?
現実の様々な膨大な(しかもほとんどが無駄・無関係な)情報の中から、必要な情報だけを選び出して意味を持つ概念・記号に変換することが、現在のコンピュータにはとてつもなく難しいからです。

例えば大勢の人間が写った映像情報の中から特定の人間を記号として選び出すことを考えて見ます。
人間なら幼児であっても大勢の中から親の顔を見分け「ママー!」と意味を持った概念に結びつけることが、無意識にいとも簡単に出来てしまいます。
しかしこれをコンピュータに行わせようとすると、ビットパターンの画像情報の中から必要な情報だけを抽出し判定して「特定の人物」という記号に変換する作業には、非常に複雑で難しい演算が必要になります(しかも完全には出来ていません)。

同じようなことは、例えば不完全な言葉から意味を推察する場合などをはじめ、人間がごく普通に行っている殆どの活動について言えます。

人間がどうやって脳内で必要な情報を抽出・整理して知的活動をしているのか、そのメカニズムは未だ殆ど解明されていませんが、たぶんコンピュータの演算方法とは全く異なったやり方で行われている事だけは間違いないでしょう。

そのメカニズムが解明されれば、コンピュータでその真似をさせることで、AIは一気に実用化され発展することでしょう。
その意味でタイムマシンとは比較にならないくらい、実現可能性は高いと思いますよ。

なお未だにAIそのものは実現していませんが、人工知能研究の過程で「エキスパート・システム」など、限定された分野ではありますが一部実用化はしています。

お薦めの入門書:
「ロボットにつけるクスリ---誤解だらけのコンピュータ・サイエンス」星野 力、アスキー出版局(2000年) ISBN4-7561-3312-6

現在のコンピュータは、記号化された情報を、プログラムした規則に従って高速で演算するものです。
この半世紀の間で演算速度もメモリ量も飛躍的に拡大しましたが、この基本的原理は今も変わっていません。
情報が記号化されてさえいれば、猛烈な速さで計算することは出来ますが、問題はその「記号化」です。

> AIを作る事は何故難しいんですか?
現実の様々な膨大な(しかもほとんどが無駄・無関係な)情報の中から、必要な情報だけを選び出して意味を持つ概念・記号に変換することが、現在のコンピュータにはと...続きを読む

Q製造工程における図面を読むための基礎知識

製造業で総務をしております。
ISOにも携わっているため、現場に流れている図面に少し詳しくなりたいのですが、
どのように勉強したらいいのでしょうか?
わかりやすい書籍や参考書、URL等あれば教えてください。

Aベストアンサー

とりあえずこちらでもどうぞ。
http://www.0ho.co.jp/machining/kako-nyu-zume.htm
http://www.monominami.jp/7seizu.html

一番いいのは自社の製品と図面を
両方に置いて眺めるのが手っ取り早いかな。

QAIは人類を滅亡させませんか?

既に囲碁とかの世界では人類を超えていますし、時期に数学の世界で人類を超えるのではないでしょうか?人類には解けない命題を一瞬で解いてしまうとか・・・
そのうちにAIが新技術を開発するようになるでしょう。その時、人類はその技術を理解できるのでしょうか?危険を含んでいたとしても予測できるでしょうか?AIにインプットするデーターがほんの少し間違っていただけで地球滅亡・・・というのを回避できるのでしょうか?AIが悪意を持つことはないのでしょうか?人間がなぜ悪意を持つのか人間は理解しているのでしょうか?人間が悪意を持つ以上、人間と同じように思考するに至ったAIも悪意を持って人類を滅ぼすのではないでしょうか?

Aベストアンサー

その可能性は高いですね。 ホーキング博士他世界の著名人も同じ心配をしています。 一方、心配する必要はないという人もいるようですが。

http://www.huffingtonpost.jp/2014/12/03/stephen-hawking-ai-spell-the-end-_n_6266236.html

Q製造業の生産工程改善企画書について(長文)

1つの製造ラインにおいて、自社にある商品(例えば消しゴム)の種類(普通の消しゴム、香り付き消しゴムといったA,B,C,D,E)が5種あるとします。
 今までは1日8時間で1種類の消しゴムを200個×5回分
作る大量生産方法をとっていたが、5種それぞれの在庫数を減らすために、必要なときに必要な5種の消しゴムを作る方法に変えたいとします。
 5種(A,B,C,D,E)をA→C→EかB→D の順番で製造していけば、ラインの切り替えに時間をかけずに、効率よく必要量を生産が出来ることに気づいた場合、どのような企画書のタイトルを付けたらよいと思いますか?

また、今回はじめてパワーポイントで企画書を書くのでコツなどあったら教えて下さい。

Aベストアンサー

目的が「工程改善」ではなく、「在庫削減」ですから、「消しゴム在庫削減のための工程提案」。
パワポ作りは、プレゼンテーション関係の本を見ると参考になります。1枚あたりプレゼン3分、文字は大きく少なく、図を中心に、などです。


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