２０２６年も社員募集中です。
２０２５年７月末より３年半ぶりに募集を行いましたが、以前より反響が小さくて驚いています。
面接も何回かやらせていただきましたが、マッチせず、引き続き２０２６年も募集させていただきます。
求人サイトには書ける量が限られるので、本ブログにも説明を書きます。
多少見やすくなるように、また改善しやすいように、Q＆A形式にしてみます。
Q何の仕事の会社ですか？
A環境保全にまつわる色々な仕事に関わっております。
基本的には法人相手になり、廃材倉庫等で該当品を回収して、弊社に持ち帰って検品する作業が時間の大半を占めます。
お客様方は優しい方ばかりで、非常にコミュニケーションがとりやすいです。
家庭ごみは取り扱いません。
トラックの運転もメインは工場ですので、道路わきに寄せて急いで作業するようなことは年に１回あるかないかです。
プラスチックの再資源化も手がけております。メインはプラスチック製品製造工場から出る端材等になるので、９割は使用済品ではありません。
A型就労移行支援事業所様とも協力しております。
どの企業様もゴミ削減には興味を持っております。弊社はそうした企業様の廃材倉庫を見て、どういう風にすれば弊社が買取することができるか（ごみを減らせるか）を一緒に話し合っていきます。
廃棄物の流出や汚染にもアンテナを張っており、分離槽や側溝の清掃も行っています。
分離槽とは例えば工場油等が流れても、工場外に出て行かないように設計されている枡です。
工場の緑地保全事業も行っており、草刈や剪定も行います。
Q残業は多いですか？
A基本的には納期に追われる仕事はありません。17時には作業終了となるようにしています。だから、18時以降の予定を組みやすいと思います。
年に2回ほど17時半くらいに終わることはありますが、それ以外は毎日17時10分には会社を出ることができます。
逆に、不必要に仕事の時間を伸ばしません。雨天時や猛暑日、土曜日は、2024年実績として、トータル３７．５時間早く仕事が終わりました。
Q休みはどうなっていますか？
Aまず日曜日は休みです。そして、月に２日分好きなタイミングで半日から休みをとってもらっています。３日前申請で、他の従業員にも伝えてから、休みをとります。有給休暇と制度は似ていますが、有給休暇は別途あります。
祝日は取引先工場の関係で休日になりません。休みが必要な方は月2日の休みを利用して取得していただきます。
但し、GW、盆、年末年始の月はこの２日分の休みは用意していません。必要があれば、有給休暇を消化してもらいます。
GW、盆、年末年始は、有給休暇推奨日５日を入れて、約１週間の休みが取れるようにしています。
2024年は日曜日52日、それ以外の休日35.5日、早上がり等計4.5日(37.5日)有給休暇取得日数平均9日（中央値8日）で、従業員ひとりの年間休日数が平均101日（中央値100日）でした。
Q入社後の給与評価はどうなっていますか？
A研修期間3ヵ月を経て、正社員登用となります。
トラック運搬業務をする、樹脂の種類を積極的に覚える、草刈等に参加するなどが条件になります。ある程度適性を考慮したいとは思いますが、チームプレーは大事にして欲しいです。
きちんと仕事をするというのは、他の従業員と比べて明らかに作業に時間がかかっていないか、提出書類をきちんと出すか、報告をきちんとするか、リフトに乗ったものの携帯を触って時間潰しししている姿をよく見るか、などをチェックします。
他の従業員より時間がかかっても、プラスアルファでちょっと目につくゴミの片付けをしたり、取引先の担当者と情報交換したりしていれば、それは無駄の時間ではないのですが、取引先を出たのに一向に帰ってこないというのは困ります。
また、弊社の休暇として毎月日曜日以外の2日好きな日に休みをとるようにしています。本来であれば、前月にシフト表を作りたいところですが、休みが少ない分、柔軟に休みが申請できるようにしたいと思っています。ただ3日前を基本申請としているに関わらず、申請書が出ないと全体に迷惑が掛かります。
そうした当たり前に真面目に仕事をすることができないと、一番重要な信頼関係が築けません。信頼して仕事を頼めることがきちんと仕事をすることの裏返しになります。
(有)アイ・エス・オー 長友
結局、排出者側にとっては「高くで売れるに越したことはない」のが強いインセンティブになるというのは、実感しております。
買取者側にとっては「高くで買うためにはどうするか」が問題であり、色んなリスクを背負う必要があります。その点では、弊社はリスクを避けております。その代わり、市況が悪くなり始めたときには早めに情報提供をするようにしております。いきなり明日から回収しないなんてことはやったことありません。逆に、明日から来ないでくれと言われたことはあります（高くで買うところに出す）。
最近、ちらほら不払い問題や急な引取停止問題をお聞きします。
海外への輸出が厳しくなっており、それが反映されているといっていいでしょう。
個人的には今後大量排出者は自社で循環させるようになると思います。物性等を一番理解しているのは製造者側であり、品質の確保も達成できるでしょう。
少量排出品（者）はどうしようもなくなるのではないかと思います。コストに見合わない上、品質も確保できない。グレードの混ざり合った樹脂で何が作れるかは、品質を大事にしている製造者側（排出者側）が一番わかっている（分からない）のではないでしょうか？
オレフィン系は比較的扱いやすいでしょうから、オレフィン系のリサイクルについては製造の段階から各化学メーカーが奮闘している情報が定期的に飛んできます。炭化水素の鎖に色々と付いたものは、更に他のものもくっ付きやすいこともあったり、構造がほぐれにくかったりしますから、分子レベルからのリサイクルは難しいのではないでしょうか？
正直、弊社も少しでもリサイクルフローに乗せようと、頭や手に物性を覚え、見えない分子構造を解読しようとして参りましたが、在り方を変えていく必要があるとは思っております。そうでなければ、弊社自体も消えていくことになるでしょう。正直既に樹脂の有価買取だけを考えると、従業員ひとりフルタイムで雇えないくらいの利益しか出せておりません。実際、多くの樹脂買取専門業者のフルタイム従事者は一人しかいないように思います。
| 私たちの周囲の物質は刻々と変化しつつあった、あるいは、いろんな分子が混乱状態から混乱状態へ、そしてまた別の混乱状態へと移行しつつあったと言ってもよい、言葉をかえれば、実際には相変わらず同じ状態にとどまっていたということである。唯一の真の変化とは分子がなんらかの秩序にきちんと配列されることなのであり、そしてそれこそヴグと私がいろんな物質の混合物の中をあてどなく歩きながら求めていたものなのである。
（略） 私たちはどうして理解しあえよう？ 私にとっては同質のものが不可分に増大していき、平静に達することのみが価値あるのであり、彼女にとっては分離と混合、そのどちらか一方、あるいはそのどちらでもあるものが価値あるのであった。 （略） いまだに世界に形状を与えている、しかしそれはかつてそうなり得たかも知れず、そしてもう二度とそうはなり得ぬ世界の姿の幻影でしかないのだ。 「結晶」『柔かい月』イタロ・カルヴィーノ/脇功訳 |
機械学習の基本は、入力値から返ってきた出力値を振り分ける学習値があって、それと正解値と学習値のギャップを最小に埋めることだと理解しています。統計の基本と同じです。統計値が誤差を最小に埋めることです。
ここだけならAGIは出てこないのでしょうが、、、（あまり知ったかぶりするのはやめておきます）
良い意味で狂信的に研究できる人は尊敬できます。私はどんどん足取りが重くなって不安に押しつぶされてしまうので、まっすぐ真摯に向き合えるのが信じられません。
最近の愛読書は岡野原大輔氏の著作物と甘利俊一氏の著作物だと言いたいですが、、、美観（数理的面白さや哲学）は両者違うような気がしつつ理論説明の構成に面白さを感じております。。。
| AIは新しい発見をしたが、でも何を理解したのだろうか．
AIは人間の認識能力、理解能力を超え、人間不要で科学技術を推進する世界を築くのだろうか．（略）技術的特異点などあり得ない．人間は好奇心、探求心、向上心を持つ．人と協力し、知識を共有する喜びがある．これは心の働きで、永年の進化の過程で結果として生じたものである．この心が我々を支配し、意識を生み、人間社会と文明を築いた． 甘利俊一『深層学習と統計神経力学』 |
本当に甘利先生はかっこいいですね。本著は個人的には私の知りたい知識の積み上げ方で書いていただいている（対話しているかの）ようで、全然読み切ってない（読み切るか分からない）けれど奮えながら読んでおります。
こうした著作物を読む暇があるならば、生成AIの活用術でも考えろと思われそうですが、、、
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
何の意味もない独り言です。
| 物語が存在しない時代、つまりそれは日本近代文学の終焉ということだが、中上健次以降、そのことが露わになったのだ。
（中略） 言うべきことや語るべきことがなくただ手法だけがある時代 （中略） 言うべきことや語るべきことを持っているのは基本的に政治家だとわたしは思う。作家やその他の表現者は言うべきことや語るべきことがあって作品を作るわけではない。 （中略） キューバの音楽とダンスは、（中略） わたし自身の中でベルリンの壁やソ連の崩壊に重なっていた。 （村上龍「寓話としての短編」1997.06） |
今や政治も手法が前面に出てきたり、没入の仕方が分からない物語の政治が出てきたりしているような気がします。
ただ、、、ただ、だからと言って、活用できる手法が目の前にあるのに、それの見方が分からない（分かろうとしない）政治も、この混迷を極める現代においては問題ではないかとも思います。
| 実際政治に必要なのは，このような巨視的状態である．だれがどうということはまずまず問題ではない．この巨視的な社会状態がどう変化するかということが，関心事なのである． これは統計力学においてわれわれの当面する問題と本質的に同じ意味をもっている．多数の粒子から成る一つの物体をみているとき，その分子一つ一つの運動はわれわれの眼にははいらない．（中略）統計力学はわれわれに必要な巨視的な知識を，微視的な立場から簡明に与えてくれるのである． その基礎には，常に何か確率的なものが横たわっている．社会現象の場合にも，上にいったようなある巨視的な見方をするときには，だれだれがどうしたという微視的な立場を離れて，全体をある統計的な立場からみるということが基礎になっているわけである． （久保亮五『統計力学』1952） |
久保先生の隻眼には感服いたします。
70年以上前に書かれていたとはいえ、知らなかった文章ですが、私なりに研究していた時代、いや10代のあの時に知っていたら良くも悪くも勇気づけられていたと思う文章です。
| 留学時代「日本より五十年進んでいる」と世界一のドイツ数学に圧倒された博士に、独創への自信はまだなかったのではないか。ところが四十歳を目前に勃発した第一次大戦により、ドイツの本や論文が入らなくなった。「学ぶ」から「創る」へと切り換えざるを得なくなった博士は、五年間の激しい集中により大戦後間も無く、ドイツ数学を呑み込んでしまうような類体論を完成した。二十世紀数学の巨匠ヒルベルトが予想した理論を遥かに超えるものだった。生まれたものが余りに画期的だったので、本当に正しいのかどうか自信がなく、高木は「どこか間違えているはず」と証明完成のあと、一ヶ月も間違いを探し続けたという。ヨーロッパ最大の悲劇であった第一次大戦は、高木貞治の、そして日本数学の幸運であった。
（藤原正彦「天才には幸運がつきもの」2004.07.19） |
情報過多の時代が続いている現在だからこそ考えさせられるとともに、ここまで人工知能が学習能力をもった時代だからこそ、とんでもない研究が生まれるような気もします。
人生は短いので、早くAGIが登場し、物的世界を構築できる統一理論を見せて欲しいとも。
そして、その後の世界だからこそ見えない人間の人間らしさがあるといった幻想も抱いています。そこに物語が再生するんじゃないかと。
まぁ、ＳＦで何度も描かれた世界ではあるのだろうけど。
いつもお世話になっております。
夏期休業のお知らせになります。
8月9日土曜日～8月17日日曜日 
となります。
| 「であること」とは、物理的にはすなわち「粒子」であり、「すること」とは、すなわちプリゴジーヌの言う「生成」ではないか。
（中略） 古典的世界は「粒子」であり、近代世界は「生成」なのである。 （中略） 解剖学というのは、死体を扱う。死体には「生成」はなく、運動がなく、時間がない。（中略）「形態学」というくらいで、目を使うのである。 （中略） 私から見れば、目が先か、耳や運動覚が先か、という問題なのである。 （中略） 世界を見ているのは、それが物理化学的世界であろうが、社会であろうが、われわれの脳だ、ということである。したがって、脳の方に目と耳の分離があれば、やがてその分離は、われわれの「考え」のどこかに顔を出す。だから、世界は「古典的」になったり、「近代的」になったり、「停滞」したり、「進歩」したりするのである。 （中略） いかなる真理も、すなわちいかなる脳も、「静的と動的な傾向を同時に持つ」からである。 （中略） 視覚と聴覚とは、別に「対立する」感覚ではない。とくにヒトの場合、両者は言語として、特異的な結合関係に至るのである。 養老孟司『カミとヒトの解剖学』
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宮崎市内で扇風機を借りたいお客様はいらっしゃるでしょうか？
例年40台ほどレンタルされるお客様がいらっしゃったのですが、自社購入が決まって不要になってしまいました。もしかしたら、真夏に自社購入分では足らなくなって、レンタル依頼が数台あるかもしれませんが、、、
４０ｃｍ羽が5枚の一本足扇風機です。背の高さは1,100ｍｍ～1,350mmに調整できます。
屋外使用は不可ですが、倉庫内で使用するのに適していると思います。
ほとんどが(株)シーズコーポレーション様のもので、弊社は2018年から2023年まで毎年5台ずつほど仕入れておりました。
リモコンなしの直接本体操作になり、首振りのONOFF、風の強中弱が設定できます。
工場内（倉庫内）で使用していたもので、毎年羽を外してA型就労支援所の方と清掃しております。
三本足よりはバランスが悪いですが、底面は数キロの重さになっており、家庭用の底面よりは安定しております。
三本足では場所を取られて倉庫で使用しづらいので、一本足のものだったら試しに今シーズン使ってみたいという方にお薦めです。
三本足も７台ほど在庫があります。
運搬費を考慮に入れても一度に３台以上借りれば１シーズンなら新品のものを同数買うより安くすむと思います。
正直ニーズが分かりませんが、メールの方が使用場所（納品場所）や台数の間違いがないので、弊社本ウェブサイトの「お問い合わせ」よりご連絡いただけますと幸いです。
弊社としましても扇風機４０台は場所を取るので、来年以降も動きがないと、実験材料後のスクラップ化かなとは思っているところです。
| 暖かや蕊に蠟塗る造り花 （芥川龍之介） |
春の季語「暖か」を使い、そこに生命を感じさせる蕊（しべ）が来たと思ったら、熱で溶ける蠟（ろう）が来て、造花という人工の花。
何とも芥川っぽい作品です。
1900年前後ですから紙や布に塗っているのかは分かりませんが、羅生門などを思うと、暗闇で蝋燭から筆で塗っているような、春とは違う暗さを感じてしまいます。
| 花の木に あらざらめども 咲きにけり ふりにしこの身 なる時もがな （古今和歌集 445 文屋康秀） |
こちらは木（メドハギ）を削って作った削り花（造花）ですが、こちらも「私も役に立つ（実がなる）時がくればいいのに」と下の句が来ているように、自身の不遇を歌うと、、、なかなか上手い歌です。
冷たい風が入り混じるものの、日中は夏日がやってくるなど、暖かくなりました。外で作業していると暑すぎなくらいです。
ここから夏がやってくると思うと、ぞっとします。
防草シートが色んな場所で施工されているのを年々見かけるようになってきました。
草抜き草刈をして、家庭菜園や花壇を作って、、、といった作業も、この数年の酷暑で随分苦しくなったのではないでしょうか？
道路沿いにきれいに花を植えてあるところがあったのですが、一昨年くらいに防草シートが張られたと思ったら、昨年にはコンクリートが流し込まれていました。
花（植物）を愛でるというのは自然へ愛を向けていることになりますが、そのために猛暑日に草抜きするなど維持管理をするのは大変で、自然から苦難を向けられているような気にもなります。物価の上昇も花の苗だって御多分に漏れず2倍どころでない苗もあります。
桂離宮の枯山水とは別の動機で同様な成果物が出てきそうですね。
そこで、最初の句に戻ってくるわけです。
AR（拡張現実）など何を使うかはアイディア次第ですが、古きを想い、四季を再現する、、、
そもそも異常気象によって四季自体失われる未来がやってきて、現在の異常気象が以上でなくなるかもしれませんし、、、
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
GW休暇のお報せになります。
2025年4月26日土曜日由り、5月6日火曜日迄となります。
1週間超お休みいただき、ご不便をおかけするかもしれませんが、宜しくお願い致します。
何か御用がございましたら、お問合せよりご連絡いただけますと幸いです。
私の２０代が詰まった研究(?)と機械学習のAIには非常に重なる内容が多くて、というより基礎理論の応用方向性の違いのようなもので、2021年8月27日に書いた「拡散方程式」を交えて書きたい気もするので、GWはその取り組みになるかと思います。
画像生成や分子構造生成の数学的理解（アルゴリズム）に触れたいです。
あとはGWの予定として、ubuntuをOSに採用したPCをつくったので、試したいことが試せればと思っております。もう錆びついたかもしれませんが、数値解析を少しやろうかと。弊社の分離膜装置はデータも取ってあるので、試したいような、、、うまくいけば、データ項目を増やして変数を増やしたいので、そこのあたりをやっていけば、制御が、、、わかりません。。。
いつもお世話になっております。
【概略】
例えば、「樹脂Aのグレードa品の耐薬品性を実際どんなものか試してみたいと思っていたから、多少保管環境悪くても安くで手に入るなら欲しい」という方がいたら、お売りできるかもしれません。
古い樹脂ペレットが25㎏前後の単位で多種グレードでストックしています。
グレード含めて現在50種類程度あります。
樹脂原料がリペレットされる場合、弊社でストックしたものは出荷後、ブレンドされることが少なくないです。それよりはグレード毎の特性を生かした活用を見出したいと思います。
それが弊社で応えられるものか、何らかのシステムを作る必要があるか、分かりません。試しに本稿で書くことで、何か反応があるか試してみようと思いました。
現在保管環境も良くないので、開発の本試験には向きません。ニーズがあることが分かれば、保管環境改善努力はしていきます。
基本、宮崎県内での反応が知りたいです。
電話ではキャパシティー的に厳しいので、メール（問合せ）よりご連絡いただければ幸いです。
樹脂ペレット等を試験的に少量必要だという方がいるかと思います。
実際、数㎏取り合えず試してみたいのに、仕入単位は100㎏だということもあるようです。
基本的に弊社が回収するものは、リペレット用の破砕品であったり、社内規定上使用期限を過ぎたものであったり、します。
試作で使用したが、うまくいかず未使用樹脂ペレットの廃棄もありますが、それなりの年数倉庫に保管していたものであることがほとんどです。
加えて、弊社でも少なくとも同一樹脂種類が300㎏くらいストック量ができてから、出荷することが多いので、なおさら物性の値を保証できるものではありません。
ただ出荷が長引くだけ不良の原因になりうること、複数のグレード品が袋毎とはいえ混載された状態で出荷されることなどを考えると、ペレットの有益な使用法があるのではないかとも思います。
どこの企業で使用されていたものか教えることはできませんが、希望樹脂やグレード（物性）をご連絡いただければ、新品のものよりは遥にお安く少量からご提供できるかと思います。物性情報のみからのご提案はできません（それは原料メーカー様でお調べになった方が良いと思います）。
実際、需要が分かっても、弊社でそれに応えることができないことが浮き彫りになるだけかもしれませんが。。。
マテリアルズ・インフォマティクス（MI）によって、求めている物性の材料開発（探索）をAIを活用して情報抽出し効率性をあげる動きが進んできています。
良質な研究データを抽出できるのか、予測結果と現場環境による結果のギャップの大きさはどれくらいか、実際得られた結果の取扱いも重要になることと思います。
弊社も成長機会を求めております。いろんな出会い、経験が必要だと思います。
以上、よろしくお願いいたします。
＃keyword
試作用樹脂原料、実験用樹脂原料、試作用樹脂ペレット、実験用樹脂ペレット
樹脂分別のひとつの方法として、片っ端から外観で覚える方法があります。不特定から樹脂を集めるケースではなく、イレギュラーはあるものの工場関係のお客様には有効です。
但し、取引工場様ひとつだけでも数百個で足りないくらい外観の種類はあると言っても過言はないし、ランナー品は非常に似ています。
そうした場合に画像認証を持ち込むのは有益だと思います。但し、質感はカメラに捉えきれないし、破損品等の外観問題やイレギュラー品、試作品、新製作品もありますし、機密情報漏洩のリスクも出てきます。
ただ、画像認証の開発のラフスケッチはしたことありまして、、、、
改めて行列（matrix）の道具としての実用性（表現性）に関心するわけですが、、、
DeepSeek ショックです。
arXivにDeepSeek-AIの論文が出ていますね。分かりやすく解説してくれているウェブページもあります。
データからAIが認識してアウトプットするための学習は、教師あり学習、教師なし学習、強化学習があります（ほか、半教師あり学習）。
この学習をするために、プログラミング言語Pythonに興味を持つとこう紹介されるわけです。但し、前者２つは比較的例が豊富でテキストも出ていますが、強化学習となるとより踏み込んでいく必要があります。
強化学習は用途が高度というべきか、得られる結果が直観的で分かりやすいのが教師あり学習でしょう。
私もそうですが、画像認証させるために、データを用意するのが手っ取り早く、教師あり学習に流れていきます（画像認証系を識別AIともいうようです）。
そして、現在の主流の生成AIもそうです。
この学習のアルゴリズムもしくは中間層構造システムの行列計算処理を大量のGPUが担っているわけですが、このGPUが大量すぎてデータセンターは電力を無尽蔵に消費します。
壮大な量の詰め込み学習をするので、物量任せですらありますが、その学習をした分の成果も大きいわけです。
一方、今回のDeepSeekは膨大なデータではなく、各要素に評価付けできる（報酬の獲得）モデルをつくり、アルゴリズムによって報酬を最大化します。あとは自身でシミュレーション検証を繰り返して、閉じた状態で学習します（強化学習）。
このアルゴリズムがGroup Relative Policy Optimization (GRPO)で(略。というか分かりません）
要は、強化学習を巧みに使っています。
通常は、膨大な教師あり学習させて、仕上げに強化学習でブラッシュアップするようですが、こちらは最初に強化学習をもってきています（アルゴリズムは全然違うはずです）。
シンプルに言えば、この「膨大な教師あり学習」を必要としないことで、大量のＧＰＵを必要としないと言えます。
強化学習の後、高品質データのみを学習させて微調整してスタートする、アウトプット面などの修正を加えていっています。それによって一部従来の生成AIと同等のパフォーマンスを達成し、さらにそれを蒸留した小型モデルで教師あり学習をすると、小型だから計算処理量が少なくても（低容量でも）、きちんとパフォーマンスを達成したようです。
※モデルを小型化（圧縮）する方法として、Pruning（枝刈り）、Quantize（量子化）、Distillation（蒸留）が代表的であり、今回のモデルには蒸留が使われたことになります。一部、量子化モデルもあるような情報が出ていますが、私の目を通した論文にはDistillationのみでQuantizeは出てないので、取り合えずこのままにしておきます。
と、素人ながらに、こういうことだよなと感動しています。
何がこういうことなのかは企業秘密ですが、とにかく方向性を定めて、精進いたします。
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