History ― 技術経験を、次の世代へ
経験を、次の技術へ。

History ― 技術経験を、次の世代へ

Power Elemotion Lab.は、長年にわたる技術者としての経験から培ってきた、パワーエレクトロニクス、制御、機電一体技術などの知見を体系化し、社会や次の世代へつないでいくことを目的として、2026年に活動を開始しました。

技術者が現場で身につける知識は、教科書やデータシートだけに書かれているものではありません。

「どこを見るのか」
「何と何を比較するのか」
「どの条件なら使えるのか」
「問題が起きたとき、どこを疑うのか」

こうした経験知には、長い時間をかけて蓄積された技術的判断が含まれています。

Power Elemotion Lab.では、それらを文章、Web、システム、AIなどさまざまな形で残し、次の技術へつなぐことを活動の一つの柱としています。

2026年1月｜活動構想開始 ― 技術経験を残す

長年の技術者としての経験・知見を、個人の中だけで終わらせることなく体系化し、社会や次世代へ残していくための活動構想を開始。

パワーエレクトロニクスを中心として、技術情報の発信、技術支援、教育・技術伝承などを行う独立した技術活動のあり方について検討を始めました。

ここが、Power Elemotion Lab.の活動の原点です。

2026年4月～5月｜デジタル基盤整備

独自ドメイン、専用メール、クラウド環境などを整備。

技術情報や研究記録を継続的に蓄積・発信し、将来の技術活動へつなげるためのデジタル基盤の構築を進めました。

2026年6月26日｜Power Elemotion Lab. 公式Webサイト公開

Power Elemotion Lab.公式Webサイトを公開。

パワーエレクトロニクスを中心とした技術情報、活動内容、研究記録などの公開を開始しました。

公開後もコンテンツを段階的に追加・更新し、Webサイトを単なる事業紹介の場ではなく、技術経験・研究・活動記録を蓄積し、次の世代へ伝えるための技術資産基盤として整備しています。

2026年6月～7月｜AIチャットボット導入 ― AIによる技術コミュニケーション

公式WebサイトにAIチャットボットを導入。

その後、AI研究員・広報／教育担当として役割とキャラクターを明確化し、**「えれもーにゃん」**として運用を開始しました。

専門技術を一方的に発信するだけではなく、AIとの対話を通じて技術に触れてもらう、新しい技術コミュニケーションのあり方について実践を始めました。

2026年7月｜Webコンテンツ拡充 ― 技術・理念・研究を体系化

Services、Manifesto、Meet the Lab、AI研究室などのコンテンツを順次公開。

技術情報だけでなく、Power Elemotion Lab.が何を考え、何を研究し、何を次の世代へ残そうとしているのかを体系的に発信するWebサイトへと発展させました。

2026年7月｜「一人＋AI組織」運用開始

人間が目的設定と最終判断を担い、複数のAIが知識整理、検証・レビュー、広報・教育などを分担する運用を開始。

AIを単なる作業効率化の道具としてではなく、人間が持つ知識や経験を整理し、検証し、伝承するための協働手段として活用する取り組みへ発展しました。

この実践を通じて、人間とAIの役割分担、意思決定、品質、知識管理、技術伝承などを研究する**「AI組織実装工学」**の研究を進めています。

2026年7月｜AI司令室・問い合わせ運用基盤構築

Slack等を活用し、研究、問い合わせ、システム開発、運用記録などを整理する情報基盤を構築。

個々の対話や経験をその場限りで終わらせず、記録し、整理し、次の改善や知識へつなげる運用環境を整備しました。

2026年7月27日｜「Power Elemotion」商標登録出願

「Power Elemotion」について、第41類・第42類で商標登録出願。

出願番号：商願2026-87381

2026年8月｜AI品質管理・QMS研究開始 ― 失敗も技術資産に

WebシステムおよびAIチャットボットの実運用で発生した障害を契機として、障害記録、監視、復旧、再発防止などの品質管理を体系化。

成功した方法だけではなく、「何がうまくいかなかったのか」「なぜ失敗したのか」「どう改善したのか」も重要な経験知であると捉え、障害や試行錯誤についても研究記録として蓄積する運用を開始しました。

実運用から学び、次の仕組みへ反映するAI品質管理の研究を進めています。

2026年8月｜AI業務システム内製化 ― 人間とAIの役割を検証

Google環境、GAS、Cloud Run、生成AI等を組み合わせた業務システムの内製化を推進。

実際の運用を通じ、AIにすべてを判断させるのではなく、AIによる情報抽出・整理と、人間による確認・最終判断を組み合わせるHuman-in-the-loop型の運用へ発展しました。

この経験から、人間の判断をどこに残し、AIに何を任せるべきかという、AI時代の知識・経験継承についても検証を進めています。

2026年8月｜開発・運用基盤高度化

GitHub、Cloud Run、CI/CD等を活用した内製開発・変更管理環境を整備。

システムを完成品として固定するのではなく、実際に使用して得られた経験を次の改善へ反映できる継続的な開発・運用基盤へ発展しました。

2026年9月｜パワー半導体データシート比較解析基盤を構築 ― 技術経験を「仕組み」として残す

長年のパワーエレクトロニクス技術者としての経験から培ってきた、データシートの読み方、デバイスの比較方法、回路条件への適用、損失・熱評価などの技術的な考え方を体系化。

AI、PDF解析、クラウド処理などの技術と組み合わせ、複数のパワー半導体デバイスを同一条件で比較・解析する基盤を構築しました。

これは単なる計算作業の自動化を目的としたものではありません。

技術者が、

何を見るのか。
どのデータを使うのか。
どう条件をそろえるのか。
どのように計算するのか。
そして、どのように技術的な判断につなげるのか。

そうした技術者の思考プロセスそのものを、仕組みとして体系化し、次の世代へ残すことを目指した技術伝承活動の一つです。

2026年9月11日｜2レベル3相インバータ比較解析サービス試験運用開始

パワー半導体データシート比較解析技術をさらに発展させ、2レベル3相PWMインバータを対象とした比較解析サービスの試験運用を開始。

デバイス単体の特性比較だけでなく、実際の回路条件を与え、複数デバイスについて損失・熱特性等を同一条件で比較評価する解析へと展開しました。

Webサイトから解析条件とデータシートを受け付け、解析・計算・比較評価を行い、レポートとしてまとめる一連のフローを実運用環境で確認。

試験運用から得られた知見をもとに、解析方法、入力仕様、比較項目、計算方法、レポート内容等の改善を継続しています。

2026年9月～｜技術資産蓄積・継続改善

長年の技術経験、研究成果、システム開発、実運用から得られた知見を、技術ノート、研究記録、開発記録、解析システムなど、複数の形で体系化する取り組みを進めています。

文章として残すことが適している技術は「技術ノート」へ。

判断手順や計算方法として残すことが適している技術は「解析システム」へ。

AIとの協働から得られた知見は「AI組織実装工学」の研究記録へ。

Power Elemotion Lab.では、技術伝承を単なる文書保存ではなく、知識・経験・判断プロセスを、それぞれに適した形で次の世代へ残す活動として捉えています。

Experience → Learning → Evolution

経験を、次の技術へ。

Power Elemotion Lab.が残したいものは、完成した答えだけではありません。

技術者が長い時間をかけて身につけてきた、

経験、判断、失敗、工夫、そして考え方。

それらを文章として残す。

仕組みとして残す。

AIを使って整理する。

そして、次の技術者が利用できる形へ変えていく。

Experience → Learning → Evolution

経験から学び、その学びを次の技術へ進化させる。

Power Elemotion Lab.は、パワーエレクトロニクスとAIの実践を通じて、技術者の経験知を未来へつなぐ新しい技術伝承の形を探究していきます。