2020.09/26 高純度ＳｉＣの発明（２）

大量の情報を短時間にどのように処理するのかは、情報処理が容易になった現代でも重要問題の一つである。

最近ビッグデータがよく話題になるが、大半はコンピューターで多変量解析を行った結果である。重回帰分析か因子分析（主成分分析など）が良く用いられている。

こうした手法を用いることが最近の成果だと誤解している人が多いが、重回帰分析や因子分析の手法は１９７０年代にすでに利用できた。

ちなみに、当方は新入社員研修で担当したタイヤの軽量化問題について、重回帰分析と主成分分析を駆使して解いている。これらのプログラムがＩＢＭの大型コンピューター３０３３に付属したソフトウェアーのパッケージに入っていたので、英文の読解力があれば簡単にデータ処理ができた。

その時に大きな問題となったのは、データ入力の部分である。最近ビッグデータ解析がよく用いられるようになったのは、文献などの良質なデータがデジタル化されて、それを大量に集めて処理しAIに入力することが容易になったからだ。

特許のような文献データについて４０年以上前の状況は、まずそれを紙にコピーして整理するところから始めなければいけなかった。そのためそれが作業の障壁となっていた。

セラミックスフィーバーの時代にセラミックス業界以外から多数参入できたのは、古典的方法によらないセラミックスの高純度化技術が全くの新規分野であったため調べるべき情報データが少なかったからである。

当時「高純度化」という技術は、ファインセラミックス開発の目標の一つであり、経済性の高い高純度化技術はどのようなものでも新規技術になる可能性が高かった。

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