2022.10/20 実験のやり方

科学技術が叫ばれていた２０世紀の実験のやり方は単純だった。仮説を設定し、仮説の正しさを確認するために実験を行えばよかった。名探偵ホームズと同じである。

仮説を設定する作業は、大卒でなければできない難易度の高い業務だと言っていたゴム会社の研究所の主任研究員は、この小説を読んでいなかったに違いない。

当方の指導社員は、研究所の科学一色の風土を批判していた。そして、ものを創り出すためにはもう一つの実験のやり方があると、データ駆動の方法を教えてくれたが、研究所内では馬鹿にされるから話すなと言っていた。

電気粘性流体の耐久性問題では、データサイエンスによるカタログ整理とデータ駆動の方法で問題を解き、実験データを示したのだが、馬鹿にされるどころか、FDを壊されたり、机の上にナイフが乗っていたりと大変な騒ぎになっている。

昔、小指を立てて、「私、これで会社を辞めました」というコマーシャルがあったが、当方の人生では「データ駆動の実験で問題解決したために会社を辞めました」というおかしなことになっている。

今は、アカデミアでもデータ駆動の実験やらAIやら、昔のゴム会社の研究所員ならば軽蔑したであろう手法が行われているので、時代が変わった、と感じている。

科学の方法とデータ駆動という今流行の方法の二刀流で４０年以上研究開発を行ってきたが、まずモノを創り出してから科学の研究を行う、という指導社員の名言は今の時代に価値ある言葉だと思っている。

二刀流の成果として、データ駆動の実験が決め手となった成果は、樹脂補強ゴムの開発、燃焼時にガラスを生成して難燃化する手法、高純度SiC前駆体合成、SiC切削チップ、電気粘性流体などゴム会社の成果の大半である。写真会社では、科学が好まれた風土だったので転職者という立場で指導社員の忠告を守った。しかし、タグチメソッドの導入が行われたので、管理者として堂々とデータ駆動の実験を指導できた。酸化スズゾルを用いた帯電防止層はじめ担当した業務で、できると判断した業務すべてについて商品化された。データ駆動の実験の凄いところである。科学の方法では、どれほど優秀な人でも否定証明に走ったらモノはできないことを知っておくべきである。電気粘性流体の耐久性問題では京大博士はじめ高偏差値スタッフによる否定証明が１年かけて行われたが、最近では理研のSTAP細胞騒動が有名である。故ドラッカーが「優秀な人がしばしば成果をだせないのは、ーーー」と言っていたことと同じである。イムレラカトシュは科学で完璧な方法とは否定証明であると語っている。

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