2023.02/15 高純度SiC前駆体開発手法

ポリエチルシリケートとフェノール樹脂とはそのままでは均一に混合できない。これはフローリー・ハギンズ理論から自明であり、均一混合のためには相容化剤の添加かリアクティブブレンドかという選択になる。

リアクティブブレンドは、反応条件の選択が難しいが、これをラテン方格により1日で最適条件を見出している。どのような方法で行ったかは、本欄で数年前に書いているのでそちらを見ていただきたい。

科学こそ命と思っている研究者には、みかけ荒っぽいこのような手法を邪道と思われるかもしれない。しかし、あみだくじ方式の実験でノーベル賞を受賞する時代である。そろそろこのような手法も一般化してほしい。

40年以上前は大変だった。タイヤ開発を担当している部門では統計手法が日常化していても研究所ではそれをバカにしていた。

その研究所で、周囲から白眼視されながら、ひたすら効率的な研究開発手法を追求してきた。高純度SiC前駆体の合成技術はたった1日で得られたが、そこから高純度SiCまでの道のりは大変だった。

事業を立ち上げてからはさらに大変で、I本部長の時には、業務妨害まで起きている。そのきっかけとなった電気粘性流体の耐久性問題でも一晩でデータサイエンスの手法により解決案を提案している。そしてその提案はすぐに科学的に検証された。

科学で否定証明されていても、肯定的な現象が得られたならば、それを科学的に証明すると新しい形式知となる。科学の方法のこの問題はイムレラカトシュが著書（寝苦しい夏に読むとよい本である）で詳しく解説している。

データサイエンスの手法は、科学こそ唯一の技術開発手法と信じている人には腹が立つくらいに効率のよい研究開発手法に見えるので注意しなければいけない、と言うことを転職前に学んだ。

転職先でも、やはり「仮説を設定した実験」が標準となっており、科学が唯一の研究開発手法だったが、タグチメソッドの導入が決まってからは仮説を設定して実験を行えという管理職が少なくなった。

データサイエンスの導入について弊社にご相談ください。企業風土の実情に合わせた研究開発必勝法を提案させていただきます。

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