2023.04/30 データサイエンスとは

タグチメソッド（TM）は最も普及しているデータサイエンスの手法の一つである。このパラダイムについて考えたことがあるだろうか。

TMには、データサイエンスを用いて問題解決するプロセスが完備されている。パラダイムを考える代わりに、この手順を言葉で書いてみると、データサイエンスで問題解決する手法が科学の方法と少し異なることに気がつく。

そして、制御因子の最適条件について確認実験を行い利得を求める理由も見えてくる。TMの指導者が気がついているかどうか知らないが、TMはデータサイエンスを使って問題を解くプロセスを科学に近づけたメソッドである。

田口先生がTMを技術の手法である、とこだわっておられた理由をTMのパラダイムを考えることにより、気づくことができる。そしてこれに気づくと、科学以外の技術開発の手法があり、データサイエンスというものがどのような学問なのか学ぶことができる。

AIによる機械学習だけがデータサイエンスと考えている人は、データサイエンスが統計科学として発展していた歴史を学んでいただきたい。古くは数理モデルで現象を解いていた時代までさかのぼる。

例えば、パーコレーションという現象について１９５０年代に数学者たちが研究を始めた。そして材料のレオロジー的性質をダッシュポットとバネのモデルで研究する時代もあった。

マテリアルズインフォマティクスは、アカデミアから登場しているが、ぼやぼやしているとダッシュポットとバネのモデルと同じ運命をたどることになる。

当方はその悲惨な運命を見てきたのでこうして警告しているが、データサイエンスについてその歴史的背景を理解したうえで、指導者は行動しなければいけない。

弊社はこのようなことを考えて、このゴールデンウィークにデータサイエンスのセミナーを開講している。データサイエンスとは何か、それを知ったうえで（この時気づきが必ずある）、学ばなけれ技術開発への応用が難しくなる。

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