2026.04/15 実験環境

DXは社会に様々な変革を引き起こした。しかし、意図的に変革を受け入れなければDXが進行しない領域がある。それは実験環境である。

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OAと同様にラボラトリーオートメーションが進行し、分析装置など素人でも扱えるようになった。しかし、製品開発のような総合的視点が要求される業務や、研究開発の解析業務では、昔ながらの方法が行われているのではないか。

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MIはじめデータサイエンスの手法は、２０年以上前は明確に非科学とされその手法の導入を否定する研究者が多かっただけでなく、手法を導入している研究者を排除する動きさえあった。

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当方はFDを壊されたり、実験台の上にナイフが置かれたりしただけでなく、同僚の転職なども重なり、結局立ち上げたばかりの高純度SiC事業を置き土産として、写真会社へ転職している。

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しかし、最近は解析業務にデータサイエンスの手法を導入するのが流行にもなってきて、実験環境が変わりつつある。

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昔は高価だった解析ソフトウェアーが無料で利用できるようになり、また、その事例も公開されているので、AIを用いると誰でも事例を参考に高度な解析ができるようになった。

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このような世の中になると、専門家として昔ながらの方法にしがみつく研究者はリストラされても仕方がないのかもしれない。新しい方法の導入で悩まれている方はご相談ください。

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