2022.10/11 配合設計（２）
ゴム会社では、アカデミアよりもアカデミックな研究所に配属されたが、幸運だったのは、最初の指導社員が技術と科学のバランス感覚に優れ、化学を学びたいという意欲に燃えた物理学者だったことだ。
指導社員は研究熱心なだけでなく、勉強も欠かさず習慣としていた人で、その姿勢は当方の技術者人生のモデルであり目標となった。
日本では技術者が成果を出しても高く評価しないどころか昇進を遅らせる会社もあるので注意する必要がある。さらに人の成果を盗む人も企業にはおり、盗むだけでなく妨害を行うことも黙認する企業もある。
会社というのは一つの社会なので善人もおれば悪人もいる。ただ人間社会には法律があり、それを遵守できるよう警察や裁判所があるのだが、会社にはこれらの機能は無く、被害者が泣き寝入りすることになる。
不幸な結果として自殺者が出て初めて社会問題として取り上げられる事態になるので、会社の中で悪人と仕事をしなければいけなくなった時に厄介である。
当方がこの欄でFDを壊された体験談を書くのは、自殺に至るような状況で当方は生きる道を選び転職していることを同様の問題で悩んでいる人に知らせたいからだ。
事件及びその後のおぞましい出来事については証拠を今でも保管しているので、企業における不幸な体験としていつか書籍にしたいと思っている。逃げたわけではない。ただし、このような内容の書籍は、社会的影響が大きいので安直に執筆できない。
科学だけでなく人間としての成長も重要である。STAP細胞事件について書かれた「あの日」を読んだが、事実と思われてもその事実が歪んで読者に伝わってしまう表現である。この原因は、組織活動について知識が乏しい著者の手によるものと推定している。
すなわち組織活動の視点で、業務姿勢その他に疑問がわく表現が多い。当方が自分のFD事件の体験記を書くときには、組織の問題も含め、科学と技術の視点からも事件を眺めたいと考えている。
例えば、犯人はデータサイエンスで電気粘性流体の耐久性問題を解決した当方の実験結果を非難している。それだけではない。
退職するときに参考のために見せてもらった耐久性問題の彼らによる報告書では完璧な否定証明が展開されていた。科学的に完璧な否定証明が成された現象に対して、データサイエンスで解決策を導いた当方の仕事の仕方が間違っているとまで言われたのである。
データサイエンスのセミナーでは、MZ80Kが出力しLOTUS123で徹夜でまとめた当時のデータをそのまま使って説明している。自宅で会社のデータ整理を要求するなど過重労働前提の指示が当然だった時代である。
少し話がそれたが、配合設計もこの脱線した話に近い。知識の量やモノの見方、人生体験も含めその技術に反映される。配合設計を簡単だと少しでも感じた人がいたら、それは誤った判断だと指摘しておきたい。
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わかりやすく表現すると、技術者の数と同じくらい配合設計の考え方があると思っていただきたい。配合設計ではコンセプトが重要であり、そのコンセプトは技術者の経験知に影響を受ける。
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配合設計をデータサイエンスで行い、Pythonで機械学習させながら実験を行う。実験結果の整理は、適切なグラフがいくつか提示されて考察する技術者の姿は、DXの進む時代の常識となるのか。
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