2023.10/13 データサイエンスを実務で活用する（４）

８月末にマイクロソフト社から、エクセル３６５にPythonを実装するとの発表があった。DXの進展でPythonが実務の標準ツールとなってゆくのだろう。

弊社では、お問い合わせを頂いた方で希望者に無料でPythonの導入方法を書いた資料を配布している。個人使用であれば、環境構築は簡単であるが、実務で問題なく使用するならば、正式なサイトの無料ダウンロードサービスを利用した方が良い。

しかし、その環境構築は自己責任で行うことになるので、少し敷居が高くなる。それで環境構築の方法を書いた資料の無償サービスを実施している。

さて、Pythonは、実務の使用に耐えうるプログラミング言語の中でスキルの習得が簡単な言語である。独習でも十分に可能で、無料の動画も多数公開されている。

それでも、弊社で昨日紹介しているようなPythonのセミナーを企画しているのは、活用ノウハウを伝承するためである。当方は１９７９年から実務でコンピューターを使用し、技術開発を行ってきた。

当時は、１時間のコンピューター使用料も高く周囲から批判されたが、コンピューターを使用して問題解決する手法、すなわちデータマイニングの可能性に着目した。

具体的な驚くべき成果として、電気粘性流体の耐久性問題がある。この問題を解くのに、日本を代表する高偏差値の大学の博士２名と修士１名が中心となって１年かけて科学的な否定証明に成功した。

すなわち、電気粘性流体の耐久性問題を界面活性剤で解くことができない。ゆえに実用化のために、加硫剤も添加剤も何も入っていないゴムを開発すべき、という結論を出している。

この結論に対し、データサイエンスで見出した界面活性剤を用いて、非科学的ではあるが正反対の結論を一晩で出している。この技術は特許としても公開されている。

すなわち、標準的なゴム配合で作られたゴムケースを用いても耐久性のある電気粘性流体デバイスをデータサイエンスの成果で開発できたのだ。

科学で問うことができても、科学で解くことができない問題は多い。そのような問題を否定証明して満足している企業は時代遅れである。トランスサイエンスは１９８０年代に言われ始め、データサイエンスによりそれを解決できることが１９９０年代に示された。ご興味のあるかたは弊社へお問い合わせください。

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