1.ゴム・プラスチック材料のトラブル解析と対策(概略編): 高分子材料で製造された製品のトラブル解決方法
当方のノウハウでさらに社会に貢献しようと形式知の部分について学会活動も始めました。経験知につきましては、トラブル解析の実務について概略をまとめてみましたのでご活用ください。今後高分子材料の寿命耐久性評価法や破壊に対する考え方についてもまとめる予定でいます。また、セミナーも皆さんのリクエストにより行ってゆきますのでご相談ください。
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2.科学を超えて：オブジェクト指向とAIが拓く技術者・研究者のDX～科学と非科学の融合が創る未来～
デジタルトランスフォーメーション（以下ＤＸ）とは、「デジタルテクノロジーの使用により、ビジネスプロセス・文化・顧客体験を新たに創造（あるいは既存のそれを改良）して、変わり続けるビジネスや市場の要求を満たすプロセスである。」、とWikipediaに書かれている。さらに、2004年にエリック・ストルターマンが論文 “Information Technology and the Good Life.”の中で提唱し、「情報技術の浸透が、人々の生活をあらゆる面でより良い方向に変化させること」とDXを定義した、と説明している。
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当方がコンピューターとお付き合いを始めたときには、情報工学科の第一期生が社会に出始めた時代である。ゴム会社に入社した時の同期には２名いた。
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当時情報工学科の学生は金の卵だったので、２名も採用した人事部の凄腕に感心した。しかし、グループ研修をしてがっかりすることになる。これ以上書かない。
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当方が本格的に日曜プログラマーとなったのは、８０万円のローンを命じられた時からであるが、情報工学と無関係な人々が、趣味でパソコンを買い求めている時代だった。いわゆるコンピューターオタクがこの時代に誕生した。
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ソフトバンクから「Oh！PC」や「Oh！MZ」が創刊されて、パソコン情報もそれなりに流通し始めたが、最初は情報工学科の学生向けに書かれた書籍が重要な情報源だった。
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ただ、当方は幸運にも始末書を命じられた時に、ゴム会社の図書室に英文であるが豊富な雑誌が存在することを知り、それらで勉強する環境が無料で得られた。
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ゴム会社の社員の意識についてはコメントしないが、会社が組織として先端技術に取り組む姿勢は尊敬している。従業員が新しいスキルを求め、企業に貢献しようとれば、いくらでもチャンスが回ってくる素晴らしい会社だった。
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ゆえに、ラボラトリー・オートメーションを担当して、PC用の潤沢なプログラミング環境を構築できた。ただし、周囲が仕事内容を理解していないので、サービス残業でこなさなければいけない状態だった。
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それでも楽しかったので耐えることができた。今時のプログラミング環境は恵まれている。無料で豊富な情報を瞬時に得ることが可能になった。また、周囲がコンピューターを理解しているので、プログラミング作業の大変さをよく理解し、そのための時間を認めるようになった。
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これは大変大きな変化である。昔は、英語でも話すような感覚でプログラムなど瞬時にできると勘違いしている人ばかりだった。１９９０年前後でもそのような状態だった。だから、他人のFDにいたずらをしてもそれを悪事と感じない人ばかりだった。今なら犯罪と認めてもらえる時代になった。
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新入社員時代に、いい加減なOAの本のおかげで８０万円のローンをすることになった話について以前書いている。そして、OA委員として薬品管理システムを開発し、このシステムを動かすためにソード社の２CPU構成のPCを導入している。
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このPCは、８ビット２CPU構成だったが、４MHzで駆動されていたので、当方の改造MZ80Kより遅かった。当方のMZ80Kには当時最先端の８MHz動作のZ80Kが搭載されていた。
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しかし、ソード社のPCは、８ビットながらマルチタスクが可能で、印刷しながらPCでプログラミングができた。今の時代には当たり前だが、当時はこのソード社のマシンだけだった。
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その後、無機材質研究所へ留学が決まった時に、PC9801が発売された。先行投資２億４千万円が決まった時に最初に発注したのは、PC9801一式で、MS-DOSやCpMなどのOS、LatticeーCなど一式発注したら９０万円かかった。
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８０万円のローンよりも高性能なマシンと豊富なソフトウェアーでパソコンという機械の恐ろしさを知った。すなわち、当時１年もすれば価値が半分になるような進歩のスピードだった。
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W95が発売されるまでの１０年弱の間は、MS-DOSを隅から隅まで勉強している。アスキーに掲載されたMS-DOSをマルチタスクに改造する記事を参考に、マルチタスクのMS-DOSを開発している。
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苦労して出来上がった時、すべてのアセンブラーコードが公開され、マルチタスクのMS-DOSも発売された。当時はアセンブラーとCを自由自在に使えるスキルがあれば、やりたいことが何でも自由自在にできた時代である。
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今無料でPythonを使えるが、やりたいことをするときにAIにお伺いをしなければいけない不便な時代になった。この意味が分かる人はPC事情をよくご存じの方である。
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現代の業務環境では、Excel や Web ツール、業務システムなどを駆使してデータを処理・管理することが日常になっているところが多い。
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Python は、こうした業務を自動化したり分析したりするツールとして広く浸透している。特に Jupyter Notebook や pandas、openpyxl などを用いたスクリプトは、多くのビジネスパーソンにとって「使いやすく、理解しやすい言語」として定着している。
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しかし、業務の効率化をさらに進めるには、単発のスクリプトや自動化ツールだけでは不十分である。たとえば、チーム内で共有する名刺管理アプリや在庫管理アプリなど、ユーザーインターフェースを持ち、誰でも操作できる形のアプリが求められる場面が増えている。
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ここで Python が選ばれる理由をあげるならば、次の3つとなる。
- 学習コストが低く、習熟しやすい
・Python はシンプルで読みやすい文法が特徴。
・Excel や Jupyter で簡単なデータ処理を行った経験があれば、GUI アプリへの拡張もスムーズ。
・初心者でも短期間で「動くアプリ」を作れるため、業務改善の効果をすぐに実感。
- 豊富なライブラリとフレームワーク
・GUI 開発には PySide（Qt for Python）や PyQt、Tkinter などのライブラリが存在。
・データ処理や Excel 連携、CSV・SQLite とのやり取りも Python の標準機能やライブラリで対応可能。
・このため、「データを扱う」「画面を作る」「保存する」という業務アプリの主要機能を、Python だけで完結して開発できる。
- 業務現場に最適化されたアプリを作れる
・Python で GUI アプリを作れば、部門の課題に合わせて自由に画面構成
や操作フローを設計できます。
・生成 AI やローコードツールで作ったアプリよりも、現場の要望にぴっ
たり沿った柔軟な設計が可能です。
・ 社内利用や少人数チームでの業務改善では、まさに「現場で使えるツールを自分で作れることが大きな強みになります。
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Python は、すでに多 くのビジネスパーソンに親しまれた言語であり、データ処理が得意、ライブラリや GUI フレームワークが充実、少人数チームでのカスタマイズが容易等という特徴から、初心者でも短期間に実用的なビジネスアプリを作れる最適な選択肢である。
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ご興味のあるかたは、お問い合わせください。
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電子ブックを除き、AIも含めてインターネットから得られるのは情報である。インターネット上で知識を得たいなら電子ブックを読んだ方が良い。もし、技術者がDXしたいならば、当方の著書をアマゾンで購入して頂きたい。サンプルをこのホームページで見ることができます。
AIさえも情報しか与えてくれない、というと反論されるかもしれない。反論する人には失礼な表現となるかもしれないが、AIから得られる知識は、質問者の知識レベルのものであり、多くは情報としての価値しかないことに気づいた。
これに気づいたので、ある出版社から１０万円前後の著書の１章について執筆を頼まれた時、執筆依頼に対するAIの回答とその回答に不足している部分、という構成で執筆した。
A4で２０ページ近い論文となったが、１５ページほどは、執筆依頼に対するAIの回答である。正確には執筆依頼文に対する回答と当方がさらに具体化し、AIから絞り出した情報を質問と回答という形式でまとめている。
そして、どのような質問を行ってもAIから得られない回答を５ページほどまとめている。すなわち、A4で２０ページの原稿の５ページほどが当方の正味の原稿で、他はAIの回答を貼り付けたものである。
以前学位論文のコピペが問題となっているが、当方の原稿では、AIの回答をコピペしたと明確に断っている。なぜ、このような原稿を作成したのかというと、情報から得られるソリューションと知識から得られるソリューションの違いを明確にしたかったからである。
AIから何でも回答が得られると誤解されている人がいる。例えば当方の書いた特許の中には、AIに質問しても回答が得られない発明がいくつかある。これ以上は後日。
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３０年ほど前まで、何か知りたければ本屋か図書館に出かけた。今はインターネットで一応の情報が得られる。そして、分かった気になる。この危険な状態は、便利というより不便である。
例えば、Pythonを実務で使いたいと思った時にどうするか。今なら無料講習がインターネット上にあり、簡単なプログラムを作るだけならば、それで事足りる。
しかし、少し複雑なプログラムを作ろうとすると壁にぶつかる。その時に、頭をひねって考えても、どれほど頭の良い人でも絶対に分からない場合があることにすぐに気がつくかどうかが分かれ道となる。
インターネットを調べてみてもどこから手を付けたらよいのか分からない。AIに質問したくても何を聞いたら良いのか分からない、このような疑問があるということに気がつかず、必死で情報を探す人がいる。
これが、情報を得るときの本とインターネットあるいはAIとの相違点である。すなわち、本は知識に近い情報と知識を与えてくれるが、インターネットやＡIは、知識ではなく情報しか与えてくれない。
残酷な言い方をすれば、疑問を持った人の知識レベルに合わせた情報しか集めることができない。これが本から情報を得る場合との相違点だと思う。
本屋がどんどん潰れ、手軽に本を読むことができなくなった。インターネットの注文でも本を購入できるが、１日待たなければならない。都内に住んでいるので、国会図書館へ走ることになる。不便な時代になった。
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5400円の水に触発されて、今月限りの特別サービスWEBセミナーを開催いたします。ご希望のセミナーテーマとご希望日を記入し、12月7日までにお申し込みください。12月8日以降日程調整の上、31日まで開催いたします。
なお、消費税別の価格です。2名以上でご参加の場合にはご相談ください。特別サービスをさせていただきます。
WEBセミナーは、10時から16時で、12時30分から13時30分までお昼休みといたします。テーマは弊社ホームページをご参考にお申し込みください。
タグチメソッドをご希望のお客様には、β版ですが、Pythonによるタグチメソッド解析プログラムコードを生成するプログラムをサービスしております。
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年末謝恩セールとしまして、2時間5000円でWEB技術相談会を企画しました。ご希望あるいはお問い合わせを12月7日まで受け付けております。WEB会議システムは弊社がご用意しますが、ご希望があれば相談者の会議システムでも対応可能です。
12月7日まで申し込まれたから申し込み順で日程調整を行い、実施いたします。お申し込みの際に、御希望の時間および8日以降の日程をご指定の上お申し込みください。第二希望、第三希望まで書いて頂けるとありがたいです。
相談内容は、高分子からセラミックスまで材料に関することならなんでも構いません。あるいはデータ解析やプログラミングに関するご相談でも結構です。なお秘密保持契約をご希望の方はお申し出ください。
消費税を含めると5400円の水より高いですが、含めなければ水より安い5000円の技術相談会です。是非ご活用ください。
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人気美容機器ブランドのReFaが、水を５４００円で販売するという。１００円のコーラを１０００円で売る方法がかつて流行ったが、いわゆるブランドの価値を認める人をターゲットにした商売である。
当方はこうした中身と価格のバランスが取れない商売を好きではないのだが、世の中は、ハリボテでもお金を出す人が多く、ブランド戦略は昔からコンサル業のテーマになっている。
ReFaの挑戦が成功するかどうかは知らないが、コスパの良い商品が最近話題にならないことを不思議に感じている。
例えば日産オーラは大変コスパが良い。トヨタ車でこのオーラに相当するのはCＴ200ｈと思われるが、今は後継の車が無いので、トヨタ車に無い価値の車となった。
ただ、日産車ということで若い人に敬遠されているとしたならばもったいない。４駆でもFFのCT200hより、80万円ほど安い。装備も良い。
足回りがダブルウィッシュボーンではないので不安視する人がいるが、後席の乗り心地も悪くなく、高級車の乗り心地だけでなく、センサー類の装備もオーラ４駆の方が上である。
５４００円の水の話が車の話になったが、この水の話が胡散臭いのはただの水であり、そこにストーリーを載せてお金をとろうとする、いかがわしい話に思えるからである。
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Python はデータ処理や自動化で広く使われているため、「少しできる」人が多い言語である。その Python の延長線上で GUI を身につけることで、「業務改革を加速させる内製アプリを作れる人材」へと成長できる。
このスキルは、DX 時代の企業にとって極めて貴重である。
・業務フローを理解している
・部門の課題を直接わかっている
・その問題を解決するためのアプリを自ら作れる
これらを兼ね備えた人材は、現在のところエンジニアよりも希少価値があり、DX 推進の中心となる存在である。
ローコードや AI が進むほど、「技術の全体像を理解し、適切に選び、業務要件に落とし込む力」が価値を持ち、その中核を支えるスキルとして、Python による業務アプリ開発は時代に適合した選択だと言える。
弊社のセミナーでは、単にコードを書く方法にとどまらず、DX 時代に必要とされる“考え方”や“設計力”も身につけられるように構成している。業務を改善し、組織を前に進めるための実装力と判断力を、現場のビジネスパーソンが自ら得られることを目指している。
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AI は与えられた指示に基づいてコードを生成するが、
・どの技術を使うべきか
・どこまで自動化するべきか
・どのようなユーザー体験（UI/UX）が良いか
・どのようなデータ構造が将来も維持できるか
・業務として安全に運用できるか
といった 設計や判断 は、依然として人間が担うべき領域である。
実際の現場で必要とされるのは、「部分的に AI に任せながら、全体の構造を自分で設計・管理できる人材」である。そして、そのために重要となるのが アプリケーションとしてまとめる力である。
分析スクリプトや Jupyter のノートブックだけでは、業務現場で直接使うツールとしての体験や操作性を提供することができない。ここで力を発揮するのが Python を使った GUI アプリケーション開発スキルである。
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