ポリウレタン発泡体を製造するために、発泡反応と重合反応のバランスは重要である。この反応条件を見出すには、経験知が必要となる。
しかし、経験知があっても試行錯誤では実験工数が多くなる。例えば、反応途中のゲル強度がマトリックスを構成するポリエーテルポリオールの種類により変化するからである。
このゲル強度を調べるために重量のそろった真球の鉄球を落下させてプロファイルを調べる方法が外国の論文から見つかったので、それを追実験しようということになった。
ところが重量のそろった鉄球の値段が高すぎる、と課長が言い出した。パチンコ玉なら一個３円弱だと冗談で提案したら、今すぐパチンコ玉をとってこいと驚くような指示が出た。
それで久米川駅近くのパチンコ店で２時間ほどパチンコを行い、４箱積み上げることができた。それを店外に持ち出そうとしたら、店員に引き留められた。パチンコ玉は貸与品なので持ち出せないという。
それで店長と交渉し、廃棄予定のパチンコ玉をバケツ１杯と正規に取得した４箱分のパチンコ玉と交換してもらった。この廃棄予定のパチンコ玉を見て驚いたのは、皆その店の刻印と異なるパチンコ玉だったことである。
店長の話では、このような問題があるので、取得したパチンコ玉の店外持ち出しを禁止している、と説明してくれた。その他パチンコ玉を頂くためになんやかやとあったが、とにかく１００円でバケツ一杯大きさと重量のそろった鉄球を手に入れることができた。
しかし、１００円の領収書を請求してももらえなかったので、ゴム会社に寄付することになった。当方が課長ならば、仕事で使用する鉄球を１００円で調達してきた功績に対し金一封として自腹で払ったかもしれない（ただし当方ならばこのような指示を部下に出さない。高くても正しく発注する。この件に限らず、新入社員でも心配となる何かとおかしな判断と指示を出す上司だった。）。
そのまえに、パチンコ屋の店長の説明にあったが、パチンコ玉は業界以外に販売できないルールだそうで、パチンコ玉をとってこいと、おかしな指示は、今ならばコンプライアンス違反だ。
ところで驚いたのは、店名が異なっているパチンコ玉でもその重量の偏差は０．２％未満だったことだ。錆びた玉を除去すれば０．１％未満だった。
ホスファゼン変性ポリウレタンフォームの工場試作に成功して、課長から始末書を書くように言われたが、その理由の中にこのパチンコ玉事件は入っていない。
市販されていない試薬を用いて工場試作を成功させたことだけが始末書の理由だった。パチンコ玉のほうが、業務中の課長命令ではあったが納得できたのかもしれない。これは業務中のパチンコ遊戯という少し罪悪感のある思い出である。
しかし、パチンコ玉のおかげで反応途中のゲル強度プロファイルデータを迅速に収集することができた。大量に使用できたので洗浄する手間も省け、効率的に実験を行うことができた。学生時代に身に着けた「ムダ技」が活きた思い出である。
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昨日の老人の集団自決発言に対する老人のご意見の数々は、皆冷静な見解ばかりだった。その内容を丁寧に読む限り本音の表現だろう。発言の行間には厳しいご指導のアドバイスが溢れていた。
恐らくこの行間のアドバイスを読み取れるかどうかは、人生経験の差と言えるのかもしれない。行間に言葉と裏腹の内容が見え隠れするような発言は皮肉と捉えられるかもしれない発言である。
多くの若い人に老人の言動を理解できないのは、ある意味老人に対する敬意の無さの表れなのかもしれない。身近な老人が、仮に老害をばらまいているような老人ばかりであっても、若い人を応援したり、あるいはチャンスを与えるために分別持って自ら身を引き若い人に道を譲る老人も少なからずいるのだ。
SNSなどの発達で社会の不変の常識が揺らいでいるのかもしれない。回転ずしなどの問題もその一つだが、老人はじめ年上の人に対する敬意を持つことは、たとえ自分の周りに尊敬の価値が無い上司で溢れていても不変の常識の一つである。
会社で昇進してえらくなっている人たちは、皆先輩や上司にかわいがられ指導されて昇進してきた人たちである。ダメ上司や他人の業務を平気で妨害する先輩ばかりに囲まれた場合には会社を転職する以外に道は無く、その会社で偉くなれないのである。
この道理に気がつけば、会社の入社時における面接で年長者や上司に支えられて成果を出したい、とか仕事をしてきました、という文言は役員面接で必須となる。そしてそれが社会の常識となって続いている。GDPも上がらない状態が続いているが。
（注）常識のない優秀な若者であふれている現実を知り、非常識でも優秀な若者を育てようという気持ちを持たなければ、イノベーションを起せないのではないか。それは、リーダーにとって大変な仕事を抱え込むことになる。成田悠輔氏のような人材を扱いにくい、と敬遠していては駄目である。指導して育ててやろうという老人が昨日のニュースで発言していたのかもしれない。孔子は40にして惑わず、と述べていたが、今は40でも社会に役立つ人材は、指導し育てなおさなければいけない時代ではないか。
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「高齢者は集団自決すべき」という過激な主張の発言者は、経済学者で米イェール大学助教授の成田悠輔氏である。この発言について平均年齢８４歳の論客のご意見がニュースとなっていた。
詳細はニュースを読んでいただきたいが、皆冷静に回答をしておられ、それぞれの回答に年の功というよりも回答者の知性の特徴が表れているので面白い。
例えば養老氏の場合には、「彼の発言を問題としない」といいつつ、丁寧に彼に対するアドバイスと解説が述べられており、「バカの壁」の続編を読んでいる印象を受ける。
社会心理学者の加藤氏は、当方の世代の良きアドバイザーであるが、その時を彷彿とさせる優しいアドバイスが述べられていた。およそ記事の内容はこのような調子で、成田氏よりも視野の広さと寛容さが込められた意見が並んでいる。
マスコミが取り上げるので成田氏の発言を注目しているが、過激な発言であるにもかかわらず、どこか視点と論理に甘さが見え隠れする。加藤氏は、それを「現実に接していない」と表現されているが、未熟という意味に近いのかもしれない。
成田氏は加藤氏が指摘しているように未熟ではあるが専門能力には秀でている人物なのだろう。子供のころ、母親から訳が分からなくても年長者には頭を下げよと厳しく躾けられた。恐らく当方は生意気な子供だったのかもしれない。
おかげで小中学校は素直なよい子として先生方や大人たちに叱られることなく過ごした。高校へ進学し同級生の過激な発言の嵐に面食らったが、成田氏の日ごろの発言から当方はそれに近い印象を受けている。
社会に出た同級生の多くは、成田氏の年齢になると過激な発言は消えていった。しかし、それは体制に媚びているのではなく貢献を重視して行動が受け入れられるような発言へと成長していたのである。
行動を貢献に結び付けるためには、現実と常に濃厚接触しなければならない。社会に役立つ言動でもそれを社会が受け入れなければ貢献できないのだ。
日本のリーダーのマネジメント能力は、優秀でも謙虚ではない人物を扱えるほど大人ではないのだ。優秀ならば一層謙虚になることを求められる社会である。
詳細は不明だが、ミツカンのお家騒動では義父が「謙虚」をネットで検索し読み上げることを娘婿に求めたという。コーチングが標準となった現代の不思議な光景である。優秀な部下の扱いに悩まれている方は弊社にご相談ください。
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研究開発においてタグチメソッドはかなり浸透したと思っているが、難しいと感じている方が多いように思われるのでコツを書いてみる。
まず、基本機能を決めなければいけない。ここが一番の難所となる。これを越えれば簡単である。基本機能とは、開発しようとする対象の「機能」であり、これが何を選んだらよいのかよくわからない、という人がいる。
しかし、製品設計のコンセプトを明確にすれば基本機能が決まる。基本機能が決まれば、その信号因子を「決める」。信号因子を考える、という人がいるが、これは決めなければいけない。よく考えなければいけないのは、誤差因子である。
誤差因子と制御因子の区別がわからない人もいる。信号因子を決めてやると、その信号因子のロバストなり感度なりをどうするのかという問題になる。
信号因子のロバストに影響を与えるだけでなく、現場で意思を持って自由に制御できるのが制御因子であり、誤差因子は感度さえも自由に変化させることはできない。
実験では、誤差の影響を見るために誤差因子の水準を振ったりするが、これは制御しているのではない。制御因子は、信号因子により変化する機能の感度に着目すると分かり易い。
誤差因子を書き出すことができたなら、誤差の調合を行い、調合誤差について2から3水準でラテン方格の外側に割り付けて実験を行うことになる。ゆえに調合するときに誤差の与える影響をよく考える必要がある。
ここまでできたなら、制御因子の数を見てラテン方格の大きさを決め、実験計画を立てる。あとは実験計画に基づき実験を行うだけである。
基本機能は技術者の責任で決めなければいけない。基本機能を決めると信号因子もほぼ見えてくるのでそれを決めるのは易しい。
よくやる間違いに制御因子のつもりで割り振ったところ、誤差因子あるいは調整因子だったりするときの扱いである。詳しくは弊社へお問い合わせください。
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故ドラッカーの有名なセリフの一つに、「何が問題か」があるが、これは正しい問題を問うことが重要で、正しい問題を見つけることができれば、それで８０％問題解決できたようなものだ、という。
そして、問題の定義として、あるべき姿と現状との乖離だといっていた。この言葉を真似れば、失敗とは本来のあるべき姿を実現できなかったことだろう。
昨日のロケット打ち上げについて、あるべき姿が「打ちあがっていたこと」ならば新聞記者が言っていたように失敗である。
しかし、日本のロケット技術はまだ未熟なので打ちあがるかどうか分からない。カウントダウンして打ちあがらなかった時に発射台に無傷でいたならば成功、と考えていたなら記者会見で述べていたように成功だろう。
ただし、この論法に従えば、H3に課せられたすべてのミッションが達成されるまで成功か失敗か判断できない。先日の記者会見では、「成功か失敗か分からない」が正しい答えかもしれない。
これは、最終ゴールで成功か失敗かを判断しようという考え方である。このとき、納期が設定されなければいつまでたっても成功か失敗かを判断できないことになる。
最終ゴールの実現だけに意味がある場合には、納期を設定せず成功するまで努力を続けることになるが、技術の大半は時間とともに設定された最終ゴールの経済的価値が下がってゆくので、納期を設定して成否を判断することになる。
記者会見では、今年の３月某日をデッドラインと述べられていたので、その時先日と同じ状態だったとしても、今度は失敗という判断をすることになる。
納期を設定しない技術開発は稀である。大抵は、目標とすべき品質と価格、納期を設定してから技術開発を行う。そしてこの３点の視点で成功か失敗かを判断する。
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先日のH3のロケット打ち上げが失敗だったのか成功だったのか知らないが、JAXAの記者会見における共同通信記者の質問がネットで炎上している。
日本は大変優しい人が多いようだ。一方で共同通信記者は意地が悪い。先日のロケット打ち上げは、中止されて延期となったことは誰が見ても明らかである。また、JAXAマネージャーもそのように説明している。
成功か失敗かは、その基準が示されて判断される。先日ロケットが打ちあがることがゴールであったなら失敗だろうし、ロケットが打ちあがるまで壊れていないことがゴールであったなら成功である。
ただ、彼はリーダーとして問題がある。問題の詳細は述べないが、中止したから失敗ではないと言い訳をする必要があるのか。言い訳をするぐらいなら、原因を解明して次回成功させると胸を張ればよい。
今回は失敗かと詰め寄られても、次回同様の状態ならば失敗だと明確に宣言すればよい。今回飛ばなかった原因も分かっていないのだから、延期ができて運が良かった、と胸を張るぐらいの誠実さが欲しい。
また、経緯の説明から、中止を判断させたのは機械であって、リーダーが記者会見の席で泣いている意味を理解できない。
機械が危険だと判断して補助エンジンに点火しなかったので、それはロケットの動作が正常だったことになる。人間がそれを正しく理解し止めたならば中止と言える。
機械が運よく動作し爆発するのを防いでくれたことをことさら自分たちが成功させたかのように言うので共同通信の記者のように意地悪をいう人が出てくるのだと思う。
次回のチャンスも同様の懸念が残るならば、打ち上げ前にロケットが爆発せず打ち上げ台に残っていたら成功とさせてください、と宣言すれば打ちあがらずとも成功と皆が認めるだろう。ただし「技術の進歩」は無いが。
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多変量解析の手法やTMをマスターするだけでも研究開発の効率はアップする。さらにPythonを自由に使いこなせるようになれば、数値シミュレーションや仮想モデルのシミュレーションが可能となる。
最近機械学習が流行しているが、これを自由に使いこなせるようになると、非線形問題も気にせず問題解決に活用できる。例えば重回帰分析では、説明変数の一次独立や目的変数との線形性が問題となる場合工夫が必要になる。
大した工夫ではないが、機械学習でプログラミングすれば重回帰分析で問題となる関係でもアルゴリズムの工夫で何でも解析できるようになる。
昔、重回帰分析で解いた問題をディープラーニングで再度解いてみた。この時、学習回数が1000回以上にならないと重回帰分析の結果に追いつけなかったので、機械学習を習得しなくても重回帰分析で大丈夫とここでは書いておく。
手軽に回帰や分類で解決したい場合には、わざわざプログラミングする必要が無い、という理由で多変量解析に分があると思っている。手軽にデータを所定のプログラムで処理するだけである。
Pythonの無料ライブラリーを使えば数行でプログラミングでき（スクリプト言語ゆえに）簡単であるが、弊社のサイトを活用すればもっと簡単である。
弊社のプログラムはJavascriptで作成されているので、弊社のサーバーで実行されるのではなく、解析者のＰＣ上で動作するので安全である。
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DXの進展でソフトウェアー環境は大変恵まれた状況である。例えば、弊社でも無料で多変量解析のソフトウェアーを公開している。すなわち、難しいことを考えなければ無料でデータサイエンスの成果を使用できる環境が整った。
日々の技術開発でデータ整理も含め、データサイエンスの「技」を使うと便利である。データサイエンスと聞くと難しい数学を考える人がいるが、ソフトウェアーを使う、と捉えれば、ワープロや表計算ソフトを使う難易度と変わらない。
弊社ではこのような考え方でセミナーを開講している。あくまでもデータサイエンスを問題解決ツールとして使うという視点で指導している。
ゆえにパーコレーションのシミュレーションを解説するときには、エンジン部分のソフトウェアーを参加者に無償でダウンロードできるようにしている。
データサイエンスについてITエンジニアとして専用のAIを開発したいと考えている人にも弊社のセミナーは有効である。
なぜなら、科学と技術の実験法の違いから丁寧に説明し、データサイエンスが現場でどのように使われているのか事例で確認できるからである。
データサイエンスは、古くから多変量解析として知られていたが、数年前に大学でその講座の設置ブームが起きている。ＡＩの活用により新しい学問が生まれたように言われたりするが、不易流行の視点でとらえれば王道は問題解決の道具として利用する分野だろう。
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データサイエンスとは、データ群に隠れている情報を統計手法なり、機械学習により抽出する「技」である。ゆえに対象となる問題（正しい問題が選ばれているという前提）をどのように捉えるかにより、手法を選択する必要がある。
大別すれば、回帰か分類となるが、それぞれについて多変量解析による方法や機械学習による方法など多数存在する。また、機械学習を選択したならば、どのようなアルゴリズムとするのかを考える必要がある。
機械学習でも単純に回帰問題を解かせるAIをプログラミングできるが、すこし込み入った問題であれば、ベイズ推定などを持ち出すことになる。
材料開発に限れば50年の経験から、多変量解析はまず自由に使えるようにしておいた方が良いと思っている。ほとんどの問題が重回帰分析や主成分分析、あるいはその組み合わせで解ける。
それゆえ弊社はそれに使用するソフトウェアーを無料公開している。次に実験を計画的に行いたいならば、タグチメソッド（TM）を習得しておくと毎度便利である。当方はTMを習得してから、それを使わずに材料開発した経験は皆無である。
TMについで便利な手法に「ナンチャッテインフォマティクス」がある。ラテン方格をテキトーに使ったり、現象の相関に着目し、データマイニングする方法である。特にプログラミングスキルは必要ではない。
データサイエンスとは、その「技」を研究する目的においては科学であるが、問題解決に使用する観点においては、「技」である。ディープラーニングを用いても目標とする「モノ」すなわち実体を創造できなければ意味が無い。
「ナンチャッテインフォマティクス」ではアジャイル開発を行うので必ず「モノ」ができる。この意味で大変優れた方法である。あみだくじ方式を用いたiPS細胞の発明も同類である。研究開発が「千三つ」と言われた時代は昔のことである。DXの進展で技術者の「技」次第の時代となった。
当方は３０年以上前に、科学の方法で「解決できない」と否定証明された電気粘性流体の耐久性問題をデータサイエンスにより、一晩で「解決できる」という結論を示し、実体を完成している。それだけでなく傾斜機能粉体など創造し、その結果ゴム会社から写真会社へ転職することになった。
DXの進展でデータサイエンスが技術開発の当たり前の手法となって、当方のような悲劇は過去の出来事になったが、データサイエンスを材料開発の科学的方法と誤って指導する光景が現れたので当時とは異なる心配をしている。
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ポリエチルシリケートとフェノール樹脂とはそのままでは均一に混合できない。これはフローリー・ハギンズ理論から自明であり、均一混合のためには相容化剤の添加かリアクティブブレンドかという選択になる。
リアクティブブレンドは、反応条件の選択が難しいが、これをラテン方格により1日で最適条件を見出している。どのような方法で行ったかは、本欄で数年前に書いているのでそちらを見ていただきたい。
科学こそ命と思っている研究者には、みかけ荒っぽいこのような手法を邪道と思われるかもしれない。しかし、あみだくじ方式の実験でノーベル賞を受賞する時代である。そろそろこのような手法も一般化してほしい。
40年以上前は大変だった。タイヤ開発を担当している部門では統計手法が日常化していても研究所ではそれをバカにしていた。
その研究所で、周囲から白眼視されながら、ひたすら効率的な研究開発手法を追求してきた。高純度SiC前駆体の合成技術はたった1日で得られたが、そこから高純度SiCまでの道のりは大変だった。
事業を立ち上げてからはさらに大変で、I本部長の時には、業務妨害まで起きている。そのきっかけとなった電気粘性流体の耐久性問題でも一晩でデータサイエンスの手法により解決案を提案している。そしてその提案はすぐに科学的に検証された。
科学で否定証明されていても、肯定的な現象が得られたならば、それを科学的に証明すると新しい形式知となる。科学の方法のこの問題はイムレラカトシュが著書（寝苦しい夏に読むとよい本である）で詳しく解説している。
データサイエンスの手法は、科学こそ唯一の技術開発手法と信じている人には腹が立つくらいに効率のよい研究開発手法に見えるので注意しなければいけない、と言うことを転職前に学んだ。
転職先でも、やはり「仮説を設定した実験」が標準となっており、科学が唯一の研究開発手法だったが、タグチメソッドの導入が決まってからは仮説を設定して実験を行えという管理職が少なくなった。
データサイエンスの導入について弊社にご相談ください。企業風土の実情に合わせた研究開発必勝法を提案させていただきます。
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