金属材料やセラミックスは高分子材料に比較して学びやすい。なぜなら大学で学ぶ固体物理学あるいは材料力学の知識をそのまま用いることができるからだ。
しかし、高分子材料に関しては、大学で学んだ形式知から外れる現象に実務で遭遇する機会が多い。
それがプロセシングの影響であることに気がつくまで、かなりの経験を積む必要がある。また経験知を蓄えていても気持ちの悪い現象が起きたりする。
この原因は、高分子が紐の集合体であり、さらにその紐の長さが分布を持っており、結晶よりも非晶質部分が物性に影響するためである。
力学物性だけでなく電気電子物性までも同様で、それをうまく説明できる完璧な形式知が存在しない。
2成分以上の高分子をブレンドするときに使われるフローリー・ハギンズ理論にしても、実務ではほとんど役に立たない。
また、この形式知に固執していると、実務では間違った判断をすることもある。
例えば、退職前２００５年に担当したPPSと６ナイロンブレンド系をマトリックスに用いた中間転写ベルト開発では、フローリー・ハギンズ理論では説明できない相溶系マトリックスとして設計しなおし成功している。
但し、前任者から引き継いだ配合組成を変更していない。コンパウンドを某有名一流メーカーから購入していたが、それをそのまま当方が３ケ月程度で立ち上げたコンパウンド工場で生産するようにしただけである。
配合組成は全く同じでもプロセスが変われば、まったく異なるコンパウンドに仕上がる。これが高分子材料の難しさの一例である。
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京都大学と慶応大学の研修医は、科学的ではない現在の取り組みに対して批判的な行動をとった。それが、慶応大学では18人の感染者数を公開し、京都大学では全員を隔離するという粋な計らいをしている。
検査をしないでいきなり隔離するという非科学的な行為が現代にふさわしくないかどうかは問題ではなく、現在の行為として京都大学の対応は評価される。
ただ、隔離ではなく、コロナ禍で医師不足となっている医療の最前線で勤務させればさらに国民の理解が得られたかもしれない。
要するに科学的でないことを軽視する人に、技術なるものを理解してもらうには、非科学的ではあるがそれが「日々の生活の中で適切である行為」というものをまず理解してもらわなくてはいけない。
科学的ではないことを軽蔑している人は、この行為すら非科学的とバカにする。例えば高純度ＳｉＣ粉末の合成に成功した時に、ゴム会社の主任研究員が「僕もエチルシリケートとフェノール樹脂の組み合わせに気がついていた」と言ってきた。
そして、「ただ、フローリー・ハギンズ理論を知っていたので実験をやろうという気になれなかった。君はセラミックスの専門家だからよかったね」とあたかも当方がフローリー・ハギンズ理論を知らないから成功できたような口ぶりである。
それに対して当方は「知らないから成功できたというよりも知りすぎていたので、非平衡下のリアクティブブレンドの可能性にかけてみた」と応えている。
以前この欄でカミングアウトしているが、学生時代教科書の欄外に書かれていたフローリー・ハギンズ理論を本当に知らなくて追試を受けていた。ゆえにこの理論についてはこの主任研究員より深い理解をしている自信があった。
この主任研究員は、試行錯誤でリアクティブブレンド技術を開発したことをバカにしていたのかもしれないけれど、リアクティブブレンド技術というものは、最初の手掛かりとなる配合条件を見つけるためにはどうしても試行錯誤的となる。
それが効率的に開発できる唯一の方法だからだ。論理的に進めた場合には、できない理由を積み重ねてしまうような過ちを犯すことがある。
例えば、電気粘性流体の耐久性問題は界面活性剤で解決できない、という結論を1年かけて完璧な科学的データ（注）を集めてまとめた優秀な研究者集団がゴム会社にかつていた。
当方が一晩でこの問題を界面活性剤を用いて解決した（補足）時に、この報告書の存在を知らなかったが、転職時にはじめてそれを見せていただき、完璧な科学論文であったことにあきれた。完璧な科学の論理で技術ができない場合もあるのだ。
科学的でないことを理由に技術を軽蔑する人には当方の転職体験を聞かせたい。禁煙パイポの「私はこれで会社を辞めました」、というセリフを小指ではなく「腕」を突き立て話をしめるかもしれない。
慶応大学については文春砲が炸裂し、大学が隠蔽化しようとした努力が無駄になった、というニュース記事を見つけたが、今の時代隠蔽化は良い結果を生まないことは明らかである。機会があれば、組織が隠蔽化に動くメカニズムを実体験から解説したい。
（注）典型的な否定証明が展開されていた。科学の方法で気をつけなければいけないのは、科学的に完璧に論理を展開できるのは否定証明だけ、というイムレラカトシュの言葉がある。ところが、否定証明された現象でも技術で実現できる可能性があることを科学で硬くなった頭脳の持ち主は、理解できない。理解できないだけならよいが、科学的ではない技術の解を前にしてヒステリーを起こす人もいた。3密を軽視した慶応大や京大の研修医はヒステリーとは異なるかもしれないが、週刊誌報道には凡人に理解できないヒステリーよりも奇妙な行動が報告されている。
＜補足＞300種類の界面活性剤を1種類ずつ、増粘してどろどろとなり機能しなくなった電気粘性流体に添加し、一晩静置しただけである。翌朝には300個の試験管を軽く振るだけで解決方法を見つけることができた。2種類ほど見出した。この時、1000種類の界面活性剤について主成分分析を行い、そこから300種類を選んで実験を行っている。すなわち当方の頭がAIならばマテリアルインフォマティクスによる電気粘性流体の設計となる。これは30年近く前の実験なのでAIがなかった。主成分分析はLATTICE＿Cで作成したプログラムをPC9801で走らせて行っている。当時LATTICE社の処理系には豊富な数学ライブラリーがあった。高価だったが自前で購入し日曜日はそれでプログラムを作成していた。電気粘性流体の仕事では、高純度SiCのJVと同時に一人で遂行していたので、自宅業務が多かった。ゆえにFDを壊されるいたずらは業務妨害そのものだった。
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昨日緊急事態宣言が出された。今世界主要国で台湾と日本だけが感染爆発をしていない。また、日本の取り組みは世界と少し異なることがニュースで報じられている。
ところで、日本のウィルス感染対策は、実務における問題解決の参考になる。なぜなら、最初から「ウィルス感染による死亡者数を少なくする」ことをゴールに設定し活動しているからだ。
科学では、まず仮説を設定するが、技術では製品の仕様を決めるところがスタートである。すなわち、これは開発目標でありゴールだ。
さらに技術が科学と異なるところは、仕様を実現するための機能に着目する。コロナウィルス対策では3密回避という機能が重視されている。
機能を明確にするために解析する必要があれば、現代ならば科学を活用できる。また、機能の実現のためにすでに明らかとなった科学の形式知を利用できるかもしれない。
ここで「かもしれない」と書いたのは、科学の形式知をいつでも利用できるとは限らないからだ。
例えば、科学の形式知を組み合わせていては二律背反となる場合である。今回のウィルス対策では経済活動と二律背反の事象を生み出す。
このような場合に、技術では試行錯誤で機能を実現しようとする。３蜜を繰り返し提案したり、若者の行動制限や夜の街起因説など試行錯誤の結果だろう。
もちろん科学同様に論理を活用してもよいが、論理的に二律背反となっている状態を論理で解決できる、というのは矛盾である。
ゆえに、どうしても試行錯誤なり経験知なり非科学的手段を採用しなければいけない場合に技術開発では遭遇する。
日本のウィルスバスターは、日々報告される感染者数を数値解析し対策を練っているのだが、この2ケ月の間に対策について試行錯誤の結果と思われるニュースが報じられている。
試行錯誤を非科学的だという理由で間違っている、と決めつけるのは、人類が紀元前からその営みの中で技術開発してきたことを理解していない人達だ。
例えば、今日のニュースで京都大学医学部の研修医４０名近くが会食をしていたので隔離された、というそのまま聞いていると信じられない事件が報じられた。
京都大学医学部ならば科学至上主義の集団がいてもおかしくなく、恐らく彼らはわけがわからず会食していたのではなく、現在日本で行われている取り組みについて軽蔑していた可能性がある。
また、慶応大学医学部では、同様に科学を体得した研修医が会食を行い、名前こそ公開していないが１８人の感染者を計上している。
これだけ世間で壇蜜ならぬ3蜜を防ごうと努力しているのに、彼らが、それを理解できないアホの集団に思えないのだ。
かつてゴム会社の研究所には技術を軽蔑する科学第一主義の実務家も稀にいた。また、技術を重視する風土のゴム会社にいや気がさし、信州の会社へ転職した同期もいた。
もし、これらの事件が、ゴム会社で見かけた科学第一主義者による技術に対する挑戦行為ではないとしたら、彼らは正真正銘のアホだろう。
彼らが本当のアホならば、日本の医学の未来を考えたときに背筋が寒くなる。いずれも日本を代表する医学部だからだ。やはり技術に対する科学の挑戦と捉えたい。その結果の１８人の英雄である。名前を公開しても良いではないか。
今、最前線の医療従事者がウィルスとの戦争状態であることが連日ニュースで報じられているのだ。先輩諸氏の苦労に報いるために、１８人は身をもって3蜜の危険性を国民に知らせたかったのだろう。
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当方の学生時代の高分子分野の授業では、高分子合成に関する形式知が内容の大半を占めていた。
公害で化学の人気は無かったが、有機合成化学は化学分野の花形学問で、高分子についても新しい重合反応や新規高分子開発がその研究の中心だった。
ゴム会社に就職してびっくりしたのは、大学のカリキュラムにはほとんど入っていなかった高分子物性について、知っていることが技術者の義務だった。
高分子合成研究室なるものが研究所にはあったが、その研究所でも研究の中心は高分子のレオロジーや高分子の破壊力学だった。
入社したときに、指導社員からダッシュポットとバネを用いたレオロジーの研究は終焉すると教えられた。
その方は大学で３年間レオロジーをダッシュポットとバネを用いて研究してきたバリバリのレオロジストで、関数電卓を用いて難解な微分方程式を解くような優秀な研究者だった。
曰く、新しいレオロジーは高分子1本から積み上げる様な学問になるだろうと予見していた。
そして混練では、カオス混合が究極の混練技術として研究の中心になるかもしれないので、ロール混練りのパラダイムをよく勉強するように言われた。
しかし、合成化学しか勉強してこなかった当方にとってレオロジーは極めて難解で、すぐに理解できない内容だった。
指導社員は、そのような当方の悩みを毎朝３時間、高分子科学の形式知について易しく講義してくださった。
睡眠学習も含め３ｘ６ｘ２５ｘ２時間その講義（ダッシュポットとバネの話と破壊力学の話を除いた内容の書籍をこの3月に出版しました）を拝聴し、実務の問題をなんとか解けるようになった。
ただ、電卓で常微分方程式を解く能力は無かったので発売されたばかりのマイコンMZ８０Kを買った。
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レオロジーを流れの科学とも言う人がいるが、流れるように学ぶには難しい形式知である。また、２０世紀末にはダッシュポットとバネのモデルで構築された高分子のレオロジーに関する形式知が崩壊した。
一方レオロジーとは「おさわりの科学」で易しい、という人がいる。表現は、少しやらしいが、このように言わないととっつきにくい形式知であることを示している。
しかし、プロセスの中で高分子のレオロジーを展開してみるとレオロジーと言う学問を学びやすい。この本では、レオロジーを学びやすいように分かりやすく説明している。レオロジーを学んでみたい人にも読んでいただきたい。
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未知の問題に遭遇した時に、まず「何が問題か」を考えることの重要性はドラッカーが指摘している。
未知の問題だから「わかんない」と言って許されるのはＴＶに出てくるかわいいおバカタレントだけである。
会社の仕事でそのようなことを言っていたら、いくらパワハラが許されなくても上司から「馬鹿タレ」と一括される。
ところが、その結果すぐに問題を解き始めたら失敗する。まず、「何が問題か」をよく考えなければいけない。
間違った問題の正しい答えほど空しいものはない。さて、今回のコロナウィルスについて正しい問題は、「どのようにして医療崩壊を防ぎ、感染による死亡者を可能な限り少なくできるのか」だろう。
「いかに早くウィルスを絶滅させることができるか」という問題を解いていてはダメであることは、インフルエンザウィルスなど多くのウィルスの事例を考えれば明らかである。
ウィルスには絶滅できないものがあり、人類はそのようなウィルスとともに生きていくしかない。
ましてや「感染者をどのように早く見つけ隔離し、感染者を社会から無くす」という問題ではない。
一番重要な問題は、このウィルスによる死亡者数を最小にすることだろう。
未知のウィルスに対して、対策を開発するには時間がかかる。感染して病状が悪化すれば必ず死亡者が出てくる。かつて織田信長は「人間50年」と言っていたが今や寿命は延びたと言っても80歳を過ぎればウィルスに限らず死ぬ確率は高くなる。
ゆえに未知のウィルスに対して死亡者が出るのは避けられない結果である。人間に寿命がある限り、死にかけた人がたまたまウィルスを拾ってもウィルス感染による死亡となる。
だから、未知のウィルスが発生したときの正しい問題とは死亡者をどこまで最小にできるか、そしてそれはどのような方法なのか、だろう。
若い人は、今回のウィルスで死ぬ確率が低いので感染に対して深刻に考えていないかもしれないが、60を超すあたりから感染率が高くなっているので、100歳まで生きる覚悟をした当方にとって、感染経路不明者の増加は深刻な悩みである。
若い健康保菌者は、そのあたりを少し考えていただきたい。特に感染したのかどうかわからない若い人が増えているとニュースで聞くと、心配で街を歩けない。
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コロナウィルスの感染をテストするＰＣＲ検査の信頼度について統計学的に明らかにされていないようだ。
これは専門家により信頼度が70％という人もおれば、50％という人もいる実態から推定している。ひどいのは、そもそも当てにならない、とＴＶで発言する専門家と称する人もいた。
この当てにならないと言っている学者の名前は本人の名誉のために伏せるが、あてにならないような検査を世界中の学者が必死になって採用している状況は不思議である。
少なくとも50％以上は信頼度があるから世界中でこの方法が採用されているのだろう。信頼度が50％以下であれば世界中でこれほどまでにＰＣＲ検査を行っている状況を説明できない。今世界中で一生懸命ＰＣＲ検査を行っている人たちは、無駄なことをしていることになる。
やはり、経験的にある程度の信頼度を認めているので使用していると思われる。そのため検査数が少ないことに対する批判も出てくる。昨日の国会でも某野党議員が検査をどんどんやって陽性患者を早く隔離せよ、と、ＰＣＲ検査の信頼性の問題を知らないと思われる発言をしていた。
さて、このＰＣＲ検査だが、陽性の判定はかなり確度が高くできるらしい。すなわちこの検査法で陽性ならばウィルス感染者としてみなしても良い、と言われている。
ところが、検体が陰性の時に陽性と判定される場合があるそうだ。逆に、陽性なのに陰性と言う判定が出る場合もある、とのこと。
そのため陽性の結果が得られた場合には検査を１回で済ませるが、陰性の場合には２回行っているという説明がＴＶでなされていた。
このあたりの説明について、この3ケ月ＴＶでいろいろな専門家の話を聞いて、ＰＣＲ検査についてその信頼性検定を行なわず検査に使用しているのではないか、と疑っている。
今仮に陽性なのに陰性が出る確率を３０％とすると、2回陰性が出る確率は、０．３ｘ０．３＝０．０９となる。
ゆえに信頼度が不明であるならば、2回の測定でも陽性患者のすり抜けを防止できない。
陰性だったのに陽性になった、という人がかなりいるのは、陽性なのに陰性と判定される確率が高いことを示している。
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負の誘電率については1967年にロシアの学者ヴェセラゴが予見しているが、科学の形式知では誘電率や屈折率は正の数で取り扱う。
しかし、最近このような負の誘電率を示す材料はメタマテリアルとして研究が活発に行われるようになった。
また、特許も出願されるようになってきたが、ＰＰＳ／６ナイロン／カーボンの配合でカオス混合を用いてコンパウンドとし押出成形でフィルムを製造した時にメタマテリアルが偶然できて困った経験がある。
また、ＰＥＴフィルム表面に３００ｎｍほどの膜厚で形成した酸化第二スズゾル薄膜、すなわち写真感材の帯電防止層だが、この薄膜でも面白い発見があった。
このマトリックスにはアクリル系ラテックスを用いており、酸化第二スズゾルは18vol%添加され、パーコレーション転移を生じた黒いネットワークの電子顕微鏡写真が観察された。
このフィルムをアルカリ性と酸性の水溶液へ連続的に通過させたところ、フィルムは負の誘電率を示した。
たばこの灰付着テストとインピーダンスとの相関を調べていて発見した現象だが、あまりのキワモノデータなので、インピーダンスを絶対値として扱い処理した。
面白いことにインピーダンスの絶対値とタバコの灰付着距離とは相関しただけでなく、パーコレーション転移の現象との関係も見出すことができた。
パーコレーションとインピーダンスとの関係について、福井大学客員教授時代にモデルを立案し数値計算でモデルの妥当性を確認しているが、そこでの計算ではあくまでも誘電率は正を前提に証明している。
科学の研究として実施したためだが、ときとして科学は自然の現象を排除する不気味さを体感した。
自然界を理解するために科学は重要であるが、それで自然界のすべてを語れるわけではない。これは女心を永遠に理解することは難しい、という文学的な意味ではなく、技術者が心がけるべきことだ。
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品質検査において統計の知識は大切である。高校程度の形式知を皆知っているはずだが、意外にも忘れている人は多い。
写真会社に勤務していて驚いたのは、実務を担当している人でも正確な知識を持っていなかった。ゴム会社では、技術系は全員日科技連の研修を新入社員の時に受講させられた。
このゴム会社の現場ではＱＣ活動が活発でそこでは統計用語が飛び交う。写真会社とは全く異なる光景だった記憶がある。そのような現場から生産される製品なので品質は高い。
品質の高さは現場力で決まる、と言われるが、これは正しい。現場で異常が生じれば抜き取り検査がおこなわれる。その時統計の知識が無ければ正しい計測が行われたかどうか不明となる。
まず、実験を行ったときに複数のサンプルを計測するのは、母集団の推定を行う時に誤差がどの程度あるのか知るためである。
ここで、サンプルの計測値がばらつけば、当然誤差もばらつく。また、平均値も常に同じ値が得られるとは限らない。換言すれば、母集団の平均値とサンプリングされた標本の平均値とは一致しない。
ゆえに母集団の平均値を推定するためには検定が必要になる。このことは高校の教科書にも書いてあるが、たいていの人は忘れている。
新型コロナウィルスについて毎日報道され感染者数はじめ多くの情報が開示されているが、ＴＶのコメンテーターだけでなく国会議員も統計の知識が全くないような発言をしており驚いている。
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本屋に行っても実務で必要な高分子の知識について最初に学ぶ良い本が無い。プロセシングについてはなおさらだ。高分子について少し知識があれば、この本はプロセシングについて初歩から応用技術まで学ぶことができる。応用技術については、高度な知識まで獲得できることを目次から確認していただきたい。Ｗパーコレーションについて触れている本はまだ無い。この技術はカーボンを添加して半導体高分子を製造しようというときには重要である。
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