「ｐならばｑ」という仮説あるいは命題に対して、逆「ｑならばｐ」がいつも等価でない、あるいは成立しないのは、高校数学で学習するので誰でも知っている。
しかし、「ｑでないならばｐでない」という対偶について忘れている方は多いと思う。これは、「ｐならばｑ」の逆の命題に対する「裏」に相当するが、対偶どおしは真である、すなわちある命題が成立すれば、対偶は必ず成立する、という論理学の重要な形式知である。
高校で習う論理学を侮ってはいけない。大学の教養部の哲学あるいはずばり論理学の試験について100点をとれるほどの内容を学んでいるのだ。
さて、この対偶は、アイデアを出すためにとどめておけばよいのだが、頭の良い科学者は、対偶から否定証明を行ってしまう。
例えば、「電気粘性流体の増粘を防ぐ添加物があるならば、その添加物は界面活性剤である」という命題について対偶を「界面活性剤ではない添加物ならば、電気粘性流体の増粘を防げない」と捉えれば、電気粘性流体の増粘防止に対して、界面活性剤でひたすら防ぐ方法を考える事になる。
ところが、「界面活性剤という添加物で防げないならば電気粘性流体の増粘を防ぐ添加物は無い」とやってしまう科学の研究者は多い。ＳＴＡＰ細胞の騒動でもこのような意見が飛び出している。
（ちなみに、この対偶は「電気粘性流体の増粘を防ぐ添加物があるならば、界面活性剤という添加物で防げる」となる。微妙にもとの命題が異なることに注意してほしい。ドラッカーが正しい問題を解け、と言っているのはこのことも含む。頭の良い人は自分に都合の良い対偶を考案するから注意を要する。）
否定証明では、できないことを証明すればよいので簡単である。必死に開発なり探索作業を行っていてなかなか見つからない時に、これではできない、という証明について、できない状態の実験結果を示し、証明してしまう。
電気粘性流体では、構造が既知のあらゆるＨＬＢ値の界面活性剤について、検証するだけでなくゼータ電位の計測など当時の界面化学の形式知を総動員して否定証明を1年かけて完成させた。
ただ、これだけ素晴らしい否定証明でも、一つの真実により、否定されてしまうから大変だ。ある仮説なり命題の対偶はアイデアを出すために活用したい。
捻じ曲げた対偶で否定証明を行う愚だけは避けたい。30年以上前のトラウマは、否定証明の愚を忘れられないものにした。
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「新ＱＣ7つ道具」というツールがある。これはＴＲＩＺやＵＳＩＴよりわかりやすく役に立つツールだ。ＱＣ7つ道具をまとめた日科技連の成果であるが、意外にも普及していない。
ゴム会社に入社した時に、技術者全員日科技連のＢＡＳＩＣコースという当時1名50万円の研修を1年かけて受講させられた。
毎月のセミナーのテスト結果は上司経由で受講者に手渡されるので気が抜けないセミナーである。さらに受講後はフォロー研修と称して、自分のテーマに研修成果を展開することが求められていた。
当方は実験計画法を使い、ポリウレタンの難燃化研究をまとめたが、うまく結果が出ず苦労した。その結果、一因子実験の相関係数を用いる実験計画法を編み出した。不思議なことに因子の効果をうまく求めることができた。
写真会社に転職した時に、写真会社がタグチメソッドを導入するというので、その普及委員になった。半年間研修を受け、田口先生から直接3年間ご指導していただいた。
この時、ゴム会社での体験をお話したら、先生は笑いながら褒めてくださった。「感度を使った実験計画法をあみだすなんて面白い人だ」と。
気難しい先生であったが、何故か気が合い、3年間進んでご指導をしていただいた。タグチメソッドは、機能の品質を改善する因子を見つけるには良い方法だ。
見出された因子が、時として科学的に説明がつかないことがあっても、それを使い改善できるので、小さなイノベーションを起こすことも可能である。
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20世紀に流行した科学的な問題解法ツールとしてＴＲＩＺ、あるいはその進化形ＵＳＩＴがある。これにはまると大好きになる人がいるので不思議なツールだ。
21世紀になってもこの普及に力を注いでいる人を見てびっくりした。20世紀はもう終わった、と言いたかったが、単身赴任したばかりだったので嫌われないように黙って様子を見ていた。
このツールにはまって虜になった人が先生になり、若い技術者を指導していた。面白いのは反発する人が必ず出てくることだ。
こんなツール使っても今実行して出てきたアイデアと変わらない結果である、とか、ツールを使わないで予想した結果と同じ、だとか、である。すると、先生役は、「科学的方法だから当たり前の結果が出てくる、それでよい」としたり顔だ。
素直な生徒ならば、そこで収まるが、あるグループで大炎上していた。「こんなもの意味が無い」とずばり本質を突いた意見が飛び交っている。
だいたい、今時十分な科学の訓練を積んだ技術者ならば、ＴＲＩＺやＵＳＩＴを使わなくても、科学を道具として使い、ＴＲＩＺやＵＳＩＴで得られるアイデアを出している。
今求められているアイデアは、イノベーションを起こしうる力を持ったアイデアだ。例えばｉＰＳ細胞のアイデアのようなものだが、これはＴＲＩＺやＵＳＩＴで導き出されない可能性が高い。
もし、答えが得られたとしても、順列と組み合わせから膨大な工数の実験を要求する答えになるはずだ。それでもＴＲＩＺやＵＳＩＴを使いますか？
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1か月ほど前の11月末に、コロナ感染者についてある数学物理系の学者が年末に向けて収束するだろうという数学モデルによる予測を発表していた。
またある国立大学教授が同様に東京において感染が収束する理由を人間行動と数学モデルを使い説明し、やはり収束予測を説明していた。
さらに、これで東京において1000人を超えたなら感染爆発「どうにも止まらない」とどこかで聞いたセリフを交えて話していた。
ところが、今東京は1000人に迫る数値である。この年末、山本リンダがどこかのＴＶ局に現れて、「どうにも止まらない」と歌いだしそうな雰囲気でもある。
そんな状況で東京地方検事の若手がコロナ陽性と保健所から言われたにもかかわらず、福岡まで高速バスで帰省したニュースが飛び出した。
折しもコロナ感染対策について罰則規定を決めるか決めないかの議論がおきはじめたこのときである。
今朝のニュースでは厳格に対応したい、と責任者が述べていたので、クビに相当する処分がなされるだろう、と多くの国民は感じたかもしれない。
もし処分が甘かったなら、コロナ陽性のこの検事はすぐに転職すべきだ。もし、この元気な陽性患者がこの判断をできないようであれば、日本の検察の若手教育を疑わなければならない。
さて、どのような処分が下されるか、と心配していたら、30人以上集まる忘年会に参加していて転び、昨晩は額に絆創膏を張りながら謝罪会見したのに、今朝はその絆創膏を外して改めて早朝から謝罪会見を行っていた元大臣の顔が映し出された。
東京の数値は、謝罪で許されるような数値ではない、と判断し、辞職会見でも開いたのか、と思っていたら、昨晩よりも丁寧な謝罪だけだった。この元大臣は、すぐに議員辞職すべきだろう。それが政治家としての正しい判断である。
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先日のあさイチで頭痛の問題を扱っていた。ここで取り上げるかどうか迷ったが、アイデアの出し方として、まず頭を健全な状態にすることが重要という視点から当方の経験知を述べてみたい。
まず、全く原因のわからない頭痛に関しては、医者にかかることをお勧めする。しかし頭痛の中にはちょっとした工夫で改善されるものもあるので、当方の工夫を公開する。
体は健康なのに頭がすっきりしないとか少し頭が痛い時に、椅子に腰かけてリラックスした状態で瞑想しながら首の運動をしてみる。
たったこれだけですっきりすることもある。この時肩こり等に気がついたならば、配偶者なり子供に頼んで、首から肩、背中へマッサージをしてもらう。
独身ならば、自分の手で、首をマッサージし、肩たたき棒でトントンと肩をたたきながらマッサージをしてみる。当方は結婚が遅かったが、肩たたきをしながら結婚することを思い立った。人間一人では生きられないのである。
首や肩のマッサージで治らない場合には、額から目を冷やしてみる。これでも治らないならば、30分ほど瞑想してみる。すなわち何もかも忘れ頭を空っぽにしてみるのだ。
病気でもなければ、これだけやると、頭がすっきりする。人生長く生きていると人によってはトラウマの影響で頭がすっきりしないこともあるかもしれない。
当方にとってゴム会社で受けたＦＤ事件はトラウマとして残っているが、そのようなときは、それを吐き出すことで一時的に解消している。
組織と個人の関係で生まれた精神的問題は、退職後も残ることが多い。本来は組織の中で解消しておくべき課題だが、不健全な組織いわゆるブラック組織ではそのような配慮をしてもらえない。
そのような組織にいた場合には、未練があったとしても転職したほうが良い。心も身もボロボロになる前に、少しでも健全な精神が残っているうちに転職の決断をした方が長い人生を考えたときにプラスになる。
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情報化時代のリーダーは、アイデアマンでなければ、リーダーシップを発揮できないのではないか。このコロナ禍でＴＶのインタビューに応える政府や自治体リーダーたちの発言を聞いてきてそう感じた。
一般情報はすぐに大衆へ伝わるので、情報をもとにどのような行動が必要となるのか、すなわち新しい事象に対峙するための新しいアイデアが求められる。
ワクチンの存在しないウィルスに対する感染症では、人との接触を減らす以外に対策がなさそうであることは、この一年で十分に理解できた。そして人との接触が減らない時に、感染者の数がどのようになるのかという情報はマスコミがすぐに報じてくれる。
ならば、人との接触を減らす施策が重要となってくる。しかし、この一年を振り返ってみてリーダーから有効なアイデア提案も少なく、そのわずかなアイデアさえもうまく実行されていない。そのため東京では、年末に1000人いくのかどうか、があいさつ代わりになっている。
新たな宅配システムやＷＥＢ会議システムなど民間からは人との接触を減らすための新しいビジネスが生まれてきた。また、夜の街銀座では昼間に逆同伴というシステムを始めた店が現れ、話題となっている。
ホステス同伴で会社に出勤するシステムなのか、とびっくりしたが、夜稼げないならば昼間に、というのは安直ではあるがうまい発想である。
ニュースによれば、昼間客に店へ来てもらい、店で休憩後ホステスと食事に出かけ、帰宅するシステムだそうだ。これなら店にお金が落ちてホステスにもチップが入る。
東京へ出張時に15時ごろに会議を終えて、「直帰」という名目で馴染みの店に行き、ホステスと一緒にグリーン車で帰宅するようなことが流行すれば、ＪＲも潤う。（このような太っ腹なお客がどれだけいるか知らないが。）
コロナ禍となる前にワークライフバランスとか称して働き方改革が始まった。それがこのコロナ禍で異なる視点からの見直しが行われ、一部で在宅勤務が一気に進んだ。
働き方改革は、組織リーダーが組織の成果にふさわしい働き方についてアイデアを創出し、実行して進めることがあるべき姿のような気がしてきた。
単純に時短システムを導入するようなこれまでの進め方では、生産性はあがらないだろう。労働時間という概念を打ち破り、組織の成果を出すための労働システム改革についてアイデアを創出し実行できるリーダーの養成が求められているのかもしれない。関心のあるかたは弊社へ問い合わせていただきたい。
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本日はクリスマスである。近所の肉屋は昨日からクリスマス対策として、精肉以外の商品を3日間停止している。3密防止のためではなく、チキン需要が瞬間的に高まる業務量の増加が原因である。
アルバイトを雇えば売り上げが上がるだろうというアイデアは、店舗の規模から却下される。平日でも商品棚が道路まではみ出すような状態で、厳密にいえば道路交通法違反の現場である。
もっとも屋台まで堂々と道路に出店している人もいるので、この商店街はこのような状態が特別認められているのかもしれない。30年以上生活していても深く考えなければ、このような問題でも正解にたどり着けない。
「チコちゃんに叱られる」という番組は、このような時代に思考という行為に対する問題提起の番組となっている。毎週楽しみにしているが、この番組における問題と解答について番組制作者の苦労を想像してみてほしい。
くだらない話かもしれないが、番組を面白くしようと頭を掻きむしりながら解答を考えているスタッフの姿が見えてくる。
技術開発におけるアイデアは、この番組のような方向で考えていてはだめだ、という方もいるかもしれない。しかし、隘路に陥った時に、思い切ってとんでもない方向で問題を考えるのは、頭をリフレッシュさせる意味もあり、アイデアを出す大切な方法である。
このとき、とんでもない方向さえも考えつかない、という人は多変量解析を用いると、とんでもない方向で、正解があるかもしれない方向を見出すことができる時がある。
電気粘性流体の耐久性問題を解いたときに行った主成分分析の結果は、教科書に書かれていない方向を示していた。そしてその方向は正解でありながら、科学で未だ扱っていない方向だった。
とんでもない方向のアイデアを聞かされたときに人間への影響は状況により様々で、中にはキレる人もいるから注意を要する。ＦＤを壊された事件を思い出した。
この事件はトラウマとなって残っているので、とんでもないアイデアを思い着いたときにはそれを公開する場の配慮も重要であることを付記しておく。
とんでもない方向のアイデアでは、「チコちゃん—」の番組ならば思わず吹き出すような解答となるが、技術開発では悲惨な結果を導き出す場合もあるのでそれを発表するときには注意が必要だ。
当方が体験したＦＤ事件ではわかりにくいかもしれないので、ＳＴＡＰ細胞事件もその類、と書けば理解していただけるかもしれない。とんでもない方向の奇抜なアイデアは、また、想像できない影響も生み出す。
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科学の時代において形式知をどれだけ身に着けているかは重要とされ、その結果大学入学試験による選別が行われてきた。
しかし、それにより大学間に序列ができ、偏差値教育などという言葉まで生まれ、各大学独自の選抜方式を、という流れである。
このような流れは、形式知以外の知を大切にしようという考え方ともいえる。哲学書によれば、科学の知は形式知であり、それ以外は経験知と暗黙知とされる。
物事に対して認識の差が生まれるのは、それぞれの立場と経験知や暗黙知の違いからである。立場の違いについては、認識を合わせてゆこうとする動き「忖度」があるが、経験知や暗黙知を尊重しようという動きはあまり見られない。
逆に経験知や暗黙知を軽蔑する態度をとるような人が多いので、注意が必要である。能ある鷹は爪を隠す、とは名言で、昔から経験知や暗黙知の存在を隠しておいた方が良い、という考え方があったようだ。
なぜなら形式知については、その人の肩書からおおよそ予測がつく、という社会的コンセンサスがあった。大学へ入学する人が少ない時代には、この考え方は機能したが、今は肩書から判断して期待をしていると裏切られる人が多くなった。
それが事件になったのはＳＴＡＰ細胞の騒動だろう。高偏差値の大学で学位を取得した研究者ならば、それなりの形式知を持ち合わせていると思ったら、張子の虎だった、というわけだ。
そんな博士を世の中に送り出すような大学も大学だが、それを採用する組織も問題がある。本当はそのような問題をもう少し真剣に扱わなければいけないが、自殺者も出たりしてうやむやになった。
ところで、このような張子の虎のような知識人が社会に溢れてきてもＡＩが自由に使えるようになれば、その弊害の影響が少なくなるような気がする。
張子の虎に頼らなくてもＡＩに形式知を期待すればよいのだ。ところが経験知や暗黙知については、ＡＩの時代になっても人頼みとなる。これを形式知同様に肩書から判断すると痛い目に合う。
やはり肩書ではなく、その人の実績から判断しなくては、本当の経験知や暗黙知のレベルを評価できない。この実績についても他人の成果を平気で横取りし、キャリアを積むような輩がいるので注意を要する。
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アイデアを出すためには、考えなければいけない。アイデアを出すためにブレーンストーミングをすぐ開く人がいるが、その時事前にお題を参加者に配らずに開催する人がいる。
ブレーンストーミングのやり方も工夫が必要だが、ここでは、一人でアイデアを練る時の実践的方法を一つ教える。
いつも使える方法ではないが、多数のサンプルがあり、そのサンプルの特性が多種開示されており、どれを選んだらよいかわからない、とか、単相関で一因子実験を行ってきたが、何が何だか分からなくなったときには有効な方法だ。
それは多変量解析であり、新ＱＣ7つ道具の一つとして有名だ。しかし残念なことにそれをわかりやすく書いた教科書やソフトウェアーが存在しない。
もし希望者があれば弊社から提供しても良いが、技術者ならば重回帰分析や主成分分析についてはすぐに使えるようにしておきたい。
マハラビノスタグチメソッドというものもあるが、当方はアイデアを練る時には素直に多変量解析を行った方が良いと思っている。
電気粘性流体の耐久性問題では主成分分析がホームランを放った。そのほかに、写真会社で幾つか実績はあるが、ＦＤを壊されるほどの衝撃的な結果は得られていない。
しかし、考え方の整理やアイデアを出すヒントは見つかるような成果が出ている。すなわち、これだけで電気粘性流体の時のような衝撃的な成果となるケースは稀であるが、次のひと手間をかけてアイデアを完成させたいときに、それを考える時に使える。
ボーとしているとチコちゃんに叱られるかもしれないが、ボーと考えているぐらいなら、データを多変量解析にかけてみると何かヒントがつかめるかもしれない。当たり前の結果になることが多いが、それでもやる価値があると思っている。
(注)事例による多変量解析の無料ＷＥＢセミナーを開催できますのでお問い合わせください。
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スタウファーの教科書は難解である。すなわちパーコレーションの数学モデルを材料屋が理解しようとすると、それなりに覚悟を決めたあるいは気合が必要な努力をしなければいけない。
数学の知識が相当量ないと理解できない。しかし、わからなくても必死で理解できるようにこの本を読むとこうした現象をどのように理解するのか、形式知として身に着く。
また、数学という材料屋ならばそれを知らなくても技術者をやっていける分野について、他の技術者と差別化できるそれなりの実力を身に着けることができる。
また、今回のコロナ禍を図らずもこの時の努力により正しい恐怖として受け止めることができた。またテレビを通じて訳者の小田垣先生にもお会いすることができた。
スタウファーの教科書を読んでいなかった人には小田垣先生は為五郎に見えたかもしれないが、あの先生は真面目に警告を伝えていた。しかし、あまりにも説明が学者過ぎて、一般にはうまく伝わらなかった。
パーコレーションの数学モデルはそのくらい難解であり、1950年代に数学者が議論していても材料屋がそれを受け入れるには40年の時間がかかっている。それまで直感的な混合則で議論ができてしまったことも問題であるが。
形式知にはこのような側面があることも知っておくべきである。すなわち科学的と信じている形式知の中には、好ましくない（間違っていると言っても良いような）形式知も潜んでいる。
間違っていないとしても技術者をミスリードするような形式知が存在する。そのような形式知で、当たり前のアイデアを考え、日々技術開発をやっていては、科学が誕生して急速な技術開発の進歩を今後も続けられない。
ここで一つ、難解な現象を前にした技術者にアイデアを練る良い方法をこっそりと教える。コンピューターを使うのである。すなわちコンピューターでプログラムを動作させて目の前の現象をシミュレートするのだ。
オブジェクト指向の言語であれば、難解な数学を理解するよりも早く身に着けることが可能だ。パーコレーションのモデルでも数学的に解くと難解だが、微粒子の分散を簡単なモデリングによりコンピューターでシミュレーションすると容易に現象を理解でき、アイデアを練り上げることが可能となる。
ゴム会社で指導社員にあって以来、世の中にはものすごく頭の良い人がいることを知った。現象を見たときにそれを数学モデルとして表現できるのである。すなわち日本人が英会話をぺらぺらしゃべるようなものだ。
英会話なら、アメリカ人の子供もペラペラしゃべるので例えとしてよくないが、科学の世界における数学は外国語の様な現象を記述する言語である。コンピューターの登場により、技術者はもう一つ現象を記述できる手段を手にいれることができた。
現在パーコレーション転移シミュレーションプログラムを作りながら学ぶPython入門PRセミナーの受講者を募集中です。
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