高純度SiCは、高純度の珪素化合物と高純度炭素から製造される。この方法が最も経済的である。純度の低い原料を用いてSiCを製造してから高純度化を行うにはレイリー法となり、プロセスコストがかかる。
１９７０年代に主な高純度SiC製造方法は出揃ったが、画期的方法が１９８１年に生まれている。しかしそれが研究として完成するのは１９８２年で、基本特許は１９８３年に出願されている。
誕生した場所はブリヂストンであり、基本特許は無機材質研究所から出願された。なぜこのような経緯となったかは、後日公開したいが、この技術が日本化学会技術賞を受賞するまで、様々なドラマがあった。
しかし、決してプロジェクトXでは放送されないだろう。美しい話よりも、他人の成果を自分の成果のように、すなわち大学の先生も含め他人の成果を奪って出世された方が多いからである。
例えば、学位を出すから研究を見せろと言って、そこから論文を勝手に出した国立大学の先生が１名いる。これは悪どいやり方であり、その先生を筆頭に小生をそのあとに名前を書いて出された論文で公開されている。
研究のアイデアを何も出さず、他人の研究論文を勝手に自分を筆頭にして発表してしまう厚かましさにあきれて学位を蹴ったが、その後紆余曲折あり、中部大学で学位を取得している。
そのほか、学会賞含め証拠が残った誰も見たくないヘドロのような話をいくつも出さなければいけないので、さすがにNHKも放送できない。
過去に企画されたらしいが、関係者からやめてほしい、との要望でお蔵入りとなっている。今最新版のプロジェクトXが放送されているが、このような誰も見たくないような話は決して出てこない。
良い発明の中には、それが良すぎて周囲の目がくらみ、人間の本性が現れてしまうドラマとなる場合がある。そして、その中に一人聖人が現れて世の中に成果として出てゆくのだろう。
高純度SiCの発明でも聖人が現れ、そのおかげで事業化されて現在も技術が伝承されている。この聖人の手紙も残っているので、いつかドラマをこの欄で公開したい。
ゴム会社で半導体材料事業が誕生した話は、本来伝承されるべき話だが、当方が学会賞の審査員を務めている時にも出てきた高純度SiC事業の推薦書にも無機材研の研究者が書かれていない問題があった。
住友金属工業とのJVが無かったら決して立ち上がってゆかなかった事業であるにもかかわらず、一言も出てこないだけでなく、ひどいのは高純度SiC合成技術以外のすべての基盤技術が無機材質研究所のお世話になったのに、最初に出された推薦書にはやはり一言も書かれていなかった。
FDを壊されたり様々な事件が無ければ転職などしなかったが、転職したおかげで客観的にこの発明に関わる人間模様を学ぶことができた。
プロジェクトXという番組が成立する背景には、成功体験で公開できるような美しい話が稀だからなのだろう。高純度SiCの事業について当方は関係者の方々からお手紙など頂いているので、学会賞の資料など証拠が多数残っている。
いつかこれらを公開したいと思っている。理由は、事業が成功するためには、マネージメントの役割が大切であるが、キーマンとして私利私欲に左右されない誠実真摯な人材が最も重要である。
志賀直哉の「清兵衛と瓢箪」という短編小説がある。芥川龍之介の「芋粥」と並んで、人間の本性を表現した名作と言われているが、これが名作と言われるゆえんは、美しく輝く人間の姿もそこに描かれているからである。
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LUMIXの新製品をホームページに紹介するときに、ストック素材の写真を掲載していたことが問題になっている。
ニュースで知っただけなので経緯は不明だが、この新製品について開発担当者の怒っている顔が浮かぶ。少なくとも当方ならば、謝罪文含め社内で大問題としてとりあげ、もう少し謝罪も含め対応の仕方を変えるだろう。
ただ、この問題から昨今の業界の状況が透けて見えてくる。携帯電話についているカメラ機能の高性能化により、わざわざデジカメを購入するお客は激減した。
現在の市場規模を調査していないから不明だが、LUMIXの問題は広告費の節約をカメラに興味のない担当者あるいは社外の人間が不注意に使用した可能性が高い。
LUMIXシリーズは家電メーカーが販売するカメラにしてはよくできている、と思っていた。今回の広告問題が少し心配である。この件でカメラ事業撤退とならなければよいが。
カメラファンとしては、少し残念で複雑な心境である。今回のCMについて弊社にご依頼あれば、絶対にこのようなミスはしなかった。写真愛好家ならばやらないミスである。
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ChatGPTの登場で生成系AIに注目が集まっている。知識労働者の実務の大半がAIに奪われるような勢いと、事務文書だけでなく結婚披露宴の祝辞までAIに作らせたニュースに何故か笑えない若いサラリーマンは多いのではないか。
イノベーションのスピードが加速し１００年後は不明だが、ＡＩが人間の作製したプログラムで動作している限り、現在のAIに難しい業務が存在する。それは、「何も課題の設定されていない状態で始めるデータの処理」である。
日々の実務では、そこで見出された問題から課題を設定して仕事が始まることに着目していただきたい。「正しい問題を見出す作業」と「課題設定作業」は、現在のＡＩでは難しい。
ドラッカーでさえ、「正しい問題を見出す作業は難しく、それができれば、問題解決の８０％はできたことになる。」と述べている。
すなわち、「課題設定作業」や、科学における実験ならば「仮説設定作業」になるが、これらは、人間がしなければいけない仕事として残り、仕事の成果は、ＡＩ登場以前でもこの作業の品質に左右されてきた。
今、社会基盤にＡＩの実装が始まった実務のあり方を想像し、問題を解決するために必要なデータに着目し、実務の各段階におけるデータの収集方法からデータ処理方法に関して課題設定の方法やその基になるアイデア創出法が求められている。
インターネットの時代で情報が溢れているにもかかわらず、業務でうまく情報活用できていないと感じられている人は多いのではないか。
そこに生成系ＡＩが登場し、情報の処理方法まで誰でも自由に利用できる環境が整ったが、昔から実務でスキルの差が出る作業段階で、これら新技術をうまく使いこなすスキルは、益々実務能力の差を広げる時代となった。
新しく必要とされるスキルでは、幸いなことに経験で差が出る作業の変革を要求しているので、実務経験の浅い若い人が活躍できる時代になったのではないか。
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FortrunとかBASICなど、かつて手続き型言語の問題解決のため、あるいはプログラムの生産性を上げるためオブジェクト指向言語が登場した。
１９９０年代の日本はバブルがはじけたが、このころタグチメソッドの普及が日本で始まっただけでなく、オブジェクト指向の登場というソフトウェアー業界にも大きな変革があった。
Cは、その橋渡しになった言語で、今改めてC言語を見ると、ものすごい柔軟性のある言語であったことに驚く。すなわち、今後も登場するかもしれない新しいソフトウェアーパラダイムをCなら実現できるかもしれない、と思われるからだ。
なにを言っているのかというと、最初の最も普及したオブジェクト指向言語はC＋＋であり、そのコンパイラーは、一段階目でCのコードを吐き出し、二段階目のコンパイルで機械語となる仕組みで、これはCでオブジェクト指向のプログラミングができたことを意味している。
オブジェクト指向は、それまでデータとアルゴリズムを別々に扱ってきたパラダイムをオブジェクトとして一つにまとめた、画期的概念である。
ところが、この数年データ指向プログラミングが言われ始めた。これは何かというとデータとコードをわけてプログラミングしましょう、というパラダイムである。DOAとかDOPとかはこの意味である。
このように説明すると、昔のFORTRUNに戻ったのかと錯覚するが、オブジェクト指向のプログラミング環境でそのようにプログラムしましょうという単なる提案である。
そのようなことならば、当方は昔から実施していた。すなわち、DOPとはオブジェクト指向のパラダイムにおいてどのようにオブジェクトを設計するのかという問題であり、実験データを解析してきた当方にとって、データだけのオブジェクトとそのデータを加工するオブジェクトは分離しておいた方が使い勝手が良かった。
プログラムユーザーがプログラミングすれば、当たり前のように気がつくパラダイムである。またそのパラダイムは、かつての手続き型言語でも取り入れることが可能、というよりも、そうしないと分かりにくいプログラムとなるので、当方はそのようにプログラミングしていた。
情報化時代に門外漢は取り残されたように感じたりするが、このような輪廻に気がつくと、情報化時代を牽引している人たちも未来を見通して開発をやっているわけではないことに気がつく。
新パラダイムの発明とその普及は、パラダイム発明者を競争有利に導く。日本はアメリカにやられっぱなしだが、情報技術における輪廻に気がつけば、新たなパラダイムで一気に先回りができそうに思う。
弊社ではすでに権利化した特許を基に、新たなデザインパラダイムを研究している。ご興味のあるかたは、公告された特許でご確認の上、お問いあわせください。特許の売却も可能です。
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タグチメソッド（TM）は、１９８０年代にアメリカで普及し、１９９０年代に日本へ逆輸入された問題解決の一手法である。
AIが今後どのような進化をするのか不明だが、AIがどれだけ進化してもTMは残ってゆく。なぜなら、TMを実施するときに、「システム選択は技術者の責任」として残るからだ。
制御因子や信号因子についてAIはアドバイスをしてくれるかもしれないが、システム選択とその基本機能は技術者が決めなければいけない。
TMが逆輸入された時に、それは難解な作業とされた。その結果TMの導入をあきらめた技術者がいるかもしれないが、新たなシステムを開発するときに、TMは不可欠である。
仮にTMを使わないとしても、データをどのように収集したら良いのか、新たな創造を行う時にTMの考え方は有効で、AIが教えてくれないとっておきのデータ収集方法を考え出すことが可能だ。
AI時代のTMではPythonを使って効率を上げたい。６月にAI時代こそ身に着けたい、そしてAI時代となって易しくなったTMのセミナーを行います。お問い合わせください。
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ドラッカーは、組織で働ける期間が短いことを問題視していた。すなわち60歳で定年となり、100歳までの残りの人生を知識労働者はどのように生きるのか、という問題提起をその著書でしていた。
政府は高齢者の定義を5歳引き上げる、とした。この問題を２０代の人にはピンとこないだろうが、政府によるこの定義引き上げは、企業に定年延長を迫っている。そのとき何が起きるのか。
多くの企業で60歳を役職定年としている。ゴム会社は55歳だった。65歳まで定年延長となってもゴム会社は役職定年の年齢をひき上げなかった。おそらく、定年を70歳にしても多くの企業で役職定年を今のままとするだろう。
すると企業は役職定年となった老人を70歳まで雇用する義務が生じる。若い人の周りに働かない老人がうようよいる職場となるのだ。そのマネージメントを30代後半から50代までが担うのである。
働かないからと言って、例えば構内の草むしり担当としたら、会社を訴える人も出てくるかもしれない。労働者の尊厳は、などと言い出す人が職場にあふれてくる。
ドラッカーはその著書で定年延長を論じていない。知識労働者一人一人に60歳で組織を離れたときにどのような人生を送るのか問いかけている。
６０歳以降は、それぞれの価値観で働くことを考えなければいけない。ゆえに、企業は新入社員との雇用契約を見直す必要が出てきた。
最近のアンケートでは定年後も働き続けたい人が多いという結果が出ている。当方も死ぬまで現役でいたいと思っている一人だが、100歳まで命があるならば、働いていたほうが楽である。これは実感であり、実際に働いている毎日が健康である。
働くことにより、趣味の時間が楽しくなる。定年退職して趣味の時間が増えると思って、毎日ギターを弾いて1週間過ごしてみたが、趣味だと思っていたギターに飽きた。所詮音楽の才能など無いのである。
若い時にギターブームがあり、街中にギターを抱えている若者が溢れていた。麻雀をやっているかギターを弾いているか、そのどちらかが大学生の日常だった。趣味が専門の勉強などと少し言いにくかった。
改めて自分の才能が材料工学やプログラミングの世界で生き生きと輝くことに気がついたのだ。3月に学会発表をしてみて、これが本当の趣味と気がついた。
新入社員時代に上司に「趣味で仕事をやるな」と叱られたことを思い出した。その一方で残業代の予算が少なかった。趣味で仕事をやらざるをえなかったのである。
土日は休日ですので、特別サービスセミナーを開講いたします。若い技術者には大サービスをいたします。お問い合わせください。
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最近パンツのゴムがダメになるのが早くなった、と感じたら、運動を始めた方が良い。ウェストが太くなったのだ。その結果、ゴムにかかる応力が大きくなり、クリープ速度が早まった。
このように、高分子材料の寿命について、日々の健康管理で学ぶことが可能だ。パンツのゴムが切れるまではいている人はいないと思うが、パンツが落ちないようにウェストがどんどん太くなれば、やがてゴムは切れる。
高分子材料のクリープ破壊が厄介なのは、金属のように非破壊検査ができないことだ。パンツのゴムが緩くなれば、ゴムが切れる前に交換するのだが、プラスチック製のフックはそうではないので、ときどき突然かけてあったものが落ちたりする。
金属の場合には、どこかにしわが現れたり、フックの形状が変化したりするので、劣化してきたことに気がつくが、プラスチック製のフックでは突然破壊する。
クレイズという現象を知っておれば、点検して気がつくかもしれないが、このクレイズが表面で観察できるとは限らないので、これまた厄介なのだ。
このように高分子材料の寿命と破壊については、厄介なことが多い。来週のセミナーでは、この厄介な話を分かり易く説明します。
上記セミナー詳細はこちら
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中日根尾選手が二軍落ちしたところ、その育成方法に批判が出ている。本来はショートとして育成予定だったところ、ピッチャーもできるということで二刀流をやりたいと本人が言った、という記事やショートをやりたいとドラフトの時に主張した、とかいろいろ出ている。
どの記事が正しいのか知らないが、大谷選手のような活躍は、根尾選手にできないと思う。素人が見ても、前回のピッチングはプロの選手に見えなかった。なぜコーチは投げさせたのだろうか。
野球評論家ではないのでこれ以上書かないが、もし、本人に納得させるための登板だったとしたら無茶苦茶である。おそらくそうではないだろうと思うが、そのような記事もあるから大変だ。
どの記事が正しいのか知らないが、共通しているのは、最初に述べたように新人育成の問題である。これはプロ野球でなくても難しい問題であるが、本人の気づきをうまく導くことが最初だろうと思う。
このとき、調子のよい時に気づきを導けると一番好ましいが、調子のよい時にはなかなか他人のアドバイスを聞けないものである。そこで失敗した時とか調子の悪い時にコーチングとなるのだが、このコーチングが意外と難しいことに気づいていない指導者が多い。
これまでの根尾に関する記事を読んでみると、清宮選手とかすでに引退したハンカチ王子のように人の意見を無視する選手ではなさそうなので、是非ここは二軍で調子のよい時に本人にどのような選手を目指すのか気づきをうまくさせてほしい。
若い選手が、指導力不足でダメになってゆくのを見ているのは野球ファンとして辛い。ゆえに、百家争鳴のようになるのだろう。立浪監督は外部からコーチングの達人を招聘した方が良い。
清宮選手についてネット情報を見る限り、ハンカチ王子と同じ運命となる可能性が高いが、根尾選手は良いコーチングを行えば、恐らく大化けする選手かも知れない。
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今更取り上げる必要はない話題だが、テスラの株価下落はじめ様々な関連事象が報じられるようになった。面白いのはコロナ禍の時にトヨタの全方位戦略が批判され、株価にも影響が出たにも関わらず、ここにきてトヨタの全方位戦略が見直され、株価が上がり始めた。
当方は高分子の環境問題セミナーやCASEのセミナーで、トヨタとホンダの全く異なる戦略、すなわちホンダは、時代背景からエンジンを捨てて極端なEVシフト戦略を打ち出しているが、トヨタはエンジンを残す、すなわちHVに注力する戦略を解説し、時流に逆らうトヨタに軍配が上がると主張してきた。
そして、日産のe-powerのコストダウンが進み、日産が国内で２位に浮上するという予測シナリオを講義している。実は自動車の開発戦略として、今日産が極めて効率の良いビジネス展開を世界で行っている。
先日部品会社に無理なCDを強いる問題が報じられたが、そのようなことをしなくても国内市場に関しては、トヨタやホンダよりも利益率の高いビジネスを展開できているはずである。
かつての日産の自動車ラインアップに対して現在の品ぞろえはマツダと比較しても寂しいが、これは国内だけで、今や日産はグローバルカンパニーなので世界市場におけるラインアップを評価する必要がある。
日産と言えばリーフやアリアがEV車として知られているが、国内において軽のジャンルのサクラが好調で、世界でＥV車販売の失速が伝えられる中、日産のEV車に関しては順調である。リーフがモデルチェンジ前で売り上げが落ちているが、国内で新車が出れば持ち直すはずである。
すなわち、EV車の販売がここにきて伸び悩むどころか急ブレーキがかかっているのは一時的であり、５年後には、またEV車の販売量は増加に転じると思われる。その時のEV車は今よりも進化し、家電量販店までもが扱っている時代になっているかもしれない。すでにヤマダ電機がEV車の販売を発表したがーーー
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高分子材料を難燃化する時に問題となるのは、難燃剤の添加により、他の力学物性が低下することである。この問題をどのように克服したらよいのか。
力学物性と難燃剤の添加量との関係をグラフ化すると力学物性が低下するが、その時に線形性をもって低下する場合とそうでない場合がある。
少量の添加で1割以上急激に低下後緩やかな減少を示すグラフとなる場合が多いのではないか。これが難燃化しようとするプラスチックの可塑剤としても用いられている難燃剤であると、少量の添加で急激な低下ではなく緩やかな低下となる。
この二つのグラフが得られると、力学物性の低下を最小限にしてプラスチックを難燃化するアイデアへとつながる。すなわち難燃剤を組み合わせて用いるアイデアである。
もし難燃化しようとしているプラスチックに芳香環を持った化合物が分散しやすいならば、芳香環を有するポリマーとブレンドして難燃剤を添加するアイデアを思いつくが、これが意外と期待された結果とならない場合がある。
期待された結果とならないが、何となくよさそうな結果が出たりすると大変である。それなりの考え方をもって検討しないと開発の無限ループに落ちる。
特許を調べていただければわかるが、プラスチックを難燃化しようとしたときに考えられるアイデアについては、ほとんど公開されている。
そしてよさそうな特許の実施例を実験してみて、大した結果とならないことがあるとペテントとして処理したりするが、ちょっと待った！である。特許出願にもお金がかかるのでインチキ特許とは限らない。隠れたノウハウが存在する可能性がある。
難燃剤と力学物性の問題に限らず、二律背反問題では、科学的なアプローチが誤った判断へと導くことがある。それを防ぐためには、タグチメソッドは一つの良い方法であるが、この手法は科学と非科学の境界に位置する手法である。
なぜなら、あるシステムで成立した条件が他のシステムでは成立しないことがあるからで、故田口先生は、「システム選択は技術者の責任」と言われていた。
最初に問いを投げかけた一つの答えは、タグチメソッドで開発を行う、であるが、それ以外にもデータサイエンスによる様々な手法を使って最適化する、という考え方もある。詳細は弊社へお問い合わせください。
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