「おーい、お茶」のCMにAIにより生成されたタレントが使われるという。見てみるとかわいい子である。そのような指摘を受けなければ気がつかない。これに対し、俳優の平岳大氏が「無神経」と警鐘を鳴らしたことに賛否両論の議論がなされている。
本件、今ひとつ理解できないところがある。日本でAIが生成したタレントを使うことに問題はないはずだ。さらに、平氏が指摘したアメリカで騒がれている問題について、何か結論が出たわけではない。
役者の市場がAIに奪われる心配をして無神経だ、と言っているだけ、と捉えれば賛否に意見が割れて議論するまでもない。現在のところ、どうでもよい問題かもしれない、と思っている。
どうでもよいのにこの欄で取り上げたのは、第三次AIブームが単なるAIブームではなく、DXの一翼となり展開している事実である。AIの生成したタレントCMは単なる話題だけで終わるのか、このようなCMが増えてゆくのかは、「おーい、お茶」の売れ行きで決まるかもしれない。
あるいは、売れ行きなど関係なく、続々とこのようなCMが一時的に増えるのかもしれない。しかし、すべてのCMが、このようなAI生成タレントに奪われるとは思えない。
「あの人の使っている、あの商品」というパターンで売れている商品があるからである。故平幹二郎氏は、何かお中元かお歳暮の宣伝をやっていたような記憶がある。彼が出てくると、亡父は「もうその時期か」と言っていた。
しかし、佐久間良子氏は、コーセー化粧品にSBカレー、旭化成のCMなど今ならばCMの女王と呼ばれそうなぐらい、いろいろなCMで見かけた記憶があり、そのイメージで浮かぶ特別な商品はコーセーぐらいである。
このように商品の顔ともなるCM出演者にアニメやAI生成タレントを使うかどうかは、その商品を売り込みたい市場で決まると思われるので、芸能人が心配するような仕事の減少にはならないように思う。
それよりも、このCM戦略が成功するかどうかのほうが商品の宣伝担当者にとって問題だろう。当方もこのAI生成タレントCMが成功するかどうか、そしてその社会的影響に関心がある。
平幹二郎といえばお中元かお歳暮、佐久間良子ならばコーセーとなるが、ＡＩタレントでおーいお茶、とはならないような気がする。
おーい、お茶は、そのネーミングの良さが新発売された時に話題となっているが、おくりびとのお茶のようにＣＭタレントを思い出せない。お茶を買う時には自然と緑のキレイなデザインのお茶を手にする習慣となっている。伊右エ門である。
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材料技術者としてゴム会社でスタートできたことは、自己実現を考慮した時に幸福だった。特に混練の神様のような指導社員に３か月指導していただいた記憶は今でも鮮明に思い出される。
その時の講義録を基に、ゴムタイムズ社から混練プロセスの本を出版させていただいたが、もし、混練に興味が出てきたら一度読んでいただきたい。巷の混練について書かれた書籍と少し内容が異なる。
混練でおきる現象を考えるために参考となるようにまとめているので、読みやすいと思う。また、二軸混練機についても説明を加えているのでゴム技術者から樹脂技術者まで広い読者の参考となるはずだ。
さて、この本には書いていないが、相容化剤が添加されていなくてもプロセシングで相溶現象を起こすことが可能である。しかし、これは非科学的な現象なので、本では実験データだけ示した。
実はロールでゴムのブレンドを行うと、しばしば観察される現象である。また、指導社員からロール混練では、ロール上で起きる現象について科学にとらわれず観察するように指導された。
２成分のゴムのブレンドでは、その組み合わせにより、全体が透明になって混練が進行するケースや半透明で進行するケースなど様々である。これらを観察することでカオス混合のアイデアが生まれた。
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ゴムでも樹脂でも二種類以上の高分子を均一に混ぜたいときにコンパチビライザー（相容化剤）を検討する。高分子が相溶する組み合わせの場合には必要ないが、多くの組み合わせではこの添加が必要となる。
添加をしなくても混練機を使えば混ざったように見えるが、電子顕微鏡で見ると少ない方の樹脂なりゴムが島状に分散している様子を観察することができる。電子顕微鏡でなくても光学顕微鏡でも観察可能だ。この島のサイズが大きな時には肉眼でもあるいは手触り感でも確認できる。
ゴム会社に入社し、研究所へ配属された時の初めてのテーマが樹脂補強ゴムだった。１年間のテーマを３か月でやり遂げ、褒められるのかと思ったら職場異動となり、高分子の難燃化技術で新しいテーマ企画をすることになった。
難燃化技術で世界初の技術を企画せよ、と指示を受けたので、難燃剤を添加しなくても高い難燃化効果の得られるホスファゼン変性ポリウレタン発泡体を企画している。
もっともこの発泡体はホスファゼンで変性されているので、難燃剤で変性した発泡体とみることができるが、当方の頭に浮かんだのは嵩高い基で変性された時のポリウレタンの物性変化である。
また、ホスファゼンはポリエーテルに相溶しないので、コンパチビライザーを用いずにうまく分散する技術の可能性を検討したかった。技術開発において世界初の要素が多い技術はその数だけ難易度が高くなる。
樹脂補強ゴムは、指導社員の助けもあり、３か月で製品の配合までまとめ上げたが、ホスファゼン変性ポリウレタン発泡体は、工場試作を成功させるまで半年かかった。それでも早い方だったらしく、上司から褒めていただいたが、それは一瞬だった。一か月後には当方が始末書を書かされている。
工場のラインを使っても、コンパチビライザーを用いず分子レベルでホスファゼンをポリウレタンに分散させることができたので当方は満足だった。
１９７０年代にフローリーハギンズ理論が活発に研究され始め、１９８０年代には、コンパチビライザーの新製品がいくつか開発された。しかし、コンパチビライザーを用いなくても均一に分散できる技術は未だにその手段は少ない。
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ChatGPTを日々の業務で使っている人は、多くなったと思うが、このような便利ツールを使い始めると仕事のやり方にも影響が出てくる。
研究開発業務に携わっている人ならば、論文調査のやり方も変わったはずだ。ただ、ＣｈａｔＧＰＴに対する不満を解消してくれるＡＩが欲しい時がある。
例えばあまり多くの人が質問をしないような分野に対して、ＣｈａｔＧＰＴはつまらない答えしか返してくれない。混練分野でいろいろ質問してみても、当方の知っている情報しか出てこない。
未来はどうなるか知らないが、すなわち、情報の公開されていない分野についてはＡＩと言えども的確な新しい情報の答えを出せないのである。
孫氏の講演でＡＩはどんどん賢くなっており、という説明があったが、ＡＩ時代の仕事のやり方は、ＡＩを活用しつつ、ＡＩの不得意分野に気づくことが重要だと感じている。
そして、ＡＩの不得意分野に気づいたら、その分野について質問しないことである。そして自分でアナログ的な調査を進めることが賢明である。
最近いくつかＣｈａｔＧＰＴの不得意な分野について気づき調べてみたが、その分野に一定の傾向のあることが分かった。ＣｈａｔＧＰＴよりまだ当方の方が頼りになる分野のあることが分かり、まだ１０年働ける自信が出てきた。
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ゴム会社に入社した１９８０年前後は、第一次AIブームが終わり情報工学科設置ブームが起きていた。そのような時代に、当方はデータサイエンスとプログラミングスキルの独学を始めている。
データサイエンスブームは、ゴム会社が全社にQCの定着を目指していた時代と重なり、当方は日本科学技術連盟（日科技連）が推進するベーシックコースを１年間学ぶことから始めている。
これは修了証をもらわないと受講料を給与から天引きされるということで、新入社員全員必死で学んでいたコースである。品質管理に必要な統計技術のスキルすべてを１年かけて習得できるだけでなく、データサイエンスの一分野である多変量解析に関する講義もあった。
それだけでなく、新QC７つ道具と呼ばれる問題解決法も学んでいる。この新QC７つ道具とドラッカーを結び付けたのが弊社の研究開発必勝法である。それだけでなく第一次AIブームの成果も取り入れている。
ところで、プログラミング言語をどのように学んだらよいか。これにはコツがある。義務教育にも導入されたプログラミング言語のスキル教育カリキュラムだが、教育現場が混乱したように、指導方法が難しい。
これは子供たちだけでなく大人への教育方法も同様に難しいのである。わが身について胸に手を当てていただくと分かるが、３０歳を過ぎたあたりから全く新しいパラダイムを学ぶことに障壁ができ始めているのに気がつくかもしれない。
だから、小学校からそのスキル学習を始めることになったのだが、プログラミング歴５０年近い当方が今振り返ってみると、独学を始めたときの第一次AIブーム終焉という社会状況が学習環境として適していたことに気がつく。
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今の大学のカリキュラムを知らないが、昔化学工学と題した授業があった。それが、プロセシング技術を学ぶための単位であり、全部で６単位受講している。
設計までとったので６単位となったが、必須単位は２単位だった。また合成化学科では４単位までしか授業が無かったので、設計については化学工学科まで受講に行った記憶がある。
６単位も化学工学関係の授業を受けたのだが、プロセシング技術を学んだ感触は得られなかった。設備設計の学問というのが当方の印象である。
ゴム会社に就職し、現場作業を通じ、プロセシング技術については、大学で学んだことが役立たないことを理解した。
ゴム会社の１２年間は、研究所所属であったが、大半は現場作業だった。１年間の新入社員テーマ「樹脂補強ゴムの開発」を３か月で仕上げたが、毎日バンバリーとロール練りを行っていた。
その後、ポリウレタンの難燃化技術や天井材の開発でもパイロットプラントを動かしていた。２億４千万円の先行投資を受けてファインセラミックスの研究所を立ち上げたときも、１階部分はセラミックスの成形までできるパイロットプラントにしている。
このパイロットプラントを８年間動かしたが、プロセシング技術とは設備設計だけでなく、やはり物質の現象に関する経験知が重要であることを学んだ。
例えばセラミックスを研削する場合にダイヤモンド砥石等を使用するのだが、設備の知識だけでは時間がかかる。研究目的だけであれば時間だけでなく大量のダイヤモンドスラリーを用いて良好なテストピースを作成可能だが、生産を考慮した場合には成形段階の工夫も重要になってくる。
設備の知識だけでなく物質が加工されるときに生じる現象の知識が無ければ、高度なプロセシング技術を構築することなどできない。
この時の学びに感謝したのは、写真会社でカオス混合プラントを基盤技術０から３か月で立ち上げなければならなかった時である。
仕事を始めるにあたり、私財５０万円ほど使い、混練関係の本を買い込んだ。しかし、３０年ほど前に混練の神様のような指導社員に教えていただいた内容と大きく変わっていたことに気がついた。
買い込んだ本には混練機のメカニズム中心の話であり、ようするにセラミックスの粉体を混合する技術と似たような形式知が展開されていた。このような形式知ではカオス混合プラントの設計などできないとすぐに判断できた。
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EV出遅れ日本が叫ばれ続けているが、もうすぐ4年ぶりのモーターショーである。今年から
Japan Mobility Show 2023 というそうだ。
EV用電池としてはLi二次電池が主流だが、水素燃料電池やNa二次電池も可能性がある。後者について日本メーカーはあまり関心が無いようだが、弊社は10年ほど前から細々と研究を続けている。
Li二次電池について1991年にソニーが商品化した話が有名だが、1986年にカナダの会社が、1987年にはブリヂストンがLi二次電池を商品化して販売している。そしてブリヂストンはその成果で日本化学会技術賞を受賞している。
電池分野について気になるのは、多数派の見解に流される傾向が強く、商品化の歴史についても誤った記事が多い点である。Naイオン二次電池についても当方が数社訪問し、技術者と懇談しても起電力差から将来性のない技術として頭から否定されてきた。
しかし、2015年にフランスで汎用Naイオン二次電池が発売され、あっという間にその生産の中心は中国となっている。コロナ禍前に驚いた状況となっていたが、日本ではそれでも関心を示さない。
それどころか今は全固体電池の実用化が本命とばかりに全固体電池開発競争となっている。確かにこのような先端技術は、とにかく先端を走り切ることが一つの勝利の方法だが、もう一つ先端ではないが長所のある技術について使いこなす開発も勝利の方法である。
LiとNaの標準電極電位は、約0.3VLiの方が高く、その結果Na二次電池の起電力等の性能はLi二次電池を越えることはできない。ゆえに電池開発者はこれを根拠にNa二次電池の未来を閉ざした考え方をする傾向にある。
しかし、Na二次電池がLi二次電池よりも満充電の時間が半減することが最近分かってきた。また、LiよりNaは地球上に豊富に存在しコストも安い。そのようになってくると、Na二次電池の使いこなし技術の可能性に対する期待が大きくなる。
詳しくは弊社に問い合わせていただきたいが、Na二次電池とLi二次電池とを組み合わせて蓄電デバイスを組み立てると、充電時間の短い蓄電デバイスを組み立てることが可能となる。
科学の視点では、標準電極電位がLiより0.3V低いNaで二次電池を組み上げてもLi二次電池を凌ぐことができないので面白くないかもしれないが、技術の視点で見るとNa二次電池の未来はまだ明るい。
カテゴリー : 一般 電気/電子材料
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３０年前に故田口先生が日本でタグチメソッド（TM）の普及を始められてすぐに写真会社はそれを導入した。当方は推進委員に選ばれ、半年間研修を受けたが、それからが大変だった。
３年間田口先生から当方のグループメンバーとともに設定されたテーマでご指導を受けたのだが、半年で１テーマをこなしながら勉強していた。３０名ほどのメンバーが全員それぞれのテーマでご指導を１回終わるのに３年かかったのである。
このご指導を通じ、先生が定着させたかったのがＴＭだけでなく基本機能を中心にした研究開発であることを学んだ。これは当方がゴム会社でハラスメントを受けた原因の一つである。
当方はゴム会社で、機能中心の研究開発をデータ駆動で行うスタイルについて研究していた。これは第一次ＡＩブームで推論が話題となり、その時発表されたコーリーのコンセプト「逆合成」に関する論文に衝撃を受けたからである。
製品品質の改良を行う場合に逆合成と同様のコンセプトを展開したならば、品質が問題となる機能が開発のターゲットとなり、その機能の品質のロバストを高める制御因子をどのように見出すのかが技術開発の手順となるからである。
そして、時折最適条件が外れる実験計画法について工夫し、外側に相関係数を配置し、内側にはそれを制御している因子を配置するＴＭもどきを発明している。
当方の発明したＴＭもどきは、実験計画法よりも最適条件がよく当たった、というよりも外れたことが無く、それでＴＭを学ぶまでよく用いていた。
今月３１日に下記セミナーが予定されていますので、この続きにご興味のあるかたはご参加ください。
カテゴリー : 一般 学会講習会情報
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ゴムや樹脂材料には可塑剤はじめ様々な添加剤が添加され、成形体として利用されている。この添加剤の添加量や配合組成について、特許を見ればおおよその想像がつく。
また、ゴムや樹脂材料の特許の多くは、これら添加剤に関する発明が多い。高分子の難燃化では難燃剤が、帯電防止を必要とするならば導電性あるいは吸湿して導電性を示す添加剤の種類と添加量が発明の中心となる。
３０年前は、新素材の添加に関する発明が多かったが、２０年ほど前からプロセシングや製品品質の問題改善のための発明が増えている。
ブリードアウトについては４０年以上前から発明の題材として使われていたが、未だにこの問題を克服できていない製品がある。先日雨が降った時に久しぶりに紳士用雨靴を履こうとしたところ、靴の表面がベタベタしていた。
内側が布張りなので多少のブリードアウトでも問題とならない製品設計となっている。外側のブリードアウトについては雨靴の機能には関係ないので、その日は事務所との往復で履いていた。
驚いたのは、翌日しまうために陰干ししたのだが、ブリードアウトが目立たなくなっていた。水に洗い流された可能性もある。脂肪酸系の可塑剤であればその可能性が高い。
コロナ禍の３年間でも雨が降ったが、雨の日は出かけないようにしていたので雨靴を３年ぶりに使用したことになるが、それでブリードアウトの問題に気がついた。これ以上書かないが、本日はブリードアウト問題のヒントとなる話題である。
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当方が単身赴任を決めたのは、PPSと6ナイロン、カーボンの配合による国内トップメーカーT社設計のコンパウンドに問題があるが、T社ならば当方のアイデアでそれを克服でき、必ず半導体無端ベルトの押出成形歩留まりが10倍近くに上がると確信したからである。
この確信を得るためにデータサイエンスを用いている。すなわち6年間の開発で得られたデータを整理して、問題点を明確にするとともにその解決策まで読み切っていた。
ただ、手段が非科学的であるというリスクがあった。非科学的であるが技術として成立するという考え方をT社ができるかどうかにかかっていた。
単身赴任して最初のプロジェクト会議で、コンパウンドの配合を変更せず問題解決するには、カオス混合しかない、と提案したところ、「素人は黙っとれ、押出成形の技術ができていないだけだ」とT社から委託されてコンパウンドを生産していた会社の技術サービス部長から言われた。それだけではない。勝手に自分で工場でも作って生産しろ、とまで言われている。
T社もそれに同意しただけでなく、当方の部下の課長からも「倉地さん、ここは私がうまくやりますから挨拶だけにしてください」と言われてしまった。確かに会議の雰囲気から常識的な部下ならば、誰もがそう発言するだろうと納得し、議事録に残すことを条件にその場から当方は消えた。
そして、すぐにカオス混合プラントを建設するための仕事に切り替え、一気に駒を進め、3か月でプロントを建設するや否や、配合組成が全く変わっていない新たなコンパウンドで成形歩留まりを100％にすることに成功した。
T社が受け入れなかった時にどうするのか、すべて読み切って成功するための計画を立てていた。すなわち、事前の戦略戦術をしっかりと立て、リスクの高い戦術を選ばなくてはいけない時には、迷うことなく一気にそれを進め成功させるやり方こそ藤井式仕事の方法である。弊社の研究開発必勝法と同じである。
ちなみにT社としては原材料のすべての供給先が変わっただけなので損をしていない。その後T社からは10件ほどカオス混合の特許出願が行われている。
ただし、半導体無端ベルト開発のために当方が用いたマテリアルズインフォマティクスの方法については、まだ公開していない。理由は、未公開データで解析していたことや、まだ学会発表等が行われていないためである。当方が行った検討結果については、当時学会発表も行い、さらには高分子学会から招待講演もうけているので特許データを用いてセミナーで説明を行っている。カオス混合については、1970年代にはすでに知られていた技術でゴム会社に入社し指導社員から教えていただいた。そのレオロジー的解釈とシミュレーションに成功したのは、2000年前後であり、当方のゴム会社における指導社員の出身研究室から行われている。
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