9月に下記WEBセミナーを開催します。開催時間は１０時から１６時で１２時から１３時はお昼休みとなります。なおテキストは電子ブック形式で配布いたします。
費用：
テキスト代込参加費用：3万円(税込)
①.高分子の劣化と寿命予測
開催日：
9月4日水曜日(申込締切9月2日)
9月13日金曜日(申込締切9月11日)
概要と目次(クリックで開く)
樹脂・高分子材料が化学変化で劣化すると仮定して、その寿命予測はT-t線図によるアレニウスプロット法で行われるのが一般的である。
また、物理変化を仮定した場合には、過剰変形や高温加熱などの促進試験を行う。市場での劣化は、化学変化や物理変化が同時に進行すると仮定して、この両者の結果から製品寿命を予測する。
しかし、市場での複合変化を実験室で独立した事象として実験している矛盾に気がついておらず、アレニウスプロット法は信頼性に欠ける手法といわざるを得ない。
そこで、化学変化も物理変化も可能な独自の寿命予測法をノウハウとして品質評価試験に採用している企業もあるが、それでも品質問題に悩まされるのが実情である。 本セミナーでは、実際に講師が体験した高級フィルムカメラの裏蓋の破壊事例をはじめ、複数の事例を基に、樹脂・高分子材料の劣化や破壊について基礎から説明するとともに、ワイブル統計の活用法についても説明する。
また、数年前から大学でデータサイエンスの講座設置がブームとなっている状況を鑑み、マテリアルズインフォマティクスの概説も行う。
<対象>
(1) 高分子材料開発を担当する技術者
(2) 高分子材料の品質管理を担当する部門の担当者及び管理者
(3) 製品設計を担当する技術者
（注）高分子物性も含む高分子材料の基礎事項も説明しますので高分子の専門知識が無くても役立ちます。
<目次>
1.固体の破壊力学
1.1 破壊とは
1.2 材料力学と破壊力学
1.3 Griffithの理論
1.4 線形破壊力学の要点
1.5 フラクトグラフィー
1.6 ワイブル統計
1.7 事例：セラミックスの破壊解析
2.高分子の破壊
2.1 高分子概論
2.2 高分子の破壊機構
a.エラストマーの破壊力学
b.クレイジング
c.事例：ポリ乳酸
2.3 高分子の劣化機構
ａ.化学劣化
ｂ.物理劣化
2.4 ケミカルアタック
3.高分子の寿命予測
3.1 寿命予測概論
3.1.1.アーレニウス式による寿命予測
3.1.2.多変量解析による簡便法
3.1.3.ラーソン・ミラー型による寿命予測
3.1.4.寿命推定試験
3.2 事例：免振ゴムの品質保証
3.3 事例：寿命予測の失敗例（高級カメラの事例）
3.4 事例：ゴムローラの初期故障
4.マテリアルズインフォマティクス
4.1 データマイニングについて
4.2 事例：組立メーカーのクレーム解析
（コンパウンドメーカーの立場で解析）
4.3 タグチメソッド
5.まとめ
②.高分子の難燃化技術の体系と最近の動向
開催日：
9月6日金曜日(申込締切9月4日)
9月18日金曜日(申込締切9月16日)
概要と目次(クリックで開く)
火災は、急激に進行する酸化反応である。非平衡下の科学が未だ研究段階であり、高分子材料の難燃化技術を科学の形式知だけで開発できない。形式知で解決できない問題は、経験知や暗黙知まで動員して解決することになる。すなわち、科学で解決できない高分子材料の難燃化技術では、高分子材料の用途に適合した難燃化規格を定めることにより、問題解決できるようにしている。
しかし、高分子材料の用途は様々であり、ひとたび火災が発生すれば用途ごとに燃焼のリスクだけでなく燃焼時の現象も様々となる。このことから難燃性の規格は、用途ごとに決める必要性があり、その結果測定法も様々となり、不定期に改定される規格も出てくる実情を納得できる。
高分子材料の成形体を購入する立場であれば、納入業者に規格に合格しているかどうか確認すればよい。ところが、多種多様の業界に製品を納入している成形体メーカーは大変である。それぞれの業界ごとに製品が規格に合格するのかどうか確認しなければいけない。ここで手を抜く担当者は、材料メーカーにそれを求める。その結果、高分子材料の業界では、コンパウンドメーカーが難燃化技術の開発をしなければいけなくなる。
コンパウンドを難燃化するときに、最もよい難燃化手法を探すことになるが、「最もよい方法」を客観的に評価するには、それが科学的に証明されなくてはいけない。
かつて元名古屋大学武田教授がこの問題にチャレンジされ、ハロゲン系化合物と三酸化アンチモンの併用が最も経済的で様々な高分子材料の難燃化に有効である、と「科学的に」結論を出されている。この結論が、形式知になりうるかどうかコメントを控えるが、技術の視点では、一つの結論と評価できる。ただ、唯一の形式知という評価としないのは、高分子材料の種類やその用途により、経済的な難燃化手法が異なる現実があるためである。
難燃性高分子を目指し、耐熱性高分子が１９７０年代によく研究され総説も発表された。耐熱性無機高分子であるポリホスファゼンはプロセスに依存しない難燃性高分子だが、フェノール樹脂のように合成条件で難燃性が大きく変化する耐熱性高分子もある。すなわち、耐熱性＝難燃性と科学的に結論できない。
この耐熱性高分子の研究過程で熱分析手法が発達したが、科学的に怪しい論文も存在する。しかし、TGAで得られるデータが高分子の熱分解における反応速度の情報を示してくれるので、難燃性高分子材料を開発するときに技術として利用できる。すなわち、TGAをどのように活用するのかは、難燃性高分子材料の開発において一つのスキルである。
本セミナーでは、フェノール樹脂を事例に高分子の耐熱性と難燃性について概説する。また、熱分析手法を用いた開発事例を説明し、新たな難燃化技術を開発するヒントを示す。さらに、2022年に施行された法律により再生材の活用が本格化している実情を踏まえ、再生材の難燃化技術の事例も解説する。
高分子の難燃化技術は、トランスサイエンス（注）でありその問題解決にデータサイエンスは有効な手法の一つであり、Pythonによるディープラーニングによる回帰の結果についても言及する。
（注）科学で問うことができるが、科学で答えることのできない問題。
＜習得できるスキル＞
高分子の難燃化手法
高分子の難燃化技術と環境問題
データサイエンスの活用方法
＜対象＞
高分子材料開発に関わる技術者及び品質管理担当者
製品組み立てメーカーの技術者
日本の再生材事業者
＜内容＞
1.火災と高分子
1.1.高分子の難燃化技術研究の歴史
1.2.事例：フェノール樹脂の難燃性
1.3.高分子の耐熱性と難燃性
2.難燃性の評価試験法
2.1.高分子材料の用途と評価試験法
2.2.極限酸素指数法
2.3.UL94評価試験法
2.4.その他の評価試験法
3.高分子の難燃化手法
3.1.高分子の難燃化メカニズム
3.2.ドリップ型難燃化手法
3.2.1.再生PET樹脂射出成形体
3.3.炭化促進型難燃化手法
3.3.1.ホスファゼン変性ポリウレタン発泡体
3.3.2.ホウ酸エステル変性ポリウレタン発泡体
3.4.難燃化手法とプロセシング
4.難燃化技術とデータサイエンス
4.1.データサイエンス概説
4.2.タグチメソッド概説
4.3.難燃性コンパウンドの工程問題解決事例
5.難燃化技術と環境問題
5.1.環境問題の変遷概論（3Rから4Rへ）
5.2.各種法規制と難燃化技術
5.3.難燃性半導体ベルトのLCA
6.難燃化技術の特許出願動向
7.まとめ
③.生成系AI（ChatGPTなど）を業務に活かすコツと、初めてのPythonプログラミング
開催日：
9月11日水曜日(申込締切9月9日)
概要と目次(クリックで開く)
ChatGPTの登場で生成系AIに注目が集まっている。知識労働者の実務がAIに奪われそうな勢いを伝えるニュースの中で、事務文書だけでなく結婚披露宴の祝辞までAIに作らせた話題を語られても、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ている。１００年後は不明だが、ＡＩが人間の作製したデータとアルゴリズ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。この意味の詳細はセミナーで説明するが、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を始めてい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、科学で求められる「仮説設定作業」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登場以前同様これらの作業の品質に左右される。
本セミナーでは、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データ処理で常識となりつつあるPythonプログラミングを事例に、AI活用方法を解説するとともに、課題設定の方法やその基になるアイデア創出法を講義する。
情報が溢れるインターネットの時代に、ビッグデータを処理するデータサイエンスも身近になっただけでなく、自由自在にデータ処理を可能とする無料のＰｙｔｈｏｎプログラミング環境も充実してきた。そこに生成系ＡＩが登場し、これら新技術により知の獲得について変革が起き始めた。先端のITスキルを身につけることで実務経験の浅い若い人が活躍できる社会になった、と前向きにとらえ、入社3年目レベルまでの若い社会人を対象に内容を構成している。実務経験が豊富な人が受講されれば、今後の実務のイノベーションの方向を知るセミナーとなる。
対象：入社3年目までの若手技術者、生成系AIの実務導入を検討されている管理職
＜セミナー内容＞
1.緒言
1.1.AIブームの歴史
1.2.生成系AIの歴史
1.3.生成系AIの動作
1.4.データサイエンス経験談
2.AIブームと社会の変化
2.1.コンピューターの登場と知識労働者
2.2.科学と非科学の歴史
2.3.科学と技術
2.4.データサイエンスと科学
2.5.コンピューターによる問題解決とは。
2.6.第三次AIブームから社会実装へ
3.オブジェクト指向と問題解決法
3.1.日々の業務は問題解決である。
3.2.コンピューター言語とオブジェクト指向
3.3.オブジェクト指向とPython
3.4.オブジェクト指向とアイデア創
3.5.アイデア創出法とデータ収集
3.6.データと数理モデル、グラフ
3.7.データとヒューリスティック
4.Python入門
4.1.Pythonの概略とＡＩ活用の仕方
4.2.Pythonの文法
4.3.簡単なプログラム事例
4.4.Pythonプログラミングのヒント
5.まとめ：情報の時代
受講を希望される方は、ご希望のセミナータイトル及び日時を下記フォーラムからお知らせください。
送信時に不具合等が起きる場合はinfo@kensyu323.comまでご連絡ください。
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当方は運の良い時に学生時代を過ごした。ちょうど耐熱性高分子の研究に限界が明らかとなり、難燃化手法へ研究者の関心が移ってきたころである。
当時東北大学村上研で輪講に使用していた本を出版することになって、当方をご指導してくださった先生に献本があった。おそらく高分子難燃化技術では、その本が体系だった最初の教科書だろう。
それより以前でも日本で高分子の難燃化技術に関する本が２冊出版されていて、いずれも大した内容の本ではない。今ならば著者には悪いがゴミである。村上研が翻訳された教科書は、この２冊とは月と鼈の差がある内容だった。
だからアカデミアで翻訳しようという気になられたと推測している。当時PVAの難燃化研究を３か月ほど行い、論文を１報書いているが、この本を参考にしている。
PVAは、難燃化が難しい高分子と書かれていたので、難燃剤の添加量について実験条件を大きく変動させている。意外にも１０％程度のホスフォリルトリアミドのホルマリン付加体で自己消火性サンプルが得られびっくりした。１０％では難しいと思っていたのでそれより少ない添加量を検討していない。
当時の経験も含め、高分子の難燃化技術開発に５０年近く携わっていると、世間の誤解の多さにびっくりする。高分子の難燃化技術の難しさだと思う。
当時の教科書では、リン系の難燃剤では難燃化できる高分子が限られるようなことが書かれていたが、LOIを２１以上にする条件を基準にすれば、すべての高分子をリン系の難燃剤で難燃化できる、と経験知として持っている。難燃化技術でお困りの方はご相談ください。
カテゴリー : 一般 高分子
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オンキョーも無くなり、オーディオ市場というものが存在するのかどうか知らないが、インターナショナルオーディオショーが今年も１か月前に開催されたようだ。
良い音の定義は難しい。さらに音の入力機器と出力機器は、どのような組み合わせになるのか不特定である。ゆえにライブであっても録音が再生された音楽であっても良い音をどこでも同じ品質で届けることは、不可能に近い。
かつて、録音メディアがレコードからCDに代わった過渡期に、その両方のメディアで新譜として発売されていた。数十万円程度の再生機器でもレコードとCDの音の違いを聞きわけることができた。
レコードの方がライブ感が高かったのである。サックスの響きなど同じ音源に思えない録音もあった。少なくとも録音メディアはアナログの方が活き活きとしていた。
しかし、SN比という尺度で聴けば、CDに軍配が上がる。音の透明感を感じることができた。このようにオーディオでは良い音の定義が難しくなる。そこから生じる曖昧さに数百万円も投じる人がいると聞くと驚く。
スピーカーだけでもいまや１台１００万円を出さなければ、パイプオルガンの低音が満足に出てこない。昔は２台４万円のスピーカーでも３０Hz前後の低音を再生できたスピーカーが存在した。
この３０年間にスピーカーの振動板に対する考え方が変化している。そしてDA変換された信号を正確に再生する方向に設計され、低周波領域は５０Hz前後として無理に低い領域まで再生領域を広げていない。
昔のスピーカーの振動板の材質は、紙やシルクなど天然素材が多かった。最近は安いスピーカーであれば紙かPPと限られてくる、高くなるとケブラーやセルロースナノファイバーなど明らかに高そうな素材が使われる。
安いスピーカーでは、その素材の音を感じることができるのだが、高いスピーカーでは素材の音が無くなる。昔ながらのパルプ複合材でコーン紙を設計している超高級品もある。スピーカーの材質を見るとその値段が材料で決まっていないことに気がつくが、ダイヤモンドをツイーターに使ったスピーカーは３００万円もする。ダイヤモンドである必要はないのだが。
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高分子の難燃化技術はどこまで進んだのか。科学の視点では、どのような高分子でもLOIを２１以上にする技術が存在する。すなわち、どのような高分子でも空気中で自己消火性を持たせることが可能となった。
ただし、用途に応じて難燃化規格が存在するので、それぞれの規格に合うように最適化しなければ難燃材料として社会へ提供できない。
LOIだけが難燃化規格となっている場合には、現在の難燃化技術ですべての高分子をその用途で用いることが可能である。
環境への負荷を考慮すると、非ハロゲン系難燃化技術を用いるのが好ましいが、このような話になってくると、幾つか誤解が存在するので説明がややこしくなる。
まず、ハロゲン系難燃剤の問題を述べると、三酸化アンチモンとの併用で最も効果を発揮するようになる。臭素系難燃剤であれば、単独使用で空気中において自己消火性とすることが可能である。
しかし、臭素系の難燃剤は、使用禁止物質に指定されている化合物が存在する。そしてそれが３０年前より増えてきており、現在使用可能なものは少なくなった。恐らく将来使えるものが無くなる可能性も出てきた。
すると困るのは、２０２２年の法律との関係である。Renewableが基本となっているこの法律に従い、リサイクルするときに、臭素系難燃剤が含まれるとリサイクルできなくなる。
現在でもリサイクルするときに再生材の中に臭素が含まれているかどうかのチェックが行われており、臭素が含まれていると再生材から取り除かれる。
ゆえに、高分子を難燃化するときには今の時代であれば、非ハロゲン系難燃剤で高分子を難燃化すべきという結論が出てくる。それでは、非ハロゲン系難燃剤ですべての高分子を難燃化できるのかと言えば、残念ながら科学ではyesという結論を出せない状態である。
しかし、技術的には可能である。このような表現を不思議に感じた方は弊社にお問い合わせください。当方は５０年近く前に難燃化が難しいとされたPVAをリン系化合物だけでLOIを２１以上にすることに成功している。論文発表もしている。
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ＦNNプライムオンラインニュース（ https://news.yahoo.co.jp/articles/495a99ab9234fe2491619e47b9c482025cb1b135 ）に兵庫県知事擁護論が載っていた。
しかし、この擁護論では擁護していることになっていない。逆に、リーダーのスキルの無さを許すような論理である。組織リーダーは、メンバーの能力を引き出すことに努力すべきであって、躾係ではないのである。
ゆえに、３０年ほど前からコーチングの研修が流行している。新入社員の指導社員となる入社３年目から管理職向けなど様々なコーチング研修が行われている。
弊社でもコーチングプログラムを用意しているが、グレード別ではない。問題解決に特化している。すなわち、リーダーの大切な役目として担当者との問題解決があるからである。
リーダーは、問題解決の過程で最も担当者からそのリーダシップを称えられる、というのが弊社のコーチングスキルの考え方である。
知事が乗ることが分かっているエレベーターならば、扉が開いていて当たり前だろう、という辛坊氏の見解は、今の時代に合っていない。知事のために扉が開いていないエレベーターのどこに問題があるのか、そこから考えるのが正しいリーダーの在り方である。
知事のためにエレベーターをあらかじめ乗れるように準備すべきか、あるいはそのような気づかいを無くす風土を理想とするかを新しいリーダーは問題としなければいけない。
初めて知事が乗るエレベーターが正しく準備されていてもそこに問題を知事は見出さなければいけない。例えば、知事にはエレベーターを準備できるが、庁舎をおとづれた身障者を見ても職員の誰もがエレベーターの準備をしていなかった光景があるならば、大問題である。
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東電では以前７８億円かけて燃料デブリ取り出しロボットを開発したが、通路にがれきがあることが分かり、新たに開発をしなおして、先日その試験を行った。
ところが、試験をしようと準備を始めたら、部品がそのためのものではないことに気がつき、中止したという。ニュースを読む限り、リーダー含め研究開発の素人集団のように思われる。
その彼らの活動資金は高い電気料金から支払われているのだ。それを思う時、弊社に任せなさいと、言いたくなる。弊社がご指導すれば、少なくともニュースで報じられている馬鹿げた失敗をしない。
馬鹿げた失敗は１度なら笑い話で済むが、それが２度繰り返された場合には、仕事の内容から恐怖となる。これまでの２回の失敗で事故が起きていないのは幸運なことだが、３度目は何か大事故が起きそうな予感がする。
このように書くと、事故を防ぐために中止したのだ、という言い訳が出てくるかもしれない。記者会見では凡ミスかどうかの質問に対しては答えなかったそうだが、隠蔽してはいけない。
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材料開発にコンピューターを利用するきっかけは、大学４年の時に在籍した研究室の風土が影響している。そこには分子軌道法で反応経路を評価している研究者がいた。
また、コーリーによる逆合成の考え方も研究テーマではないが雑談で議論されるような風土だった。有機合成の研究室だったが、コンピュータの話題が時々出てきた。
ゴム会社に入社し、情報工学の優秀な卒業生がいて、情報工学とコンピューターについて熱く語っていた。当時は大型コンピューターの時代だったので、FORTRUNを使えることが必要だと言っていた。
１か月半の新入社員実習でタイヤの軽量化について指導された時に、彼の発案で多変量解析でデータ処理をすることになった。以前この時の様子をこの欄で書いているので省略するが、この時の成功体験は大きく、１０月に配属されてからもIBM３０３３を使用していた。
「花王のOAパソコン革命」という本がベストセラーになり、研究所でもOA化を推進するプロジェクトが作られ、上司がOA委員長になった。パソコンを一台も研究所で購入しないでプロジェクトを推進し、アウトプットとして研究所の薬品管理体制を成果として出し上司は高く評価された。
プロジェクトの推進にパソコンが１台も購入されなかった原因は研究所に予算がとられていなかったからである。それで、上司に命じられて当方が８０万円のローンを組みパソコンを購入している。
もちろんパソコンは当方の私物となったが、１０万円の初任給の時代に８０万円のローンの意味が分かる人はプロジェクトメンバーに一人しかいなかった。カローラデラックスが１台買えた時代である。
唯一の理解者は、当方のかつての指導社員だった人である。他のメンバーは、OA委員長の上司も含め、コンピューターを趣味とする人間が購入したいと思っているぐらいにしか考えていなかった。
また、廊下ですれ違ったときの同僚の言葉にも独身寮のパソコンが順調に稼働しているかという挨拶が多かった。だれも、８０万円のローンを問題にしていなかった。
その後FD事件が起き、当方含め３人ほどが転職するような状況となっても隠蔽化されたり、転職後社長室乱入腹切り事件が起きたりしている。さすがにこれは新聞沙汰になっている。
今から思い出せば、ビッグモーターのような風土で我慢して仕事をしていた、と感じたりするが、この時ローンで購入したことがきっかけで、毎日がコンピューター漬になった。
もっともローンの負担で休日に身動きできなかったのだが、おかげでプログラミングはじめ情報工学の勉強を当時の学生以上にできる時間が生まれた。
その後起きているDXの先端を走りながら、今年の春にはAIを活用した配合設計について日本化学会で発表することができた。そして、来月は広州で開催される再生材に関する国際会議へ招待講演者に選ばれた。
ゴム会社の１２年は楽しい思い出である。地獄に行っても楽しめる術を身に着けた良い経験と思っている。どのような組織でも、それが社会的使命を目指し活動しているのであれば、例え内部が地獄でも自死する必要はないのである。
当方には兵庫県知事がどのような秀才なのか、体験から想像がつく。また、ビッグモーターの常識を超えた活動も当方にとっては、リーダーが腐っていたなら起こりうることと理解できる。皆、ゴム会社の研究所における１２年の体験のおかげである。
一番の問題は、過去の多くのリーダー論が誤って理解されたり、リーダー論そのものが偏っていたりしていることだ。そのようなリーダー論を基にした研修では、ビッグモーターのような事件を防ぐことができない。
リーダー論のヒントは、ドラッカーにある。彼はただ一言、「誠実な人をリーダーに選べ」と述べている。兵庫県知事にしてもマスコミに現れたビッグモーターの幹部にしても誠実さは感じられない。
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兵庫県知事の問題は、当方から見ると疑問点ばかり出てきてよく分からない、というのが正直なところだが、公開されたアンケート結果から垣間見えてきたどこの組織でも起こりうる問題がある。
まず、今という時代に心掛けなければいけないことを書く。上位職者が下位職者に声がけするときに、優しく声がけしなければいけない。普通に声がけした段階でパワハラとなる。
そもそも、普通の表現という基準が曖昧であるが、上位職者にパワーがあることは明確である。だから上位職者は自分のパワーを気にかけて下位職者に声がけしてようやくパワハラの無い関係で会話をしている、という場となる。
この意味では、兵庫県知事はパワハラの日常であった可能性が高く、アンケート結果にはそれが現れていた。おそらく、兵庫県知事はこのことに気づいていないのであろう。
４０年前の当方のいた研究所は、今の基準であれば、パワハラやセクハラその他多種多様のハラスメントが溢れていた日常だった。おそらく、日本企業のほとんどの組織は似たような状態だったのだろうと思う。
写真会社は３０年ほど前からハラスメントに取り組んできた優良企業である。たまたま、上司とゴム会社の研究所へ帯同する機会があったが、転職後１０年以上経ってもゴム会社の研究所の風土は変化していなかった。
打ち合わせをしていた会議室まで聞こえてくる叱責の言葉に耳を傾けながら、なぜか懐かしさを感じていた。当方が転職した時に当方含め３人が同時期に転職しているが、組織外で起きたならば明らかに犯罪となる出来事が起きて、それを本部長が隠蔽化して放置したからである。
分かり易く言えば、命まで奪われそうな脅迫まがいのレベルの出来事が起きていた。それでも隠蔽化する、というのは異常な判断と人事部にも申し出て転職している。
兵庫県知事の問題では、そこまでひどい状況ではないと思われるが、自殺者が出ているのは不思議である。当方含め３人は死ぬことなく転職を選んでいる。
もっとも、当方が転職後、新聞沙汰になった自殺事件が起きているので、さらにエスカレートしたのだろうと推定しているが、このような問題で自死を防ぐ研修が必要なのかもしれない。
アンケートも含め状況証拠から、恐らく百条委員会ではパワハラを認定する可能性が高いが、兵庫県知事が反省されていないことが気にかかる。普通ならば辞職していてもいいような状況だ。
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パーコレーション転移という現象を数式で議論しようとすると、まず数式の意味を理解しなければいけないが、それを理解できたからと言って、すぐに配合と高分子高次構造との関係が見えてくるわけではない。
数理モデルで問題を解くときに、よく考えなければいけないのはこの点である。すなわち現象を数式で表すことは良いが、その表現の理解が難しいと、新たなアイデアに発展していかない。
数式の理解のために頭から湯気を出している状態ではだめである。そのようなときに直感で理解できるモデルをコンピューターの中でアルゴリズムを用いて再現できると、現象そのものをグラフ化できるので分かり易い。
すなわち数理モデルで問題を解く時にコンピューターを使うが、その時に直感で理解できるモデルを選択できないか、よく考えることは重要である。
数学としての正しさよりも、現象の再現性を高めた表現にはどのようなアルゴリズムがあり、そのアルゴリズムからグラフを描くところまで直感で理解できるかどうか、という点が重要な気がしている。
コンピューターの専門家ではないので、このようにやるとよい、とは書けないが、少なくとも当方は、コンピューターを使って問題を解くときに分かり易い表現をモデルから展開できるかどうかをまず考えてみる。
その点で、ダッシュポットとバネのモデルで高分子材料を記述するアイデアは、学術的には否定されていても捨てがたい。
分子の一次構造や,あるドメインの塊がバネとして機能し、分子の滑りや分散物とマトリックスの界面の滑りがダッシュポットと考えたりしてアイデアを展開できる。また、粘弾性試験機を利用しての確認も可能だ。
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もし、生成系AIの登場が原島先生が言われるような産業革命の総仕上げならば、次の段階を拓くイノベーションが同時に始まるはずである。
産業革命から今日まで、科学の時代と言われ、２０世紀は科学の世紀とまで言われたが、アメリカでは１９７０年代にトランスサイエンスという言葉が生まれている。
そして、科学が推進した産業革命は、多くのトランスサイエンスの問題を生み出し、現在に至る。産業革命は論理学が誕生する直前、非科学の時代に始まった。恐らく、産業革命の総仕上げが行われた後の未来は、産業革命で生み出されたトランスサイエンスの問題を解決してゆく時代になるのではないか。
トランスサイエンスとは、科学で問うことはできても、科学で解決できない問題を意味すると言われている。この言葉が生まれてからセレンディピティーという言葉が流行り、日本にはこの言葉だけが輸入されている。
科学の方法で解決できない問題でも、人類は解決しなければ次の時代を生きてゆけない。科学の方法でできなければ、非科学の方法を使うことが必要になってくる。
このように考えると、次の時代は、科学と非科学が同等に扱われるサイエンスフュージョンの時代になるのではないか。すでにその兆候はあり、当方がゴム会社で発明した高純度SiCの合成法は、非科学的に開発された技術であるが、３０年ゴム会社で事業として行われ、現在（株）MARUWAに事業継承されている。
また、ノーベル賞を受賞したiPS細胞の発明は、あみだくじ方式で開発され、その生成物であるiPS細胞の証明に科学的方法が用いられ、受賞に至っている。
当方の発明した方法は、当方の手により、反応速度論の解析が行われ、均一反応で進行することが確認され、当方一人の名前で日本化学会で発表された。
その後この講演を聞いた助教授から、学位を出すからデータを見せてくれと言われ、見せたところ勝手に彼は自分をファーストネームとして論文発表している。その後、彼は国際会議などでも当方に許可なく自分の研究として発表している。
この発明は、学会賞など数々の受賞をするのだが、一番苦しい事業の立ち上げまで行った当方や、それを引き継いだ部長、JVのパートナーなど存在しないものとして最初の推薦書が学会に提出されている。それでも許される科学の時代だった。
アカデミアの研究者や企業の研究者がこのような行為をしたことにショックを受けたが、それでもあきらめず、カオス混合はじめ非科学の発明を多数行ってきた。
人類の英知などと言われるが、その中には他人の成果を奪い自分の成果とする不純な英知も存在した科学の時代であるが、多数の人の英知を学習したAIの登場で、他人の成果も自分の成果も味噌糞一緒の未来となった。未来は、その成果が誰のもか分からないAIの英知で発展するのか？
ドラッカーは、知識労働者の成果は、他の人に自分の成果を渡すことにより生まれる、と述べている。素晴らしい成果ならば、渡さなくても他人が奪っていってしまった科学の時代であったが、誰の成果と気にすることなく、権利関係が浄化されたAIは、これから活発に使われるだろう。
AIを使う時には、先人の知に敬意を払って使うようにしたい。
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