技術の第一線で活躍されている意識の高い技術者は、もうPythonをさくさくと活用されているかもしれないが、コンピューターの黎明期に見られたように、その効用が見えにくいので、全く無視されているケースも多いのではないか。
そして、科学的な一因子実験を今でも行い、開発時間が長くなってもその原因が開発者にあるなどという気づきが無いのかもしれない。
コンピューターの黎明期に、上司がOA委員長になった。上司は成果が出たら投資する、と言って、パソコンの購入を渋り、コンピューターが一台もない状態で、OA化の検討をせよと命じてきた。
ようするに、エアOAを実施して、効果の高い業務が出てきたらパソコンを購入しようと考えたのである。また、パソコンがソフトウェアで動作していることなど知らなかったので、ソフトウェアーが大変高価である説明も大変である。
パソコンの無い状態で、ソフトウェアーをＯＡ委員で作ればよい、と命じてきたのである。どこでかじった知識なのか知らないが、英語論文が書ければプログラムなど簡単だろうと言っていた。
幸いなことに、シャープはMZ80Kというクリーンコンピューターを発売し、FDOSはじめ周辺のソフトウェアーを安価に提供していた。
しかし、安価といってもそれを利用するためには本体より高価なフロッピーディスク装置を購入しなければならず、それを接続するインターフェースもFDOSより高価という状況だった。
１セット８０万円という見積書とローン契約書を提示したところ、保証人の欄に上司が印を押してくれて、独身寮の片隅にOA検討用のパソコン一式が置かれた。
その結果、OA検討委員会の仕事は、独身寮で行うことになり、毎日過重労働にサービス残業という凄まじい労働環境で仕事をすることになった。
この記憶は４０年以上前の出来事であっても忘れることはない。また、その原因となったのは、花王のコンピューター部門の部長が書いた一冊の本である。
経営者にパソコンの重要性を啓蒙する目的は実現されていたが、どのようにパソコンを職場に導入すればよいのか、そもそもパソコンとは具体的にどのようなものなのかは、その本に書かれていなかった。
ゆえに、パソコンを知らない人がその本を読むと、１６万円でパソコンを購入すれば、簡単に職場のＯＡ化を実現できると誤解したのである。少し頭が回転すると、どこをＯＡ化するのが良いか見つけるだけでよい、と錯覚する。
そもそもパソコンという道具が何に使えるのか分からない時代だったので、どこに使ったらよいのか見つけるのが重要、というその時代に正しい発想だった。
Pythonについては、これまで何度もブームがあり、Python登場から３０年以上経っても先端コンピューター言語として君臨しているが、必ずしも使いやすい言語ではない。
プログラミングという観点に立てば、Ｃ＃のほうが圧倒的に使いやすい。ゆえに、Pythonについても当時と同様の考え違いが生まれる可能性がある。
しかし、低コストでやりたいことを実現するという観点に立つとＰｙｔｈｏｎが一番のコンピューター言語である。ＪＡＶＡはＷＥＢプログラミングで使いやすい言語であるが、日々の仕事ではＰｙｔｈｏｎで仕事のやり方まで変わる。
数行で重回帰分析のコードを書けてしまう、と説明すれば、その便利さをご理解いただけるのではないか。また、タグチメソッドの解析プログラムであれば、弊社の開発したプログラムをつかうと、Ｐｙｔｈｏｎコードで書かれた解析プログラムが出てくる。
データを打ち込むだけでタグチメソッドの解析プログラムだけでなく、それを動作させればグラフまで出てくる手軽さである。
このβ版を弊社のセミナー受講の方に無料で配布しています。お問い合わせください。手軽にＰｙｔｈｏｎの勉強から始めたい、と考えておられる方は、「Ｐｙｔｈｏｎで理解するタグチメソッド」というセミナーがお勧めです。「タグチメソッドで理解するＰｙｔｈｏｎ」という学び方もできる内容です。
Pythonを技術者が実装すれば、仕事のやり方がDXに対応するように変革され、データの解析時間が短縮されるだけでなく、現象の見方まで変わる。フロントローディングなど当たり前となり、労働時間も減少しワークライフバランスがさらに進む。
ここまで書くと怪しくなるが、本当である。昔、花王のコンピューター部門の部長に直接お会いしたが、著書からはうかがい知ることのできない、誠実真摯な方だった。
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田口が技術者について定義づける前でも技術者はいた。マッハにより科学者として否定されたニュートンは、科学が生まれる前の技術研究者であり、思考実験の創始者である。
リンゴが落ちるのを見て万有引力の法則を発見した、と伝えられているが、リンゴ以外にも落ちるものはたくさんある。カラスの糞の方が、リンゴよりも頭を刺激したはずである。
技術者が科学者と異なるのは、機能に着眼している点である。科学者は、仮説の正しさに関心を持つが、技術者は、機能の動作に関心を持つ。リンゴが落ちるのを見て、月が何故落ちてこないのか、と考えて万有引力という機能の動作に気がついたのである。
リンゴを月に見立て、枝を遠心力として捉えたのである。そして枝からリンゴを落とす力が万有引力であると気がついた。カラスの糞がいくら頭を刺激しても糞をカラスが自分を狙って落としていると考えたのでは万有引力は生まれない。
伝説に登場する落ちるものは、美的観点ではなく機能の視点からリンゴでなくてはならないのだ。パイナップルやミカンでもよい。ピコ太郎はパイナップルとリンゴから言葉の響きという機能を見出しているので技術者とも言える。
ピコ太郎を単なる一発屋芸人と見なしていては、DXで技術者の仕事がどのように変わったのか理解できない。彼はPPAPに続いて二発目を出したのだが、PPAPほどの機能を世間が感じなかっただけである。
技術の日産が、過去の学びからジュークの新車を日本で出さなかった判断は正しかったのか？ピコ太郎は同じ機能で２発目を出して滑ったが、日産はジュークを日本では出さなかった。技術者は、科学者と異なり、機能に責任を負い、その審判を市場から受ける厳しい立場に置かれている。
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小泉大臣が備蓄米を安く出すにあたり、減価償却と言ったことがネットで話題になっている。ご存知のように、米は固定資産ではないから、正しくは棚卸評価損と言うべきである。
言葉は正しくないが、棚卸評価損より分かり易く、米がおいしく聴こえるから不思議である。「古い米なので棚卸評価損で処理して安く出す」、という説明より、一言「減価償却で安く出す」、と言った方が分かり易いと考えたのかもしれない。
ネットでは、会計用語を間違えて使っている、とはやし立てているが、今回随意契約で備蓄米を放出するので、その計算方法が問題となる。
すなわち、固定資産ならば、定額法あるいは定率法で備蓄米の価格を一定の尺度で決めることができる。しかし、棚卸評価損の場合は、購入価格から販売価格を差し引いた値となり、販売価格をどのように決めるのかが問題となる可能性がある。
「備蓄米の価格を固定資産の考え方で計算した現在の価値で販売し、その結果を棚卸評価損として処理する。」とおそらく官僚は小泉大臣に説明した可能性が高い。そうすれば、販売価格の透明性なり公平性の根拠となる。
2005年の時に半年後に製品化しなければいけないPPSベルトについて、コンパウンドメーカーに提案したカオス混合によるコンパウンディングを断られたので、カオス混合プラントを自ら3か月で立ち上げて、無事半年後にＰＰＳ半導体ベルトの生産に成功した話をこの欄で以前書いている。
このとき一番難しかった仕事は、長い間コンパウンドメーカーから出来損ないのＰＰＳコンパウンドを前任者が無条件に購入し続けた在庫の処理だった。
前任者がゴミを買い続けた後処理をしたわけだが、棚卸評価損の計算式で救われた話を後日書いてみたい。減価償却では役員の印が必要になり、前任者の責任問題となったのである。米や原材料について一定の経年変化を決めていない理由がここにあり、これを減価償却すると言ったセンスが光る。
棚卸評価損という言葉を小泉大臣が使わなかったのは、この経験から、「座布団1枚」差し上げたいアイデアと思っている。セクシーと言う言葉より捻っている。まるで会計用語を御存じないように誤解されるが美味い！
昨日大の里は残念ながら全勝優勝と成らなかったが、横綱昇進後の楽しみが残った。これを力不足という人がいるだろうか。米を減価償却で安く市場へ出す、会計用語をご存知の方には奇妙に聞こえるかもしれないが、備蓄米が安く市場に出てくる期待を感じる言葉である。
（注）棚卸評価損だから自由に売却価格を決めてよいとはならない。客観性が求められるのは会計処理として当たり前である。現在の販売価格あるいは最近の販売価格その他販売のためにかかる費用など総合して決められるのだが、今回は、問題の無い限り、安く放出したい、国が運送費を持つ、と明言しているので、「安く」をどのように納得のゆく数値にするのか、は大問題となる。これを減価償却に準じて計算する、と決めてしまえば、今の米の状況から誰もが納得するだろう。頭がいい官僚がいたのではないか。
（一部ニュース解説の誤解）5キロ2000円では米つくりが難しい、60ｋｇ当たり23000円必要と言うニュース解説が載っていた。これが面白いのは、続けて、「だから、5ｋｇ3000円以上になる」、とまことしやかな解説となっている。5ｋｇ2000円なら、60ｋｇで24000円となる。これ以上は、申し上げない。
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ニュース報道で日産自動車の取り上げられる頻度が高い。今コメ問題についで日産自動車の動向が日本人の関心ごとかもしれないが、社長が交代した結果であることも注目していただきたい。
おそらく、交代前の社長だったなら、現在のような展開になっていなかっただろう。これだけメリハリのはっきりした大会社の社長交代はめったにないので、サラリーマンの出世を考えるときの良い題材かもしれない。
昨日は当方の不幸な１２年間のサラリーマン生活について注）で触れたが、不幸な出来事だけでは１２年間も勤務できない。幸運な出来事や、人生に良い影響を与えてくださった人との交流も少なからずあったので１２年間我慢できたのである。
その１２年間を日産の元社長の人物像から気づいた視点で反省してみると、幾つか当方の反省点も見えてくる。例えば、新入社員の時にゴム会社社長の講話で「火中の栗を拾う人物となって欲しい」という言葉を聞き、その気になって高純度SiCの半導体治工具事業を立ち上げている。
これは、社会情勢がファインセラミックスフィーバーで、ファインセラミックス事業を呼びかける社長方針が出されても研究所では方針無視状態が続いたからである。しかし、火中の栗を拾ったとたんに火だるまとなっている。
恐らく日産の元社長ならば、研究所の管理職と相談し、おとなしく他のメンバーと歩調を合わせ、社長方針など適当に右から左へ流すような仕事の進め方で乗り切ったかもしれない。
あるいは、ポリウレタンの難燃化研究のテーマ検討において世界初の難燃化技術という目標設定がなされても、ホスファゼン変性などという高度な最先端技術の提案などせず、大八化学が試作品評価を依頼してきたチャンスを利用し、当時の上司の仕事のやり方であった独占契約を結び、それを世界初の技術として企画したかもしれない。
大企業の組織における仕事は、無難に右から左へ受け流すだけでも、７０点となる。多面評価であれば、笑顔を上乗せして１００点とすることも可能だ。
かつて、カローラとサニー、コロナとブルーバード、セリカとシルビアとが市場で争っていた時代がある。今の日産自動車の国内車種の少なさは当時と比較すると驚くほどの状態である。
そして、ゴーン退場後の経営陣の状態が週刊誌報道されて、その内情が明るみに出てきた。日産自動車の「社長の姿」は、サラリーマンの人生を考えるときに参考となる。
日本では、ドラッカーが書いているような、誠実真摯に会社に貢献できるように必死に働くと失敗する確率が高くなるのではないか。当方の体験談を書くときに躊躇する理由が、このような誤ったメッセージとなる心配である。
火中の栗を拾った結果は大変だったが、高純度SiCの事業は、ゴム会社で３０年続き、その後愛知県にあるＭＡＲＵＷＡという企業に事業継承されている。
この仕事でまったく評価を受けていないが、住友金属工業と半導体治工具事業を立ち上げた思い出や、当時の人たちとの交流が続いている。すでに亡くなられた人もいる。創業者の立場は、ゴム会社の同期や一部の人がご存知であり、それが転職後のリスキリングの支えとなった。
新入社員の時の社長のメッセージ、「火中の栗を拾う(注)人物となって欲しい」をどのような意図で話されたのかは今となってはどうでもよい話である。
しかし、拾った結果、現在の当方の人生であることを思う時に、柴本重理氏に感謝したい。科学を唯一の哲学とする研究所でひどい目にあわなければ、科学とそれを唯一の哲学として扱う研究者に疑問を持たなかったかもしれない。トランスサイエンスの重要性に早く気がつかなかったかもしれないのである。
（注）日本社会では、火中の栗を拾わない方が良い。もし、拾いたいならば、誰かをおだてて拾わせて、温かいうちにそれをもらうのである。奪う人ばかりを見てきたが、奪われた立場では、悲しい思い出となる。日本社会の良いところは、奪われた立場の人を激励する奇特な人が現れる点である。中国ではそういう人は現れないので拾った栗は死ぬまで手離してはダメだ、と中国人に教わった。死んだあとは国際問題となるといけないので書かないが、火中の栗の話は、人生訓としてあまりよい話ではない。ダイハードという映画シリーズがあるが、ハッピーエンドがわかっていても何故か笑って見れなかった。
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本来、研究者や技術者という職業は、誠実真摯でなければ成立しない、と思っている。企業経営者もそうであるべき、と言ったのはドラッカーだが、ゴーンのような経営者もいる。
ところが、企業と大学との共同研究において、とんでもない研究者と経営者の事件が報じられた。まだ提訴された段階であるが、TVでは、録音データや銀座で接待された時の領収書や性接待の話まで報じられたので事実だろう。
さらには、研究者からもっと接待するように恐喝されたというからすごいが、この話、公開された情報を読む限り、共同研究の依頼者側も問題があったように思う。一応TVでは被害者と報じられているが。
当方は、学位をT大で授与してくださるというので、学位論文の草稿を提出したら、そこから勝手に論文を出されてしまった（注）。それだけではない。奨学金を持ってこい、とまで言われたのである。ゆえに、T大を蹴って、事情を知ったある先生のご紹介で中部大学で学位を授与していただいた。
不誠実な研究者には、毅然とした態度をとる必要がある。不誠実な研究者はとかくモンスター化する。これは多くのアカデミアの研究者と接してきたので経験知である。TVで報じられたばかりの問題は、共同研究依頼者側がアカデミアの研究者をモンスターに育てた可能性がある。
当方が存じ上げているアカデミアの研究者は大半が誠実な研究者である。しかし、学位審査でそのブランドから甘言にのってしまった。論文を勝手に出された時点で辞退すればよかったのかもしれないが、高校の先輩だったのでそこを甘く見てしまった。
ただ、モンスターに育てる前に、こちらから辞退している。アカデミアとの共同研究のご相談もお受けしておりますので、お問い合わせください。いくつかテーマがございます。
（注）勝手に出された論文の筆頭には、その人物の名前が載っているが、その人物が研究に全く関与していなかった証拠はいくつか今でも保存している。この問題以外に、会社業務を遂行するために予算が無いという理由で８０万円のローンを命じられた問題、アイデアをまとめ研究企画から明細書の作成まで行ったのに、特許の筆頭発明者にされなかっただけでなく、工場試作の成功で上司が研究管理の責任を問われ、その始末書を１週間かけて当方に書かされた問題、過重労働問題、FD問題、恐喝問題等いつか体験記として残したい。組織におけるハラスメントで自死される方がいるが、自死を絶対にしてはいけない。入社２年ほどで精神的に弱ければそれをしていたかもしれない状態で頑張って１２年間勤務している。しかし、最後は、実験に使用していた電気炉を廃棄処分されたり、FDを壊されたりナイフが机に乗っていたりと恐喝まがいの事件が続き、高純度SiC半導体治工具事業を住友金属工業とのJVとして立ち上げながらも転職している。この事件が起きたときには同僚２人も転職しているが、ゴム会社における１２年間の異常な体験は、その後ゴム会社で起きた大事件の理解を助け、経営における組織風土問題のあまり論じられない側面を学ぶことができた。昨今の情報公開という社会の動向は、この５０年間の進歩だろうと感じる。昭和は、スーダラ節の大ヒットでハラスメントを隠していた時代かもしれない。
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令和の米騒動は、大臣の交代で収まるだろう。TVでもニュースになっていたが、４０００円台でも品質の悪い米が市場に流通しているという。
しかし、この１年間の米価格の変動は不自然で、現在の４０００円前後の価格は、大臣の交代だけで３５００円前後になりそうな気配がある。早ければこの土日に３５００円前後という相場になるのかもしれない。
恐らく、小泉大臣ならば思い切った施策を今回は行うはずで、その施策で一気に２０００円台に戻る可能性が高い。また、一部で米の輸入を検討していたところもあるので、３０００円台前半には確実になるのかもしれない。
誰が投資目的で買い込んだか知らないが、シミュレーションによれば３０００円前後の時に買い込んだ輩が多い。ゆえに、一気に２０００円台の市場価格を形成できれば、彼らを大損させることができる。来週以降のお米の値動きに注目したい。
税金の還付金は、申請から２－３週間かかる。e-TAXで早くなって１カ月を切っているので、小泉大臣がスピード感を持って施策を行えば、６月中旬にはその成果が見えてくるだろう。来週１週間の値動きには特に注目したい。
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技術を担当している部門では、社会に貢献できる新しい機能の企画立案と、すでに市場に提供された機能の保全及び生産管理等の使命を達成するために何らかの実験を行うことになる。
特に新しい機能の企画立案を行う技術者は、システムの選択とその機能設計について責任を負う。これを明確に定義づけたのは、故田口玄一先生（以下田口）である。
すなわち、田口は１９５３年に伊奈製陶のコンサルティングでタグチメソッドを初めて適用し、技術者の仕事を定義づけた。但し、当時のタグチメソッドは現在のタグチメソッドと異なる。
SN比を直交表の内側に配置していた。その後、SN比を外側に配置する実験方法を編み出し、現在のタグチメソッドとなるのだが、技術者の責任についての考え方は変化していない。
科学者は科学的に真理を追究する責任を負い、これを明確にしたのは、マッハであり、その著書「マッハ力学史」に書かれている。科学者の定義づけは、産業革命がスタート直後に行われたのだが、技術者については１９５３年当方が生まれるまで定義づけられていなかった。
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マイクロソフトがエクセルにPythonを実装した話を以前書いたが、この意味を技術者はどのように捉えているのか？
DXにより、技術者の誰もがPythonをエクセルのようにサクサク使えることが求められており、その脅威からマイクロソフトはエクセルにPythonを実装したのである。
しかし、技術者がPythonを実装すると、エクセルは不要になるので、エクセルにPythonを実装することは無駄だった、という時代がやがて来ると思われる。
小生はもうエクセルを使用していない。Pythonがあればエクセルは不要で、クライアントからエクセルで頂いたデータはPythonプログラムに取り込んで、それを解析した結果をｐｄｆに出力し、回答するワークフローで仕事をしている。
このような環境は無料で手に入る。そして無料で機械学習も簡単にでき、エクセルより便利なのだ。この醍醐味に慣れると仕事がはかどるだけでなく、最近若い時よりも頭の回転が速くなっている。
通常年齢とともに認知機能が衰えるものだが、さすがにメモリー機能は年相応となったが、頭の回転については、Pythonのおかげでサクサクとよく回る。
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Pythonに触れたことのない技術者はご相談ください。休日に個人セミナーのサービスをしております。
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コンピューター用のプログラム言語は大変多い。今確実にユーザー数トップと言えるのはPythonでおそらく今後１０年以上はこの状態が続くだろう。
最近遊びでｖｉｓｕａｌＢＡＳＩＣを使い始めた。８ｂｉｔ時代にはＢＡＳＩＣとアセンブラー、ＦＯＲＴＨなど使っていたが、ＣＰＵが１６ビットになってからはＣが中心になった。
ＣＰＵが３２ビットになるや否やＣ＋＋を使い始めたが、Ｃ＃が登場するとＣ＃を使うようになって、visualＢＡＳＩＣを使う機会が無かった。
そこで、人生に一度くらいは、の気持ちから使い始めたのだが、Ｐｙｔｈｏｎのほうが使いやすい。visualBASICは、BASICといっても昔のBASICではなく、少し使いずらくなっている。
英文に似ているので可読性は高いが、コーディングするときにサクサクとできない。恐らく英語文化圏のプログラマーならサクサクと行くのかもしれないが、日本人には英文に近い点が使いずらい。
なぜなら、英文に近いと言っても英文そのものではないからで、サクサクとコードを書けないのだ。また、エディターのおせっかいも煩わしく感じたりする。
MS製品では標準でVBがついてくるのだが、これでは日本人のユーザー数は増えない。おそらく、将来はＭＳ製品にＰｙｔｈｏｎが標準となるのではないか。
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タグチメソッドの解析ソフトは、すでに市販されているが、弊社で開発中のソフトウェアーは、実験計画に対応したタグチメソッド解析プログラムをPythonコードで出力するエキスパートシステムである。
なぜ、このようなソフトウェアーを開発したのか。それは、生成系AIでは満足なプログラムコードを生成してくれないからである。
生成系AIは、ソフトウェアー開発に欠かせないが、タグチメソッド解析プログラムに関してはハルシネーションを起こしたコードしか生成しない。
この原因は明らかであり、そのため弊社はPythonコードを出力するプログラムを専用に開発した。今β版をセミナー受講者には無料配布中であり、ご興味のあるかたはお問い合わせください。
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