耐熱性高分子の研究は1970年代まで高分子化学の中心的テーマだった。しかし、それが空気中で燃焼するという問題を克服できず、高分子の難燃化研究が生まれている。
1980年代にはリン酸エステル系難燃剤が多数販売され、1980年中ごろに臭素系難燃剤が発表されるや否や、臭素系難燃剤と三酸化アンチモンの組み合わせ難燃剤へ研究の関心が移ってゆき、一大市場を形成した。
しかし、環境問題の関心が高まるにつれ、ノンハロゲン系難燃剤へ、と市場は変化した。さて、高分子は空気中で燃えるので、高分子の難燃化技術は、電子部品で重要な技術であるが、科学の体系が存在していないことを御存じだろうか。
弊社は技術の体系を作り、それをセミナーで解説しているが、高分子の難燃化技術や耐熱性高分子はトランスサイエンスの問題である。なぜなら、有機高分子はセラミックスと異なり、高温度になれば必ず酸化され燃焼するのである。
耐熱性高分子も同様であり、不燃性の耐熱性高分子は存在しない。フェノール樹脂だって燃えるのである。ゆえに用途で決まる仕様に準じて高分子材料を設計することになるのだが、これが科学の形式知で簡単にできる世界ではない。
コストの問題まで考慮すると大変難しい問題となる。コツは仕様を明確にして妥協すべきところは妥協することになる。
今PPSの市場が拡大しているが、この材料の問題はTgが90℃前後と低い問題である。ゆえにLCPやPEEKといった材料がPPSの使えない領域で使用されている。
しかし、PPSのTgが低い問題は、アイデア次第で問題解決できるが、科学的では無いアイデアとなる。ここに書くと、なーんだあ、と言われそうなので書かないが、十分に100℃以上の耐熱性が必要な領域でPPSを使用することが可能である。
カテゴリー : 一般 高分子
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生成系ＡＩが日常となった今、すべての技術者がＰｙｔｈｏｎを身に着けていることは常識となった。エクセルにもＰｙｔｈｏｎが実装された。
Ｐｙｔｈｏｎは１時間もあれば習得できるプログラム言語である。但し、それなりに考えられたカリキュラムで学んだ時である。
作りたいプログラムはｃｈａｔＧＰＴに聞けば、コードを吐き出してくれる。もはやマニュアルなどいらない。
ところが、タグチメソッド（ＴＭ）の解析プログラムについては、ハルシネーションを起こしたプログラムしかＡＩは出力してくれない。
これは何故か？
理由は簡単で、開発しようとしているシステムや基本機能は技術者の責任であり、ＡＩの責任ではないからである。ゆえにこのような場合のプログラムは、過去のＡＩブームで開発されたエキスパートシステムが有効で、弊社のセミナーではこれのβ版を配布中です。お問い合わせください。
カテゴリー : 一般
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今月は、表題のタグチメソッドセミナーを開講していますので、参加ご希望の方は弊社へお問い合わせください。参加費は１名３万円ですが、２名以上の場合には割引がございます。また、休日の個人学習につきましても割引価格を用意していますのでお問い合わせください。
多因子実験としてタグチメソッドは定番の方法となりました。故田口玄一先生が１９５３年に伊奈製陶のご指導で使われた話が著書に載っていますが、その時は、直交表の内側を用いておられました。
その後の改良で外側因子としてSN比を配置された理由は書かれていませんが、当方が故田口先生を存じ上げない時代に、外側因子に相関係数を配置して実験計画法を行った理由と同様と思います。
１９９２年に田口先生にお会いし、その後３年間直接ご指導を頂きました。それから３０年経ち、今ではタグチメソッドを導入していない日本企業は少ないのではないでしょうか。
タグチメソッドの解析用ソフトウェアはすでに販売されていますが、使い勝手がよくありません。そこで、本セミナーではPythonを用いたタグチメソッド解析プログラムを吐き出してくれるソフトウェアを無料配布いたします。
β版でありますが、ChatGPTでは不可能な動作ですので、それなりの価値があると考えています。少なくともPythonコードを打ち込む手間を省けます。また、解析後制御因子を組み合わせた分散分析を行いたい時には、このプログラムを編集すればよいので市販のプログラムより使い勝手はよい。
一番のメリットは、Pythonコードに日本語の説明がついているので、タグチメソッドの勉強ができます、とよいことづくめ。是非このセミナーをご利用ください。
カテゴリー : 一般 学会講習会情報
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５０年ほど前は、実験計画法を使った多因子実験を行っていると、その研究者を軽蔑する研究所もあったのかもしれない。
当方が最初に就職したゴム会社では、QCに力を入れており、新入社員全員日本科学技術連盟が主催する１名５０万円かかるBASICコースを１年間受講させられた。カローラDXが８０万円で買えた時代で、アルトが３０万円でニュースとなっていた時代である。
ゴム会社は「最高の品質で社会に貢献」という社是をかかげており、品質活動には力を入れていた。但し、これはタイヤ部門の話で、研究所では創業者のレガシーはじめ品質については笑い飛ばしていた。
BASICコースを１年間受講してもそれを研究活動に導入しようとすると軽蔑されるような職場だったので、ＢＡＳＩＣコースの最後に行われる職場実習で実験計画法による解析レポートを作成するときに悩んだ。
職場の先輩に相談しても適当に作文して提出すれば合格点をもらえる、と言われ困った。高分子の難燃化研究の部署に配属されていたのでL9実験である難燃剤の最適化実験をおこなってみたのだが、最適条件が見つからず、先輩はじめ職場全員から笑われた。
「統計手法ってそんな程度」というのが職場の認識であり、仕方が無いので結果を正直にレポートにまとめたら７０点という採点だった。
これは最低の合格点であるが、講師のコメントが外れていた内容を書いていたので、さらに悩むことになった。教える方も実験計画法の直交表の性質を理解していなかった可能性があることに後で気がついた。これではゴム会社の研究所で５０万円の研修が軽蔑されても仕方がないと思った。
その後、この点に納得がゆかず、周囲から笑われても実験計画法で実験を重ねたら、最適条件が合う場合と合わない場合が出てくることに気がつき、直交表の外側に相関係数を配置した実験計画法を行ったところ、最適条件が外れなくなった（注）。
詳細は省略するが、これはタグチメソッドの動特性を利用した実験で感度が最大になる条件を求めていることになるのだが、当時故田口玄一先生はこの手法をアメリカで指導されており、当方は全くタグチメソッドとは独立で、類似手法を考案したことになる。
写真会社に転職して１年ほどして田口先生の講演が日野市であり、参加し写真会社でタグチメソッドを導入すべき、という出張報告を書いている。
その後写真会社では３年間田口先生から直接ご指導を受けているが、ゴム会社の研究所と写真会社の研究所では雰囲気が異なり、タグチメソッドが定着している。
これは、写真会社の研究所とゴム会社の研究所との風土の違いである。写真フィルムは多数の因子が絡んで機能が発現されている商品であり、科学で行われるような１因子実験では設計が難しい。
ゴム会社で行われていたような、科学の理論に合わせて実験データを出すようなテクニックの研究などもやっていなかったので、タグチメソッドが定着したのである。
今の時代であればゴム会社の研究所でタグチメソッドは常識になっているかもしれないが、３０年前はタグチメソッドさえも軽蔑されたかもしれないゴム会社の研究所の思い出である。
（注）この成果を課内会議で報告したら大笑いされた。直交表の実験は実験数を減らして合理化するための手法であり、相関係数を外側に配置したならば全体の実験数が増えるので、一因子実験で十分だ、というのが理由である。この見解は、タグチメソッドを理解していない見解である。当方も最初は実験数が増えることで、皆から笑われることを承知していた。しかし、相関係数を直交表の外側に配置して実験を行うのは、合理化目的ではないのである。「機能の最適化」というパラダイムの実験となり、これはタグチメソッドにおける基本機能に着目した実験計画と同じ思想である。
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義務教育でもプログラミングを学ぶので、大人がプログラミングスキルを持っているのは常識の時代になった。子供にプログラミングに関し質問されて質問に答えられない親は、今の時代？？？？？？
書きにくいので？を並べてみたが、とりあえずプログラミングスキルを身につけようと思っている方にPythonは大変適したプログラミング言語である。
弊社では昨日この欄でPRしましたWEBセミナーを開催しますが、TMは不要と言う方のご相談にも乗りますのでお問い合わせください。無料のPythonのプログラミング環境構築の仕方をサービスで配布することも計画しています。
PythonはBASICよりも易しいマルチパラダイム言語です。昔のMSーDOS時代に流行ったバッチファイル的な扱い方もできます。MS-DOS時代には、パソコン音痴の中年が数行のバッチファイルを作成してバッチファイルを知らない若い社員に自慢していた姿がありましたように、書き方を分かれば誰でもコーディングできます。
最初の一歩はここからで十分です。重回帰分析のプログラムコードさえもバッチファイルのように書けます。高度なことが易しいコーディングで実現できるPythonは、プログラム言語として今後もユーザーが増えてゆくと思われます。
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Pythonを学習したいと思われた方は、弊社へお問い合わせください。
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「Pythonで学ぶタグチメソッド（TM）」WEBセミナーを今月受講料３万円で、受講者の希望日に開催します。時間は１０時から１６時で、１時間昼食時間とします。
このセミナーは、すでに他社セミナー会社で開催してきました、Python初心者あるいはタグチメソッド初心者向けのセミナーで、１日にPythonとTMの両者の知識を獲得できる内容です。Python初心者にはPythonプログラム実行環境構築用資料を無料配布いたします。
ゆえに、いずれかの知識のない人、あるいは両方の知識のない人、誰でも受講に適しています。なお、今回は、TM解析コード生成プログラム（β版）を配布します。このプログラムを利用して、TM解析プログラムをPythonで簡単にコーディングできます。
β版となりますが、TM解析コード生成プログラムを無料配布いたしますので、過去に弊社のセミナーを受講された方はお問い合わせください。
このプログラムを開発しました理由は、AIでTM解析プログラムコードを書かせてみたところ、実用できるコードが生成されなかったことがきっかけです。生成系AIでもできないコード生成を可能とするエキスパートシステムを開発しようという動機になりました。
とりあえずβ版が完成しましたので、テストも兼ねて今月のサービスとなりました次第です。なお、２名で参加される場合には、２名分５万円、３名の場合には７．５万円、４名１０万円と割引価格も用意しておりますのでご利用ください。
５名以上の割引価格あるいは出張セミナーにつきましてはお問い合わせください。
info@kensyu323.com
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生成系AIの中心となるソフトウェアエンジンは深層学習のアルゴリズムであるが、この技術開発はAI研究の一分野に過ぎない。深層学習のアルゴリズムにおいて、知識そのものは補助的な存在であり、ビッグデータのパターン認識が中心的タスクである。
このプログラミング技術は、生成系AIに限らず、指紋認識や顔認識などの画像認識はじめ身の周りの多くの分野で20年以上応用開発されてきた。
また、深層学習以外の機械学習の手法では５０年以上前から様々なアルゴリズムが開発されてきたので、データサイエンスに馴染みのなかった技術者でもプログラミングスキルを身に着ければ、日々の問題解決にそれらの成果をすぐに活用できる環境が整ってきた。
５０年前には恐らく数千万円以上の投資が必要だったソフトウェア環境が、個人使用であれば無料で活用できるようになったのは、DXの成果の一つと言える。
このように恵まれたソフトウェア環境のおかげで、生成系AIのブームは一過性で終わらず、現在も進歩し続けている。
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第二次AIブームの時代に研究されたAIは、専門分野の知識をアルゴリズムとしてプログラムに実装して推論を行わせるタイプだった。
そのため、知識の量が膨大になった時に、知識同士で矛盾や一貫性の無さが発生した。これに対し、生成系AIでは、深層学習のアルゴリズムを実装したソフトウェアマシーン（学習機械）へビッグデータを学習させ、それにより生成された判断ルールで動作している。
すなわち、知識そのものをアルゴリズムに実装せず、知識をデータとして読み込む学習により動作しているので、知識の量が膨大になっても矛盾を生じにくい。
ところで、最近の義務教育では、コンピューターのプログラムがアルゴリズムとデータから構成されていることを学習する。科学技術計算用プログラミング言語として知られているFORTRANではデータを静的な扱いとし、動的なアルゴリズムの設計がプログラミングの主要な作業だった。
それから約40年後の第三次AIブームでは、データもアルゴリズムと同様に動的な振る舞いを持つ「オブジェクト」の一つとして扱われるようになった。
すなわち、アルゴリズムもデータも、共に動的なオブジェクトとみなす考え方へソフトウェア技術は進化し、これはFORTRAN時代からの大きなパラダイムシフトである。
1980年代にいくつかのオブジェクト指向プログラミング言語が登場して、それらを活用したソフトウェア開発の過程でデータとアルゴリズムの関係が再検討された。
つまり、マイクロコンピューターの登場以降、ハードウェアの進歩によってDXによる社会変革が進行したが、そのハードウェアを制御するソフトウェアの分野でも、DXによる技術革新が起きていた。
第三次AIブームを支えるソフトウェア技術のキーワードとして、「オブジェクト指向」「深層学習」「データ駆動」の3項目は重要である。
第二次AIブームでは「エージェント指向」と呼ばれるプログラミング技術が登場しているが未完成であり、完成した先端ソフトウェア技術の考え方を日々の業務に取り入れたいのであれば、この3項目について学べばよい。
それらの技術と各技術者の知識やノウハウを組み合わせ、新たなパラダイムを構築すれば技術開発業務をDXできる。そのために、すべての技術者がプログラミングスキルを習得することが望ましい。
義務教育においてもプログラミングが必修科目となったので、現役の技術者がこのスキルを身につけているのは、もはや常識である。
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富山大学の研究で、睡眠が脳にとって未来の記憶の準備に重要という結果が証明された。マウスを使った科学的研究成果だと昨日発表があったが、当方は実体験からそのようなことを知っていた。
今回は当方の経験知が晴れて形式知となったわけであるが、そのほかに記憶を助ける経験知がいくつかある。また、問題解決にはヒューリスティックなアイデアが重要だが、これも睡眠が関わっている、と経験知として持っている。
当方だけの経験知ではなく、昔から「果報は寝て待て」と言われている。良いアイデアを思いつきたいなら良い睡眠をとることが重要である。
一方で、熟睡により昨日暗記したことをすっかり忘れてしまう、という問題があることも経験知として持っている。このように記憶と睡眠に関わる経験知をいくつか持っており、活用してきた。
年をとって記憶力が衰えてきたが、これも回復する方法がある。古い記憶をどんどん頭の中から取り出しておくのである。面白いのは、古い記憶の中には何度でも思い出す内容がある。FDを壊される妨害をうけ、転職した思い出などそうだが、どんどんそれに関連した出来事が思い出されるから不思議である。
それらの中には、ここに書けないようなこともあるが、マネジメントの参考となるようにいずれ工夫して書きたいと思い、記録として残している。
睡眠と記憶には関係がありそうだと５０年以上経験知として体系化してきた。授業中に眠ってしまう問題も無駄な抵抗を止めて寝た方が良い。先生に叱られても寝た方が良い。やや、不道徳な知恵だが、寝たい時には寝るのが一番である。
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2006年からの第三次AIブームは、すでに社会実装が始まっているが、デジタルトランスフォーメーション（DX）は、どこまで進むのか。あらゆる分野で変革が進む時代の技術者が生成系AIと対話しているだけでは、その変化に取り残される。AI及びその周辺のソフトウェアスキルまで実務に取り込み、DXの流れに適応する必要がある。
ところで、専門外には難解に見えるAIの技術であるが、基本となっているパラダイムは、知識をどのように表現して取り扱うのかという「知識表現」と、知識を利用するための「推論」から構成され、この大枠の中でAIは開発されている。
この大枠は、知識を活用する問題解決における方法論とほぼ同じなので、AI技術で使われているソフトウェアのパラダイムである「オブジェクト指向」を学べば、これまでの実務経験を土台にして少しの努力で、ソフトウェア技術における考え方をとりあえず習得できる。
過去二回のAIブームで話題となった「逆向きの推論」は、倒叙探偵小説のTV番組「刑事コロンボ」の大ヒットや大学受験参考書に登場するほど社会実装が進んだ。
しかし、オブジェクト指向という概念について、Mac（Apple）やWindows、iPhoneなどのアイコンで馴染んでいながら、そのパラダイムまで理解できているだろうか。
ちなみに、この「オブジェクト指向」とは、オブジェクトの動作や振る舞いの詳細な部分を隠し、別のプログラムで利用する際にはメッセージを送るという概念化されたプログラミング技法で、プログラミングの効率を向上させる画期的手法として知られている。
例えば、開発競争が過熱している生成系AIは、オブジェクト指向のアプローチで開発されている。一つのオブジェクトには深層学習のアルゴリズムが採用されており、データ駆動で動作している。
この深層学習とは、データサイエンスで研究開発が進んだ機械学習の一手法であり、人間の脳の構造を模して作られたニューラルネットワークと同様の動作を行うアルゴリズムで実現されている。
このアルゴリズムは、プログラムの部品、すなわちオブジェクトとして無料公開されており、AIに限らず顔画像の判別や指紋の判別、音声識別などのパターン識別に広く導入されている。
また、データ駆動のソフトウェアとは、データを基に次のアクションを決めるという意思決定動作が特徴のプログラムである。
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