デジタルカメラの進化で高性能のカメラを使えば、誰でもそれなりの写真を撮影できるようになった。それだけではなく、一昔前にはプロでも難しかったスポーツ写真を素人が簡単に良いシーンを撮影できたりする。
また、ペンタックスのカメラであれば、現像時の画像の色調をあらかじめ自分好みに設定しておけば、レタッチなどしなくてもすごい写真が撮れたりする。
それでも、なお、プロとアマチュアの差があるのは写真で芸術表現できるという証だと思う。自分の思い描いた描写を目の前のオブジェクトで表現するのである。
すなわち、写真が芸術となるためにはそこに撮影者の思いが表現されなければいけない。これを初めて聴いたのは、高校生の時で深夜放送から流れてきた。語り手は、今は〇〇写真家として知られている加納典明氏である。
かれは卒業制作で撮影したキャベツのモノクロ写真について熱く解説していた。おそらくスタジオではそれを見せながらの解説だったのだろうが、ラジオ放送であるにもかかわらず、目の前にモノクロのキャベツの写真が現れた。
写真における光の陰影による表現を学ぶためにモノクロ写真を勧めていた。そして、誰もに見てもらいたいならば、ヌード写真を撮ればよい、と語っていた。
誰にでも見てもらいたい、という気持ちは大切だが、それよりも目の前の被写体に対して自分の思いを描き出さなければよい写真とならない、という写真の芸術性についても論じていた。
この放送を聞き、写真が趣味となったが、オブジェクトに自分の思いを載せることの重要性は写真だけではないことも分かってきた。AIが進化しても生き残る技術者とは、技術に対して人間としての思いを込めることのできる技術者である。
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科学の誕生により、探偵小説が生まれている。その探偵小説は、小説の一ジャンルとなるだけでなく、科学という哲学が社会実装された証となった。
シャーロックホームズは科学的に推論を進め、事件を解決してゆく。難事件に遭遇した時には、何度もベーカー街の事務所に戻り、相棒のワトソンと可能性のある仮説を練り、やがて事件の解決に至る。
まさに現在の技術者と同じことをしているのだ。難しい課題については、同僚と議論し課題解決にあたる。その時科学という哲学があるおかげで、皆同じように考えることができ、合意に至る。
時には、当たり前の結論が出たとしても、ありがたがって合意できたことを喜び、そして夜の街で結論の得られたことを祝う。科学様様である。
探偵小説の分野に倒叙探偵小説という２０世紀に誕生したジャンルがある。刑事コロンボを若い人は知らないかもしれないが、NHKでは何度も再放送をしている国民的番組である。何度見ても面白い。
シャーロックホームズの小説の１ページ目に犯人の名前をいたずら書きすることが問題となったことがあるが、倒叙探偵小説では、犯人が明らかにされるシーンから始まる。
すなわち、刑事なり探偵がその犯人をどのように逮捕するのか推論を楽しむ小説である。この小説は、科学における推論の向きを逆向きにしたところが革新的であるが、実は第一次AIブームでは、同じことが起きているのだ。
すなわち、現在起きている第三次AIブームを産業革命の総仕上げととらえることができる。すなわち、科学が社会実装され、同じ哲学を社会が持つことで加速された産業革命が終焉を迎えたのである。
同時にAIを新たな時代の幕開けに技術者が活用しなければ、これまでの活力を社会は失う。弊社は６月のセミナーをAIと技術者の関係に焦点を置き展開しますのでご期待頂くとともに、詳細をお問い合わせください。
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恐らく、AIは益々進歩し、その社会実装が進むだろう。これは、誰も否定できない未来予測に違いない。そして、１世紀後の未来に技術者は何を思うのだろうか。
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科学が誕生した時に、やはり同様のことを人類は考えた。ただし、その時人類は科学という哲学に明るい未来を描いていたに違いない。そして過去の人類の営みを否定し葬り去るようなことをしてきた。
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マッハは、ニュートンさえも非科学的とし、新たな力学の体系を作り上げ、それが基になった材料力学により今我々は、恩恵を受けている。しかし、そのマッハ力学でもすべての材料の破壊現象を説明できず、Griffithがマッハの死後５年経ってから新たな力学を提案している。
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金属材料やセラミックス材料の技術者がその恩恵を受けている線形破壊力学がそれであるが、残念ながら高分子材料技術者は利用すべき科学的な体系が無いという理由でその恩恵を受けられずにいる。
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一方で、科学以前の人類の営みを研究し、学び、過去の人類の思考方法を進歩させた技術者は、科学と同様に活用し、その分野で成果を出してきた。すなわち、非科学的な方法で発想し問題解決を行うことで、他の技術者が解決できなかった分野を進歩させてきた。
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例えば、「東レｘカオス混合」と「倉地ｘ転写ベルト」の二つのキーワードで特許検索していただきたい。そして、過去の活動報告をご一読し、納得していただきたい。転写ベルトのコンパウンディングにはカス混合装置を取り付けた二軸混練機を使用している。
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これ以上はお問い合わせいただきたいが、イノベーションがどのように起きるのか、という公開事例である。東レは、高度な科学技術で運営されている日本を代表する組織である。
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科学という哲学の社会実装が産業革命のスピードを加速し、現在のイノベーションへつながっていることを理解できると、AIがやはり同様の効果を社会に引き起こすのではないかと未来予測として「期待」できる。
・（明日へ続く。６月度に弊社で行うセミナーでも解説します。）
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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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