仕事の打ち合わせが終わり、雑談となってオーディオの質問を受けた。書斎にオーディオシステムを揃えるとしたらいくらかかるのか、という相談である。
居間には２０年前購入したオンキョーのシステムがあり、スピーカーは３０ｃｍウーハーのついたあの名機が置いてあるという。
２０年前と現在でオーディオ業界は激変した。安いオーディオセットでまもともなセットを購入できるのはヤマハしかない。DENONではスピーカーは一種類しか無く、そのスピーカーと組み合わせるアンプをとりあえず販売しているような状態だ。
DENONのアンプを選んだならばスピーカーについて専業メーカーを探すことになる。いまや、１社の製品で手ごろなオーディオ環境を構築したいならばヤマハしかない、という市場状況である。
１社の製品にこだわらなければ、組み合わせの選択肢は無限に広がる。デジタル中華アンプでそこそこの性能の製品が出てきて１万円で４０W程度のアンプを購入可能だ。
ゆえに音源はPCのみで安い製品ですべて揃える、という観点に立てば、２万円程度で我慢できるデスクトップオーディオ環境は揃う。アクティブスピーカーの安いものであれば１万円でよい。
しかし、少し良い音で、となると、スピーカーは手作りとなる。市販品に１ｍ以内において良い音のするスピーカーが無いのだ。
コスト無視ならばＢ＆Ｗの１００万円以上もするスピーカーを購入すればよいのだが、そうするとアンプも５０万円前後のアンプとなりＤＡＣまでそろえれば２００万円近くかかる（１００万円以上するスピーカーを安い中華アンプで鳴らしても良いが。）。
お金に余裕があったとしても、オーディオファンに悪いがこれは馬鹿げていると思う。２万円前後のキットで結構いい音のするスピーカーシステムができる。これとＤＡＣ付のデジタル中華アンプを組み合わせれば５万円以下で書斎で聞くのに十分なオーディオ環境となる。
デジタルアンプはどうしてもいやだと感じる人はヤマハの３万円台のアンプと組み合わせることになるが、PCにアナログ出力が無ければDACを購入する必要がある（ヤマハのアンプにもDACが一応ついているが。）。DACはローランドの安いもので十分である（これならアンプについているDACと変わらない、と思う人は不要である）。
DACに少し良いものを使いたいならば、DENONから５万円台のDACを選ぶことになる。これが結構いい音がする。年寄りの耳でも安いDACとの音の密度差が分かる。ただ、聞き流し程度では気にならない差ではあるが。
ゆえに書斎でそこそこのオーディオ環境を揃えようとしたときに、音源が一つであれば、１万円前後と５万円前後、１０万円前後の３段階から自分の満足行く環境を選ぶことになる。
今当方は事務所でDENONのDACとヤマハアンプ、手作りスピーカー、合計７万円ほどのシステムを楽しんでいる。ジャズ程度であれば十分な低音を楽しむことができ、目をつぶれば１００万円以上するB&Wのスピーカーを聞いている気分になる。
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タグチメソッド（TM）の普及が日本で始まったのは、バブル崩壊直前の１９９０年前後である。転職してすぐに故田口玄一先生の無料講演会に参加している。
その後写真会社でTMの導入が始まり、田口先生から３年間直接ご指導を受けている。面白いのはTMの導入を反対する人がいたことだ。導入後もTMの使用を敬遠する人が多かった。
他社の状況を聞いても同様で、TMを敬遠する人の存在がやはり問題となっていた。研修などを行い、導入努力を行ってもそれが定着しなかった会社もある。
ゴム会社ではその導入が写真会社よりも遅かったが、２０世紀に導入を行っている。しかし、基礎研究部門では、やはりTMは定着していない。当方は基礎研究部門にいたときにTMもどきを発明している。
このTMもどきは、ラテン方格の外側に相関係数を配置した実験計画法だ。この手法で、高純度SiCヒーターや切削チップの処方開発を行っている。そしてこのことを田口先生にお話しし褒めていただいた。
その時に電気粘性流体の耐久性問題を主成分分析で解決した話など当方の転職理由をお話ししている。田口先生は企業で犯罪まがいの事件が起きながらそれを隠蔽化した研究所の姿勢に驚かれていた。
ところが、統計手法はじめデータサイエンスの手法が基礎研究所で排除されたことに関しては、頭のいい人が多かったのだろうと言われた。
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DXにより、データサイエンスを容易に活用できるようになった。弊社でも重回帰分析と主成分分析のプログラムを無料で公開している。
自分で利用するためだったが、無料公開を決めた。この２つのプログラムだけでも大抵のデータ処理が可能だ。線形一次式で表現できない現象でも工夫すればこの２種のプログラムで十分データサイエンスできる。
当方はこの二つのプログラムで今でも成果を出している。プログラミングを行いデータサイエンスすることはモデル化問題ぐらいである。
機械学習が流行りだが、機械学習よりもすなおに多変量解析した方が良い場合が多い。過去に多変量解析で結果を出した問題について、Pythonで学習機械を２種類ほど作成し比較したが、多変量解析の方が迅速に結果を出すことができた。
このあたりの勘所については、セミナーで機会があると説明している。AIがブームであるが愛が無くてもデータサイエンスは可能である。
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新社会人の入社式から１０日たったが、今年は新入社員のやる気の無さがニュースになっている。その対策として入社式の日に退職届を読ませる会社も登場したそうだ。
どうも日本は世界的に見て若い人のやる気が低いらしい。どのような調査結果か知らないが、ニュースに書かれている数値は、だいたい世界標準の1/3から１／４ぐらいである。
当方の時代は、高度経済成長期で社会全体にやる気が満ち溢れていた。しかしバブルがはじけて３０年たしかに社会全体にやる気が見られなくなったと感じていたら、ニュースとして取り上げられるようになった。
このやる気については、ユーチューブで某有名大学の先生が盛んに「やりがい詐欺」を問題としている。すなわち、上司が部下のやる気を引き出すマネジメントがやりがい詐欺だというのである。
一方、ワークライフバランスが普及して働き方に対する考え方も社会全体で変化してきた。故ドラッカーは、貢献と自己実現が働く意味だと述べていた。おそらく今の時代でもこの意味は変わらないと考えている。
ところが働く意味は個人により変化するといった考え方も出てきた。おそらく派遣社員という制度を認めるならば、この考え方の方が好都合かもしれない。
人生において働くことの意味を明確にしておくことは仕事に対するやる気につながると考えている。また、働くときにやる気を持って働いた方が良いのか、やる気を持たず働いた方が良いのか、と比較した時に、社会人の大半は前者と答えるだろう。
それでは、新入社員のやる気を引き出すにはどうしたらよいのか。やりがい詐欺と言われないためにはどうしたらよいのか。困っている経営者は弊社にご相談ください。
およそ普通の人ならばモラールなど無くなってしまう職場環境でやる気を絶やさず12年間勤務した経験から、モラールを高める方法を伝授いたします。
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知識には学校で習う形式知以外に経験知と暗黙知がある。技術者がイノベーションを起せるような技術を発明するためには、形式知だけ優れていてもだめで、経験知や暗黙知も鍛える必要がある。
極端な言い方をすれば、今の時代であれば形式知など無くても 形式知について CHAT GPT に尋ねればよいのかもしれない。しかし、経験知や暗黙知、とりわけ暗黙知は、AIには頼れない、技術者個人の中に形成されなければ活用できない知である。
この知の重要性について、大学の教養課程の哲学の時間に学んだ。おそらく、どこの大学でも哲学を履修すれば知の歴史について学ぶはずである。
問題となるのは、経験知や暗黙知が苦しみ努力しなければ身につかない知という特性を持っていることだ。大谷選手が野球少年のように楽しみながら練習している風景を見て、それだけで彼のあの才能が磨かれている、と思っていたら大間違いである。
ただ、苦しみ努力しなければ身につかない知を本当に苦しんでいたなら、マゾ的人格でない限りそれを長く続けられない。
苦しみ努力しなければ身につかない知を楽しく努力できるように自分の中で転換する必要がある。おそらく大谷選手も人知れずそのようにして努力し練習しているはずだ。
科学の思考法では、形式知が不可欠である。しかし、科学的思考で問題解決を試みても否定証明となってしまう問題について、すなわちトランスサイエンス問題については、経験知で問題解決のヒントを得る必要がある。
高純度SiCの前駆体問題は、フローリー・ハギンズ理論で否定されるポリマーアロイを創り出す必要があった。ChatGPTに尋ねても解が得られない問題だった。
これをポリウレタンのリアクティブブレンドから学んだ経験知で解いたのだが、その解き方ではデータサイエンスを用いている。アカデミアの方はご存知ないかもしれないがデータサイエンスは５０年近く前から存在していたパラダイムである。
トランスサイエンスはデータサイエンスで解決する、というのは重要な経験知である。この経験知の体系を作り上げる楽しさを４０年味わってきた。アカデミアのマテリアルズインフォマティクスは、ただ機械学習と組み合わせただけのまだヒヨコレベルだ。
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岐阜県議選で今井るる氏が当選したそうだ。衆院選では立憲から立候補し、今回自民党に鞍替えした候補者である。今回選挙戦が始まる前から彼女に対して批判の嵐だったが、結局当選した。
当選した原因として、選挙区では与党と野党が一人づつ選ばれ無投票が続いた地区、という説明があった。これは当たっているかもしれない。そして立憲は県議一人を当選させることができたが、国政では貴重な選挙区を一つ失った可能性が出てくる。
一方で自民党は若くて美人の候補者を獲得し、さらに自民としての得票数から国政選挙区で一人枠を守ることができた。残念なのは今回のこの結果を受けて立憲が何も反省していない点である。
本来無投票が続いていた選挙区であれば戦い方の工夫（注）が必要だった。それが今井るる氏の誹謗中傷で終わっていたのは残念である。政界渡り鳥と騒がれた女性が都知事までなる日本の政治状況である。
美人の定義が難しいのであてにならないが、統計的に美人が選挙戦で強い傾向にあると過去に話題になっている。選挙民が日本の将来よりも美人を選ぶ愚を反省すべきだが、河村名古屋市長が最近言われたように、政治が単なる儀式ならこのような傾向となっても仕方がないかもしれない。
ただ、個人の誤った野心のために政治が、そして税金が使われたのでは国民はたまったものではないが、今井るる氏はまだ若い。美貌だけで政治家になった、と言われないように、社会へ正しく貢献できるような政治家に育っていくよう祈るばかりである。
立憲は今回今井るる氏を落選させることができたはずの選挙を戦略もたてず、誹謗中傷だけで戦おうとしたことを反省すべきだろう。当方が党首ならば、今回今井るる氏の名前を全国に売るような選挙戦はしない。
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岐阜県民ではないが、立憲の誹謗中傷で話題となり、当方までも注目した。土地柄から旧民社党の地盤なので１議席守れた、という解説もあるが、そのような選挙区で政敵となる今井るる氏を当選させた（今回自民党から立候補した彼女に、非自民の票が大量に流れた可能性がある）のである。
研究開発でも成功しそうに見えて失敗するケースがある。弊社ではデータサイエンスも含む研究開発必勝法を販売している。選挙にも活用可能なのでご興味のある方はお問い合わせください。勝てる仕事は必ず成功させる、これがGDPアップに重要だ。
（注）落選した自民党公認３２％の推薦候補者との得票差は、1000票（2％）程度で、十分に今井るる氏を落選させることができた可能性のある選挙だったことをうかがわせる。保守系野党の票が今井氏にかなり流れた、と想像でき、仮に500票流れないようにできていたなら自民党公認と逆転していた。今井るる氏が衆院選で落選した時に、立憲は、その後のサポートをしていなかった可能性が高い。保守系野党の強い地盤であるので、自民として今井るる氏に近づくのは予想された。ジリ貧の政党がどのように挽回策を講じるのか注目しているが、今回はもともと旧民社党の強い地盤だったので、今井るる氏を落選させて初めて勝利宣言できたはずである。選挙戦を牛耳ることができた地区でそれが思うようにできない、すなわち負けているようでは後半戦も期待できない。立憲が誤解しているといけないので、改めて得票率で示すと、非自民のトップ当選者は３８％である。落選した自民候補のそれは、３０％で、今井るる氏は３２％。もしトップ当選者が４０％を越えていたなら今井るる氏は落選していたのである。このデータは、地区の特徴を考慮すると立憲にとってかなり深刻な結果を示していると思う。
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新入社員の研修で、タイヤの軽量化設計を１．５か月担当した。この時、多変量解析の威力を学んでいる。多変量解析は、日科技連が１９７０年代に発表した新QC７つ道具に含まれるスキルである。
研究所へ配属されて驚いたのは、多変量解析の手法が非科学的という考え方の研究者が多く、多変量解析や統計手法を用いて業務をしていた当方をバカにしてきた。割れ鐘のように大きな声で、仮説を設定して仕事を進めるのが常識だ、とからかわれた。
ゴム会社ではQC手法を業務に導入する活動があっても、研究所だけは従っていなかった。本部長まで、QC手法は現場の方法であって研究所の業務には無関係という立場であった。
そのような風土の中でデータサイエンスの可能性について研究していた。電気粘性流体の耐久性問題を主成分分析で解析したところ、データFDを会議前になると壊される業務妨害を受けるようになった。
研究所では、この事件を隠蔽化する方針となったので転職している。今ビッグデータの時代となり、マテリアルズインフォマティクスまで登場したので、研究者がデータサイエンスを非科学的と言っていたのでは時代遅れ、という状況になってきた。
かつて、非科学的とゴム会社で迫害を受けた時代を思うとデータサイエンスの普及がDXの影響であると痛切に感じる。５月にはその入門セミナーを開講します。
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初めて触れたコンピューター言語はFortranである。その後、BASICにアセンブラー、Forthを使ってプログラミングについて勉強していた。
１６ビットコンピューターが登場し、MS-DOSの時代にはCを使い始めた。Cはポインターの理解が一つの難所であり、これを越えればBASIC並みの難易度の言語という印象を持っている。
すぐにオブジェクト指向の時代となってC＋＋が登場したが、MS-DOSでプログラミングするためのCのライブラリーを多数持っていたので、Cでプログラミングしていた。C＋＋の評価版を使ってみたが、Cのスタイルでプログラミングしても動いてしまうので、C＋＋への移行はためらった。
W95が登場しWINDOWS環境になると、プログラミング言語の選択に迷ったが、W95の安定性が低かったので、プログラミングはMS-DOSで行う、という習慣になった。
W-NTとC#が登場し、さらにプログラミング統合環境が使いやすかったのでC#へ移行した。無料のPythonが登場していても、C#へ移行した理由は、Windows環境のプログラミングではC#が便利だったからである。
しかし、Pythonファンは少しずつ増えていったようだ。当時名古屋大学教授土井先生のOCTAプロジェクトではPythonが使われた。このときPythonには多数の無料ライブラリーがあることを知った。
だらだらとサラリーマン時代における当方のプログラム人生を書いたが、プログラムが仕事ではなかった。あくまでも日曜プログラマーであり、趣味であり、遊びだった。
プログラムが遊びとして面白かった理由は、適当に作り、適当に動いてくれて、適当に仕事がはかどったからである。ゆえにプログラムは作りっぱなしのプログラムばかりである。
このようなプログラム習慣を送ってきたが、DXの進展で、技術者はプログラミングを身に着けて仕事をすべき時代になった、と感じている。かつて、会社のシミュレーション担当部署に仕事を依頼していた時代から、自分で必要なシミュレーションを行う時代となった。
５月に技術情報協会で全くの初心者を対象にしたPythonのセミナーを予定しているが、無料のセミナーと一線を画し、技術者がすぐに業務に活かせる内容を予定している。弊社へお申込みいただければ割引価格で参加できます。お問い合わせください。
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日産自動車のe-PowerをナンチャッテEV車と３月３１日に書いたが、このアイデアは技術的発想として尊敬している。何年か前にも書いているが、この方式は1980年代にエネルギー保存則から自動車用動力として否定されている（モーターショーにおけるハイブリッド方式の説明より）。
エネルギー保存則から、エンジンを用いた発電エネルギーでモーターを回し動力とする方式を使うくらいならエンジンを直接動力源として使用したほうが効率が良いことは自明である。
同様の理由で、水素燃料電池による電動車は、水素エンジン車よりも燃費が良い。水素の場合にはさらに効率の差が開くと言われている。すなわち水素エンジン車は燃費が悪いので一時検討されたが燃料電池車が開発されるようになって実用化された経緯がある。
1980年代にトヨタはe-Power方式ではなくハイブリッド方式で開発を進め、20世紀に間に合いました、といってプリウスを登場させた。
その後ホンダが同様のハイブリッド車を販売した時に、老人と少年が汗をかきながらタンデム自転車を運転している比較広告を展開している。
しかし、e-Powerとトヨタのハイブリッド方式との燃費差は小さい。高速道路を走ると大きな差が出ると言われているが、オーラで走った感覚では、十分満足できる燃費である。
これは、日産自動車の技術開発の賜物であるが、科学的に考えられたハイブリッド車よりも技術的に設計されたe-Powerの方がコストが下がる可能性が高い。なぜならエンジンを安く製造できるからだ。
例えば、エクストレイルの新車にもe-Powerが搭載されたが、エンジンは1500ｃｃでありながら、3000ｃｃ級以上の走行性能である。しかも多気筒エンジンよりもなめらかな走りである。
ゆえに体感上の動力のコストダウンとなるが、驚くことに、日産自動車では、さらにコストダウンを進め、エンジン車並みの価格とする方向で開発を進めているという。
エネルギー保存則からは否定される方式でありながら、技術開発を進め、商品パッケージとしてうまくまとめてゆく日産自動車の姿勢はもう少し注目されても良いように思う。「技術のニッサン」は伊達じゃない。
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バブル崩壊後GDPはなかなか上がらないどころか、技術の地盤沈下を告げるニュースが目立つ。高度経済成長からバブル崩壊直前までの日本のGDP向上は技術の進歩と連動していた。
JAPAN as No.1.という本がベストセラーになったと思ったらバブル崩壊でなかなか浮上できない30年の日本となった。技術では今後生きてゆけない、と判断したのかどうか知らないが観光立国日本が叫ばれ、外国人観光客が増えてきたところでコロナ禍である。
この30年間、正確にはバブル崩壊前10年からその後のリーダーたちの力量が不足していたことは明らかである。技術については、苦労して技術を生み出し、事業まで育てようという努力が少なかったように思われる。
栗山監督のようなリーダーを待望する意見が多くなったが、部下を信頼してくれるリーダーでかたずく問題ではないだろうと思っている。なぜなら、パワハラのオンパレードの時代であっても多くの技術が生まれ日本のGDP向上に貢献していたからである。
若い一人一人の技術者の力量向上が必要ではないかと思っている。当方が技術者として成長できた思い出の大半は、「まず、モノ持ってこい」とか「女学生より甘い」とかややパワハラ気味で実務肌の本部長時代に集中している。
このリーダーのもとで、高純度SiCの事業が住友金属工業とのJVとして立ち上がり、ゴム会社で事業が３０年続いた。後任のリーダーがまともなリーダーであったなら、職場の事件を隠蔽化するような判断をしなかったはずである。
転職後バブル崩壊しているが、バブル崩壊前後で社会のリーダーの力量が変化してきたように感じている。どのような変化か書きにくいが、イノベーションを恐れていては今の時代を乗り切れないとまとめておく。ゴム会社の高純度SiC事業はイノベーションを期待したリーダーたちにより生み出されている。
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