昨日書いたが、U本部長の「まず、モノ持ってこい」という指示は、アジャイル開発であると同時に考え方はオブジェクト指向である。
通常研究企画書では、研究の背景から説明が始まる。そして当時の研究所の企画書の多くは、世界初とか、他社を引き離しダントツになる、とか、勇ましい言葉が並んだ。
そして、その研究が本当に事業となるのか、あるいは研究をした結果どのようなモノができるのかは、明確に語られなかった。研究目標とその研究成果がモノとして現実のモノになるかどうかは大きく異なるとともに月とスッポンぐらいの差がある、と本部長は言われていた。
それに対して、今技術が無いから研究して技術を作り出す、と食い下がる管理職もいたが、具体的なモノの姿を説明できない状況になると、「女学生より甘い」とU本部長は叱っていた。
今ならNGワードだが、言われた管理職はその一言で黙る以外方策はなかった。そのような企画会議で、当方は、SiCヒーター、SiC切削チップ、SiCるつぼなど、とりあえずモノを作って説明した。
企画の説明は簡単であった。モノをU本部長に渡し、現在出来上がっているモノの問題点を語り、その問題を解決するために研究する、と結論すればよかった。
そうすると、費用とか工数の質問が間髪入れずU本部長から出てきたので、それに答えるだけでテーマとなった。SiCヒーターはその後事業として立ち上がったが、切削チップは、U本部長の判断で事業立ち上げに時間がかかるという理由で半年研究し、中断している。
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今ならば、パワハラでアウトになるかもしれないU本部長のご指導で、企業の研究で陥りやすい誤りに気づいた。すなわち、科学的に優れた研究成果でも技術として機能しない場合がある、という点である（続く）。
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表題は孫正義の出席される会議でのNGワード、という記事があった。ソフトバンクの意思決定の速さを象徴する話題として記事にとりあげられていたのだが、もっともである。
ゴム会社でY本部長からU本部長に交代した時に、企画書を提出した管理職にU本部長は、まずモノ持ってこい、と言って企画書を受け取らなかった。いわゆるアジャイル開発である。
アジャイル開発はソフトウェアー業界で生まれた、と誤解されている人がいるかもしれないが、ゴム会社の研究所で始まった、と思っている。
Y本部長時代あるいは、U本部長と交代したI本部長時代は、U本部長と異なり、否定証明でも最大の成果と評価されていて、当方は不思議に思っていたが、U本部長は大変分かり易いマネジメントだった。
まず、モノに仕上げてみて、不完全なところ、あるいは現在の技術で実現できないところを確認してから研究を始めよ、と申されていた。
モノができないような企画は、10年以上あるいはそれ以上の研究期間が必要になる可能性がある、とも申されていた。ゆえにU本部長の時代には、検討中です、は言う機会は無く、常に進捗を報告することになっていた。
モノを示す限り、何でも研究テーマにできたので、研究を自由にできた。また、高純度SiC半導体治工具事業もU本部長の時に立ち上がり、住友金属工業とのJVとしてスタートしているが、I本部長に代わり、社長印の押されたJVであるにもかかわらず、電気粘性流体をテーマにするように迫ってきた。
FDが壊れたり、ナイフが机の上に載っていたり、と異常なことが起き始めたのもI本部長の時である。そして新入社員は数カ月で辞め、当方と同僚も転職することになる。住友金属工業とのJVは、新日鉄との合併が行われるまで続き、合併後はゴム会社で事業継承され、現在は愛知県のMARUWAで続いている。
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科学の方法は分析や解析には適しているが、何かモノを創り出そうとするときには否定証明に気をつけないと、何もモノができなくなる。
信じられないかもしれないが、４０年以上前に在籍した研究所は、見事にモノを作ることができない集団だった。その中でもダンフレームという商品を創り出したグループに配属され、喜んでいた時に、このダンフレームのLOIが２１以下で、防火性能が無い天井材であることが分かった。
しかし、アカデミアのサポートを受けたりして科学的にできた製品だから、規格にもなっていない非科学的な評価のほうが間違っていると言われた。その後のことはこの欄で書いているので省略するが、この経験から科学とは何かを強く意識するようになった。
学生時代にトランスサイエンスに関する論文やAI（第一次AIブームだった）に関する論文を雑学程度に読んでいたが、ゴム会社の研究所に配属されてそれが災いした。
８０万円のローンの話など何度も書いたので、過去の記事を読んでいただきたいが、データを基に考えることや、オブジェクト指向（当時はこのような言葉は無かったが）で実験計画を立案することは非科学的といじめられたのである。
しかし、科学の方法よりも迅速にモノができる長所を見出していたので、その方法を追求し、高純度SiCの新規合成法を開発している。オブジェクト指向は、誰も考えつかないアイデアや否定されるようなアイデアを活かす方法でもある。
４０年以上前は非科学的と否定されたが、DXにより、技術者が実装していなければいけない時代になった。ゴム会社の研究所は今どのような風土になっているのだろうか。
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以前は、企業において隠蔽化やウソのリスクは低かった。仮にリークされて後日分かっても今ほど社会的なペナルティーを負うことがなかった。
今の時代、SNSで拡散され、人のうわさも100日以上続いてしまう。また、類似事件が起きたなら1年以上たっていても、あの時の話として誰かがSNSで囁けば、そうだ、そうだの大合唱である。
75日以下で収まっていることは稀である。今回のフジTVの事件では、古い女子アナの不倫なども飛び出していた。当方の時代のアイドルがそのようなことをしていた、とこの年になって知ったのである。
そして、ささやかな驚きでその女子アナに関心があった自分を思い出し、今でも若いと思っていたうぬぼれがくずれ、改めて若さを維持することの難しさを知る。
肉体的な若さの維持が無理でも、精神的な若さだけでも維持していたいと努力しても、年を重ねれば若い時のような無茶な思い切りができなくなる。
それだけではない。現象の変化に対するときめきや感度も落ちてゆく。フジTVの事件では、名前が明かされていないはずの女子アナの著書が発売されるや否や重刷が決まったそうだ。
昔ならば買っていたかもしれない本に関心よりも発売直後の重刷が決まったニュースに驚いている。そして、自分の著書「混練り活用ハンドブック」が5年経っても重刷が決まらず、ため息をついている。
0からたった３か月でカオス混合プラントが稼働したノウハウを記述した当方の著書の方がはるかに多くの人の役に立つ。高分子材料は身の周りにあふれているし、うどんを製造するのにも伸長流動は重要である。
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埼玉県八潮市の事故は人災ではないか。ニュースで報じられた内容を聞く限り、信頼性工学の観点で事前に回避できたように思う。
ニュースによると、下水道内部ではコンクリートの腐食性ガスが発生しているという。これが分かっていたならば、下水道の直径より少し幅の広いコンクリートの板か腐食防止された木製の板を敷き詰めておけば今回の事故は起きなかったと思われる。
板分のコストがかかるだけであり、今回の事故の状態を考えると十分に経済的な対策だと思う。腐食が前提に寿命が考えられていたような報じ方を聞き、腐食が過剰に進んだ時の防止策がとられていないのは信頼度を著しく下げる。
また、下水管の点検は３年ほど前に行われ、腐食はあったが異常は無かったという。実はこのような場所では腐食評価を他の場所よりも厳しく点検する方法がとられなければいけない。
事故が起きる前には分からなかった、というのは、軟弱地盤という情報があったので言い訳にもならない。また、道路の穴の点検車を定期的に走らせていたが異常は無かった、というのも甘い。
今回の事故の状況を観察すれば、長時間かけて穴が開いたのではなく、短時間で穴ができているのだ。最短でできる時間を計測し、それを基準にして道路の穴点検をすべきだった。
技術の信頼性をどのように上げて、それを保証するのかは、経験知であり、形式知として成立していない。当方がここで書いた内容は批判ととられるかもしれないが、人の命がかかわる問題では、どれだけ厳しくしてもその限界はない。
早急に全国の下水管で危険性のある管の上に板もしくは管の1/4を覆える半円状のコンクリートをかぶせる工事を行うべきだろう。そうすれば、万一管に傷ができても土砂が入り込むことを防ぐことが可能となる。
（注）本提案は特許出願可能な内容であるが、公共性が高いので無料でアイデアや考え方を開示している。ご興味のあるかたはお問い合わせください。
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１９５３年伊奈製陶の実験は、当方が知る限りタグチメソッド（TM）による最も古い実験である。田口先生の実験計画法の教科書に事例として載っている。田口先生は、TMは実験計画法ではない、と常々言われていたが、最初は堂々と実験計画法で実施されている点が面白い。
なぜなら、当時のTMは、直交表の外側に割付が行われず、直交表の内側の交絡する列を利用して行われていた。この初期のTM事例を理解できると、データ駆動の手法であることに気がつく。
その後、TMは改良され、内側には制御因子が割り付けられ、外側に信号因子と誤差因子が割り付けられるスタイルとして完成する。すなわち、これは誤差存在下の実験でＳN比を最大化できる制御因子の探索実験という見方もできる。
TMを知らなかった当方は、ゴム会社の研修で実験計画法を学び業務に用いた。しかし、確認実験で最適条件が良く外れる問題に遭遇し、オブジェクト指向によるTMもどきを発明している。
よく知られているように、実験計画法では、直交表の外側には実験で得られた生データを配列し、解析する。この時の生データは誤差因子の影響を受けている。すなわち誤差の影響を受けたふるまいをするデータと内側の列との交互効果を評価していることになる。
ゆえに、直交表を用いた実験計画法では、内側の列と誤差との交互効果が大きい時には最適条件の見積もりがうまくゆかないケースが出てくる。開発対象であるオブジェクトのふるまいを改善するとは、信号因子に対する相関係数を最大化できる条件を求めることである。
そこで、直交表の外側に相関係数を割り付けた実験を行ったところ、最適条件がうまく求まるようになった。これが、当方の考案したTMもどきの方法である。
この方法を田口先生にお話ししたところお褒め頂いた。しかし、当方の方法はTMにおける感度の最大化実験であり、好ましくはない。TMの目標はロバスト改善であり、誤差因子も配置しSN比最大化を目指している、と述べられていた。
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タグチメソッドでは、技術者の責任により基本機能を定める。そして誤差因子と制御因子も技術者の責任で決めるのが約束事になっている。故田口先生は、システム選択は技術者の責任であって、タグチメソッドは、ただシステムのロバストを上げるメソッドを提供しているだけである、と述べていた、
メソッドに従った実験を行えば、信号因子を変化させたときの基本機能のふるまいから、ロバストの高い制御因子を選ぶことができる。誤差因子は多数の誤差因子で実験を行っても構わないが、通常は調合誤差で２水準もしくは３水準の条件とする。
実験を効率的に行うために多数の制御因子を列に持つ直交表を用いて実験計画を立てる。この実験計画に従い、信号因子を変化させて、基本機能のふるまいをデータとして取得する。
すなわち、タグチメソッドはデータ駆動でロバストの高いシステムを求める方法であり、その考え方は、オブジェクト指向に基づいている、と捉えると、大変易しい手法に見えてくる。
科学のように仮説設定する必要はなく、データ駆動でロバストの高い制御因子の水準が求まるのである。換言すれば、タグチメソッドは科学の手法というより、DXで生まれた新しい思考方法と言ったほうが適切なような気がする。田口先生に叱られる！
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デジタルトランスフォーメーション（DX）が日本の技術者に変革を迫っているのは、科学の方法以外の思考による開発である。これが分かっていないリーダーが多い。
「花王のOAパソコン革命」という本が当方の人生を変えた、というと大げさだが、この本に書かれたいいかげんな内容（花王まで指導社員と一緒に出張し、著者に直接ヒアリングしている。著者はこのくらい書かないと経営者には分からない、と説明していたが、花王の経営者ならば理解で済むが、ゴム会社の経営者はすぐに実行となるので大変だ。タイヤ開発部門では大型コンピューターで動作する多変量解析が使われて業務が行われていたが、研究所ではそれを科学を知らない集団の仕事のやり方、と軽蔑していた。このような研究所でこの本はとんでもない読まれ方をしている。）が原因でコンピューターサイエンスの勉強を独学で行うきっかけとなった。何といっても初任給１０万円の時代に８０万円のローンである。
本には１６万円でパソコンが買えてOA化できるというのに、なぜ１００万円も予算が必要なんだ、ほんとに必要なものなら自分で買え、と言われ、九十九電機で８０万円の見積書を作ってもらったら、１００万円もかからなかっただろう、と言って保証人の欄に上司が印を押したのである（これは噂であるが一か月分の給与以下で買えるなら、研究員に買わせて使わせてみてはどうかと、I本部長が言われたらしい。８０万円でカローラDXが買えた。DXとついているがデラックスの意味である）。
おそらくフジTVの役員もこのような感じではなかったか。部下が勝手に見積書を持ってきたぐらいに思っていたかもしれないが、保証人の印をもらいながらローンをしないのも悪いと思い、独身寮に工人舎のFDと第二精工舎のプリンター、インターフェースボックス、MZ８０K、FDOS、その他が設置された。
本体よりもFDの方が高かった時代である。１９８０年代にこのマシーンは大活躍した。パソコンを使用した問題解決法では、データ駆動が基本となる。構造化されたデータを基にアルゴリズムでデータを操作する問題解決法である（NEXTコンピューターに搭載されたImprovというソフトウェアーはそれを実現した一つの例）。
科学の方法の思考ではなく、データ駆動で答えを出してゆく方法はDXにより技術者が実装しなければいけない。
１９９０年代になって、PC9801を購入し、C＋＋が主要な道具になると構造化データとアルゴリズムを含むオブジェクトを設計するようになる。すなわちオブジェクト指向である。
当時のC＋＋は、２段階のコンパイルで実行ファイルを生成していたので、使い慣れたLatticeCで、オブジェクト指向プログラミングと構造化プログラミングの差異を学ぶことができた。
オブジェクト指向では、データとアルゴリズムを一体としてオブジェクトとし、一部データ構造を隠蔽化できる。このプログラミング思考法になれてくると、問題解決にオブジェクト指向を取り入れることができる。
すなわち、科学の形式知として知られていない部分は、隠蔽化されたデータ構造と見なし、オブジェクトの機能にだけ着目し、その振る舞いを規定するデータ構造を探すことで問題解決できる。
タグチメソッド（ＴＭ）も同様の手法で制御因子を求めていることに気がついていない人は多い。ＤＸの進展とともにＴＭが日本で普及したのは単なる偶然ではないと思う。
ただ、故田口玄一先生はＴＭを科学の方法に位置づけようと努力された。田口先生から３年間直接ご指導いただいたが、真面目な先生だった、と書くと失礼かもしれないが、当方が科学に拘らなくても答えを出せる良い方法、と褒めたら雷が落ちた。
今ならパワハラだが、田口先生は損失関数からＳＮ比を導き出す研究をされていた。弊社では、制御因子等のパラメータと基本機能を入力するとＰｙｔｈｏｎコードを出力するプログラムを開発した。これは、いわゆる第二次ＡＩブームの時のエキスパートシステムだが、希望者にはβ版を提供いたします。
少し話がそれたが、ＴＭは科学の方法としてでなくオブジェクト指向による方法と捉えると理解が容易になる。Ｐｙｔｈｏｎコード出力プログラムはオブジェクト指向でアルゴリズムが設計されている。
ＤＸにより、技術者はオブジェクト指向を実装し、データ駆動で思考を進める問題解決法のスキルを身に着けることが求められている。これは招待講演者に選ばれた当方の３月に行われるゴム協会のシンポジウムにおける発表内容の一部である。
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昨日フジTVの記者会見があり、週刊誌報道と一部異なるところが明確になった。10時間以上に及ぶ会見を聞く限り、女子アナと問題を起こした中居氏を１年半起用し続けた問題以外が第三者委員会の調査でどのように解明されるのかが今後の焦点のように思われる。
ただ、会社は関与していないと述べているが、何故女子アナは一人で中居氏の自宅へ行ったのか、そして高額の慰謝料を支払う示談をしなければいけない事件が起き、その報告を受けた上司は何故判断を誤ったのか、という疑問が残った。
昨日の会見では、このあたりの疑問の解決ができなかった。会見を開いた経営陣に女子アナパーティーの経験を聞くようなくだらない質問も飛び出している。
この件で空しいのは、もし、示談で解決された二人の事件について職場で人権も守られ正しく対応されたのなら今回のような多大な損害を生み出す事案とはならなかったはずである。中居氏も休養程度で済んだのかもしれない。
１２年勤務したゴム会社の研究所もフジTV同様に問題のある風土だった。現場現物主義で成果を生み出す風土のタイヤ部門とは全く異なり、成果よりも科学が異常に尊重され、テーマを他グループに奪われないように各研究グループのコミュニケーションが悪い秘密主義でグループ内も研究者の尊厳を認めない風土だった。
それゆえ事件が起きても解決も対応もできず、当方含め３年以内の同じ時期にその職場から転職している。当方は８０万円のパソコンのローンを命じられるような不可解な仕事をはじめ今の時代からすれば問題となる多数のハラスメントに耐え１２年間務めたのだが、同僚２人が転職するような事件を容認する風土の職場で当方も転職している。
一カ月半開発実習でお世話になったゴム会社のタイヤ部門は創業者の崇高な理念が伺われるような企業だったので、１２年間我慢して勤務したのだが、パソコンの不備でFDに傷がついたり脂がついたりしたのだろう、と上司にごまかされ事件として扱われなかった研究所の風土は悔やまれる。
まるごと他人のデータを上書きされたFDの発生した問題報告を会議の場で行っても、誰も謝罪せず、その他多数の問題が起きてもその解決に当たらない職場風土を経験していたので、今回のフジTVの事案で女子アナから最初の相談があった時に上司が判断を誤るような風土とはどういうものか想像できる。
職場風土の問題について、とりわけ研究所のあるべき職場風土についてお問い合わせください。豊富な問題経験を基に風土改革のツボをご指導いたします。リーダーごとに異なる多数の職場風土が混在した写真会社に勤務し風土とは時代に合わせ変えることができると確信しました。
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「情報をいかに管理するか」に解があるかどうかわからない。解に近づく速度以上に、情報の複雑化が激しい。それでもオブジェクト指向は、この解に近づく最良の方法、と吉田氏は1992年に述べていた。
当時この言葉が衝撃的なほど情報化時代は猛スピードで進展し、21世紀にDXが提唱されてもそれが遅すぎた提案と思われた。それでも、多くの人の思考方法はなかなかDXの波に乗り切れていないのではないか。
アカデミアに席を置く者さえ、その思考方法が従来の科学のパラダイムから抜け出ることができない、とある会合で発言したら、アカデミアだからできない、と訂正される始末。
ただ、もしそうならば、今の時代アカデミア不要論が出てくる懸念がある。幸い日本は欧米ほどトランスサイエンスが浸透していないので、アカデミア不要論の声は大きくないが、欧米では新しい技術シーズはアカデミアではなくベンチャーから生まれるようになった。
GAFAが騒がれ、生成系AIでも日本のソフトウェアー技術が嘆かれ、GDPの停滞が30年続くと、もう日本はダメではないかと思いたくなるが、今からでも遅くは無く、オブジェクト指向のパラダイムを思考方法に実装する努力をするとよい。弊社にお問い合わせください。
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