風俗とは、ある時代や社会、ある地域や階層に特徴的にみられる、衣食住など日常生活のしきたりや習わし、風習のことを意味するが、特殊な接待を伴う飲食業に対しても使われたりする。
自民党青年局の近畿ブロックの会議後の懇親会の内容が問題とされ、自民党の３人の女性閣僚が語ったコメントが昨日のニュースとなっていた。
３人とも厳しい意見が飛び出すかと思っていたら、高市議員は、服装に関して一定の理解ある見解を述べていた。２人の女性議員よりも、まともな感覚だと感じた。しかし、一番の問題はそこではないのである。
仮にダンサーを呼んでいなかったとしても、口移しのチップなどの行為があればアウトという視点が重要である。昭和の時代でも、官僚のノーパンしゃぶしゃぶが事件になっている。
そもそも、公僕の懇親会だから堅実に行おうという発想は無かったのだろうか。何かの会議が行われ、その労をねぎらうために懇親会に「風俗」を持ち込むのは、昭和の時代の発想である。
セラミックフィーバーの時に、ある装置メーカーのセミナーに初めて参加したところ、懇親会があった。そのとき、会場にはコンパニオンが参加者２名に対して１名の割合でいたのでびっくりした。
そもそも、名刺交換してわかったのだが、セミナーの参加者は管理職以上で３０前後の若僧は小生一人だった。セラミックスフィーバーの時代に、この類の無料セミナーが多数開催されていた。
平成以降は２次会で令和には３次回以降趣味の人たちで、と時代が変わった、という見解をどこかで読んだが、バブル崩壊後そもそも懇親会そのもが地味になっていった。
昨年、久しぶりに参加しようとしたある学会の研究会が、風俗で有名な三大温泉の一つで行われるというので、参加を取りやめている。公職にあるかたもそのくらいの判断をしていただきたい。
今回の問題は、公的な会議の懇親会では、懇親会と言ってもそれなりの品位を保ったものを企画する必要がある、という判断ができなかった点にある。そこが一番問題だったような気がする。
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優秀なＡ君の一声で英文のマニュアルを前に当方が紀伊国屋書店へ走った話は、以前この欄に書いてあるので、技術データの集約に主成分分析と重回帰分析が使えそうだ、という結論を出した理由を公開する。
多変量解析には様々な手法があるが、日々の開発業務に多変量解析を導入したいと思ったなら、主成分分析と重回帰分析をマスターしておくと良い。難しくない。
その他の手法も実務に使えるが、ほとんどはこの二つの手法で問題解決できる。あとは、マハラノビスのタグチメソッドでも勉強すればよい。判別分析の代わりに使える。
このような観点から、弊社のサイトで主成分分析と重回帰分析のプログラムを公開しているので活用していただきたい。無料開放している理由は、Pythonを使えば数行でプログラミングできるソフトウェアーだからである。
但し、弊社のサイトの手法では、IBM3033の統計パッケージの計算方法に合わせてある。実は行列演算のアルゴリズムの違いで固有値の値が少し変わる。大勢に影響はないが、MZ80Kを買うまでお世話になったIBM３０３３（注）に敬意を払ってそのアルゴリズムを真似ている。
ただし、弊社のサイトのプログラムはJAVAスクリプトで作成している。だからIBM３０３３と同じプログラムではない。同じプログラムではないが、学位論文を書くときに用いたデータを使って、計算結果が同じになるのか検証している。
（注）配属された研究所では、仮説に基づく実験が強制された。誰でも仮説を立案できるわけではない、という思想があり、仮説立案能力が研究者として必須の能力とまで言われる管理職もいた。さらに高卒がダメなのはその能力が無い、という誤解もあった。義務教育では数学や理科でその方法を学んでいる。このような風土だったので、実験データは仮説に基づき集められていた。
しかし、実験データというものにはばらつきがつきもので、そのばらつきの中には、仮説立案の時に気がつかなかった情報が入っていることがある。それは、未知の機能であったり、仮説に反する現象を引き起こす因子であったり、有象無象の情報である。仮説に基づく実験結果をただグラフ化して満足しているのは二流以下の研究者である。
入社した時には某大学の教授になられていた方の逸話が残っていた。その部長は、自説に合わないデータを受け付けなかったという。ある担当者の話では、理論曲線から外れた実験データをグラフに書き入れていたら、その点が理論曲線に合うまで残業で実験をさせられたという。この部長に指導される学生は不幸だと思った。
STAP細胞の事件で不思議に思うのは、STAP細胞の再現をできなかった話はニュースとなったが、実験の中で観察された現象について詳細なコメントが公開されていない。自殺された方が、STAP現象というものが観察された談話をインタビューで述べておられたが、その詳細は語られなかった。これからの科学をささえてゆく若い人は、この事件について検証した方が良い。特に科学ライターを目指される方には否定証明なるもののいい題材である。仮説により集められた実験データには、現象に潜む仮説以外の機能なり因子なり未知の知識も隠されている。
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日本でマテリアルズインフォマティクスが普及して１０年になるが、当方は５０年近く前から、すなわち大型コンピューターの時代からデータサイエンスを活用して研究を行ってきた。
きっかけはゴム会社で体験した新入社員研修のテーマで、多数のデータの変動の中に発見があったからである。グループ研修で、皆で手分けして集めたデータをどのように解析し、まとめるのか、は指導社員が教えてくれた。
それは、普通に行われている現象から得たデータを仮説に基づき、ただグラフ化するだけの作業だった。その結果得られた結論は、バイアスタイヤよりラジアルタイヤの方が軽量化されている、という当たり前の結果だった。
当時、バイアスタイヤからラジアルタイヤへの移行期であり、これで研修の目的は達成されていたのだが、１か月半の作業で多数のデータが集まっていた。それらのデータを仮説と異なる視点で眺めてみると何か全体の変動に傾向がありそうに見えた。
そこで当方はデータの中に仮説以外の隠れた情報を抽出する方法は無いか問題提起したところ、できたばかりの情報工学科を卒業した同期A君が、データサイエンスの話をしてくれた。
そして、多変量解析がその目的に使用可能との説明をしたので、すぐやろうということになった。そうしたら同期A君は、ソフトウェアーが必要だから無理だと言い出した。
指導社員がそれを聞いて、コンピューター部門と調整してくれて、POSシステムで使われていたIBM３０３３の統計パッケージ解説書マニュアルを持ってきてくれた。すべて英文で書かれていた。
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ただし、プログラムの操作方法だけだった。Ａ君に皆の視線が集まって、それは、Ａ君による多変量解析の説明があれば、すぐにできる、という雰囲気で一致していた。
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店頭に並んでいる味噌には、ダシ入り味噌とダシの入っていない味噌の二種類あり、ダシ入り味噌でもダシの効いた味噌から味の素を追加しなければおいしくないダシ入り味噌がある。
１ｇ０．３円、一杯当たり３円のダシ入り味噌「料亭の味」は、具さえ入れなくてもそのままで、みそ汁として味わうことができる優れもので、朝みそ汁を作るようになって初めて発見できた。
単身赴任していた時は、赤だしばかり飲んでいたので気がつかなかったが、八丁味噌のような高価な味噌でなくても、おいしい味噌がある。このような安くておいしい味噌について感動を覚えたのは、おそらく、おいしいものは高いという常識にとらわれていたからだろう。
単身赴任していた時に、ダシが無ければどんなにおいしいと言われている八丁味噌でも、みそ汁として物足りないことを知った。すなわち、発酵食品の味噌はだし汁との組み合わせでおいしい味噌汁になる。
不思議だったのは、だし汁としてそのまま飲めるものから、少し気持ちの悪いだし汁でも、味噌を入れて追いカツオのダシを入れればおいしい味噌汁となることだ。
ダシが入っていなければ物足りないけれど、気持ちの悪い味のダシであっても味噌を入れれば、ダシの入っていないみそ汁よりもコクがあってうまくなるから不思議である。
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今年になり、毎朝みそ汁を作るようになった。妻の味噌汁に不満があったわけではなく、あまりにも安い味噌をみつけ、興味を持ったからである。
今時みそ汁１杯１５０円前後が相場である。インスタントみそ汁でも最安値で５０円はするが、これは特売日の価格。定価は８０ー１００円と思われる。こうした価格から、味噌の値段は、１杯あたり安くても１０円から３０円と見積もれる。
だいたい１杯に９ｇ前後の味噌を使うので、１ｇあたりにすれば、２円前後が味噌の相場と思われる。店頭に並んでいる味噌の値段を見てもおおよそ安いもので１ｇあたり１円から高いもので２．５円である。
ところが、生活応援セールで売られていた「料亭の味」は、１ｇあたり０．３円という驚異的な安さだった。しかもこの味噌には昆布だしもカツオダシも入っており、小さじ１杯半とお湯１５０ｃｃで溶かしただけでみそ汁として味わえる。
すなわち、３円でおいしい味噌汁が飲めるのだ。そこで、他の味噌にも興味が出てきて、ダシ入り味噌をいろいろ試したところ、この味噌以上においしかったものは無く、味の素かあるいはほんだしを少し加える必要があった。
なんやかやと調べていたら、味噌が冷蔵庫に溜まってきたので、毎朝みそ汁を作り始めた次第。そして作ってみて気がついたのだが、みそ汁も奥が深く、だし汁の作り方で味が大きく変わる。
面白いのは、カレーと一緒で失敗しても飲めないみそ汁はできないので安心である。大人の化学実験としてみそ汁はいかが？
参考までに小さじ１杯は６ｇで大さじは１８ｇと覚えておくとよい。一人分の味噌は小さじ１杯半が目安となる。ところが、味噌の種類によりこの量も調節した方が良い場合がある。
塩分取り過ぎが気になる方は、米みそ小さじ１杯とするとよいが、これが味噌の種類によりおいしく飲める場合と飲めない場合がある。減塩味噌なども売られているが、後日減塩ノウハウを書きたい。
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ゴムや樹脂のトラブル解析に、熱分析技術は不可欠である。TGAやDSC、TMAと並んだ文字を見て、すぐに測定法やデータが思い浮かぶようになりたい。
特に実務でこれらの材料の品質管理をされている方は、自分で測定ができるようにしておくとよい。使用頻度としてTMAは他の熱分析法よりも低くなるが、持っているといざという時に役立つ。
注意点として、JISやISOにはDSCを２０℃/ｍｉｎで測定するように書いてあるが、ＴＧＡを同じ速度で計測すると、一部の情報を見ることができなくなる。ＴＧＡは１０℃/ｍｉｎ以下で測定したい。
困るのは昇温速度が異なると、変化温度の位置が変わるところである。ゆえに、熱分析はすべて１０℃／ｍｉｎで計測し比較するようにしたい。
ゴムや樹脂のトラブル解析の大半は熱分析でその原因が見えてくるので、熱分析法を身に着けていると、対策を早く取れる。
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海外旅行者向けのホテルの高騰により、都内のビジネスホテルも1万円以上になったという報道があった。海外旅行者にとって今は円安なので、多少宿泊費が高くてもいいかもしれないけれど、出張者にはたまらない。
しかし、調べてみると高騰しているのは都心だけで、埼玉とかは以前のままである。また新横浜周辺もまだ高騰していない。ゆえに都心で用がある時には、便利な周辺都市のビジネスホテルを使うとよい。
秋葉原周辺に用があるなら思い切ってつくばでホテルを予約するのも面白い。かつて科学万博があった時に、ビジネスホテルがたくさん作られた。しかし、都心以上の価格をつけたために、さらに一部屋に二段ベッドなどを押し込んだために評判が悪く、この時は、都心に宿を予約する人が多かったと聞く。
その名残から、つくばには宿泊ホテルが多い。ただ注意しないとラブホテルと似ているようなところもある。実際に科学万博の後にラブホテルへ改装したところもあるそうだ。
当方が留学した時に借りていたアパートの近くにもホテルが建設され、そこには多数のコンパニオンが宿泊していた。ただ、ビジネスホテルとするには少し交通の便が悪く、万博終了後はラブホテルに変わっていた。
都心のビジネスホテルは高騰したが、意外と周辺に良いホテルがある。皆が都心を避ける様になれば、都心のビジネスホテルの価格見直しも行われるかもしれない。
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中国にナノポリスという、世界中から研究者が集まっているナノテクの研究都市がある。日本の筑波学園都市より少し小さいが、アカデミア以外にローカル企業がそこにある。
コロナ禍前の弊社の売り上げの多くはこのナノポリス中心だった。日本企業をここに紹介するコーディネーター以外に人材育成も業務だった。
しかし、コロナ禍になり、すべてこの売り上げが無くなって４年間、弊社は国内のセミナーに力を入れて、技術情報協会はじめ国内のセミナー会社でセミナーを展開してきた。
昨年あたりからナノポリスからの依頼が来ていたのだが、国内に注力していたのとコロナが心配で中国出張を控えてきた。新年度を迎え、コロナ禍前と同様の活動を行うのか迷っている。
理由は、この４年間で国内の脱中国がかなり進んだためである。ただ、ナノポリスには研究の場があり魅力的ではあるが。
日本と中国の大きな違いは、中国は結果がすべてである。成果が出なければリピーターはいなくなる。幸い弊社のブランドを頼りに台湾でもセミナーの機会ができたのだが、国内では今一つ。
トランスサイエンスの問題に創業時から取り組んできたが、日本は何故か科学が命と考えている研究所ばかりである。科学は一つの方法であり、真理を探究できる唯一の方法であるが、アイデアを出すには非科学的方法でもよいのである。中国ではこの考え方が支持されているが、日本では今一つである。
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昔からこの手の企画は存在した。今のようなAIのアルゴリズムが開発されていなかった時には、「コンピュータによる恋人選び」というのがタイトルだった。
昔はSNSなど無かったので、このようなことを書いていても堂々としていたが、今は怪しい交際が増え、ある調査では、妻帯者の半分の男性が不倫しているという。
結婚できない若者が増えている原因も案外このようなことも影響しているのかもしれないが、表題でいかがわしい話を想像しないでいただきたい。社会状況からこのような題材は少し躊躇するが、まじめな話を書いている。
データサイエンス黎明期にこのようなゲームが流行している。まだマイコンが普及する前にすでに多変量解析が心理学で活用されはじめ、判別分析などの手法で研究論文が登場していた。
当方がこのような分野に興味を持ったのは、ゴム会社に入社して同期に設立されたばかりの情報工学科の卒業生がいたからである。その卒業生から薫陶を受け、データサイエンスが趣味となった。
そして世間を見たら、「コンピューターで恋人選び」、とか「人工知能があなたの恋人を選びます」などという企画が週刊誌に載っていた。袋とじ企画が登場する少し前に応募券付何とか、という企画が週刊誌のおまけとしてついていた。
判別分析や主成分分析の手法を使っただけの大した企画ではなかったが、TVとの連動企画もあり、実際にそれで結婚されたカップルが登場したりしていた。
その時、今時ならば怪しい雰囲気なのに、当時は何か科学の最先端のような香りをまき散らせていたが、これは科学とは無関係な遊び、と気がつくのにそれほどの時間はかからなかった。
雑誌サイエンスに「サイエンス＆トランスサイエンス」という論文が出たからである。日本ではセラミックスフィーバーが吹き荒れ、セレンディピティーが流行語となっているが、大切なのはトランスサイエンスという概念だった。
データサイエンスで恋人を見つけても、それが真の恋人とならないように、データサイエンスで結果を導き出しても常にそれが真とはならない。すなわちデータサイエンスで結論を導き出す方法は、科学の方法とは少し異なるのである。AIで導き出しても同様である。
AIによる恋人選びが、常に真となる解を出さないように、マテリアルズインフォマティクスによる解は、厳密な意味で科学的解ではない。このような視点で弊社はデータサイエンスの指導をしています。
今月もセミナーを開催しますのでリクエストをお待ちしております。企業単位のお申し込みも受け付けておりますので、是非お問い合わせください。
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日本における問題解決法は、名探偵ホームズのように仮説を立案し、その仮説の真偽を確認する作業が標準で、これを小学校から学ぶ。ただし、これはいまや日本だけではないか。
アメリカで刑事コロンボが生まれ、名探偵ホームズのような問題解決法で技術開発を行っていた日本は、世界一と持ち上げられたかと思うとバブルが崩壊し、失われた３０年となった。
アメリカにあっという間に差をあけられ、刑事コロンボは、いつの間にか再々放送も無くなった。アメリカでは刑事コロンボが定着したが、日本では忘れられていった。
しかし、日本ではプログラミング教育の重要性が２０世紀末から言われ始め、ようやくそれが普通に行われるようになって、あと５年もすると、刑事コロンボタイプで問題解決をする若者が世の中に出てくる。
このように書いても訳の分からない人は、弊社へ問い合わせていただきたい。問題解決法には少なくとも二通りあり、刑事コロンボタイプが迅速な問題解決を約束する。今月これに関してセミナーを開催します。土日参加であればサービス価格で提供いたします。
（注）当方はゴム会社でSiCの半導体治工具事業を立ち上げたあと、６年間研究が続けられても耐久性問題が解決されていなかった電気粘性流体の様々な問題をデータサイエンスで解決している。しかも、過去の研究データとか資料をリーダーから見せてもらえず、詳細な技術など分からない状態である。データサイエンスのデータは、カタログや静電気に関わる情報から集めている。
まず、耐久性問題については、加硫剤も添加剤も入っていないゴムを開発せよ、とリーダーが依頼してきたことが原因である。詳細は過去の活動報告に書いている。ゴムがどのような機構でゴム弾性を発現しているか理解しておれば、このようなテーマがユニークという評価ではなく、技術者としても常識的なゴム会社の社員としても信じられない依頼であることを理解できる。明らかに住友金属工業とのJVの妨害をしてきたのである。当時の研究所は、BMと同様の信じられないことが多発していた。普通の感覚なら異常と感じるような出来事で、当方が転職した時に電気粘性流体に関わっていた他の若者２名も転職している。このような異常な風土の中での狂気のテーマだった。耐久性問題は、界面活性剤でなければ解くことができない、と誰もが思っていたのに、リーダー含め博士２名含む高学歴スタッフ数名が１年かけて界面活性剤で解けない、という科学的に完璧な否定証明を完成させたのである。
科学でものを考えることの危うさはここにある。この１０年発達障害とかいろいろ騒がれているが、科学という哲学の弊害をイムレラカトシュが指摘しても、あまりそれが話題となっていない。科学の方法は彼が言うように素晴らしい方法である。しかし、それに人類が対峙するときに人間として考えなければいけないことがある。科学を完璧に実現しようとすると否定証明となる、とは彼が初めてだした警告である。科学は一つの方法であって、人類は科学の無い時代から技術開発をしてきたことを思えば、非科学的な問題解決法を現代でも活用すべきである。特にトランスサイエンスの問題はこのような姿勢でなければ問題解決などできない。
さて、電気粘性流体の話に戻るが、当方は界面活性剤のカタログデータをMZ80Kに打ち込んで、主成分分析を行い、界面活性剤がHLBだけでは説明できないいくつかの群に分かれることを発見した。この発見は大した発見ではない。８ｂｉｔマイコンがはじき出したその結果を考察し、そこから選んだ界面活性剤を増粘した電気粘性流体に添加し、増粘が解消されることを見つけた。この検証が大切である。そして一晩耐久試験を行い、実用化できることを示すデータを出した。当時の電気粘性流体をゴムケースに入れて耐久試験を行えば２時間でヘドロ状態になったので、一晩徹夜して耐久試験に合格することを見定めれば十分だった。
ここでは、科学の方法を使用していない。ただ、データサイエンスでデータを整理しただけである。データサイエンスは、その手法の研究は科学で進められるが、その手法を適用したときに、それが科学である保証は無い。例えばデータサイエンスによる恋人選びを想像してもらえれば理解できるだろう。いくらコンピューターが選んでくれても心のときめきが無ければ、その結果は恋に発展しないのである。
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