ChatGPTを日々の業務で使っている人は、多くなったと思うが、このような便利ツールを使い始めると仕事のやり方にも影響が出てくる。
研究開発業務に携わっている人ならば、論文調査のやり方も変わったはずだ。ただ、ＣｈａｔＧＰＴに対する不満を解消してくれるＡＩが欲しい時がある。
例えばあまり多くの人が質問をしないような分野に対して、ＣｈａｔＧＰＴはつまらない答えしか返してくれない。混練分野でいろいろ質問してみても、当方の知っている情報しか出てこない。
未来はどうなるか知らないが、すなわち、情報の公開されていない分野についてはＡＩと言えども的確な新しい情報の答えを出せないのである。
孫氏の講演でＡＩはどんどん賢くなっており、という説明があったが、ＡＩ時代の仕事のやり方は、ＡＩを活用しつつ、ＡＩの不得意分野に気づくことが重要だと感じている。
そして、ＡＩの不得意分野に気づいたら、その分野について質問しないことである。そして自分でアナログ的な調査を進めることが賢明である。
最近いくつかＣｈａｔＧＰＴの不得意な分野について気づき調べてみたが、その分野に一定の傾向のあることが分かった。ＣｈａｔＧＰＴよりまだ当方の方が頼りになる分野のあることが分かり、まだ１０年働ける自信が出てきた。
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ゴム会社に入社した１９８０年前後は、第一次AIブームが終わり情報工学科設置ブームが起きていた。そのような時代に、当方はデータサイエンスとプログラミングスキルの独学を始めている。
データサイエンスブームは、ゴム会社が全社にQCの定着を目指していた時代と重なり、当方は日本科学技術連盟（日科技連）が推進するベーシックコースを１年間学ぶことから始めている。
これは修了証をもらわないと受講料を給与から天引きされるということで、新入社員全員必死で学んでいたコースである。品質管理に必要な統計技術のスキルすべてを１年かけて習得できるだけでなく、データサイエンスの一分野である多変量解析に関する講義もあった。
それだけでなく、新QC７つ道具と呼ばれる問題解決法も学んでいる。この新QC７つ道具とドラッカーを結び付けたのが弊社の研究開発必勝法である。それだけでなく第一次AIブームの成果も取り入れている。
ところで、プログラミング言語をどのように学んだらよいか。これにはコツがある。義務教育にも導入されたプログラミング言語のスキル教育カリキュラムだが、教育現場が混乱したように、指導方法が難しい。
これは子供たちだけでなく大人への教育方法も同様に難しいのである。わが身について胸に手を当てていただくと分かるが、３０歳を過ぎたあたりから全く新しいパラダイムを学ぶことに障壁ができ始めているのに気がつくかもしれない。
だから、小学校からそのスキル学習を始めることになったのだが、プログラミング歴５０年近い当方が今振り返ってみると、独学を始めたときの第一次AIブーム終焉という社会状況が学習環境として適していたことに気がつく。
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今の大学のカリキュラムを知らないが、昔化学工学と題した授業があった。それが、プロセシング技術を学ぶための単位であり、全部で６単位受講している。
設計までとったので６単位となったが、必須単位は２単位だった。また合成化学科では４単位までしか授業が無かったので、設計については化学工学科まで受講に行った記憶がある。
６単位も化学工学関係の授業を受けたのだが、プロセシング技術を学んだ感触は得られなかった。設備設計の学問というのが当方の印象である。
ゴム会社に就職し、現場作業を通じ、プロセシング技術については、大学で学んだことが役立たないことを理解した。
ゴム会社の１２年間は、研究所所属であったが、大半は現場作業だった。１年間の新入社員テーマ「樹脂補強ゴムの開発」を３か月で仕上げたが、毎日バンバリーとロール練りを行っていた。
その後、ポリウレタンの難燃化技術や天井材の開発でもパイロットプラントを動かしていた。２億４千万円の先行投資を受けてファインセラミックスの研究所を立ち上げたときも、１階部分はセラミックスの成形までできるパイロットプラントにしている。
このパイロットプラントを８年間動かしたが、プロセシング技術とは設備設計だけでなく、やはり物質の現象に関する経験知が重要であることを学んだ。
例えばセラミックスを研削する場合にダイヤモンド砥石等を使用するのだが、設備の知識だけでは時間がかかる。研究目的だけであれば時間だけでなく大量のダイヤモンドスラリーを用いて良好なテストピースを作成可能だが、生産を考慮した場合には成形段階の工夫も重要になってくる。
設備の知識だけでなく物質が加工されるときに生じる現象の知識が無ければ、高度なプロセシング技術を構築することなどできない。
この時の学びに感謝したのは、写真会社でカオス混合プラントを基盤技術０から３か月で立ち上げなければならなかった時である。
仕事を始めるにあたり、私財５０万円ほど使い、混練関係の本を買い込んだ。しかし、３０年ほど前に混練の神様のような指導社員に教えていただいた内容と大きく変わっていたことに気がついた。
買い込んだ本には混練機のメカニズム中心の話であり、ようするにセラミックスの粉体を混合する技術と似たような形式知が展開されていた。このような形式知ではカオス混合プラントの設計などできないとすぐに判断できた。
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EV出遅れ日本が叫ばれ続けているが、もうすぐ4年ぶりのモーターショーである。今年から
Japan Mobility Show 2023 というそうだ。
EV用電池としてはLi二次電池が主流だが、水素燃料電池やNa二次電池も可能性がある。後者について日本メーカーはあまり関心が無いようだが、弊社は10年ほど前から細々と研究を続けている。
Li二次電池について1991年にソニーが商品化した話が有名だが、1986年にカナダの会社が、1987年にはブリヂストンがLi二次電池を商品化して販売している。そしてブリヂストンはその成果で日本化学会技術賞を受賞している。
電池分野について気になるのは、多数派の見解に流される傾向が強く、商品化の歴史についても誤った記事が多い点である。Naイオン二次電池についても当方が数社訪問し、技術者と懇談しても起電力差から将来性のない技術として頭から否定されてきた。
しかし、2015年にフランスで汎用Naイオン二次電池が発売され、あっという間にその生産の中心は中国となっている。コロナ禍前に驚いた状況となっていたが、日本ではそれでも関心を示さない。
それどころか今は全固体電池の実用化が本命とばかりに全固体電池開発競争となっている。確かにこのような先端技術は、とにかく先端を走り切ることが一つの勝利の方法だが、もう一つ先端ではないが長所のある技術について使いこなす開発も勝利の方法である。
LiとNaの標準電極電位は、約0.3VLiの方が高く、その結果Na二次電池の起電力等の性能はLi二次電池を越えることはできない。ゆえに電池開発者はこれを根拠にNa二次電池の未来を閉ざした考え方をする傾向にある。
しかし、Na二次電池がLi二次電池よりも満充電の時間が半減することが最近分かってきた。また、LiよりNaは地球上に豊富に存在しコストも安い。そのようになってくると、Na二次電池の使いこなし技術の可能性に対する期待が大きくなる。
詳しくは弊社に問い合わせていただきたいが、Na二次電池とLi二次電池とを組み合わせて蓄電デバイスを組み立てると、充電時間の短い蓄電デバイスを組み立てることが可能となる。
科学の視点では、標準電極電位がLiより0.3V低いNaで二次電池を組み上げてもLi二次電池を凌ぐことができないので面白くないかもしれないが、技術の視点で見るとNa二次電池の未来はまだ明るい。
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３０年前に故田口先生が日本でタグチメソッド（TM）の普及を始められてすぐに写真会社はそれを導入した。当方は推進委員に選ばれ、半年間研修を受けたが、それからが大変だった。
３年間田口先生から当方のグループメンバーとともに設定されたテーマでご指導を受けたのだが、半年で１テーマをこなしながら勉強していた。３０名ほどのメンバーが全員それぞれのテーマでご指導を１回終わるのに３年かかったのである。
このご指導を通じ、先生が定着させたかったのがＴＭだけでなく基本機能を中心にした研究開発であることを学んだ。これは当方がゴム会社でハラスメントを受けた原因の一つである。
当方はゴム会社で、機能中心の研究開発をデータ駆動で行うスタイルについて研究していた。これは第一次ＡＩブームで推論が話題となり、その時発表されたコーリーのコンセプト「逆合成」に関する論文に衝撃を受けたからである。
製品品質の改良を行う場合に逆合成と同様のコンセプトを展開したならば、品質が問題となる機能が開発のターゲットとなり、その機能の品質のロバストを高める制御因子をどのように見出すのかが技術開発の手順となるからである。
そして、時折最適条件が外れる実験計画法について工夫し、外側に相関係数を配置し、内側にはそれを制御している因子を配置するＴＭもどきを発明している。
当方の発明したＴＭもどきは、実験計画法よりも最適条件がよく当たった、というよりも外れたことが無く、それでＴＭを学ぶまでよく用いていた。
今月３１日に下記セミナーが予定されていますので、この続きにご興味のあるかたはご参加ください。
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ゴムや樹脂材料には可塑剤はじめ様々な添加剤が添加され、成形体として利用されている。この添加剤の添加量や配合組成について、特許を見ればおおよその想像がつく。
また、ゴムや樹脂材料の特許の多くは、これら添加剤に関する発明が多い。高分子の難燃化では難燃剤が、帯電防止を必要とするならば導電性あるいは吸湿して導電性を示す添加剤の種類と添加量が発明の中心となる。
３０年前は、新素材の添加に関する発明が多かったが、２０年ほど前からプロセシングや製品品質の問題改善のための発明が増えている。
ブリードアウトについては４０年以上前から発明の題材として使われていたが、未だにこの問題を克服できていない製品がある。先日雨が降った時に久しぶりに紳士用雨靴を履こうとしたところ、靴の表面がベタベタしていた。
内側が布張りなので多少のブリードアウトでも問題とならない製品設計となっている。外側のブリードアウトについては雨靴の機能には関係ないので、その日は事務所との往復で履いていた。
驚いたのは、翌日しまうために陰干ししたのだが、ブリードアウトが目立たなくなっていた。水に洗い流された可能性もある。脂肪酸系の可塑剤であればその可能性が高い。
コロナ禍の３年間でも雨が降ったが、雨の日は出かけないようにしていたので雨靴を３年ぶりに使用したことになるが、それでブリードアウトの問題に気がついた。これ以上書かないが、本日はブリードアウト問題のヒントとなる話題である。
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当方が単身赴任を決めたのは、PPSと6ナイロン、カーボンの配合による国内トップメーカーT社設計のコンパウンドに問題があるが、T社ならば当方のアイデアでそれを克服でき、必ず半導体無端ベルトの押出成形歩留まりが10倍近くに上がると確信したからである。
この確信を得るためにデータサイエンスを用いている。すなわち6年間の開発で得られたデータを整理して、問題点を明確にするとともにその解決策まで読み切っていた。
ただ、手段が非科学的であるというリスクがあった。非科学的であるが技術として成立するという考え方をT社ができるかどうかにかかっていた。
単身赴任して最初のプロジェクト会議で、コンパウンドの配合を変更せず問題解決するには、カオス混合しかない、と提案したところ、「素人は黙っとれ、押出成形の技術ができていないだけだ」とT社から委託されてコンパウンドを生産していた会社の技術サービス部長から言われた。それだけではない。勝手に自分で工場でも作って生産しろ、とまで言われている。
T社もそれに同意しただけでなく、当方の部下の課長からも「倉地さん、ここは私がうまくやりますから挨拶だけにしてください」と言われてしまった。確かに会議の雰囲気から常識的な部下ならば、誰もがそう発言するだろうと納得し、議事録に残すことを条件にその場から当方は消えた。
そして、すぐにカオス混合プラントを建設するための仕事に切り替え、一気に駒を進め、3か月でプロントを建設するや否や、配合組成が全く変わっていない新たなコンパウンドで成形歩留まりを100％にすることに成功した。
T社が受け入れなかった時にどうするのか、すべて読み切って成功するための計画を立てていた。すなわち、事前の戦略戦術をしっかりと立て、リスクの高い戦術を選ばなくてはいけない時には、迷うことなく一気にそれを進め成功させるやり方こそ藤井式仕事の方法である。弊社の研究開発必勝法と同じである。
ちなみにT社としては原材料のすべての供給先が変わっただけなので損をしていない。その後T社からは10件ほどカオス混合の特許出願が行われている。
ただし、半導体無端ベルト開発のために当方が用いたマテリアルズインフォマティクスの方法については、まだ公開していない。理由は、未公開データで解析していたことや、まだ学会発表等が行われていないためである。当方が行った検討結果については、当時学会発表も行い、さらには高分子学会から招待講演もうけているので特許データを用いてセミナーで説明を行っている。カオス混合については、1970年代にはすでに知られていた技術でゴム会社に入社し指導社員から教えていただいた。そのレオロジー的解釈とシミュレーションに成功したのは、2000年前後であり、当方のゴム会社における指導社員の出身研究室から行われている。
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彼の師匠によると、彼は積極的にリスクをとる指し方だという。抜群の読みの力と自分を信じる力とでなせる技だが、昨日書いたように彼はこれまでの棋士とは異なる思考と指し方をするようだ。
これまでの棋士は、それぞれのアプローチがあるにせよ皆「安全にやろう」という指し方をするが、彼は危険な順から読み進めるという。
すなわち、これは多くの棋士とは真逆の発想をしていることを表現している。当方はゴム会社に入社し、ハラスメントを受けるようになって、次第に仕事のやり方を変えていった。
ゴム会社の研究所の最も嫌な風習は、テーマの奪い合いだった。成果が出そうになると自分のテーマとしてしまう、あるいはそれをサポートするようなマネジメントがなされ、組織的にそれが行われたことだ。
ゴム会社なので、レオロジーに関係したテーマを皆が選ぶので、研究所内の各組織がいろいろと異なる看板を掲げてみても、ゴールとなる製品が同じならば、スタートが異なったテーマでも研究が進むとどこかでテーマ内容が一致する問題が出てくる。
そうすると力のある方が、テーマをすべて奪ってしまう、という状態だった。なかよくプロジェクトで行う、というマネジメントがなされていなかった。
だから、当方が電気粘性流体の耐久性問題をたった一晩でデータサイエンスを用いて問題解決した時に騒ぎとなり、主担当していたメンバーは、ハラスメントを仕掛けてきた。
窓際の管理職が当方を応援したものだから、当方はサンドイッチ状態となり大変だった。特許にはその様子が現れており、数件の特許を使ってこのあたりの状況説明をできるほどである。
このような風土だったので、当方はだれも見向きもしないテーマを企画することに努め、高純度SiC半導体治工具事業をJVとして起業していた。ところが当方が転職後、このテーマの取り合いが起きたというから驚いている。
さらには、日本化学会技術賞のような研究者として裏話が公開されたら恥ずかしい問題も起きている。また、これは大学の先生としてどうかと思われる問題となるのだが、SiCの速度論の論文は、実験の企画から研究のまとめまで何も関与していなかった大学の先生が立場を利用して自分をトップネームにし当方に断りなく論文を書いている。当方に知らされたのは論文が出てからである。
勝馬に乗る、という発想は、多くのサラリーマンが行いがちな思考方法だが、研究所ならば、藤井8冠のようにリスクをとった発想を行うように心がけたい。
皆がそれぞれ異なる発想をし、それを尊重するように研鑽努力するような国民性ならば、バブル崩壊後30年もGDPが上がらない、という情けないことにならないはずだ。
土日に限るが、やる気のある技術者には当方のノウハウを廉価に提供しているので問い合わせていただきたい。ご希望のスキルに関係したテーマについて受講生一人でもWEBセミナーを開催します。平日は表示価格で運営しますが、土日は非公開特別価格としていますので、個人でスキルアップを考えている若手技術者は是非問い合わせていただきたい。
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駒振り将棋以外の経験が無いので藤井8冠の凄さは天文学的数字と同じ印象だが、AIによるコンピューター将棋対戦との比較記事を見つけて、その強さの解説に思わず納得した。
彼の指し手はAIを越える、と言われているが、実際にそういう指し手であり、何故それができるのか、という解説の記事だった。セミナーのネタにできると感じたので記事を保管したが、大した記事ではない。
すなわち、将棋が人間同士の対戦である、という事実が、藤井8冠の強さの秘密だった。これを加藤一二三氏ヒフミンは勝つための第三の戦略を藤井8冠は使っている、と表現している。
さすが化石のような将棋士だけあって、見抜くのが速い。8冠獲得と同時に彼の強さの秘密として解説に使われたこの表現だが、当方は初めて聞いたときに、この意味がよく分からなかった。
しかし、昨日読んだAI将棋水匠の作者の解説はまさにヒフミンが一言で表現した内容だった。さらに藤井8冠の強さの凄さを数値でも表していた。
さて、彼の強さは、人間どおしの対戦ゆえにAI越えの指し手ができるのだが、実はこの彼の詰めの垢のような効果があるのがデータサイエンスである。弊社ではそのような視点で解説している。
すなわち、AIによるデータマイニングの次に来るのは、コンピュータを駆使した問題解決法である。また、iPS細胞の発明でなされたように科学にとらわれない自由な発想法である。
人間と現象との対峙により見出された新しい機能を技術にする、そのとき、ロジックで機能に備わった枝葉の真理を明らかにするのが科学である。機能をロバストを備えた形で実現するのが技術である。
科学的に解明されていないが、ロバストの高い技術として成立している機能を使っている製品が身の回りに多いことに気がついてほしい。
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８月末にマイクロソフト社から、エクセル３６５にPythonを実装するとの発表があった。DXの進展でPythonが実務の標準ツールとなってゆくのだろう。
弊社では、お問い合わせを頂いた方で希望者に無料でPythonの導入方法を書いた資料を配布している。個人使用であれば、環境構築は簡単であるが、実務で問題なく使用するならば、正式なサイトの無料ダウンロードサービスを利用した方が良い。
しかし、その環境構築は自己責任で行うことになるので、少し敷居が高くなる。それで環境構築の方法を書いた資料の無償サービスを実施している。
さて、Pythonは、実務の使用に耐えうるプログラミング言語の中でスキルの習得が簡単な言語である。独習でも十分に可能で、無料の動画も多数公開されている。
それでも、弊社で昨日紹介しているようなPythonのセミナーを企画しているのは、活用ノウハウを伝承するためである。当方は１９７９年から実務でコンピューターを使用し、技術開発を行ってきた。
当時は、１時間のコンピューター使用料も高く周囲から批判されたが、コンピューターを使用して問題解決する手法、すなわちデータマイニングの可能性に着目した。
具体的な驚くべき成果として、電気粘性流体の耐久性問題がある。この問題を解くのに、日本を代表する高偏差値の大学の博士２名と修士１名が中心となって１年かけて科学的な否定証明に成功した。
すなわち、電気粘性流体の耐久性問題を界面活性剤で解くことができない。ゆえに実用化のために、加硫剤も添加剤も何も入っていないゴムを開発すべき、という結論を出している。
この結論に対し、データサイエンスで見出した界面活性剤を用いて、非科学的ではあるが正反対の結論を一晩で出している。この技術は特許としても公開されている。
すなわち、標準的なゴム配合で作られたゴムケースを用いても耐久性のある電気粘性流体デバイスをデータサイエンスの成果で開発できたのだ。
科学で問うことができても、科学で解くことができない問題は多い。そのような問題を否定証明して満足している企業は時代遅れである。トランスサイエンスは１９８０年代に言われ始め、データサイエンスによりそれを解決できることが１９９０年代に示された。ご興味のあるかたは弊社へお問い合わせください。
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