今という時代がDXの最終段階のように感じている。第三次AIブームでAIの完成形が見えてきたからである。第一次と第二次AIブームが科学の成果であれば、第三次AIブームは技術の成果と言えそうだ。
産業革命は、技術の成果として引き起こされ、科学により加速された。その科学によるAI設計ではなく統計に頼る、すなわちデータ駆動によるAIに完成の姿が見えたのである。
今の時代を産業革命の総仕上げの時代と表現された方がいるが、まさにそのような時代にふさわしく、次の時代を切り開くAIがうまれたのである。
そしてこのAIを生み出すのに用いられたのは、データとアルゴリズムであり、アルゴリズムはPythonで記述されたのだ。かつてエージェント指向が注目されて、映画マトリックスが大ヒットした。
しかし、今注目されているのはオブジェクト指向言語Pythonである。エージェント指向には、科学の仮説思想が盛り込まれていたが、結局それを実現できるプログラム言語は成功しなかった。
次の時代に備えて技術者は何をすべきか。それはまずPythonをスキルとして実装すべきだろう。エクセルを日常の道具として扱うようにPythonを使いこなせるようにすべきである。英語より簡単だ。
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昨日日産とホンダとの経営統合のニュースがあったが、まだどうなるのか分からない、流動的な状況らしい。それでも昨日発表があったのは、台湾H社の買収の動きやモノ言う株主などの動きが加速してきたためらしい。
政府が動いて今回の発表に至った、などというニュースもネットには出ていたので、どうも国際的な動きの中で見切り発車の発表だった可能性がある。
時価総額でもホンダに逆転され、ホンダのお荷物にもなる会社と経営統合できるのか、という論調のコメントまであった。そこには財閥系から出てきた日産の経営の甘さや経営陣の無能さまで書かれていた。
ここまで書かれていると日産の役員という名刺を出しにくくなるぐらいである。そして経営陣のダメさ加減を裏付ける他の記事、例えばH社には元日産幹部で次期社長と言われたが、なれなかった人物が経営陣になっていた話が出ていた。
そのSという人物は有能らしく、日本のNという会社の社長に抜擢されたが、会長と馬が合わずH社に引き抜かれたという経歴まで書かれていた。さらに他の記事では、このSが日産の社長になれば、などという話まである。
ここまで書かれるとやりきれないのは真面目な日産技術者はじめ従業員である。特許など見ても十分技術力がありながら、経営陣の無能さのため倒産の危機となる。
以前この欄で３０年以上日本のGDPが上がらない問題を書いたが、かつて日本を代表した企業経営者がうまく後継者を選ばなかったためだろうと思われる。それはかつて世界６位のメーカーからトップになった企業からそうではない企業へ転職して見て分かったことである。
やはり、世界で戦える企業の経営陣はそれなりの人材が選ばれている。ただ、経営陣が優秀だから社員も幸せかというとまた異なるので難しい。
もっともゴム会社は研究所とタイヤ部門は全く異なる会社のような風土だったのでタイヤ部門は幸せなのかもしれないが、研究所は最悪だった。転職先はそれなりの幸福感を味わえる会社だったが。
企業というのは外から見ていては分からない部分がある。つぶれそうな会社で大変そうに見えても、昔TVであった「スチャラカ社員」という番組のような会社もある。
そのような会社でも自己を律して人件費削減のため早期退職（注）している。管理職までなれる人はそれなりに優秀なはずなので率先して退職すべきかもしれない。そうすれば、リストラなど不要になるかもしれない。
（注）５５歳で早期退職予定だったが、ある役員から環境対応樹脂を開発する依頼を受けたので２０１１年３月１１日を最終日に設定して、中国ローカル企業と挑戦的な方法でPETボトルのリサイクル樹脂、UL94ー５VBとV2合格品２種類を開発している。この成果は２０１１年の新製品に搭載され、２０１２年に社長賞を受賞している。特許もすべて公開されたので、役員との約束通りに当時の技術もセミナーで公開している。成果を出しても退職金は増えないと言われたが、好きなようにやってよいとありがたい方針を出してくださった。２－３か月に１回中国出張しながらデータ駆動で実験を進め、PET廃材を８０％含みながらも容易に射出成型できる材料を開発できるとともに、懸案だった大量のPPS廃材を有価物として処理できた。これは永年前任者が行っていたPPS転写ベルトの研究でたまった某社の出来損ないのコンパウンドだったが、PETの改質剤として良い材料となった。前任者から引き継いだ時にその存在を知らされていなかったが、早期退職時に転写ベルトの開発を引き継いだ当方の責任と脅されてのアイデアである。世の中にはおかしな人物もいるが、ゴム会社の転職経験が生きて、堂々と当方の責任と言ってきた人物に敬意を表す意味で頑張ることができた。組織で生きるコツは、負の因子を正にする考え方で行動すると良い。どうしても誠実に生きていると負の要因が集まってくるものである。それを悩んでいても仕方がないのである。正の要因に変えるアイデアを考え出す力量を育てる努力をするとよい。すると負の要因が自分を鍛えるチャンスに思えてくる。
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今朝表題のびっくりするニュースが入ってきた。日産とホンダについて、まさかこのような状況になるとは想像をしていなかったが、期待はしていた。
かつて、通産省時代にお役人が本田宗一郎に対し、日本に自動車メーカーは２社あればよい、と言い放っている。その言葉に激怒した彼は、世界を目指したと言われている。
今や国内２位はホンダであり、日産自動車はかつてトヨタと首位を争ったメーカーという面影も無く、モノ言うファンド会社に狙われるほど落ちぶれた。日産を応援するために車を買おうと思っても、買いたくなる車が無いという人もいるかもしれない。
今ホンダの方が種類は多く、国内潜在顧客数も多い。日産はスバルやマツダ同様の物好きが集うメーカーとなってしまった。あえて日産車を買うという人は、「技術の日産」というフレーズに拘る人ぐらいしかいない。
ホンダも技術と創意のメーカーであり、意外とこの統合はうまくゆくかもしれないが、昔から日産とホンダはデザインの方向が異なる。日産は成熟した大人のデザインに対しホンダはどこか薄っぺらな若いデザインである。
２世代目のプレリュードは、リトラクタブルライトに低いボンネットという、いかにも若受けするそのデザインでデートカーとして大ヒットした。当方も最上位のXXを買い、独身を卒業している。
心配なのは、経営統合により両者の個性が無くなってしまわないかという点だ。ホンダと日産は企業文化もトヨタと大きく異なる個性的メーカーである。
かつて、日産はスカイラインにベンツのエンジンを載せて不評を買った。スカイラインはブリヂストン創業者石橋正二郎が設立した旧プリンス自動車の名車であり、日産はその伝統を守ってきたので自動車ファンは裏切り行為と見たのである。
スカイラインはベンツでもなくいかにも高級なレクサスとも異なる価値を持った車であり、今では日産の技術の象徴である。GT-Rにはその名こそつけられていないが、紛れもなくスカイラインであり世界的なスーパーカーでもある。
経営状況が悪くてもこのような車を作るのが日産である。この経営統合でこれまでの日産の歴史が消えるようなことにならないことを祈っている。スカイラインが無くなればプリンスの歴史が消えるのである。
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１９７０年代から科学論がブームとなっていた。１９８０年代には似非科学者あるいは評論家がタレントとして活躍した時代である。
日本のこのブームは、アメリカの影響を受けてのことであるが、当時アメリカではトランスサイエンスが話題となっていたにもかかわらず、日本では科学礼賛のあるいは科学こそ命的な考え方で現在に至る。
就職して驚いたのは、大学よりもアカデミックだった研究活動である。１０００に３ついや一つでも事業として成功すればよい、と本部長が語っていたのを聞いて驚いた。
また、科学の研究ができるのは大卒の証とまで言っていた管理職がいた。仮説設定しそれを実験で確認する作業は、それなりの知が無ければできない、という考え方である。
経験知は排除され、形式知をどれだけ身に着けているのかが重要とされた。ダッシュポットとバネのモデルによるレオロジーが懐疑的にみられるようになり、化学構造とレオロジーの関係が議論されるようになった。
１９９０年代にOCTAが生まれているが、大学よりも早くレオロジーの科学的研究の見直しが進められた。セラミックスの講座出身者にとって、その光景は新鮮だった。大学院の特別講義よりも先進的な話が議論されていた。東大はじめアカデミアの教官となる研究所員が出始めた時代である。
世界初のLi二次電池が生まれ、日本化学会化学技術賞を受賞したが、事業をすぐにやめてしまった。高純度SiCの事業は、それから約３０年続いた。
必ずしもサラリーマンとして恵まれておらず、セラミックスのキャリアを捨て転職することになったが、技術者として幸先の良いスタート場所だったのかもしれない。高分子について多くの知を身に着けることができた。
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高分子材料のコンパウンドや接着剤の開発その他で、SPは活用されるが、この値が経験知であり、形式知ではないことをご存知だろうか。
アカデミアで研究されているので形式知と誤解している人は多い。アカデミアでは、経験知だからこれを形式知まで高めようと無駄な努力をしているのだ。
高分子のSPを唯一の値として定めることは不可能であり、大抵はある範囲を持った値になるはずである。高分子のSPを唯一の値として決定できる、と考えている人は、自然現象を良く知らない人である。
一方χパラメーターはこのあたりを良く考えており、その本質は自由エネルギー変化である。ところがχをSPから求めることができる、という説明が教科書に載っていたりするから、これまた問題を含んでくる。
技術開発をするときに参考値としてSPからχパラメーターを求めるのは問題ないが、これでもって形式知を論じようとしている人は、科学を良く知らない人、と言われても仕方がない。SPから求められるχはあくまで参考値である。
例えばPPSと６ナイロンのχパラメーターは、正から０未満まで温度と応力により変化して、混練時にカオス混合を行うと相溶させることができる。そしてその時透明なストランドを弾くことが可能だ。
このストランドは数年透明であり、数年間のレピュテーション運動によりスピノーダル分解し、ある日急激に白濁する。
このような現象を観察すると、χが経時で変化するパラメーターであることを理解できるが、このようなことが教科書に書かれていない。新しいポリマーアロイ開発には重要なアイデアとなる。
あるいは、接着剤の設計でもχが経時で変化するパラメーターであることを理解しておれば、劣化問題で失敗することはない。
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マイクロソフトの表計算ソフト「エクセル」にもPythonが搭載されたと８月に発表された。エクセルには、ビジュアルBASIC（VB）が搭載されているにも関わらずPythonコンパイラーの機能までついたのです。
この事実から、マイクロソフトがどのようにPythonを捉えているのかが理解できます。VBは、単なるBASICではなくオブジェクト指向を実装するところまで拡張され、Python並みに使いやすい言語です。
しかし、無料で先端のAIライブラリーを使用可能なPythonの便利さと比較しますと見劣りします。未だにCやC＋＋の利用者がVBよりも多いという実態からみてもライブラリーの豊富さというメリットはプログラミング言語として重視される点です。
Pythonの利用者は急激に増えており、今やプログラミング言語としてユーザー数はトップとなっています。新規Pythonユーザーにはこれまでプログラミングをした経験の無い人も多いと言われています。
これは、マイコンが登場した１９７０年代の状況と似ております。１６ビット機が登場しW95が普及するまでの１５年間、マイコンを何に使えるかが話題になっていました。
そして、技術者や学生の一部はそれにより自己の能力が拡張されることに気づき、MS-DOS時代にはマイコンを使いこなす人とそうでない人の間にITリテラシーの格差が生まれました。
今同じことがPythonで起きている、と言えばご理解いただけるのではないでしょうか。例えば、小生はPythonプログラムシートをそのまま実験ノートの代わりにしています。
タグチメソッドを行う時にはTM解析用のPythonのプログラムコードを吐き出してくれるエキスパートシステムをPythonで開発し、それでプログラムコードとデータを一発で得られるようにしています。
TMにつきましては、データとその解析プログラムを一緒にしておくと便利です。TM解析プログラムは生成系AIの利用ができません。詳細お問い合わせください。
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論理学の完成で科学が誕生したと言われている。また、その少し前にワットの蒸気機関の発明で産業革命が起きていた。そして、その産業革命は、科学により加速され、現在に至るまで人類史で稀に見る大きな変革を成し遂げた。
この大きな変革のなかで、さらに４－５０年ごとのイノベーションが起きており、DXあるいは第三の波と呼ばれているこの数十年のイノベーションは、産業革命の総仕上げと言われたりしている。すなわち、今という時代は産業革命に続く次の発展の準備の時である。
そのような視点で見ると第一次AIブームから第三次AIブームへのイノベーションが、まさしくそれにあたるのではないかと気づく。この気づきは重要である。
似非科学評論家が１９８０年代に跋扈したため、科学という哲学が訳の分からない状態になっている。科学は論理学の誕生とともに成立した、と最初に書いたが、これはマッハ力学史から引用している。
そこには、仮説設定し帰納的に論理を展開し真となった形式知を積み重ねてゆくのが、本来の科学の姿勢と述べられている。ニュートンさえも非科学的思考展開という厳しい評価である。
ただ、そのようにして明らかにされた形式知の体系が貧弱な場合には、形式知だけで目の前の問題を解くことができないので経験知も使用したりして技術を開発してゆく。
科学的に開発された技術とは、この行為が厳密に行われたものであって、経験知とか形式知とか認識せずに味噌糞一緒にして開発された技術は、わざわざ科学的と名のる必要はなく、技術であることを堂々と主張すればよい、と思っている。
「技術の日産」は子供のころから聞きなれたフレーズで、好きである。科学、科学と叫ばれていた時代から、あえて「技術の日産」と主張するには勇気がいったであろうと思う。
e-Powerは、科学的に考えたらトヨタのハイブリッドに燃費で負ける。しかし、街乗りでは、互角の燃費となる。それだけではない。スバルの水平対向エンジン顔負けのスムーズなきびきびとした走りである。
小さなエンジンで２０００ｃｃ級のエンジンと同等のパワーが得られたりしているところもすごい。この点はあまり知られていないが、オーラの乗り味は２０００ｃｃ以上のエンジン車のような感覚である。これは、科学の成果というよりも工夫による技術の成果である。
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コロナ禍でよく知られるようになったクラスターという言葉だが、クラスター生成により急変する現象としてパーコレーション転移が知られている。
パーコレーションについて最初に話題になり議論されたのは、１９５０年代で、カリフォルニアで起きた山火事を数学者が議論した時にクラスターという言葉が登場している。
ところが、材料物性の考察にパーコレーションが使われるようになったのは、１９８０年代のセラミックフィーバーで、１９９０年代から日本化学会でも一般化した。
数学者の議論から遅れること３０年で材料科学者たちがパーコレーションに興味を持つに至ったのは、というよりも、なぜ３０年も遅れたのかと考えた方が良い。
原因は混合則あるいは複合則が材料科学で使われてきたためである。これは経験則と言ってよい法則で、形式知と経験知とを混同して研究を続けてきたからである。
形式知と経験知との混同はマテリアルズインフォマティクスやその他でも見られ、例えばSP値も同様である。科学とは形式知の体系であり、経験知を形式知と同様の扱いで科学に持ち込む危険性は、パーコレーションに関する材料科学者の認識が３０年以上遅れたことからも理解できると思う。
さて、パーコレーションにおけるクラスターの機能については、「Pythonで理解するパーコレーション転移」で解説しているので問いあわせていただきたい。
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タグチメソッド初心者あるいはこれからタグチメソッドを学んでみたい方のために、このセミナーは企画されています。
タグチメソッド解析プログラムを生成するAIプログラム、これは第二次AIブームで流行したエキスパートシステムですが、これを利用して解説しています。
Pythonを知らない人のためにPythonプログラミングについて最初に解説します。Pythonはマルチパラダイム言語なので、スクリプト言語の側面から初心者用の解説を行います。
すなわち、難解なアルゴリズムを設計し、構造化プログラミングやオブジェクト指向プログラミングの項目は紹介のみです。
ただし、タグチメソッドを理解するためにオブジェクト指向を学んだ方が近道なので、オブジェクト指向については、少し詳しく説明します。
セミナーの開講日を設定していませんが、受講希望をご連絡いただければ明日でも開講いたします。お問い合わせください。
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今やPythonは常識で、Pythonの無料セミナーが流行している。弊社では、日々実務でタグチメソッドを活用している技術者むけに表題のセミナーを企画しました。
弊社のセミナーでは、タグチメソッドで実験計画を立て、それを入力すると、タグチメソッドのPythonプログロムを吐き出してくれるプログラムを開発しました。
第二次ＡＩブームにおいて流行したエキスパートシステムですが、データ入力もできるようになっている。またエクセルでデータ入力し、それをファイルとしてデータ読み込みもできるように工夫している。
このようなソフトを開発した背景には、現在の生成系ＡＩでタグチメソッドについて質問すると満足な答えが出てこないことがある。とりわけ、解析ソフトを作ろうとしてChatGPTに質問すると使い物にならないプログラムを教えてくれる。
このようなイライラが高じて自分用に開発したのだが、セミナー受講者にはβ版として無料配布したい。タグチメソッドについてはＡｎｎｏｖａというプログラムがあるが、意外と使いにくい。
無料のPythonを使って、自分の思い通りのタグチメソッドをサクサクと行うのがＤＸが完了した時代の技術者の姿だろう。開催日は参加希望者と調整して決めますので、お問い合わせください。
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５人以上の場合にはお問い合わせください。
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