データサイエンスを用いて問題解決した事例を例題として一つ紹介する。
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組み立てメーカーとコンパウンドメーカーとが、再生材を用いて難燃性コンパウンド（UL94-5Vb合格）を共同開発していた。
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組み立てメーカーは、製品の一部機能Aの仕様についてノウハウを理由にコンパウンドメーカーへ開示していなかった。その代わり、コンパウンドの成形体物性について機能Aと関わるシャルピー衝撃試験値X1、引張強度X2、引張弾性率X3、引張伸びX4、曲強度X5を仕様としてコンパウンドメーカーに伝えていた。
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すなわち、コンパウンドメーカーは、組み立てメーカーとX1,X2,X3,X4,X5をすり合わせ、コンパウンドの品質管理をしなければいけない。研究開発が終了し、量産試作を始めたところ、コンパウンドメーカーの品質管理のために測定した各ロットの計測値は、仕様を満たしていた。
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しかし、組み立てメーカーから合格をもらえたのは、20ロット中2ロットであった。組み立てメーカ-からは、機能Aに関わる独自評価結果に合格したのは2ロットだけ、と結果を告げられただけである。
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組み立てメーカーからは、研究開発ステージではないという理由で組み立てメーカーが測定したX1,X2,X3,X4,X5についてデータをもらうことができなかった（注）。
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コンパウンドメーカーは、20ロットのX1,X2,X3,X4,X5の値と、合格したロットの情報から、工程の対策を考えなければいけなかった。さて、どのようにこの問題を解くのか。
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当方はこの相談を受け30分後には、データサイエンスを用いて解析し回答を相談者へ送っている。それに基づき相談者は対策を行い、1か月後に生産試作を再開して、その後のロットで合格を得ることができた。
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この解答は、データサイエンスを用いた問題解決法セミナーの中で詳しく解説する。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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（注）共同開発における組立てメーカーとコンパウンドメーカーとの関係は様々である。例えば、この例と異なり組み立てメーカーがコンパウンドメーカーへすべて情報を開示して共同開発を進めるとどうなるか。当方が退職前に担当した中間転写ベルトでは、共同開発においてコンパウンドメーカーに技術蓄積がなされ、組み立てメーカーがコンパウンドメーカーの指示で仕事を進めるような状態になっていた。ここまで書くと当時の担当者からおしかりを受けるのかもしれないが、少なくとも組み立てメーカーのリーダーが、コンパウンドメーカーへコンパウンドの設計見直しをお願いしても素人は黙っとれ、といわれたのである。赴任して間もない管理職がアドバイスできない状態だった。結局、当方は、部下の課長に権限を委譲し、1名若手技術者を中途採用するとともに現場で余剰人員だった職人を1名加えたプロジェクトで、新たなコンパウンド設計のため3か月でコンパウンド工場を立ち上げなければいけなかった。ゆえに、組み立てメーカーがノウハウと称して共同開発において一部機密を開示しない事情をよく理解できる。材料開発を伴う共同開発において、組み立てメーカーが情報管理をしない場合には技術はすべて材料メーカーに流れるのである。ちなみに3か月という短期間で立ち上げたにもかかわらず、カオス混合技術を導入したコンパウンド工場で生産されたコンパウンド(材料メーカーが供給していた原材料と配合組成はすべて同一で、コンパウンドのプロセシングだけが異なる)で無事中間転写ベルトの量産が可能となった。素人でも一流の技術を提供できる問題解決法が弊社の商品です。これはドラッカーの名言であるが、「しばしば優秀な人が成果を出せないのは、間違った問題を正しく解いているからだ」。素人でも正しい問題を正しく解けば成果が出るのだ。これは弊社の問題解決法の基本姿勢である。
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データサイエンスを問題解決の手法としてとらえた時に、それを使いこなすのは容易である。また、一部のプログラミングでさえ1０年前に比較すれば、容易になった。
後者はPythonで無料のライブラリーが豊富に公開されているためだが、前者は、例えば多変量解析のプログラム完成品を無料で利用できるようになったからである。
１０年以上前にはプログラム開発から行わなければいけなかったが、弊社でも主成分分析と重回帰分析のプログラムを公開しているように、無料の解析環境が整っている。
ゆえに、データをポンと入力し結果を解析するだけである。結果の解析でも解析のコツを学べば誰でもすぐにできるようになる。
弊社のセミナーで公開しているノウハウを学べば、データサイエンスが必要な９割の問題で利用できると思う。残り１割は自分でモデル化してプログラムを作る必要があるかもしれないが、その時のコツも披露している。
ただ、Pythonのプログラムを自由自在に、となると、当方が講師を勤める５月開催の技術情報協会Python入門セミナーを受講する必要があるが、すでにPythonをかじった経験があれば、このゴールデンウィークのセミナーだけで大丈夫かもしれない。
ゴールデンウィークをデータサイエンスのリスキリングに費やすのは、DX時代に生き残りたい技術者として選択肢の一つ。頭を休め栄養補給するために弊社へお問い合わせください。
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データサイエンスというと最近ではAIを用いる機械学習と勘違いしている人がいるが、タグチメソッドや統計手法、多変量解析もデータサイエンスの１手法である。
すなわち、ディープラーニングから数理モデルによるシミュレーションまで様々な手法がこの４０年間に開発されてきて、DXの進展によりその有用性に皆が気づき始めてのブームである。
しかし、技術者の多くはデータサイエンスをどのように使い、実務の問題解決を行ったらよいのか、ピンとこない人は多いのではないか。
科学による問題解決法で頭が満たされていると、タグチメソッドでさえ習得が難しい。例えば基本機能が何かで悩むことになる。
このような状況を鑑み、６月以降技術情報協会はじめセミナー会社各社でデータサイエンスを用いた問題解決法のセミナー募集がおこなわれることになっている。
これに先立ち、ゴールデンウィーク中(４/２９から5/7)に特別サービスとして受講料１００００円（１０：００ー１６：００）でデータサイエンスを用いた問題解決法についてWEBセミナーを行うので、受講希望者は、受講希望日を書き弊社へ申し込んでいただきたい。
これは、特別サービスなのでセミナー公募のページに詳細を掲載していない。テキストは電子ブック形式とし、一度受講すると、今後セミナーに新しい情報が加わるたびにそれも学習することが可能となっており、かなりお得なサービスである。
クラウド上の書籍という電子ブックのメリットを利用したテキストで提供し、定期的に内容を最新版に改定します。
ゴールデンウィークは、コロナ感染者の増加が予想されていますが、外出を控えるためにも、自宅でリスキリングを行う絶好の機会です。ゴールデンウィークに一人平均４万円が消費されるそうですが、その２５％を弊社のWEBセミナーでリスキリングするゴールデンウィークも技術者の休日の過ごし方と考えておられる方は是非お問い合わせください。
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研究所へ配属されて3か月間、混練の神様と呼びたくなるようなレオロジーの専門家の指導を受けた。技術者人生の思い出として上位に来る楽しい体験だった。
その指導社員は、ダッシュポットとバネのモデルでレオロジーをシミュレートする名手だったが、研究所ではこのような手法は歓迎されない、とボヤいていた。
その他も含め、研究所ではデータサイエンスによる問題解決手法（当時はこのような呼び方ではなかった。しかし、新QC7つ道具に問題解決法としての多変量解析が紹介されていた。）は嫌われていた。
いわゆる仮説を設定し帰納法で進める手法が唯一の問題解決法であり、QC手法も含むその他の手法を排除する風土だった。
データサイエンスの手法はヒューリスティックに研究開発結果を見通すには便利な手法であり、これまで当方は成功事例を多数持っている。ただし、これらの成功事例は、ゴム会社以外では公開してこなかった。
ゴム会社の研究所では、イノベーションを起すぐらいの気持ちで公開してきたが、その結果反発を受けた可能性を否定できず、転職後はこっそりと使っていた。
多変量解析を一度公開したことがあるが、やはり評判が悪かったので、管理職の隠し技として活用してきた。研究職であればどのような問題解決法でもそれが合理的であれば受け入れるべきと思っているが、研究職にしがみつく人ほど科学にこだわる。
この理由をゴム会社ではよく理解できなかったが、転職して分かったことは、科学にこだわると、ゆっくりと、あるいはのんびりとテーマ運営できるからである。また、できそうもない時には、否定証明を行えばそれで成果を出せたような気分になれる（当方はこの理由ゆえに研究が好きである。しかし、サラリーマン時代には早く事業成果を出すことを第一として仕事をしてきた）。
データサイエンスでは、できそうだ、という見通しが得られても、どうしたらよいのかまで示してくれないケースが多い。また、純粋な科学の方法と少し異なるので、非科学的と排除しても周りが納得してくれる。
データサイエンスは、本来研究開発を効率的に手助けしてくれる道具であるにもかかわらず、研究職独特の「非科学排除」の思想ゆえに導入を進めにくい企業もあるのではないか。
タグチメソッドでさえ、日本ではその普及に時間がかかっただけでなく、便利なメソッドであるにもかかわらず、それを毛嫌いする技術者や研究者が今でもいる。
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昨日表題のニュースが報じられた。三木秀夫弁護士は、あの理研STAP細胞事件において小保方氏の弁護人を務められた方である。
就任後のインタビューで当然のごとくSTAP細胞の存在を問う質問が出たそうだ。回答は弁護人を務めただけあって、その存在を信じている、と答えている。
理研STAP細胞事件では、優秀な研究者笹井氏が研究所で自殺している。その遺書には、マスコミなどの不当なバッシングに疲れ切った、と言うようなことが書かれていたという。そして、小保方氏には、STAP細胞を再現してくれるようにお願いの一言まであったという。
この事件では、自殺の場所などから組織の問題を原因とする指摘も当時あったが、組織とマスコミとの板挟みになっていたことは、容易に想像がつく。ところが、自殺に追い込んだ組織の責任者は沈黙したままだった。
さて、三木氏がどのような弁護士なのか、あるいはその人柄について、マスコミが時折報告している記事から想像がつく。その記事には、小保方氏が今ささやかながら幸せな生活（注）を送っている、と書かれている。
小保方氏まで自殺に追い込むような悲劇を防ぐことができたのだから、判断力と指導力の優れた方だろう。理研が否定証明を行ったSTAP細胞の存在を信じていると、当方でさえこの欄で書きにくい非科学的な内容にもかかわらず、堂々と答えられている。
一連の当事者の苦しみについて、当方は、2億4千万円の先行投資を受けてスタートした高純度SiC事業が5年近く立ち上がらず、類似の体験をしたので理解できる。
マスコミと組織の板挟みではないにしても、身内であるはずの組織から生存すら否定される扱いを受けることがどれだけ苦しいことか、実際に味わったものでなければ理解できないと思う。理研でも当方が経験したような事件が起きていたかもしれない。
社長方針だった、電池、メカトロニクス、ファインセラミックスの3本の柱のうち、ちょうど世界初のLi二次電池事業が立ち上がったころ、そのリーダーが、SiCの事業テーマも管理するから二次電池事業を拡大するため、ファインセラミックスの研究棟を明け渡すように命令されている。
しかし、高純度SiCの事業成長をヒーターや切削チップのサンプルを作って見せて研究棟の存続必要性を訴えたりしていたら、日本化学会化学技術賞を受賞後、この事業をすぐにリーダーはたたんでしまった。さらに、研究を推進していた責任者の一人は受賞を勲章にして某社へ転職している。
学会の受賞が目当て、ともとれる行動だが、売り上げが予想よりも少なく事業に対する風当たりが研究所内で強まっていったことが大きい。当方もセラミックス電極開発や電解質用ホスファゼン難燃剤開発を提案したりしたが、検討すらされていない。
ホスファゼン難燃剤については、その後電気粘性流体用オイルとして自ら研究開発し特許出願を行っているが、この成功でLi二次電池用難燃剤として改めて研究開発が再開されている。
事業撤退により電池のテーマが縮小化された後、当方は一人で高純度SiCの事業化テーマを何とか建て直そうと無機材質研究所との共同研究プロジェクトを立ち上げている。このプロジェクトの後、住友金属工業小島氏と出会い、JVの準備を進めることになる。
しかし、ゴム会社の研究所で一人で活動する当方が針の筵状態であることは変わりなかった。ファインセラミックス棟以外に置いてあった実験設備は、小型電気炉も含め他の管理職の印で当方へ相談なく強制的に廃棄されたりもしている。
努力が実り住友金属工業とのJVについて社長印を頂くことができ、JVが立ち上がった時に、U本部長からI本部長へ交代し、さらに過激な事件が起きるようになって、JVの業務そのものを推進できなくなるような状況へ追い込まれてゆく。
例えば、電気粘性流体の耐久性問題を解決するため、加硫剤も添加剤も何も入っていないゴムを当方一人で開発しろと言う無茶な指示である。アメリカのタイヤ会社立て直しに研究員が動員され、気がつけば研究所で混練技術はじめゴム材料に詳しい研究者は小生一人になっていたそうだ。
会議前になるとFDを壊されたりする業務妨害まで受けて追い詰められた小生は結局転職している。転職後八重洲本社でとんでもない事件が起きたように当方が自殺を選ばなかった理由は、転職後も一年近くJVのフォローをするように頼まれたからである。
これは、手紙が証拠として残っているが、今から考えるとそれはふざけた内容であり、またそれにもかかわらず、誠実に技術の伝承をした当方は、大変なお人よしでもあった。弁護士会会長の話で思い出さなくてもよい話を思い出した。
（注）マスコミが報じるような幸せな状態であってほしいが、著書を読む限り心の深い傷は癒されていないと思う。STAP細胞の否定証明だけでなく、卒業された大学の仕打ちなど、彼女に対する周囲の対応をみると、それらを研究者が当然負うべき責任の結果とするには疑問の余地が大きい。例えば学位剥奪の問題について、彼女にその力量が無かった、とすれば、力量の無い人間に割烹着まで着せリーダーへ祭り上げた理研の責任を問わなければいけない。また、コピペの問題を取り上げるならば、それを見抜けなかった教官、あるいはコピペを防ぐ対策をとらなかった大学の責任は、彼女の力量と無関係である。彼女の学位審査よりも１０年以上前にその対策をとっていた中部大学が存在しているので大学の教育組織としての責任が大きいことがわかる。
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高純度SiCの前駆体合成技術は、ポリウレタン発泡体のリアクティブブレンド技術開発で獲得した経験知と暗黙知が活かされている。ただし、通常のポリウレタンのリアクティブブレンドでは、低分子量のイソシアネート化合物が使われている。
新入社員の時に難燃性ポリウレタンフォームの新技術開発を担当した。その時に、世界初の新技術を企画してほしい、と課長から言われた。入社間もないのにうれしかった。
毎日楽しくサービス残業し過重労働していたら、趣味で仕事をやるなと課長である主任研究員に叱られた。今ならば、自分で努力し発明をしたことの無い上司の無思慮な発言と理解できるが、当時は少なからぬショックを受けている。楽しく仕事をしていてはいけない、と誤解した。
女性の指導社員が優しい人でサービス残業を少なくするように、時折食事に誘ってくれた。男女二人の食事と言っても相手は５歳年上の既婚者である。心配してくれた指導社員には申し訳ないが、サービス残業でも実験をしていた方が楽しかったような記憶がある。
５０年近く前の社会は植木等のスーダラ節の余韻が残っており高度経済成長に浮かれていた。ゆえに上司が部下を誘って食事というシーンが多かった。それにもかかわらず、課長はケチなので絶対に自分で部下を誘わない、と噂されていた。
今ならば歓迎された管理職の姿であっても、当時はケチと見なされたのである。ただ、楽しくサービス残業をやっていた部下に対して、サービス残業の注意をするのではなく、楽しく仕事をしていることを問題視するような人物だったので、ケチという評価をされたのだろう。
美人の指導社員と部下全員に嫌われている課長という、３２年のサラリーマン生活の中で少し風変わりな人間関係と最も自由だった職場環境でリアクティブブレンドについて多くのことを学ぶことができた。
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２０１６年に首位打者となり、２０１９年には４０本塁打した巨人の坂本選手が、打率１割３分と不振にあえいでいる。ところが日頃の行いからか、週刊誌だけでなく、過去にコーチをしていた人たちからも厳しい声が多い。
中には、スター選手は引き際が大切などと引退を勧告している元コーチもいる。不徳の至り、と言いたいが、若くしてスターになったばかりに道を踏み外しただけのかわいそうな若手選手である。
３４歳なので、まだ５年は頑張れる。能力があるのに周囲はそれをつぶそうとするのは、人間の嫉妬心かもしれない。さらに、この数年は野球よりも週刊誌のゴシップ記事として騒がれることが多かったので身から出たさびも影響している。
しかし、能力があるのにかわいそうである。昨日コーチ経験者のコメントがニュースになっていたが、そこでは同様の視点で、復活のためのアドバイスが述べられていた。最下位で苦しんでいる巨人のコーチ陣にも発破をかけていたそのコメントでは、野球選手の老化への対応が丁寧に描かれていた。
スポーツ選手は３０代から老化が始まるので、それに対応したトレーニングなり、日々の準備が必要と、その記事で述べられていたのだが、記事の内容はサラリーマンにも当てはまる。
ただし、サラリーマンは４０代後半から組織人としての老化が始まる。このころから退職までの昇進が本人に明確になる。その結果モラールが低下する人がいる。このような人は、この記事に書かれていたような準備をしない場合には５０代になるともう駄目である。
一方、明るい昇進が見えてきた人は、それが災いして昇進のための努力に偏り、正しい働く意味での視点から坂本選手のような老化が始まる。そして役員になったとたんに無能の人となるケースをかつて見てきた。
これは、昇進の見込みが無くなりモラール低下する人よりも会社への影響が大きく深刻である。さらに、本人はそれに気づかないので、社長が誠実でない場合には、坂本選手の不振で最下位となった巨人のような状態になる。
スポーツマンにしろサラリーマンにしろ、その老化への付き合い方は同じである。負のスパイラルに落ちないように周囲のアドバイスに対して若い時以上に耳を傾けることだ。
老化してゆく人に鞭打つ人は、坂本選手の事例同様に意外にも多い。そして、鞭うたれ何も対応しなければ、ますます老化が進行する。
坂本選手が昨日のニュースを読んだかどうか知らないが、サラリーマンで老化が始まり悩まれている人は、弊社へご相談ください。５０代前半であれば、昇進とは異なる復活を期待できる。100歳までまだ５０年ある人生をモラールダウンしないように生きる方法を伝授します。
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２０世紀の問題解決法ではロジカルシンキングがもてはやされ、今もその類のセミナーがおこなわれている。TRIZやUSITも流行ったが、いつのまにか廃れた。当たり前の解答しか得られないからである。
２００５年に単身赴任した時に、ある若手技術者がTRIZを新入社員に指導していた。無駄な手法、と言いたくなったが、モラールを考慮し黙って見ていたら、新入社員が当たり前の解答じゃないですか、と正直にたずねていた。
若手技術者は、当たり前の解答が得られるから問題解決法として使える、と一生懸命説明しているのだが、新入社員の方が頭が柔らかい。TRIZを使わなくても答えを見通せる、と言い出し、これは正直すぎる発言と思い、手助けに行った。
TRIZは科学的に当たり前の解答しか得られないつまらない方法、と言いたかった当方が手助けをしなければいけないのも奇妙な話である。
しかし、一生懸命指導している若手技術者がかわいそうに思えたので、新入社員をまず褒めた。見通しの良い問題は、君のようにすぐに答えを出すのが良い、複雑な問題を考えるときにどうするのか、その手法を彼は教えてくれているのだ、と諭した。
続けて、TRIZでは科学的に解くので当たり前の結果が出てくる。それゆえ、これが好きな人もいるし、そのほかの問題解決法として、アイデアを練る視点からの方法がある、と説明した。
さらに、私はTRIZではなく独自の問題解決法でいろいろアイデアを提案してきた、今開発しているカオス混合技術はTRIZでは導き出せないアイデアで、当方の考案した問題解決法の成果である、と少し自慢げに話したところ、若手技術者からそれを教えてくださいと、言われた。
ホワイトボードにいくつか当方の考案した問題解決法のタイトルを書き、時間がある時に解説するので今日はこれまでとした。その後、この時の新入社員から教えを請われたが、カオス混合プラントを建設している最中だったので、残念ながら期待に応えることができなかった。
担当部長として東京に戻ってから、このことを忘れていた。２０１１年３月１１日に早期退職することだけ考え１年過ごしていた。担当部長を閑職と誤解している人がいるが、業務が抽象的になるだけであり、自ら目標設定すると、例えば早期退職するとなると多忙になる。
起業後、この新入社員のことが気がかりで、時々無料セミナーを開講してきたが、音沙汰無しである。コロナ禍となり、無料セミナーを開講している余裕もなくなったのですべて有料セミナーとしているが受講していただきたいものだ。
とりあえずセミナー代は３００００円として最近は運営しているが、弊社へご相談していただければ、破格のサービス価格提供も可能です。新入社員に限らずリスキリングやスキルのレベルアップで悩んでいる人もご相談ください。
DXで、プログラミングスキルは技術者の常識となりつつある。小学校でもプログラミングの授業が始まった。Pythonぐらいはエクセルやワードのように使えるようにしたい。
また、データサイエンスも今では科学の手法と見なし、アカデミアでマテリアルズインフォマティクスが研究される時代である。これも身に着けておきたい。
テキストは電子ブック形式で提供するので、適宜バージョンアップし情報が増えるように工夫している。すなわち、１回セミナーを受講すると、後日セミナー内容が新しくなってもその新しくなった内容を学ぶことが可能なのだ。早く受講した方がお徳、という説明も可能だ。
（注）データサイエンスやプログラミングスキル以外のセミナーも提供できます。例えば無機材料から高分子材料まで多岐にわたる材料技術の実務を伝授可能です。コロイド科学も技術提供可能で、セミナー受講者には弊社の特許を開放することも計画しています。お問い合わせください。出張セミナーからＷＥＢセミナーまで、また受講者一人からでも対応いたします。
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高分子の力学物性をダッシュポットとバネのモデルで研究する時代がかつてあった。当方がゴム会社に入社し、半年の研修を終えて研究所へ配属された時の指導社員が、その名手であった。
その指導社員からデータサイエンス（当時このような呼び名は無かった。数理モデルによる解析と称していたが、ここではデータサイエンスで統一する）の未来について習い、研究所ではデータサイエンスを隠して仕事をした方が良いとアドバイスを受けた。
当方は、そのアドバイスを無視して、MZ80Kを購入しなければならなくなってからは、積極的にそれをアピールしながら問題解決していた。
ダッシュポットとバネのモデルで高分子のレオロジーをシミュレートする名手の嘆きは、高分子のレオロジーを研究する手法にダッシュポットとバネのモデルは使われなくなるだろう、と言うものだった。
当時のゴム会社でこのモデルにより高分子のレオロジーを論じる限界について結論が出つつあった。研究所は、非科学を排除する風土であり、指導社員はその問題を当方に警告として指導してくれたのだろう。
やや昇進が遅れ、当方が初めての部下だったが、決して仕事のできない人ではなかった。考え方も研究所の他の研究者よりもまともであり、成果に向けて貪欲だった。
大学院をセラミックスの講座で過ごした当方のために、毎朝3時間座学で高分子の力学物性について丁寧に教えてくれた。その時の講義録を基に混練の本を出版できたほどの内容である。
指導社員は科学的ではないと否定されても研究の見通しを得る優れた方法としてダッシュポットとバネのモデルによるシミュレーション技法も丁寧に解説してくれた。
レオロジーについては分子1本から積み上げる研究が現在展開されているが、技術的見通しを得る手法としてダッシュポットとバネのモデルは注目されても良いと思っている。クリープとか緩和現象について注意すれば今でも十分材料設計に活用できる非科学的方法である。
非科学的方法だから排除するという姿勢では、技術開発を迅速に進めることができない。科学的でなくても問題解決できる手法はどんどん取り入れてゆく姿勢がイノベーションの起爆剤になる。データサイエンスもそのカテゴリーの手法である。
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入社して2時間で退職、という記事があった。Twitterで、新卒社員の退職が話題になっているようだ。当方の新入社員時代にも半年間の研修中に退職する同期が数人いた。
研修が終了し10月1日配属の日に退職を決めたある同期は、ゴム会社には何も技術が無い、と魅力の無さを理由に退職している。
12年間勤務した当方の感想は、研究所とタイヤ事業部門とが全く異なる風土で、いじめが常態化した研究所の隠蔽体質に問題がある会社、というイメージである。当方が被害者となった事件が隠蔽化されたので転職したが、その後新聞沙汰になるような事件が八重洲の本社で起きたことをTVで知った。
およそ何も問題の無い企業は無い、というのが約30年間組織活動をした感想である。大なり小なり問題が発生し、日々発生した問題へ組織が誠実に対応できるかどうかは企業風土に依存する。
電気粘性流体の仕事を依頼された時に、一切関係する研究報告書や論文等を見せてもらえなかった。それでも、研究のお手伝いをしながら、実用化に重要な耐久性問題の解決や性能向上した電気粘性流体の実用的な粒子開発をやってのけている。
科学的方法による研究だけで情報を集めても実用化につながらない典型的なモデルケースだった。そして科学的方法で問題解決できなかったいくつかの問題をデータサイエンスを活用し解決して、実用化レベルまで技術を完成させている（アジャイル開発の手法である）。
そのとき業務妨害の事件が起きており、それが隠蔽化されるというので、高純度SiCの事業が住友金属工業とのJVという形で立ち上がっていたこともあり、成果やキャリアをすべて捨てて退職している。
データサイエンスのスキルは新入社員時代から独学で自己実現の一つとして研究してきたが、研究所内ではQC手法と同様に迅速に成果を出す当方の技術開発方法は、U本部長時代以外では否定された。U本部長は、「研究企画よりもまず、モノ持ってこい」と当時先進的なアジャイル開発を推進していた。
当方が12年間辞めなかったのは、役員の一部の方の仕事に対する理解や同期の友人など魅力的な人間関係があったからだが、露骨な業務妨害を受けて隠蔽化され脅迫まがいの事件だけでなく、新入社員時代からずっと嫌がらせを受け我慢してきたので転職の判断をしている。
当方のように身に危険が及ぶほどの耐えられない状態でないならば、自己実現目標を設定し我慢して勤務してみるのも悪くない。組織で活動しなければ身につかないスキルがあるのだ。
5年は我慢して自己実現努力をしてみてはいかがか。高純度SiCの事業は、5年間耐えて住友金属工業とのJVに出会っている。何か実るまで石の上に3年というが、当方は5年我慢することをお勧めする。
新入社員から5年間我慢してデータサイエンスのコツがわかり、実験計画法からタグチメソッドもどきを発明し高純度SiCの前駆体技術を発明している。
パワハラやセクハラが社会問題として取り上げられる時代になった。当方の新入社員時代よりも恵まれていると思う。人は組織活動を通じて大きな社会貢献が可能となるのでそれを学ぶためにも少し我慢して勤務した方が良いと思う。
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