自動車のEV化に急ブレーキがかかり、エンジン車の延命がささやかれている。欧米がEV化の動きに出る前にトヨタ自動車は、ハイブリッド車の特許を無償公開した。
ガラバゴス化を避けるためだったが、その後のEV化の加速は凄かった。しかし、今そのEV化の見直しが行われており、しばらくはハイブリッド車の時代が続くと言われている。
自動車業界は、早くからハイブリッド化を進めてきたトヨタ自動車の一人勝ちのような決算報告となりそうである。トヨタのハイブリッド方式に対して日産のe-Powerは、発電機を積んだＥＶ車であり、その仕組みは大きく異なる。
エネルギー保存則に基づき科学的な視点で見れば、トヨタのハイブリッド方式の方がはるかに燃費がよさそうだが、日産の技術は、初期のハイブリッド車の燃費を凌ぐまでになった。
大排気量のハイブリッドと比較すると、日産の技術の方が優れているという結果になる。久しぶりにエルグランドのモデルチェンジとなったが、そこに搭載されるエンジンは、トヨタのハイブリッドのような大排気量エンジンではない。
エンジンを発電専用に徹し使用するので、発電に必要な馬力のエンジンで良い。車が走る時に使用される力は、モーターの馬力で決まる。一見エネルギー保存則に不利な仕組みに思われるが、技術を工夫すれば、科学で説明しにくい燃費となる。
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W10からＷ１１へ、データの引っ越しをしていて驚いた。Ｗ１０からＷ１１へはローカルアカウントで入れるのですが、W１１からW10へは、ローカルアカウントで入れない。
ところが、マイクロソフトアカウントで容易に入れるのだ。そして古いノートパソコンを立ち上げておくと、そこにも簡単にアクセスできてしまう。
当然のことだが、ファイルの共有設定がなされていなければ、ファイルの存在が見えるだけで、それを開けることができない。
これはUNIX系のOSよりも便利であるが、怖いのはマイクロソフトから自分のコンピューターが丸見えになっている事実である。
W10ではこのようなことが無かったので、おそらくW10でUNIX系OSと同等以上のタフなOSを完成できたので、W11ではマイクロソフト社を頂点としたコンピューターのネットワークを構築しようと考えているのかもしれない。
マイクロソフトアカウントでは、これまで購入したマイクロソフト社の製品の状態を知ることができ、便利であると同時に、だれがこのようにデータ整理してくれたのかと思うと、少し怖くなる。
せっかく新しいパソコンを購入しW11へ移行したのだが、LINUXをデスクトップパソコンとして考えなければいけない時代になったのかもしれない。
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バブル崩壊後３０年以上GDPが他の国に比較して上がらないのは、日本の技術開発力に問題があるからではないのか。
謎ウナギ丼は、大豆たんぱくを用いた興味深い製品であるが、味のプロセス依存性が大きいことが問題である。すなわち、プロセス２番について、説明も含めもう少し工夫しないといけない。
この製品のような技術開発が多いのが日本製品のような気がしている。よく日本製品は品質が高いと言われたが、最近は、その品質に問題が見つかることが多い。
謎ウナギ丼は、製造品質に問題が無くてもユーザーに依存しその品質が左右されるところに問題があった。このような問題さえも、日本製品は問題ないとされてきたが、問題があっても顕在化しなかっただけであるような気がしている。
謎ウナギ丼のプロセス２についても、よく振れば問題など起きないのだが、どこまで振らなければいけないかが説明されていない。
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大豆たんぱくの応用による人造肉技術がかなり進歩した。表題は、その技術をウナギに応用した日清の自信作らしい。うまく作ればおいしいが、失敗すると・・・・・・。
カップヌードルであるが、味についてプロセス依存性の大きい食品である。カップに書かれた製造法に従い５分待ってもおいしくできない。
カップを良く振って、内部に入っている人造ウナギ肉をすべて表面に出たことを確認してから、お湯を線まで注がないとだめである。この２番目のプロセスがおいしくできるかどうかの分かれ道になる。
そして、さらにおいしくするためには、２分ほどしたときに、一度よく混ぜる作業が重要である。この作業を入れるタイミングが、１分が良いのか２分が良いのか知らないが、２分もすると表面の乾燥米の状態が変わる。
しかし、それでも内部の米とはかなり異なっているのだ。この発見により、このウナギ丼をおいしく食する技を見出した。
このようなことを本欄で取り上げたのは、せっかく革新的な製品を開発しても消費者の高い評価が得られない問題をメーカーは真剣に反省した方が良い。
表題の製品は、大豆たんぱく技術の応用として、市場が大きく育つ可能性のある分野だと思う。しかし、消費者に評価されないなら、単なるアイデア商品に堕落する。このウナギ丼の次は、「すき焼き後のおじや」を販売してほしい。大豆たんぱくの牛肉を味わってみたい。
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すでにMS-Windows１０（以下W10）のサポートが終了したが、W11への移行が大変である。今時はファイルサーバーにファイルを置き、端末にはデータを置かない、という使い方をすべきだろう。
そう思っていても、端末にデータがたまってくる。その溜まったデータをW10からW11へ移行する作業は大変であるが、この作業を行い、W1０が究極のOSと言われながらもW11が発表された背景を理解できた。
ちなみに、従来古いマシンにも新しいOSを入れることができたが、W11では、CPUの新しい機能を要求するので、古いマシンにW11を入れた人は注意する必要がある。
もっとも、５年以上前に発売されたCPUでは、OSのインストール中に注意が出るらしい。このようなことを聞いていたので、新しいマシンを渋々購入している。
W10が究極のOSとして発売されたので、その時、最強マシンを組み立てている。SSDにOSを入れ、ハードディスクはRAIDで冗長性を確保し、ファイルサーバーを廃止してマシンの中にデータを取り込んでいた。
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１０年ほど前に脱プラスチックが話題になって、プラストローが紙になったり、レジ袋が廃止または有料化になり、買い物袋のブームとなった。
しかし、紙ストローの使いにくさから、ストローを廃止し、カップから直接飲めるようなプラ蓋が登場し、流行っているという。
高分子と（「の」ではない）環境問題を眺めていると面白い。訳のわからないことも出てくるが、それは、どこか間の抜けた考え方がマスコミに大々的に取り上げられたりした場合が多い。
例えば、海水に溶けるプラスチックが環境問題の本命、と報じられたニュースは、世の中の流れに逆らうような内容である。今世の中は４Rで動いている。それぞれのRを今更説明しないが、どのようにしてプラごみを海に出さないようにするのか努力している最中である。
海洋ゴミの問題は、ゴミを排出しない対策をまず努力しましょう、とプラごみの回収を行っているのである。海水に溶けるプラスチックなら海に流れ出ても大丈夫、と大々的に報じるのは、社会に誤解を招く。
また、今使用されている高分子材料について、すべてを海水に溶ける樹脂とする技術開発は、どこか脱プラスチックと似たようなところがある発想である。
高分子の環境問題ではなく、高分子と環境問題を考えるようにすれば、このような誤った問題の捉え方をしない。
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当方がコンピューターとお付き合いを始めたときには、情報工学科の第一期生が社会に出始めた時代である。ゴム会社に入社した時の同期には２名いた。
当時情報工学科の学生は金の卵だったので、２名も採用した人事部の凄腕に感心した。しかし、グループ研修をしてがっかりすることになる。これ以上書かない。
当方が本格的に日曜プログラマーとなったのは、８０万円のローンを命じられた時からであるが、情報工学と無関係な人々が、趣味でパソコンを買い求めている時代だった。いわゆるコンピューターオタクがこの時代に誕生した。
ソフトバンクから「Oh！PC」や「Oh！MZ」が創刊されて、パソコン情報もそれなりに流通し始めたが、最初は情報工学科の学生向けに書かれた書籍が重要な情報源だった。
ただ、当方は幸運にも始末書を命じられた時に、ゴム会社の図書室に英文であるが豊富な雑誌が存在することを知り、それらで勉強する環境が無料で得られた。
ゴム会社の社員の意識についてはコメントしないが、会社が組織として先端技術に取り組む姿勢は尊敬している。従業員が新しいスキルを求め、企業に貢献しようとれば、いくらでもチャンスが回ってくる素晴らしい会社だった。
ゆえに、ラボラトリー・オートメーションを担当して、PC用の潤沢なプログラミング環境を構築できた。ただし、周囲が仕事内容を理解していないので、サービス残業でこなさなければいけない状態だった。
それでも楽しかったので耐えることができた。今時のプログラミング環境は恵まれている。無料で豊富な情報を瞬時に得ることが可能になった。また、周囲がコンピューターを理解しているので、プログラミング作業の大変さをよく理解し、そのための時間を認めるようになった。
これは大変大きな変化である。昔は、英語でも話すような感覚でプログラムなど瞬時にできると勘違いしている人ばかりだった。１９９０年前後でもそのような状態だった。だから、他人のFDにいたずらをしてもそれを悪事と感じない人ばかりだった。今なら犯罪と認めてもらえる時代になった。
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新入社員時代に、いい加減なOAの本のおかげで８０万円のローンをすることになった話について以前書いている。そして、OA委員として薬品管理システムを開発し、このシステムを動かすためにソード社の２CPU構成のPCを導入している。
このPCは、８ビット２CPU構成だったが、４MHzで駆動されていたので、当方の改造MZ80Kより遅かった。当方のMZ80Kには当時最先端の８MHz動作のZ80Kが搭載されていた。
しかし、ソード社のPCは、８ビットながらマルチタスクが可能で、印刷しながらPCでプログラミングができた。今の時代には当たり前だが、当時はこのソード社のマシンだけだった。
その後、無機材質研究所へ留学が決まった時に、PC9801が発売された。先行投資２億４千万円が決まった時に最初に発注したのは、PC9801一式で、MS-DOSやCpMなどのOS、LatticeーCなど一式発注したら９０万円かかった。
８０万円のローンよりも高性能なマシンと豊富なソフトウェアーでパソコンという機械の恐ろしさを知った。すなわち、当時１年もすれば価値が半分になるような進歩のスピードだった。
W95が発売されるまでの１０年弱の間は、MS-DOSを隅から隅まで勉強している。アスキーに掲載されたMS-DOSをマルチタスクに改造する記事を参考に、マルチタスクのMS-DOSを開発している。
苦労して出来上がった時、すべてのアセンブラーコードが公開され、マルチタスクのMS-DOSも発売された。当時はアセンブラーとCを自由自在に使えるスキルがあれば、やりたいことが何でも自由自在にできた時代である。
今無料でPythonを使えるが、やりたいことをするときにAIにお伺いをしなければいけない不便な時代になった。この意味が分かる人はPC事情をよくご存じの方である。
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現代の業務環境では、Excel や Web ツール、業務システムなどを駆使してデータを処理・管理することが日常になっているところが多い。
Python は、こうした業務を自動化したり分析したりするツールとして広く浸透している。特に Jupyter Notebook や pandas、openpyxl などを用いたスクリプトは、多くのビジネスパーソンにとって「使いやすく、理解しやすい言語」として定着している。
しかし、業務の効率化をさらに進めるには、単発のスクリプトや自動化ツールだけでは不十分である。たとえば、チーム内で共有する名刺管理アプリや在庫管理アプリなど、ユーザーインターフェースを持ち、誰でも操作できる形のアプリが求められる場面が増えている。
ここで Python が選ばれる理由をあげるならば、次の3つとなる。
1.学習コストが低く、習熟しやすい
・Python はシンプルで読みやすい文法が特徴。
・Excel や Jupyter で簡単なデータ処理を行った経験があれば、GUI アプリへの拡張もスムーズ。
・初心者でも短期間で「動くアプリ」を作れるため、業務改善の効果をすぐに実感。
2.豊富なライブラリとフレームワーク
・GUI 開発には PySide（Qt for Python）や PyQt、Tkinter などのライブラリが存在。
・データ処理や Excel 連携、CSV・SQLite とのやり取りも Python の標準機能やライブラリで対応可能。
・このため、「データを扱う」「画面を作る」「保存する」という業務アプリの主要機能を、Python だけで完結して開発できる。
3. 業務現場に最適化されたアプリを作れる
・Python で GUI アプリを作れば、部門の課題に合わせて自由に画面構成や操作フローを設計できる。
・生成 AI やローコードツールで作ったアプリよりも、現場の要望にぴったり沿った柔軟な設計が可能。
・社内利用や少人数チームでの業務改善では、まさに「現場で使えるツールを自分で作れることが大きな強みになる。
Python は、すでに多 くのビジネスパーソンに親しまれた言語であり、データ処理が得意、ライブラリや GUI フレームワークが充実、少人数チームでのカスタマイズが容易等という特徴から、初心者でも短期間に実用的なビジネスアプリを作れる最適な選択肢である。
ご興味のあるかたは、お問い合わせください。
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電子ブックを除き、AIも含めてインターネットから得られるのは情報である。インターネット上で知識を得たいなら電子ブックを読んだ方が良い。もし、技術者がDXしたいならば、当方の著書をアマゾンで購入して頂きたい。サンプルをこのホームページで見ることができます。
AIさえも情報しか与えてくれない、というと反論されるかもしれない。反論する人には失礼な表現となるかもしれないが、AIから得られる知識は、質問者の知識レベルのものであり、多くは情報としての価値しかないことに気づいた。
これに気づいたので、ある出版社から１０万円前後の著書の１章について執筆を頼まれた時、執筆依頼に対するAIの回答とその回答に不足している部分、という構成で執筆した。
A4で２０ページ近い論文となったが、１５ページほどは、執筆依頼に対するAIの回答である。正確には執筆依頼文に対する回答と当方がさらに具体化し、AIから絞り出した情報を質問と回答という形式でまとめている。
そして、どのような質問を行ってもAIから得られない回答を５ページほどまとめている。すなわち、A4で２０ページの原稿の５ページほどが当方の正味の原稿で、他はAIの回答を貼り付けたものである。
以前学位論文のコピペが問題となっているが、当方の原稿では、AIの回答をコピペしたと明確に断っている。なぜ、このような原稿を作成したのかというと、情報から得られるソリューションと知識から得られるソリューションの違いを明確にしたかったからである。
AIから何でも回答が得られると誤解されている人がいる。例えば当方の書いた特許の中には、AIに質問しても回答が得られない発明がいくつかある。これ以上は後日。
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