１９７０年代にマイコンが登場し、１９８０年代にはそれが個人のコンピューター、パーソナルコンピューター、パソコンとして普及した。
パソコンは急速に性能向上し、当初８ビットのCPUは、１０年で３２ビットのCPUがパソコンに搭載されるまでになった。しかし、１９９５年にウィンドウズ９５が登場してもOSは１６ビットのままだった。
CPUの性能を１００％活かせるOSが一般に普及したのは、ウィンドウズNTやウィンドウズ２０００からである。すなわち、ハードウェアーが先行し、ソフトウェアーが後追いする発展の様子だった。
ただし、ソフトウェアーは、ただハードウェアーの進歩を追いかけていただけではない。１６ビットパソコンの普及機にオブジェクト指向という概念が登場し、C＋＋が普及しはじめた。
オブジェクト指向という概念はソフトウェアの擬人化を実現しており、コンピューターで問題を解くアルゴリズムとして、プログラミング言語にサポートされたのである。
すなわち、オブジェクト指向を実装したプログラミング言語が従来の言語と大きく進歩した点は、問題解決に成功したプログラムを部品として使回しが容易となったことである。
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1970年代に大型コンピューターで多変量解析を利用できるようになり、人文科学系研究のデータ活用レベルを飛躍的に高めた。
データサイエンスの黎明期であり、マイコンの登場もあって1970年末には情報工学科設置ブームが大学で起きている。
ところが、日科技連から公開された新QC7つ道具に多変量解析が紹介されながらも、技術開発ではデータによる演繹的推論よりも仮説を重視した実験データを積み上げる帰納的推論で研究開発が行われた。
すなわち、データは仮説を直接実証する目的で収集され、データサイエンスの手法は技術開発において一部の統計手法以外利用されなかった。
2010年初めに登場したマテリアルズインフォマティクスでは、ＡＩを活用したデータマイニングが注目され、2017年には大学でデータサイエンスの講座設置ブームが起きている。
データサイエンスに半世紀以上の歴史があっても、その手法を用いた問題解決法がこれまでの仮説中心の科学的な手法とは異なるゆえに、これを技術開発に応用するときに戸惑う技術者は多かったのではないか。
また、一口にデータサイエンスと言っても多数の手法があり、例えば多変量解析だけでも２種類以上解析手法が存在する。
本セミナーでは、データサイエンスを用いる開発手法が、従来の科学的手法と異なる点に着目し、科学と技術の相違点ゆえに開発スピードの向上と独創性を生み出す手法として利用できる長所を解説する。
すなわち、問題解決手法には科学的問題解決法と非科学的問題解決法の二つのパラダイムが存在する。30年以上の技術開発において後者のパラダイムに位置づけてデータサイエンスを活用した成功体験から事例を選び、コンピューターを用いた問題解決法事例として説明する。
また、過去に多変量解析で解いた問題を比較のためにディープラーニングで解き、ビッグデータではない身近な問題では多変量解析が便利であることを示す。
また、弊社のセミナーでは多変量解析について、重回帰分析と主成分分析のプログラムコードを用いて解説する。すなわち数学的手順をプログラムの処理手順として説明し、数学の不得意な技術者でも理解できるように説明する。
なお、このプログラムコードは普及の始まったPythonで書かれており、すべて無料のモジュールを使用している。それゆえ、Python初心者には無料ライブラリーの活用テクニックをこのプログラム事例から学ぶことができる。
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Pythonが本格的に普及している。恐らく年内にはコンピューター使用言語のトップになるのではないか。昨年にも、すでにプログラマーに限定すれば使用言語トップになっていた。
２０年ほど前にはC#が注目されてVBを置き換えるような勢いで普及していったが、VBからの移行が容易な仕組みがあってもVBよりも使用者は増えなかった。
オブジェクト指向言語としては、もっとも洗練された設計であるにもかかわらず、現在はC＋＋と同程度の普及率である。
PythonはC#よりも早く誕生したオブジェクト指向言語であるが、登場当時にはすべてのオブジェクト指向の機能を実装していなかった。
Pythonがオブジェクト指向のすべてを実装したのはVer3以降である。すなわち、コンピューター言語として見た場合にC#よりも、その言語設計は劣っている。
しかし、データ構造の設計やスクリプト言語としての使いやすさがプログラマー以外のプログラム初心者に受けた可能性がある。すなわち、BASICよりも易しいのだ。
Pythonのブームはこれまで２回あり、今回３回目のブームである。過去２回との相違点はデータサイエンスの普及と連動しているところである。
すなわち、データサイエンス用の言語としてPythonが伸びている。データサイエンス用にPythonが使用されているのは、豊富なライブラリーと便利なエディターにサポートされMS-EXCEL並みに使いやすいからだ。
とにかく、実用的なコンピューター言語として使いやすく、学びやすく、そして大半のライブラリーが無料である。当方は最近MS-EXCELの使用頻度が著しく低くなった。グラフを書くにもPythonを使用するためであるが、過去のMS-EXCELデータの活用が容易なので業務スピードも速くなった。
弊社は、リスキリングを目指す技術者のために、土日限定でPython入門セミナーを企画しようかと模索中である。価格の希望も含めて弊社へ問い合わせていただきたい。
すでに無料のPython入門セミナーがＷEB上に公開されているので、弊社ではこれらの無料セミナーと異なる技術者専用の入門セミナーとし、さらにプログラムの無料配布をしている。現在パーコレーションとタグチメソッド、２つのテーマを扱った入門セミナーを用意しているので、来週日曜日からでも受講可能です。
とりあえず土日限定価格一人２万円という価格設定をしましたが、複数の仲間と受講されれば割引も致します。お問い合わせください。
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受講されたい方のニーズ合わせるため、弊社のセミナー運営を見直しました。リスキリングの動向を踏まえ、個人受講者の価格と開講日に便宜を図っておりますので、セミナー一覧をご覧ください。
現在まだ２セミナーだけ開講していますが、順次テキストができ次第開講案内を出してゆきます。予定として以下を考えています。
１．データサイエンスに関するセミナー
データサイエンスの全体像、そのスキル獲得を目的としたセミナーで、コンピューターを用いた問題解決法となります。
２．Pythonのスキルを身に着けるセミナー
データサイエンスで主流のプログラミング言語はPythonであり、コンピューターの環境構築からプログラミングスキル獲得を目指したセミナー。これまでエクセルを用いてきた技術者はエクセルのように活用できるところまで目指します。
３．高分子のプロセシングに関するセミナー
混練から射出成形、押出成形、コーティングプロセスまで、高分子材料プロセシングに関するセミナー。
４．高分子の機能化に関するセミナー
高分子の難燃化技術、半導体高分子製造技術、帯電防止技術、高分子の熱伝導率制御技術、高分子の熱膨張制御技術、ブリードアウト制御技術、滑り性など表面改質技術などこれまでの経験知を盛り込んだセミナーを準備しています。
５．高分子の破壊と劣化、耐久性、寿命に関するセミナー
６．高分子の物性評価に関するセミナー
７．セラミックスに関するセミナー
その他材料技術に関するセミナーを順次公開予定ですが、詳細はお問い合わせください。すべて２１世紀の学会と社会情勢のトレンドを盛り込んだ内容で構成しております。
詳細はこちら
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日曜日の千秋楽では豊昇龍が泣いた。同じ柔道場に通ったライバル霧島に先を越されたが1場所で追いついた。「最初に親方に、次に叔父に優勝の報告をしたい」と語ったが、叔父はあの朝青龍である。
おそらくこれまで、そして今後も朝青龍との比較で余分なプレッシャーをかけられていたと思う。方や貴乃花と並ぶ歴代トップの横綱昇進である。すでにその叔父とは3年以上昇進が遅れている。
昨日のTVインタビューでは、「同じところまで行けなくても近づきたい」と答えている。自己実現意欲ではロールモデルの存在が重要である。
ゴム会社でフェノール樹脂とポリエチルシリケートのポリマーアロイを前駆体とした高純度SiCの合成に成功し事業開発を開始した時に、JSR設立がロールモデルと説明された上司がいたが、研究所建設の起工式で倒れ、竣工式の日にお亡くなりになった。
ゴム会社の研究所から長い間事業が育っていないので、この上司は当方の発明を大変喜ばれた。しかし、末期の胃がんが見つかり他界されたのだが、当方はそれから8年胃の痛くなるような思いで仕事をしている。
U本部長の時に無事住友金属工業とのJVとして半導体治工具事業が立ち上がってゆくのだが、ロールモデル以外に周囲の応援が重要である。足の引っ張り合いやつぶしあいは土俵の上だけで、稽古に邁進で切るように、強い横綱と成長するように周囲は配慮すべきである。
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ペンタックスがフィルムカメラを開発しているという。昨年末よりユーザーとの共創プロジェクトが動いている。今時フィルムカメラにどれだけのニーズがあるのかわからないが、面白い試みである。
携帯のカメラ機能が進化したので、コンパクトデジタルカメラの市場が一気に無くなった。デジタルカメラは著しく高画質の方向へ開発が進められ、ニコンZ7で撮影した写真は、すでに銀塩フィルムの映像をはるかに超えた美しい絵を出力してくれる。
A３まで引き延ばしてもその美しさは変わらず、思わずため息が出たのだが、最近写真撮影するときに使うカメラは、ペンタックスK3である。
結局10年前に購入したカメラに戻ってしまった。ニコンZ7は防湿庫に眠っているのだが、ペンタックスカメラには不思議な魅力がある。
10年以上前にペンタックスで撮影した写真で国際ボディペイント写真コンテストで優勝した。ミラーレスブームとなりペンタックスからニコンカメラに変えたのだが、きれいな写真が失敗無く撮れるにもかかわらず、今一つ不満だった。
そしていつのまにか、ペンタックスK3に戻っていた。写真の魅力が高解像度できれいに撮れてそれでおしまいではないことに気がついたからである。
そもそもカメラで写真撮影をするときにイメージしている画像は、ただのきれいな映像ではない。レンズを通して見える世界からの創像である。少なくとも当方が写真撮影する目的は、自分でイメージした絵を得たいからである。
もしかしたらペンタックスの技術陣も同じことを考えたのかもしれない。最近モノクロ専用デジカメを新製品として出してきた。サンプル写真を見ると、単にカラー画像をモノクロに変換しても得られないであろう絵である。ペンタックスカメラは感性領域で新製品開発を進めているのか？
各社がミラーレスに移行したのにペンタックスは従来のTTLミラー方式である。ミラーレスとの違いは、オブジェクトからの光を直接自分の眼で感じているかどうかである。
ミラーレスを使ってみるとこの差異を強く感じる。確かにミラーレスでは仕上がりを確認できた画像を失敗無く撮れる便利さがある。しかし、出来上がった写真を見たときに失敗の無い味気無さが残る。一眼レフカメラに戻った原因は、恐らく失敗するかもしれないという快感を味わいたいのかもしれない。
ペンタックスとニコンのカメラでは、得られた写真に明らかな違いを銀塩写真のころから感じていた。ニコンカメラでは失敗なくきれいな写真が撮れる。それが分かっていても一発勝負の写真コンテストでは、いつもペンタックスを使ってきた。
ニコンカメラではきれいな写真が撮れるが、ペンタックスでは歩留まりが悪くても自分の思い描いた写真を撮れるからだが、この違いがどこから来るのかよくわからない。
ニコンカメラに搭載された技術はペンタックスカメラよりもスペック上は高い。しかしペンタックスカメラにはスペックに現れない魅力がある。
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昨日日産自動車のリコールの話題を書いたが、自動運転技術で感心するのは、ぶつからないように制御されている安心感である。ただし、この安心感は砂上の楼閣のようなものだ。
ソフトウェアーにバグがあった場合には、制御が危険な方向に行われるか、制御不能となる。オーラに乗っていて感心した点は、多数のバグらしきものがあっても、常に車の基本機能が安全側に制御されていたことである。
新車納入後の点検のたびにクレームとして問題を指摘してきたが、また、最初にはA4用紙にクレームをまとめなければいけない事態だったが、それでも車を信じていた。
おそらく新車納入時の車が、中国の名もないメーカーの自動運転車だったならこのような安心感は無かっただろう。やはり「技術のニッサン」に対する信頼は大きい。
しかし、これは理解できることだが、ディーラーにクレームをつけてもソフトウェアーの問題は新しいソフトウェアーが提供されていない限り対応できない。
バグの修正のないまま乗り続けることになる。今回のリコール対象となった、プロパイロットをオフした時の急加速については、車間距離をとっている高速道路上であれば何ら問題を感じなかった。
最初は驚くが、車が運転者の操作に応答してくれたようで当方は好感を持っていた。おそらく車が頭脳を持ち進化していったときに怖いのはこの信頼感だろう。
10年ほど前に自動車の評論を読んでいた時に、自動運転車になれば事故が減るようなことが書かれていた。当方はこの意見に疑問を持っている。おそらく一定数まで事故は減少するのかもしれないが、0にはならないだろう。
まだ現在のレベルであれば、運転者は自動運転のミスを検知できる可能性が高いが、技術が高度化した時に自動運転のミスに運転者が気づけない場合が出てくる。
すなわち想定外のバグ発生に対する安全技術は、自動運転技術の高度化とともに難易度が上がってゆく可能性がある。すでにオーラレベルの自動運転でバグなのかそれが仕様なのかわかりにくいケースが出てきた。
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先日１４日に日産自動車オーラやセレナのプロパイロットについてリコールが公開された。プロパイロットをオフにしたときに他の操作と重なると急加速するからだそうだ。
当方はオーラ４駆に乗っているが、これ以外にいろいろ不具合があった。例えばサイドミラーを格納し、次回乗車時にサイドミラーを使用可能にすると微妙にミラーの角度が変わっていたり、ナビシステムの不具合、プロパイロット使用時にセンターライン寄りになるなどである。
ナビシステムの不具合は、突然進路を示していたイエロウラインが消えたり、画面がメニュに戻ったり、ハードスイッチが応答しなかったり、と様々な問題が起きていた。
プロパイロット使用時にセンターライン寄りになるのは居眠り防止かと誤解していたのだが、トラックが近寄ってきたときにトラックの方に近づくので居眠り防止というよりも肝試しに近かった。
自動運転中は、安全側に制御されるので、車が好き勝手に動いてもそのまま任せていたが、今回のリコールでプログラムの修正が行われた車に乗ったところ、すべて解消されていた。
さて、リコール対象となったプロパイロットをオフにしたときの急加速について、当方はそれが車の仕様だと誤解していた。プロパイロットの使用は高速道路限定が鉄則で一般道での使用は想定していない、とマニュアルに書かれている。
一般道での使用を禁じているのは、赤信号でも突っ込んでゆく車について行ってしまうからだが、高速道路の使用でオフ時に急加速してくれるのは気持ちが良い。
ゆえに、当方は高速道路での急加速を異常と感じていなかった。車がOKと答えてくれているような感覚で使用していた。自動運転がさらに進化した時に、自動車と運転者とのコミュニケーションがとられるようになるのだが、その時何が異常なのか気づくのが難しくなるのではないか。
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研究開発のゴール設定が難しい時代になった。ソフトウェアー業界では早くからアジャイル開発が行われるようになり、研究開発のゴールの陳腐化しない工夫がなされた。
セラミックスフィーバーの時にゴム会社の研究開発本部リーダーに就任したU本部長は、ソフトウェアー業界が導入する前からアジャイル開発を指向していた。
「まず、モノ持ってこい」と研究企画会議で管理職に命じている。「モノができないから研究を行う」と答えた管理職には、「女学生より甘い」と、今ならばパワハラや差別発言など非難されるような厳しい言葉がかけられた。
もっとも研究所の体質も新入社員に始末書を書かせて平気な係長や課長が管理職を務めていたような部門であり、さらに事業でも起業しようものなら周囲から袋叩きにあうような、研究だけやっていたいという甘い集団だった。
18歳からドラッカーを愛読書としていた当方には、その風土にびっくりしている。タイヤ事業部門の研究開発部隊は別組織となっており、同期の技術系社員の大半はそこに配属され、この甘い研究組織に配属されたのは博士課程出身者の1名と修士卒の当方含めた2名だけだった。
タイヤ事業部門に配属された同期からは、事業機会を逃がさないために残業の多さも含め厳しい職場環境の、ある意味幸せな愚痴が漏れていた。企業の技術開発にあこがれていた当方は大学よりもアカデミックな風土になじめず、苦労していた。
事業を目標としていない研究テーマにその意味を感じていなかったので、U本部長が就任された時には、研究所の風土が変わることに期待して無機材質研究所からこの研究所に戻っている。
さて、ドラッカーは担当した業務について「常にそれが事業の何になるのか問え」と言っていた。組織の中で働くときに担当した職務から事業が見えないケースは、組織が大きくなればなるほど個人の役割は抽象的になるので多くなる。
それゆえ、事業の何になるのか問う個人の努力が重要となってくる。方針管理は1970年代にQCが定着した頃から行われているが、個人の業務のゴール管理は、バブル崩壊後からではないか。
研究所においては、研究所のミッションさえ明確にしていないところも存在するらしい。いまや基礎研究でも個人の研究テーマのゴールを明確化すべき時代である。
しかし、DXの進展により時代の流れが40年前と比較できないほど早くなった。そのような時代に数年後のゴールなど設定できない。1年後でさえ難しい、と思っている。
たとえ難しくてもとりあえずのゴール設定をしなければ効率的な研究開発などできないので、どうしたらよいのか悩まれている方は弊社へご相談ください。
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LOIについて規格に準拠した方法でうまく測定できない場合に自分で工夫して条件を決めて測定するとよい。但し、求められたLOIについて規格外の方法で測定したことを記録しておくことが大切である。
燃焼試験では常に規格の扱いをどのように行ったのか記録しておかなければ、後日他の人がデータを見たときに悩むことになる。規格通りの測定においても燃焼挙動に変化が見られたらそれも記録しておくと経験知として利用できる。
また、各燃焼試験間で普遍的な相関を見出せないことはよく知られているが、LOIが21以上の性能にならないと合格しない規格として、UL94-V0試験がある。
ゆえにUL94-V0試験に合格しているならLOIは21以上という推定は正しいが、LOIが21以上ならばUL94-V0に合格する、という逆の命題は真ではない。ゆえにLOIとUL94-V0とは相関が無い。
このように各燃焼試験規格の間に相関が無い場合が多いが、これを知っておかないととんでもない技術を開発することになる。
例えば昔難燃二級という建築規格の燃焼試験があった。これは暗黙の合意として空気中で自己消火性を示す材料が求められた。すなわち、台所用天井材の規格とした場合に着火しても火が消えてくれる性能が求められた。
台所用の材料なのでLOIは２１以上欲しい。しかし、燃焼試験中に試料が大変形し試験用の火源から離れた場合についてこの規格では判定方法が決まっていなかった。すなわちそのような場合に合格するかどうかは、燃焼試験後のサンプルの状態を目視観察する決まりになっていた。
この決まりでは、変形しても穴が貫通していなければ合格という判定が可能だった。ゆえに加熱されると餅のように膨らむ変形では、膨張してはじけなければ合格となった。
その結果、LOIが18-19程度の材料の天井材でも合格となる場合があって、そのような天井材が市場に出回り、火災が頻発する事態になった事件が1980年代初めに起きている。
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