故田口玄一先生の考案されたタグチメソッド（TM）は品質工学として常識となったが、これをカタカナで書くことになった背景をご存知ない方は多い。
当方は１９９２年に初めて田口先生のご講演を拝聴し、写真会社で導入が決まってから３年間田口先生から直接ご指導を頂いたが、TMをカタカナで書かなければいけない理由を田口先生からお伺いして思わず涙が出た。
聴く人により感想は異なると思われるが、少なくとも当方はそのご苦労を思い、涙が出たのである。日本で普及が始まってから３０年以上経ち、TMが技術開発ツールの常識になっても、まだうまく活用できない方は、３月から始まる弊社のセミナーを受講していただきたい。
やはりオブジェクト指向言語のスクリプトとして登場し３０年の歴史があるPythonを学びながら、タグチメソッドを習得できるプログラムを開発した。
詳細は間もなく公開するスケジュールを参考にしていただきたいが、まず動特性を用いる実験方法から解説する。この第一回のセミナーだけで全体を理解できる人もいるかもしれないが、このセミナーの特徴は実験データを処理するプログラムを配布する点にある。
すなわち、Pythonで作成されたプログラムを参加者に無料配布する。毎回配布されるプログラムを組み合わせれば、最終的にタグチメソッドのシステムが出来上がるように計画しているので、タグチメソッドを学びながらPythonの学習もできる一粒で二度おいしいグリコアーモンドキャラメルのようなセミナーである。
２兎を追うものは一兎も得ず、ということわざがあるが、本セミナーでは兎を追うようなことはしない。キャラメルを味わうようにTMは易しい、となめてかかっていただいて１テーマで二つの成果を狙う効率よくスキルを身に着けるセミナーだ。
セミナーの目的はTMを身に着けるところにあるので、「Pythonで学ぶ」としているが、Pythonを全く知らなくても初回はスクリプト言語としての文法を丁寧に説明するので大丈夫だ。ただし、Pythonの開発環境は弊社の補助資料あるいはネット情報をもとに受講者のパソコンに構築する必要がある。
Pythonの開発環境は無料で手に入るが、弊社のセミナーは平日３万円、休日１万円の受講料となっている。休日を１万円としたのは、個人で学ばれる方の便宜を配慮してのことである。
リスキリングの機会として利用していただいても結構である。また、企業で社員教育用に使用していただくことも可能で、その場合にはご希望に沿ったシラバスを企画し提出させていただきます。
ちなみに、第１回を受講していただければ、動特性を用いる典型的な実験計画L18を立案し解析できるレベルまで最低限到達する。受講者にはプログラムを配布するので、そのプログラムに実験計画とデータを追加すれば、ＳN比や分散分析結果が出てくる。
セミナーのまとめでは、第二回以降の予告を行い、そのプログラムの改造方法を説明するので理解の速い人であれば第一回だけで自由自在にTMを使いこなすレベルまで到達できるかもしれない。
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ポリエチルシリケートとフェノール樹脂とのリアクティブブレンドで製造される高純度SiCの前駆体は、昨日のポリウレタンの合成と同様に、ゲル化速度の制御が重要である。
ゲル化が均一に進行すれば問題は起きないが、不均一に進行するとシリカのドメインが大きくなった部分ができ、シリカとカーボンを不均一に混合した状態と同様の前駆体となる。
その結果、SiC化の反応が不均一に進行し、固相だけでなく気相の反応も生じてウィスカーが生成しやすくなる。
また、ゲル化速度が遅いと相分離が起きたりする。攪拌に成功し、反応の均一な進行に成功しても透明なポリエチルシリケートとフェノール樹脂が混合した液体が得られることがある。
そのまま放置しておくと、やはりシリカのドメインが大きくなった前駆体となることから、この反応条件のリアクティブブレンドでもゲル化速度が分子状のシリカ分散に重要であることが見えてくる。
前駆体中のSiOC結合をNMRで探ったが、検出できるほどの濃度ではなかった。前駆体を炭化してからフッ酸で処理してシリカを除去した後電子顕微鏡観察すると、シリカ２層分の厚みの運河のような模様ができているので、ほぼ分子レベルで均一にSiC化の反応が進行する条件が存在すると思われる。
高純度SiC製造用に最適な前駆体の反応条件について、フェノール樹脂の廃棄作業を行いながら調べた体験を紹介している。
その時データサイエンスにより、均一で半透明なゲルを短時間で見出しているが、廃棄すべきフェノール樹脂の量が多く、結局夕方まで楽しみながら実験を行っている。この楽しさは人生最後まで忘れられないほどの思い出となった。
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ポリウレタン発泡体を製造するために、発泡反応と重合反応のバランスは重要である。この反応条件を見出すには、経験知が必要となる。
しかし、経験知があっても試行錯誤では実験工数が多くなる。例えば、反応途中のゲル強度がマトリックスを構成するポリエーテルポリオールの種類により変化するからである。
このゲル強度を調べるために重量のそろった真球の鉄球を落下させてプロファイルを調べる方法が外国の論文から見つかったので、それを追実験しようということになった。
ところが重量のそろった鉄球の値段が高すぎる、と課長が言い出した。パチンコ玉なら一個３円弱だと冗談で提案したら、今すぐパチンコ玉をとってこいと驚くような指示が出た。
それで久米川駅近くのパチンコ店で２時間ほどパチンコを行い、４箱積み上げることができた。それを店外に持ち出そうとしたら、店員に引き留められた。パチンコ玉は貸与品なので持ち出せないという。
それで店長と交渉し、廃棄予定のパチンコ玉をバケツ１杯と正規に取得した４箱分のパチンコ玉と交換してもらった。この廃棄予定のパチンコ玉を見て驚いたのは、皆その店の刻印と異なるパチンコ玉だったことである。
店長の話では、このような問題があるので、取得したパチンコ玉の店外持ち出しを禁止している、と説明してくれた。その他パチンコ玉を頂くためになんやかやとあったが、とにかく１００円でバケツ一杯大きさと重量のそろった鉄球を手に入れることができた。
しかし、１００円の領収書を請求してももらえなかったので、ゴム会社に寄付することになった。当方が課長ならば、仕事で使用する鉄球を１００円で調達してきた功績に対し金一封として自腹で払ったかもしれない（ただし当方ならばこのような指示を部下に出さない。高くても正しく発注する。この件に限らず、新入社員でも心配となる何かとおかしな判断と指示を出す上司だった。）。
そのまえに、パチンコ屋の店長の説明にあったが、パチンコ玉は業界以外に販売できないルールだそうで、パチンコ玉をとってこいと、おかしな指示は、今ならばコンプライアンス違反だ。
ところで驚いたのは、店名が異なっているパチンコ玉でもその重量の偏差は０．２％未満だったことだ。錆びた玉を除去すれば０．１％未満だった。
ホスファゼン変性ポリウレタンフォームの工場試作に成功して、課長から始末書を書くように言われたが、その理由の中にこのパチンコ玉事件は入っていない。
市販されていない試薬を用いて工場試作を成功させたことだけが始末書の理由だった。パチンコ玉のほうが、業務中の課長命令ではあったが納得できたのかもしれない。これは業務中のパチンコ遊戯という少し罪悪感のある思い出である。
しかし、パチンコ玉のおかげで反応途中のゲル強度プロファイルデータを迅速に収集することができた。大量に使用できたので洗浄する手間も省け、効率的に実験を行うことができた。学生時代に身に着けた「ムダ技」が活きた思い出である。
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昨日の老人の集団自決発言に対する老人のご意見の数々は、皆冷静な見解ばかりだった。その内容を丁寧に読む限り本音の表現だろう。発言の行間には厳しいご指導のアドバイスが溢れていた。
恐らくこの行間のアドバイスを読み取れるかどうかは、人生経験の差と言えるのかもしれない。行間に言葉と裏腹の内容が見え隠れするような発言は皮肉と捉えられるかもしれない発言である。
多くの若い人に老人の言動を理解できないのは、ある意味老人に対する敬意の無さの表れなのかもしれない。身近な老人が、仮に老害をばらまいているような老人ばかりであっても、若い人を応援したり、あるいはチャンスを与えるために分別持って自ら身を引き若い人に道を譲る老人も少なからずいるのだ。
SNSなどの発達で社会の不変の常識が揺らいでいるのかもしれない。回転ずしなどの問題もその一つだが、老人はじめ年上の人に対する敬意を持つことは、たとえ自分の周りに尊敬の価値が無い上司で溢れていても不変の常識の一つである。
会社で昇進してえらくなっている人たちは、皆先輩や上司にかわいがられ指導されて昇進してきた人たちである。ダメ上司や他人の業務を平気で妨害する先輩ばかりに囲まれた場合には会社を転職する以外に道は無く、その会社で偉くなれないのである。
この道理に気がつけば、会社の入社時における面接で年長者や上司に支えられて成果を出したい、とか仕事をしてきました、という文言は役員面接で必須となる。そしてそれが社会の常識となって続いている。GDPも上がらない状態が続いているが。
（注）常識のない優秀な若者であふれている現実を知り、非常識でも優秀な若者を育てようという気持ちを持たなければ、イノベーションを起せないのではないか。それは、リーダーにとって大変な仕事を抱え込むことになる。成田悠輔氏のような人材を扱いにくい、と敬遠していては駄目である。指導して育ててやろうという老人が昨日のニュースで発言していたのかもしれない。孔子は40にして惑わず、と述べていたが、今は40でも社会に役立つ人材は、指導し育てなおさなければいけない時代ではないか。
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「高齢者は集団自決すべき」という過激な主張の発言者は、経済学者で米イェール大学助教授の成田悠輔氏である。この発言について平均年齢８４歳の論客のご意見がニュースとなっていた。
詳細はニュースを読んでいただきたいが、皆冷静に回答をしておられ、それぞれの回答に年の功というよりも回答者の知性の特徴が表れているので面白い。
例えば養老氏の場合には、「彼の発言を問題としない」といいつつ、丁寧に彼に対するアドバイスと解説が述べられており、「バカの壁」の続編を読んでいる印象を受ける。
社会心理学者の加藤氏は、当方の世代の良きアドバイザーであるが、その時を彷彿とさせる優しいアドバイスが述べられていた。およそ記事の内容はこのような調子で、成田氏よりも視野の広さと寛容さが込められた意見が並んでいる。
マスコミが取り上げるので成田氏の発言を注目しているが、過激な発言であるにもかかわらず、どこか視点と論理に甘さが見え隠れする。加藤氏は、それを「現実に接していない」と表現されているが、未熟という意味に近いのかもしれない。
成田氏は加藤氏が指摘しているように未熟ではあるが専門能力には秀でている人物なのだろう。子供のころ、母親から訳が分からなくても年長者には頭を下げよと厳しく躾けられた。恐らく当方は生意気な子供だったのかもしれない。
おかげで小中学校は素直なよい子として先生方や大人たちに叱られることなく過ごした。高校へ進学し同級生の過激な発言の嵐に面食らったが、成田氏の日ごろの発言から当方はそれに近い印象を受けている。
社会に出た同級生の多くは、成田氏の年齢になると過激な発言は消えていった。しかし、それは体制に媚びているのではなく貢献を重視して行動が受け入れられるような発言へと成長していたのである。
行動を貢献に結び付けるためには、現実と常に濃厚接触しなければならない。社会に役立つ言動でもそれを社会が受け入れなければ貢献できないのだ。
日本のリーダーのマネジメント能力は、優秀でも謙虚ではない人物を扱えるほど大人ではないのだ。優秀ならば一層謙虚になることを求められる社会である。
詳細は不明だが、ミツカンのお家騒動では義父が「謙虚」をネットで検索し読み上げることを娘婿に求めたという。コーチングが標準となった現代の不思議な光景である。優秀な部下の扱いに悩まれている方は弊社にご相談ください。
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研究開発においてタグチメソッドはかなり浸透したと思っているが、難しいと感じている方が多いように思われるのでコツを書いてみる。
まず、基本機能を決めなければいけない。ここが一番の難所となる。これを越えれば簡単である。基本機能とは、開発しようとする対象の「機能」であり、これが何を選んだらよいのかよくわからない、という人がいる。
しかし、製品設計のコンセプトを明確にすれば基本機能が決まる。基本機能が決まれば、その信号因子を「決める」。信号因子を考える、という人がいるが、これは決めなければいけない。よく考えなければいけないのは、誤差因子である。
誤差因子と制御因子の区別がわからない人もいる。信号因子を決めてやると、その信号因子のロバストなり感度なりをどうするのかという問題になる。
信号因子のロバストに影響を与えるだけでなく、現場で意思を持って自由に制御できるのが制御因子であり、誤差因子は感度さえも自由に変化させることはできない。
実験では、誤差の影響を見るために誤差因子の水準を振ったりするが、これは制御しているのではない。制御因子は、信号因子により変化する機能の感度に着目すると分かり易い。
誤差因子を書き出すことができたなら、誤差の調合を行い、調合誤差について2から3水準でラテン方格の外側に割り付けて実験を行うことになる。ゆえに調合するときに誤差の与える影響をよく考える必要がある。
ここまでできたなら、制御因子の数を見てラテン方格の大きさを決め、実験計画を立てる。あとは実験計画に基づき実験を行うだけである。
基本機能は技術者の責任で決めなければいけない。基本機能を決めると信号因子もほぼ見えてくるのでそれを決めるのは易しい。
よくやる間違いに制御因子のつもりで割り振ったところ、誤差因子あるいは調整因子だったりするときの扱いである。詳しくは弊社へお問い合わせください。
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故ドラッカーの有名なセリフの一つに、「何が問題か」があるが、これは正しい問題を問うことが重要で、正しい問題を見つけることができれば、それで８０％問題解決できたようなものだ、という。
そして、問題の定義として、あるべき姿と現状との乖離だといっていた。この言葉を真似れば、失敗とは本来のあるべき姿を実現できなかったことだろう。
昨日のロケット打ち上げについて、あるべき姿が「打ちあがっていたこと」ならば新聞記者が言っていたように失敗である。
しかし、日本のロケット技術はまだ未熟なので打ちあがるかどうか分からない。カウントダウンして打ちあがらなかった時に発射台に無傷でいたならば成功、と考えていたなら記者会見で述べていたように成功だろう。
ただし、この論法に従えば、H3に課せられたすべてのミッションが達成されるまで成功か失敗か判断できない。先日の記者会見では、「成功か失敗か分からない」が正しい答えかもしれない。
これは、最終ゴールで成功か失敗かを判断しようという考え方である。このとき、納期が設定されなければいつまでたっても成功か失敗かを判断できないことになる。
最終ゴールの実現だけに意味がある場合には、納期を設定せず成功するまで努力を続けることになるが、技術の大半は時間とともに設定された最終ゴールの経済的価値が下がってゆくので、納期を設定して成否を判断することになる。
記者会見では、今年の３月某日をデッドラインと述べられていたので、その時先日と同じ状態だったとしても、今度は失敗という判断をすることになる。
納期を設定しない技術開発は稀である。大抵は、目標とすべき品質と価格、納期を設定してから技術開発を行う。そしてこの３点の視点で成功か失敗かを判断する。
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先日のH3のロケット打ち上げが失敗だったのか成功だったのか知らないが、JAXAの記者会見における共同通信記者の質問がネットで炎上している。
日本は大変優しい人が多いようだ。一方で共同通信記者は意地が悪い。先日のロケット打ち上げは、中止されて延期となったことは誰が見ても明らかである。また、JAXAマネージャーもそのように説明している。
成功か失敗かは、その基準が示されて判断される。先日ロケットが打ちあがることがゴールであったなら失敗だろうし、ロケットが打ちあがるまで壊れていないことがゴールであったなら成功である。
ただ、彼はリーダーとして問題がある。問題の詳細は述べないが、中止したから失敗ではないと言い訳をする必要があるのか。言い訳をするぐらいなら、原因を解明して次回成功させると胸を張ればよい。
今回は失敗かと詰め寄られても、次回同様の状態ならば失敗だと明確に宣言すればよい。今回飛ばなかった原因も分かっていないのだから、延期ができて運が良かった、と胸を張るぐらいの誠実さが欲しい。
また、経緯の説明から、中止を判断させたのは機械であって、リーダーが記者会見の席で泣いている意味を理解できない。
機械が危険だと判断して補助エンジンに点火しなかったので、それはロケットの動作が正常だったことになる。人間がそれを正しく理解し止めたならば中止と言える。
機械が運よく動作し爆発するのを防いでくれたことをことさら自分たちが成功させたかのように言うので共同通信の記者のように意地悪をいう人が出てくるのだと思う。
次回のチャンスも同様の懸念が残るならば、打ち上げ前にロケットが爆発せず打ち上げ台に残っていたら成功とさせてください、と宣言すれば打ちあがらずとも成功と皆が認めるだろう。ただし「技術の進歩」は無いが。
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多変量解析の手法やTMをマスターするだけでも研究開発の効率はアップする。さらにPythonを自由に使いこなせるようになれば、数値シミュレーションや仮想モデルのシミュレーションが可能となる。
最近機械学習が流行しているが、これを自由に使いこなせるようになると、非線形問題も気にせず問題解決に活用できる。例えば重回帰分析では、説明変数の一次独立や目的変数との線形性が問題となる場合工夫が必要になる。
大した工夫ではないが、機械学習でプログラミングすれば重回帰分析で問題となる関係でもアルゴリズムの工夫で何でも解析できるようになる。
昔、重回帰分析で解いた問題をディープラーニングで再度解いてみた。この時、学習回数が1000回以上にならないと重回帰分析の結果に追いつけなかったので、機械学習を習得しなくても重回帰分析で大丈夫とここでは書いておく。
手軽に回帰や分類で解決したい場合には、わざわざプログラミングする必要が無い、という理由で多変量解析に分があると思っている。手軽にデータを所定のプログラムで処理するだけである。
Pythonの無料ライブラリーを使えば数行でプログラミングでき（スクリプト言語ゆえに）簡単であるが、弊社のサイトを活用すればもっと簡単である。
弊社のプログラムはJavascriptで作成されているので、弊社のサーバーで実行されるのではなく、解析者のＰＣ上で動作するので安全である。
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DXの進展でソフトウェアー環境は大変恵まれた状況である。例えば、弊社でも無料で多変量解析のソフトウェアーを公開している。すなわち、難しいことを考えなければ無料でデータサイエンスの成果を使用できる環境が整った。
日々の技術開発でデータ整理も含め、データサイエンスの「技」を使うと便利である。データサイエンスと聞くと難しい数学を考える人がいるが、ソフトウェアーを使う、と捉えれば、ワープロや表計算ソフトを使う難易度と変わらない。
弊社ではこのような考え方でセミナーを開講している。あくまでもデータサイエンスを問題解決ツールとして使うという視点で指導している。
ゆえにパーコレーションのシミュレーションを解説するときには、エンジン部分のソフトウェアーを参加者に無償でダウンロードできるようにしている。
データサイエンスについてITエンジニアとして専用のAIを開発したいと考えている人にも弊社のセミナーは有効である。
なぜなら、科学と技術の実験法の違いから丁寧に説明し、データサイエンスが現場でどのように使われているのか事例で確認できるからである。
データサイエンスは、古くから多変量解析として知られていたが、数年前に大学でその講座の設置ブームが起きている。ＡＩの活用により新しい学問が生まれたように言われたりするが、不易流行の視点でとらえれば王道は問題解決の道具として利用する分野だろう。
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