AIから適切な回答を引き出す技術者をプロンプトエンジニアと呼ぶ。DXでまた新たな職業が生まれた、と騒がれているが、冷静に考えてほしい。本当によくできた人間に近いAIならば、そのようなエンジニアなど不要なはずだ。
プロンプトエンジニアの需要が伸びているだけでなく、AIから適切な回答を導き出すプロンプトが販売されているそうだ。このような流行は、かつてあった。
５０年ほど前、研究情報を収集するために化学系の技術者ならば英語で書かれたケミカルアブストラクトを毎月読破する技能が要求された。そして特定分野に絞ってケミカルアブストラクトのさらにアブストラクトを作成する仕事が存在した。
すなわち情報コンサルティングである。DEMOSというNTTのコンピューターサービスが提供されるようになると電話回線を利用した情報検索サービスが生まれ、特許も含めてうまく適切な情報を検索できるスキルが要求される仕事が生まれた。
過渡期には、ケミカルアブストラクトが良いのか情報検索サービスが良いのか議論が起こり、ケミカルアブストラクトの購入をやめる企業が出てきた。すなわち、電子サービスがアナログ調査よりも優れていると認められたのだ。
このとき化学の専門性の高さよりも、目的とする情報にうまくヒットできる検索式を作成する能力が要求され、企業に情報検索部門を設置したところもあるが、バブルがはじけるととともに消えていった。
さて、AI相手のプロンプトエンジニアの仕事はいつまでニーズが続くのか。恐らくAIが進歩すれば専門のエンジニアなど不要となるに違いない。
質問の意図や背景を具体的に説明したり、要求する回答に近いネット情報を具体的に与えたりするのが今のAIから適切な回答を引き出すために必要となるのだが、このコツを理解できるとにんまりとされる年配の管理職は多いのではないか。
今の若い部下に適切な成果を出させるマネジメントスキルがあれば、AIから適切な回答を導き出せるのだ。むしろChat-GPTから適切な回答を導き出せない管理職は、プロンプトエンジニアを探す前に日々のマネジメントを反省しなければならない。
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プログラミング言語あるいはコンピューター用の言語と人間が会話に用いる言語とは、「言語」の意味が異なっているように思う。コンピューター用の言語とはコンピュータへ指示を出しコンピューターを動作させるための「記号」である。
ゆえに「英語」や「中国語」あるいは「名古屋弁」を学ぶ方法と異なる。日本人が外国語を学ぶときに文法を最初に覚える。プログラミング言語でも文法を学ぶのだが、この時ハードウェアーを意識して学ぶかどうかでプログラミングのコツをつかむまでの期間が異なるように感じている。
言い換えると、ハードウェアーを意識しながらコンピューター言語を学ぶとその言語の特徴を理解しやすい。これは、人間の言語を学ぶときにその背後にある文化や文明、風俗を意識することとは似ているようで異なる。
むしろコンピューターに仕事を命令する時に気遣いを意識する、といった方が分かりやすいかもしれない。実際にプログラミング言語の設計は、人間がプログラミングを容易にできるように工夫されるので、着眼の異なる設計者により様々なプログラミング言語が生まれる背景となっている。
オブジェクト指向の考え方では、プログラミングの世界に擬人化が持ち込まれたのだが、オブジェクト指向で設計された学びやすい記号をそのまま覚えるだけで簡単にプログラミングができるようになる。
これはこれで便利なのだが、プログラミングにはバグがつきものであり、バグの中にはハードウェアーと言語設計について多少理解していないと解決できないケースが存在する。
また、C#のような完成度の高いオブジェクト指向言語でも自分であらたなオブジェクトを設計する必要があり、ハードウェアーを少し意識しなければいけないシーンも出てくる。
オブジェクト指向言語を学ぶときに人間の言語を学ぶようにハードウェアーを意識しない学び方も可能であるが、当方は社会人がコンピューター言語を初めて学ぶときに、やはりハードウェアーを意識して予約語の機能から学ぶ必要があると思っている。
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ゴム会社で30年間続いた半導体治工具事業の基盤技術は高純度SiCの合成法にあり、有機高分子と無機高分子との均一なポリマーアロイを前駆体として用いるプロセスである。
この技術のコンセプトからその後類似の技術が無機高分子研究会の中で生まれているが、有機高分子を前駆体として用いてSiCセラミックスを製造する技術は、元東北大教授矢島先生が最初である。
しかし、この前駆体は高価であるがコストダウンも難しいポリマーだった。そこで安価なフェノール樹脂を前駆体に用いるアイデアを学生時代に思いついたが、技術として完成するまでにもう一つアイデアが必要だった。
なぜなら、フローリー・ハギンズ理論でχが大きい高分子混合体は均一に混ざらないからである。ゾルゲル法によるガラス合成技術が当時知られていたが、これは低分子のアルコキシドを用いる方法なので、そのまま転用できなかった。
フェノール樹脂とポリエチルシリケートを混合してもすぐに分離しゲル化するまで均一状態で安定ではないからである。形式知（フローリー・ハギンズ理論）により技術が否定され、それ以上考える気力が無くなっている。
科学者でも技術者でもこのような経験を誰でもするのだ。すなわち、良いアイデアを思いついても身に着けた形式知でそれを否定する経験である。
しかし、創造への意欲が勝ればそれをブレークスルーできるアイデアを絞り出すことができる。アイデアは突然閃く場合が多いが、閃くためにはそれなりの苦労が必要である。
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１９８０年代に起きたセラミックスフィーバーの時、様々な粉体商品が開発された。αSiC粉末は、エジソンの弟子アチソンが開発した材料だが、それまで研磨剤グレードの商品だけだったのが、焼結体用やゴム・樹脂のフィラー用として粒度のそろった様々な商品が開発された。
シリカ還元法によりβSiCも開発された。またウィスカーも品ぞろえされ、それらは研磨剤グレードの１０倍から１００倍の価格で販売された。高純度SiCになると１０００倍以上の価格がつけられていた。
２１世紀になりこれらの商品も淘汰され、高純度SiCについてはそれが必要な企業では内製化され、通常のサプライチェーンに載っているのは、一部のフィラー製品や焼結体グレードの商品だけになった。研磨剤グレードはその歴史もあり、コモディティー化している。
それでも、お茶碗の原料のように輸送費の方が高い、というようなことは無く、汎用ケミカル製品として１００円以上の価格が付いている。
例えば粒度の揃った１０μｍ程度のＳｉＣ粉末であると５００円/ｋｇ前後の価格となっている。弊社ではこれを半値程度で販売してくれるところを見つけた。ご興味のあるかたは問い合わせていただきたい。
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社会の変革は、ある日突然起きる場合よりも、知らず知らず変革が進み、気がついたら10年前と大きく変わっていた、という経験の方が多い。
当方は比較的変革に敏感だが、それでも音楽のイノベーションについていけてない。音楽だけではない、その他ファッション、飲食店等気がついたら大きく変わっていてびっくりすることが少なからずある。
しかし、技術については70年の人生で物心ついてから変化のきざしに敏感に対応してきた。大学4年時に有機合成の講座で学んだが、たまたま教授の退官で大学院で研究が続けられなくなったときに、思い切って無機材料の講座へ入学している。
そして社会に出たらセラミックスフィーバーに巻き込まれる前に自らその変革の方向を社会に示すことができた。ゴム会社の昇進試験で否定された内容は30年ゴム会社で事業として続き、今は愛知県のセラミックス企業で継承されている。
また、上司からの強制ではあるが、初任給10万円の時代に80万円前後でローンを組み、MZ80Kのシステムを一式そろえ、パソコンの研究をスタートしている。当時はパワハラや過重労働は問題とならなかった時代である。
ただ、多少の抵抗を示すために上司にローンの保証人として印鑑を押してもらっている。もう時効だが、これはパワハラの大切な証拠である。
さらに会社の業務で必要な装置を社員の月給の8か月分を負担させて購入させる行為など今なら大変な問題となる。当時は馬鹿な社員という笑い話を周囲が平気で語っても問題とならなかった。
パソコンが1セットOA委員の仕事のために必要と主張しても理解してもらえなかった時代である。それほど必要なら自分で買え、と言われ購入し、まず作成したプログラムが上司に命じられた薬品管理プログラム（注）である。
当時のプログラム含めて48ｋバイトという狭いメモリー空間で研究所の薬品を管理するためには256ｋバイトのフロッピーディスクが必要だった。しかし、本体メモリーが狭いので一部はアセンブラーでプログラムを組む必要があった。
また、大量のデータを効率よく管理するためにｄBASEⅡで有名になったリレーショナルデータベースとして設計する必要があった。当時そのような概念の無い中で、ただ狭いメモリー空間で大量データを扱う工夫として自己流に設計した技法だ。
この薬品管理プログラムを上司の目の前で動かして、ようやくパソコンの使用目的を上司に理解していただけた。
上司は研究所の安全委員会のリーダーの立場であり、データベース化により棚卸が楽になることや、消防の点検で帳票整理の問題を指摘される心配が無くなったことを喜び、100万円のソード社のシステムを導入してくれた。
MZ80Kを当方がローンを組んで購入し毎日の業務終了後努力していたことなど理解していないどころか上司の性能の低いメモリーからは消えていた。
当方はこのMZ80Kを用い、日々の業務の問題を迅速に解いていったのだが、今やそれが当たり前の世の中になっている。パソコンが何に使えるのか、疑問に思う人など皆無である。
このハードウエアーで起きた変革と同じことが今後ソフトウェアーで起きる。小学校でもプログラミング教育が行われる時代である。さらにソフトウェアーは無料で手に入り、自由に自分の解決したい問題で使用することができるのだ。
（注）上司はコンピュータがソフトウェアーで動作していることなど理解していなかった。そもそも薬品管理をコンピューターで行うために、コンピューターがまず必要ということの理解さえできなかった。今を生きる若い人には信じられないでしょうが、それでも管理職が勤まり、部下の5倍の給与で生活し、パワハラセクハラ何でも許されたのである。
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才能と努力どちらが大切か、と言えば、努力することの方が大切だろう。才能が無くてもそのことが好きで努力できれば、何とかなる、と人生経験から言える。
特に好きでなくても努力すれば、一流にはなれなくても自分で能力に応じて設定したゴールへ何とか到達できるように誰でもなれる。努力のありがたさはそこにある。
努力しても自分で勝手にゴール設定できない場合には、すなわち相手にゴールを左右される場合には努力だけで何ともならない時もあるが、それでも努力による気づきでそれが無ければ得難い学びができるのは努力の大切な理由である。
才能があれば、努力すべきだろう。才能が有っても努力しなければ、結局十分な能力を発揮できなくなるか、活躍期間が努力した人よりも短くなる。これは、メジャーリーグの藤浪投手と大谷投手を比べて納得できる。
大谷投手が野球に対して真摯に向き合い最大限の努力をしていることは誰もが知っている。またそれに関する逸話も多い。
一方藤浪投手の才能も大谷投手に負けないほどであることは、メジャーリーグの活躍を見ていると理解できる。高校時代は大谷投手より高く評価されていたし、今でも一瞬凄いピッチングをすることが稀にある。しかし、それが一瞬であることを阪神ファンは皆知っている。
また藤浪選手の練習嫌いは有名で、遊び人でもある。地味に見えるところもあるが、これまで幾度となく週刊誌をにぎわせてきた。コロナ流行の初期には、夜遊びの結果早い段階でコロナに感染している。
この大谷投手と藤浪投手を較べてみると才能と努力について、努力の重要さを大変良く理解できる。才能が恵まれるかどうかは天が決めることだが、努力はその人の習慣で誰でも身に着けることができる。
才能のある藤浪投手でさえ廃業の危機に直面するのだ。凡人が努力しなかったらどうなるかは説明の必要が無い。凡人は死ぬまで努力することが常識と考えて生きていると、息抜きの散歩さえどこか旅行したような気分となり楽しくなる。
藤浪投手がメジャーで成功するかどうかは、誠実真摯に野球に向かい、生活を大谷投手のように野球一色にできるかどうかにかかっている。
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２０１７年頃におきたデータサイエンスの講座設置ブームにはびっくりした。社会人になった時の情報工学科設立ブームの再来かと勘違いした。
データサイエンスは当方の学生時代からコンピュータ科学とよばれていた。また、数理モデルで現象をとらえる方法は戦前から学問としてあった。当方は戦後生まれだがパーコレーションの数理モデルは１９５０年頃から研究が始まっている。
コロナ禍で８割おじさんが有名になったが、クラスター理論の数理モデルは古くからある研究成果だ。大学ではこのようなことを専門として学ぶ機会は無かったが、アカデミアよりもアカデミックな研究所へ配属されて３か月の集中講義をマンツーマンで受講している。
指導社員が数理モデルの研究者だったのでそのような幸運に恵まれたのだが、データサイエンスを身に着けると技術開発は加速度的に早くなる体験をしている。
例えば、１年間の計画で防振ゴム用樹脂補強ゴムの開発を行うのが新入社員のテーマだったが、３か月間のデータサイエンスの講義のおかげでたった３か月で研究が完成した。
その後担当した、原料がまだ市販されていなかったホスファゼン変性ポリウレタンフォームの開発は工場試作まで６カ月間で実現している。ホウ酸エステル変性ポリウレタンフォームは、６カ月で技術移管だった。
半導体用高純度SiCの事業化では、研究開始から５日間で２億４千万円の先行投資を導き出すまでの成果を出している。いずれも２０代の元気の良いころの武勇伝だ。
５０を過ぎてからは、PPS半導体無端ベルト用のコンパウンド工場を半年後に稼働させ、一流コンパウンドメーカーが５年以上かけても実現できなかった高性能のカオス混合コンパウンドを半年で実用化した。
このようにデータサイエンスを自由自在に使えると開発業務はスピードアップする。これは数年前から流行が始まったモデルベース開発でも言われていることだ。ご興味のあるかたは４０年の開発経験がある弊社へご相談ください。
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昨日Pythonについて書きましたが、職業がプログラマーと誤解されたのではないかと心配している。当方は日曜プログラマーのカテゴリーに入るかもしれないが、専門は材料科学である。
さらに金属やセラミックスだけでなく高分子材料まで扱う。それぞれの材料分野で学会等から賞を頂く成果を出しているだけでなく学位論文では無機化学から有機化学まで論じているので自称材料科学の専門家と言っても許されるだろうが、技術者だ。
日本人が日本語を話すように、仕事を早く仕上げるためにコンピューター言語が必要だったので多数のプログラミング言語を使うようになった。
例えば、名古屋に行けば名古屋弁を大阪では大阪弁を話すようなものだ。中国に行ったときに最初は中国語を話していたが、中国語を話せない方が楽しいと分かり、日本語以外の言語は話せないことにしている。
かつて当方が中国語を話した痕跡は、弊社で販売した中国語講座の電子ブック３冊の工夫を見ていただければ納得いただけると思う。
さて、コンピューター言語について、コンピューターを使う時にそれを使いこなせると便利だ。これは特に説明の必要はないだろうが、何か計算したいときに、エクセルなどをわざわざ立ち上げず、電卓を使う。
同様にTM実験を行った時には、エクセルを使うよりPythonのほうが便利だ。Pythonでデータ整理しエクセルファイルに落とす。これが便利な使い方である。
その他コンピューターを使っているときに、プログラミングができると重宝する（注）。プログラマーでなくてもプログラミング能力を身に着けていることが常識の時代となった。これは小学校教育でプログラミング科目が指導要領で必須科目となったことからも明らかだ。
（注）８ビットコンピューターの時にPIPSが話題を集めた。エクセルにはVBAがあり、PIPSよりも使いやすいが、VBAよりもC#の方がさらに使いやすい。これはPythonでも同様だが、オブジェクト指向言語としてC#は洗練された設計になっている。ボーランドC＋＋のクラス設計も使いやすかったが、C#はC＋＋の問題を解決しているので普及したのだと思っている。
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プログラム言語はいろいろあるが、おそらくPythonは、今後２０年間使われ続けるコンピューター用の言語ではないかと思っている。
３０年近く前に登場した古い言語だが、BASICよりも使いやすい。BASICは、科学技術計算用のFORTRUNというプログラミング言語を初心者用に改良し登場したのだが、数値の扱いが単精度と倍精度に分かれているだけでも面倒だった。
Pythonでは、それを意識しなくても良いので助かる。またほとんどのコンピュータ言語がそうであるがお金の計算用の仕掛けもあるので、事務処理にも使える。
昔は、経理計算用に特化したプログラミング言語もあった。地球上で人類が話す言語の種類ほどではないが、それでもコンピューター言語の種類が大変多くなった。
当方は、これまで１０種類前後の言語でプログラミング経験があるが、FORTRUN、BASIC、アセンブラー、Forth、Pascal、PIPSを８ビットコンピューターの時代に経験している。
１６ビットの時代になり、dBASEⅡ、LATTICE C、MIWA C＋＋、Borland C＋＋、Boland Pardox、３２ビットに移行後、MS C＋＋、MS C#、そしてPythonである。
PIPSは簡易言語だが、Pythonには簡易言語的使いやすさがある。簡易言語的であるにもかかわらず、ＦＯＲＴＲＵＮ並みのことも可能だ。Ｐｙｔｈｏｎの計算精度に不満であれば、Ｃ＋＋やＣ＃との併用も可能となっている。
すなわち、Ｐｙｔｈｏｎでプログラミングできない部分をＣ＋＋やＣ＃で組みあげ、Ｐｙｔｈｏｎではそれらを呼び出して使う。
とにかく、スクリプト言語でありながら難しいこともできてしまうので、この３０年間に多数のライブラリー資産が蓄積された。それらが無料で開放されているのだ。有料のライブラリーもあるが当方の仕事では無料で十分目的を達成できる。
パソコンの黎明期からコンピューターと人間との関係を組織の中で見てきたが、黎明期にはコンピューターなど部下の女性にやらせればよい、と言っていたおっさんが多くいたが、いまや社長でもパソコンを自分で操作している時代だ。
その他ＤＸで様々な変化が雪崩のように起きているが、１０年後プログラミング言語を自由に使える人が身の回りに溢れているのかもしれない。そのとき使われている言語がＰｙｔｈｏｎと説明すればご理解できるか。
パソコンを使えないおっさんは絶滅危惧種と言われた時代があった。もうすぐＰｙｔｈｏｎを使えないおっさんは絶滅危惧種と言われる時代が来るのかもしれない。
パソコンが登場した時におっさんは、パソコンなんてなぜ必要なのか、何に使用するのか、などと言っていた。今Ｐｙｔｈｏｎを何に使用するんだろうと、一瞬でも思った人は危ない、時代に乗り遅れている。小学校でもプログラミング教育が始まっているのだ。悩む前に弊社へご相談ください。
ちなみに、来週技術情報協会主催でＰｙｔｈｏｎの超入門セミナーが開催される。有料だが、無料セミナーと異なり、参加者にはＴＭのプログラム例やパーコレーションのエンジン部分のプログラムが無料で配布される。
すなわち、その日に動特性でＴＭ実験をやれたり、パーコレーションのシミュレーションができたりする人もいるかもしれないセミナーである。
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科学誕生以前から技術が存在していたことを否定する人はいない。技術の歴史は進歩ばかりではなく、民族が滅び文明とともに消えた技術が存在する。
科学については、未だ解明されていない現象も存在し、発展途上だ。素粒子論は行き着くところまで来たように思われるが、生命科学は、発展途上である。
20世紀は、科学的な技術開発が唯一の方法と偏り過ぎた考え方だった。E.S.ファーガソンはその歪に着眼し、「技術屋の心眼」を書いている。20世紀末にアメリカではトランスサイエンスということばがうまれているが、これが日本に伝わったのは21世紀になってからである。
バブル崩壊の影響があった。バブル崩壊により1980年代科学論のブームだったが、それも消えた。日本の科学論は、同時期のアメリカと異なり、未来がバラ色という傾向が強かった。
バブル崩壊から30年以上たっても日本経済は以前の輝きに戻っていないが、これは日本発で大きな技術のイノベーションが起きてないからだ。
1980年代には日本発のセラミックスフィーバーが世界を席巻し、やがてナノテクブームへと広がっていった。やはり、日本発のイノベーションがGDPの飛躍的上昇のために必要だろう。
日本の技術開発で問題と感じているのは、非科学的な内容を全否定するところである。カオス混合技術で学会賞に推薦されたが、フローリー・ハギンズ理論で否定される現象をあからさまに嘘だろう、とプレゼンテーションの席で言われた。
あまりにも失礼だと思ったが、実際の現象として起きていることを改めて理解してほしいとお願いしている。科学的に説明できなくても現象として自然に起きている機能を活用した技術は、カオス混合以外でも存在する。
技術をいつでも科学的に理解できるとは限らない。科学で理解できない現象を活用した技術でもそのロバストが高いならば十分に実用化できるのだ。
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