科学で問うことができても、科学で答えることができない問題が増えてきたが、トランスサイエンスという言葉は、科学論が活発に論じられた１９８０年代末にアメリカで生まれている。
日本ではバブル崩壊とともに科学論も立ち消えになったが、１９７０年前後からの企業の研究所ブームもバブル崩壊とともに見直しが起きている。
１９７９年にゴム会社へ入社し、当時最先端材料だった樹脂補強ゴムの開発を３か月で仕上げた後、ポリウレタン発泡体の難燃化技術を担当した。
その時、世界初の難燃化技術を開発せよと命じられたので、ホスファゼン変性軟質ポリウレタンフォームを企画し、半年で工場試作まで仕上げている。
ところが、始末書を書かされた話を以前この欄で紹介しているが、未だにこの時の始末書の意味が不明である。命じられたゴールを実現し、特許や論文にもまとめ名実ともに世界初の難燃化技術だった。
上司は、特許の発明者は自分を筆頭にしろと言われたので筆頭にしているが、工場試作の成功の責任は当方が負うことになり、始末書を書かされたのだ。工場試作を命じたのも上司であり、急な予定変更で、工場試作の準備のために過重労働をさせられている。
工場試作を突然行うことになったのは、ホスファゼン変性ポリウレタンフォームの難燃化レベルが高ったからである。半年間の開発業務において、その難燃化機構についても解析している。
燃焼という現象は急激な酸化反応であり、非平衡で進行するので、典型的なトランスサイエンス現象である。しかし、それを科学的に解明せよ、と言われたので、燃焼時のオルソリン酸の揮発量はじめ、様々なデータを収集している。
科学的に解明が難しい現象については、仮説設定よりもとにかくデータを集めることが先決である。現象から科学的手法で得られるデータを絞り出し、科学で証明が難しい現象について多数のデータから考える方法が効率的だ。
これを科学的にとらわれて仮説設定しデータを集めてみても、非平衡で進行している反応を完璧に証明できず、否定証明の報告書を乱発することになる。
トランスサイエンス現象については、科学的に測定可能なデータをとにかく集め、科学的に確からしい多数のデータから何が起きているのか解析的に想像を進める以外に方法は無い（ユークリッドはこのようにして図形の問題を解いていたのかもしれない。そして、経験的に一本の線を引くヒントを身に着けたのだろう。科学誕生以前にユークリッド幾何学は生まれている。）。
ゴム会社の研究所には、これを頭が悪いから、と笑っていた人がいるが、その人が今マテリアルインフォマティクスへ真剣に取り組んでいる研究者を見たら、大笑いするかもしれない。
科学と非科学を厳密に分けていた時代があった。そのような時代に新QC７つ道具と出会い、データサイエンスの可能性について研究するのは大変だった。
しかし、ホウ酸エステル変性ポリウレタンフォームや高純度SiCの事業化、電気粘性流体の耐久性問題解決など科学的に取り組んでいたら出せなかった多数の成果を出すことができている。
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有機酸触媒存在下でフェノール樹脂とポリエチルシリケートを混合し、高純度SiCを製造する技術では、フェノール樹脂とポリエチルシリケートが均一に相容していることが求められる。
これが不均一のまま固化した前駆体を焼成してもSiCを製造することができるが、そのSiCは、フェノール樹脂とシリカとを混合して固化した前駆体や、ポリエチルシリケートとカーボン粉を混ぜて固化した前駆体を用いた場合にできるSiCと何ら変わらない。
当方が、フェノール樹脂とポリエチルシリケートとの相容のアイデアを思い付いたときにすでにその類の特許が出ており、当方の特許は、フェノール樹脂とポリエチルシリケート、触媒用の酸の３成分の組み合わせが新規となった発明として成立している。
進歩性は、副生成物となるウィスカーや残炭素の除去が不要となりシリカの混入が無い高純度SiCが得られること、均一な超微粒子のSiCが得られることなどである。
ゆえに前駆体の製造技術は進歩性を得るための重要なノウハウとなる。多少前駆体の製造条件が悪くても副生成物ができるのを防ぐことはできるが、均一な超微粒子を得るためには、ノウハウが重要となる。
このような技術を仮説による実験で発明しようとすると時間が大量に必要となる。むしろラテン方格を用いて、何も考えず制御条件をすなおに発見するための実験を行った方が効率が良い。
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ラテン方格をあらゆる実験条件の一部実施するためのツールという見方ができると、あらゆる組み合わせを行わなければ予想がつかない現象解析が可能となる。
科学の立場では、仮説を用いて実験を行うことが基本である。ところが、技術の立場では、機能のロバストが安定に動作すればよいので、その条件が仮説により導かれようとも、試行錯誤で導かれようとも、はたまた、エイ、ヤと気合一発で見つかっても「そんなの関係ない」。
STAP細胞のように発見はされたが、ロバストの低い現象では、タグチメソッドを用いてロバストを高めることが求められる。小保方氏が、あるいは理化学研究所がタグチメソッドを導入していたなら、あの日の事件は起きなかった。
仮説に基づく実験で偶然できてそれを喜んでも、そのロバストが低ければ技術として活用できない。技術では科学の研究と異なり機能は当たり前で、そのロバストが保障されなければ実用化が難しいという時代になった。
仮説に基づく実験で偶然「あたり」を引いても科学者は論文を書けるが、「＊＊あります」と叫んでみても、技術としての実用化は難しい。技術者は科学者よりも厳しい現実といつも向き合っている。
技術者は機能のロバストを高めるために、その機能の制御因子について、あらゆる条件の組み合わせの中でロバストの高い条件を見出す必要がある。それゆえ、タグチメソッドではラテン方格を使って実験を行うのである。
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ホウ酸エステルとリン酸エステル併用系の難燃性ポリウレタン発泡体の研究開発では、次の様な実験計画法も行っている。
すなわち、ラテン方格の外側に配置する数値として、LOIを用いるのではなく、難燃剤の添加量を変化させたときのLOI変化で計算される相関係数を配置して実験を行っている。
ここで、誤差因子を調合して配置すれば、タグチメソッドを感度で行っているような実験となる。これは故田口先生の解説である。当時先生のことを存じ上げなかったが、写真会社へ転職してタグチメソッドの推進委員を担当した時に３年間先生から直接ご指導を頂いた。
その時にこの話をして先生から褒めていただいた時のコメントである。このような実験を行った背景は、ラテン方格で決められた水準のLOIをそのまま用いる教科書通りの実験計画法を行っていた時に、最適条件の外れることがあったからだ。
相関係数をラテン方格の外側に配置したところ、制御因子の結果がうまく合うようになった。そもそもタグチメソッドではラテン方格を実験の計画立案のためだけに利用しており、それでＳＮ比の変動を計算するためではないのだ。
すなわち、すべての実験について一部実施を確率的に均等とするためにラテン方格を使用している。統計手法の教科書に記載された実験計画法でラテン方格を使用する時には、ラテン方格の繰り返し効果が実験の誤差を計算するために利用されている。
当方は、ラテン方格を「ただ、実験計画を立てるためだけに利用する方法は無いのか」という問題意識から、ラテン方格の外側に相関係数を用いる手法を発明した。
すなわち、タグチメソッドでラテン方格を用いるのは、すべての制御因子の条件の組み合わせから、均等に一部抽出するためである。誤差変動に相当するSN比は、ラテン方格の外側に配置した誤差因子と信号因子から求めている。
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ホウ酸エステルとリン酸エステルを併用し、ポリウレタン発泡体に添加しておくと、それが燃焼時に反応してガラスを生成しポリマーを難燃化する。データサイエンスによりその現象を把握することができる。
極限酸素指数（LOI）を目的変数として、ホウ酸エステルだけ添加したポリウレタン発泡体で採取された実験データを単回帰分析するとホウ素の含有率変化に対してほとんど増加しない。すなわち、ホウ素原子単独では、LOIを増加させる機能が無いことを示している。
ところが、リン酸エステルとホウ酸エステルを併用するとホウ素原子の難燃化機能がリン原子の効果に近づく。これが段階式重回帰分析で示された。
段階式重回帰分析とは、説明変数を逐次１変数づつ取り上げながら重回帰式を組み上げてゆく方法で、説明変数間に相関関係があると目的変数への寄与が高い説明変数だけが重回帰式に組み込まれる。
この手法で組み立てられた重回帰式には、必ずしも期待する説明変数が取り込まれない場合も出てくる。ゆえに、当時は期待される説明変数が取り込まれるように、重回帰式の結果を見ながら実験データを取り直すこともしていた。
このような試行錯誤の実験で、重回帰分析の数学的な意味だけでなく、サンプルデータ群の特徴が回帰式にどのように影響するのか、ということも学んでいる。
例えば、塩素原子や窒素原子、芳香環などは、条件が整うと難燃性に寄与する単位である。三酸化アンチモンが存在すれば、燃焼時に塩化アンチモン蒸気が生成して空気の遮断をすることが知られている。
これは、段階式重回帰分析を行うと塩素原子とアンチモン原子が説明変数として取り込まれることからも理解できるが、リン酸エステルには塩素原子を含んでいる化合物も存在するので、リン原子と塩素原子の間に偶然の相関が出てきて、どちらかの原子が取り込まれないことが起きる。
アンチモン原子が存在すると、塩素原子が取り込まれて、リン原子が棄却される。燃焼時のリン酸単位が炭化促進の触媒作用を示すことは形式知なので、これはおかしい。
塩素原子を含んでいないリン酸エステルを用いた実験データを追加してやり、リン原子と塩素原子との単相関係数が例えば０．７未満になると、説明変数としてリン原子と塩素原子の両方が取り込まれるようになり、リン原子と塩素原子、アンチモンとの効果比較が可能となる。
ホウ酸エステル変性ポリウレタン発泡体の難燃化システムの場合にも、難燃剤の組み合わせ等を工夫し、ホウ素原子とリン原子、塩素原子、窒素原子、芳香環それぞれの単相関係数が０．７未満となるようにしてやると、ホウ素原子とリン原子、塩素原子が説明変数として取り込まれた重回帰式ができる。
この重回帰式の説明変数の標準偏回帰係数を比較してやると、それぞれの原子のLOIに対する寄与を知ることができる。驚くべきことに塩素原子が０．１程度に対し、ホウ素原子は０．４程度までになっている。
一番高いのはリン原子で０．６である。この総和が１になっていないのは誤差を含んでいるためであるが、LOIに対するホウ素原子の標準単回帰係数がほぼ０に近いにもかかわらず、塩素原子の４倍の寄与率を示したのは、リン原子との相乗作用の結果であり、燃焼時の熱でホウ酸とリン酸が反応してボロンホスフェートの生成した結果と一致している。
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ホウ酸エステル変性ポリウレタン発泡体の難燃化機構について、データサイエンスによる証明では非科学的とゴム会社の研究所で評価されただけでなく当時の学会でもあまり関心が示されなかった。
当方もデータサイエンスの手法が科学的とは思っていなかったが、科学で答えられない問題あるいは現象について、科学で問う方法として関心があり、１９８０年からアイデアを練ったりする時だけでなく、科学的証明が難しい時にデータサイエンスを活用していた。
燃焼という現象は、急激な酸化反応であり非平衡状態で進行するので、科学で問うことはできても完璧な科学的証明は困難である。未だに非平衡で進行する現象の取り扱いについて形式知がまとまっていない。
４０年前の１９８０年代ならさらに科学の状況は遅れていたので、科学的な証明が困難と言っても良い時代だったが、それでも科学的に完璧な証明を上司は求めてきた。アカデミアよりもアカデミックな研究所ゆえの疑問の残る仕事である。
仕方がないので、熱重量分析装置を活用して、各温度における変化を観察したのが最初の研究である。そして、５０℃間隔で熱重量分析装置を停止し、サンプルの状態を観察したり、発生ガス分析をしたりもした。
この結果に合わせて、実際の燃焼試験における発生ガス分析や燃焼後の燃焼面の分析を行ったりもしている。そして、ポリウレタンに添加されていたホウ酸エステルとリン酸エステルが反応して３５０℃でガラス状のボロンフォスフェートが生成していることを確認した。
また、ホウ酸エステルが添加されていない時には３００℃でオルソリン酸の揮発が観察されるが、添加されているとそれが抑制されることも明らかになった（恐らく３００℃からホウ酸との反応が始まっていたのだろう。実験で得られた値には５０℃の差異が存在した）。熱重量分析の結果は、燃焼時の現象でも再現されたので分析手法も含め機密事項とされた。
１９８０年代は高分子の難燃化研究について、技術が完成した時代であり、１９７０年代からその開発競争が激化していた。当方は大学院でPVAの難燃化をホスフォリルトリアミドのホルマリン付加体で成功していたので世界の研究動向を知っていた。
ゆえに製品化されなかったホスファゼン変性ポリウレタン発泡体の研究論文の発表許可は下りたが、製品化されたホウ酸エステル変性ポリウレタン発泡体については、学会発表のみ許可された（ただし学位論文には学会の予稿集にも書いたデータサイエンスの成果を掲載している。）。
ただ、一連の解析データについて、特に動的な燃焼時のガス分析手法についてはノウハウとされ、発表許可が下りなかった。燃焼現象の解析技術は当時先端技術であり、発表に制約がついたが、データサイエンスの成果については、非科学的という理由で容易に許可された。
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高純度フェノール樹脂と高純度ポリエチルシリケートとの反応に有機酸を用いて前駆体を合成後、それを焼成して高純度SiCを製造するプロセスは、科学的発想法で考えて出てくるアイデアではない。
フローリー・ハギンズ理論で否定される組み合わせのポリマーアロイを合成しなくてはいけないからだ。フェノール樹脂と無機高分子であるポリエチルシリケートの組み合わせのχの値は大きい。
χが０ではないポリマーの混練には、相溶化剤が用いられるが、高純度化のためのポリマーアロイに高純度の添加剤は、コストアップとなるので用いたくない。
χが大きな２種のポリマーを均一に混練する方法として、カオス混合と高速剪断混練があるが、当時存在したのは低粘度の高速剪断技術だけだった。
この技術は、イソシアネートとポリエーテルポリオールとの反応で製造されるポリウレタンのリアクティブブレンド技術として知られていた。これは、低分子とオリゴマーとの反応でポリマーを製造する方法で、ポリマー同士の場合にどのようになるかは知られていなかった。
当方は、高純度SiCの発明の前に、このポリウレタンをホウ酸エステルで変性して難燃化する技術を研究しており、データサイエンスにより燃焼時にガラスを生成して高分子を難燃化する技術を開発していた。
この技術は、日本化学会年会や無機高分子研究会などで発表しているが、データサイエンスの研究について、ゴム会社の研究所では非科学的という理由で予稿集には記載していない。
しかし、当方はデータサイエンスの成果として１枚OHPのシートを作り学会で発表している。ところが学会でもデータサイエンスの成果については関心を持っていただけなかった。上司はしたり顔だったが、当方はその後機会あるたびにこの成果を発表している。その結果時代の変化を知ることができた。
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昨日材料の問題を解くのにMIを用いるぐらいならタグチメソッドや新QC7つ道具で十分、と書いたが、これではMIを研究されている方を愚弄するようなイメージにとられるといけないので補足する。
何か材料の問題を解こうとするとき、例えば新しい配合を考えようとするときも含め、科学的に問題解決するよりも、20世紀には非科学的と呼ばれていたデータサイエンスで解いた方が効率が良い。
それではデータサイエンスのどの方法を選択するのか、といえば、タグチメソッドもよいが、データ駆動の方法で簡単に解けるならば、ＭＩが良い、ただしＭＩを持ち出すくらいなら新ＱＣ7つ道具で解いてみてはいかが、と言うのが当方の昨日の内容である。
ＭＩの利点として非線形の問題を扱う時に多変量解析よりも良い結果が出るかもしれない。ただし、多変量解析やタグチメソッドでも非線形の現象が現れたときにそれなりのパラメーター応答があるので問題を解けないわけではない。
少し頭を使うとグラフ用紙1枚でデータマイニングする方法もあるが、これは弊社のセミナーを受けていただく必要がある。
特に頭をひねらなくてもＭＩでは非線形の問題までデータ駆動で扱えるので便利である、ということを付け加えておくが、人間の頭脳を使わずにＭＩはできない、と言う注意も忘れないでほしい。
ＤＸの進展は個人のスキルアップだけでなく地頭の質まで問うようになった。DXの進展＝MIではないのである。データサイエンスの成果として様々な手法が知られている。MIでうまくいかない時は弊社にご相談ください。
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コンピューターが登場した当時、それを動かすプログラムは、手続きの流れをコンピューターが理解できるように機械語で書かれた。それがアセンブラーとなり、科学技術計算用としてFORTRUNが生まれるに至り、プログラミング技術が科学者に浸透していった。
かつてスパゲッティープログラムという言葉があったように、その言語はアセンブラーよりは簡単であったが、複雑なプログラムを書くのには不向きだった。それでも便利だったのでより文法が易しいBASICがその後生まれた。
文法は易しくなったが、コンパイル（コンピューターが分かるように翻訳）後のプログラム容量が大きくなったので逐次コンピューターに翻訳させるインタープリター型の言語として設計された。
このようにプログラミング言語の設計は、文法をどのように設計するのかが課題だったが、アセンブラーに近く、文法がBASICに近く易しい（ポインターという悩ましい壁が存在するが、易しいと思う）C言語が生まれ、プログラミング言語の設計が容易になり、多数のプログラミング言語が生まれるようになった。
その過程でプログラミング言語のパラダイム事態の革新があった。それがオブジェクト指向であり、オブジェクト指向では、データとアルゴリズムを一体としてプログラムを組み、従来のデータとアルゴリズムが別々であったために、プログラムの再利用性に難があった問題を解決した。
オブジェクト指向のパラダイムは、言語の仕様が人間に近づいたように見えたので、すなわち、オブジェクト指向のクラスと呼ばれるプログラムの塊が、お互いに情報を交換しながら大きなプログラムとなってゆく動作をしたので、擬人化パラダイムとも言われた。
そうなってくると、ほとんど人間同様のふるまいをするプログラミング言語を設計しようというパラダイムが生まれ、エージェント指向と呼ばれた。
オブジェクト指向の最初の傑作であるC＋＋が、Cに翻訳され、その後機械語にコンパイルされたように（今では直接機械語にコンパイルできる処理系も存在する。）、エージェント指向も同様の方法で研究されているが、未だ、映画「マトリックス」で再現されたような世界観の言語は登場していない。
マトリックスは派手なワイヤーアクションが話題となったが、未来のコンピューターの世界観をうまく表していた傑作なので、当方はDVD版もその後購入している。上映映画のDVDなど購入した経験は無かったので唯一である。
さて、現在のAIは、オブジェクト指向のプログラムで作られている、と書けばAIがどのようなものなのかはご理解いただけるのではないか。まだ、プログラマーの頭脳を自動化したに過ぎないAIしかできないのだ。この技術の限界を常に知ったうえでAIを眺めてほしい。
人間のように悩んだり、暴走して人間の手に負えないようなAIを人間はまだ創り出すことができないのだ。それを創り出すためには、オブジェクト指向を越えたパラダイムのプログラミング言語が必要となる。
この点を理解できると、現在のマテリアルインフォマティクス（MI）に関する研究がどのようなものか理解できると思う。１９７０年代に登場した新QC７つ道具でも同様のことができることを知らない人が多い。
新QC７つ道具から最先端のMIまで弊社は指導しています。その立場から申し上げれば新QC７つ道具は高卒でも理解できる易しい方法です。
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日々の問題解決のため、ロジカルシンキングというセミナーが１９８０年前後に大流行している。日々の業務を科学的に遂行しようとする戦後の科学教育の効果や、研究所設立ブームがひと段落したときで論理的にビジネスを進めようという潮流にうまく適合していた。
研究所では、科学的に研究を進めることが当たり前で、企業からも学会発表が競うように行われた。しかしバブル崩壊後、企業からの学会参加は減少の一途である。
ところで、問題解決法には科学の方法以外にもあることが忘れ去られたようだ。当方は非科学的方法でゴム会社で高純度SiCの技術を事業化し、その事業は今でも続いているが、科学の方法でまとめなおして学位を取得している。
当時の研究所では非科学的な問題解決法は受け入れてもらえなかったのだ。ビジネスの観点で考えれば、非科学的であろうと問題を解決することが重要で、科学的に業務を進めて問題解決に失敗しても意味がない。しかし、ゴム会社の研究所は、モノを作ることよりも科学的であることが重んじられた。
例えば、電気粘性流体の耐久性問題では否定証明により、問題解決できないので添加剤が入っていないゴムを開発すべきという結論が出されている。
ゴムを知っている人から見れば大変間抜けな結論だが研究所のトップはこれが素晴らしい研究だと立ち上がったばかりの高純度SiCのJVを止めてでも添加剤が入っていない世界初のゴム開発を進めよと命令している。
話はそれたが、科学的に完璧な証明は否定証明以外にない、というのはイムレラカトシュの名言であるが、科学的に問題解決を進めたときに、科学にとらわれると否定証明に向かうという問題に気づいていない人は多い。
科学は論理学の誕生とともに成立したとマッハは著書の中で述べており、論理学誕生以前のニュートンの研究でさえも非科学的だと解説している。ここで注意しなければいけないのは、非科学的方法であっても万有引力の法則を見出してニュートン力学という分野を開拓している事実である。
最近の学校教育では教えなくなったユークリッド幾何学は科学誕生よりもはるか昔に生まれている。すなわち人類は科学誕生以前に非科学的方法で日々問題解決してきたので、進歩してきたのだ。
ただ科学誕生により産業革命が起き、技術が加速度的に進歩したので、科学の方法というパラダイムが重宝されただけであることを知るべきである。
この数年アカデミアではマテリアルインフォマティクス（MI）が流行し、慌ててこれを導入している企業が多いと思われるが、MIで問題解決するというのは、昔ながらの非科学的パラダイムであることに気がついているのだろうか。
コンピューターという道具を使うので最先端ではあるが、そのパラダイムは従来非科学とされた技術的パラダイムである。不易流行の境地を知ればそれが見えてくる。
AIを用いないデータマイニングもできるし、コンピューターさえも使わずデータマイニングは可能で、当方はグラフ用紙一枚でデータマイニングに挑戦し新たな多成分ポリマーアロイを開発している。
データサイエンスは１９７０年代に生まれ、その概念を拡張しつつ発展し現在に至るが、電気粘性流体の事例で紹介したような間抜けな研究をしないように心掛けたい。
ビジネスでは科学的であることよりも正しい問題を解決し仕事を前に進めることが一番大切である。科学的問題解決に行き詰まったなら非科学的方法も試してみるとよい。弊社では科学から非科学まで全ての問題解決パラダイムを指導している。
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