Pythonで重回帰分析あるいは主成分分析のプログラムを作りながら、データサイエンスの手法を講義するセミナーを開催するかどうか迷っている。
理由は、すでに市販ソフトが流通してることと、弊社サイトでも両者のツールを無料で公開しているためだが、Pythonで多変量解析のプログラムを作成すると、大きなメリットが生まれる。
メリットについてはセミナーで解説するが、受講希望者がいるのかどうかわからないので迷っている。プログラムは、公開されている無料ライブラリーを使用するのでC#で作るより、安価で簡単である。
プログラムの作り方とその使い方をセットにして重回帰分析で１日、主成分分析で１日のセミナーをイメージしていただきたい。実務における使い方では、当方が４０年以上の実務で使用した例を用いる。
希望者は弊社へ問い合わせていただきたい。ある程度の人数が集まりそうならば、テキストを準備し、募集を行う予定でいる。
データサイエンスやPythonのプログラミングスキル、とりわけ後者については義務教育にもプログラミングが取り入れられたので、子供たちに負けないように誰もが習得する必要がある。
DXの進行でプログラミング知識は、今や日本人の常識となったが、当方はその知識が実務における問題解決に重要であると認識し、大学に情報工学科の存在しなかった時代に社会人となってから日曜プログラマーとして活動してきた。
その実戦で磨いてきたスキルをこのセミナーで伝授したい。いわゆるプログラマーによるセミナーとは一味異なる実務で活用できるプログラム教育となる。単なる言語の文法だけの解説ではない。それを使用した問題解決手法である。
また、すでに多くの企業で導入が完了したPythonについて、出遅れた企業のニーズに応じたセミナーを企画します。ご相談ください。価格は希望される企業の規程に従いお見積りを作成させていただきます。
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コンピュータを道具として使うためには、プログラムを組まなければならない。プログラムを組んでやればコンピューターに接続された機器の種類に応じてコンピューターの道具としての役割が決まる。
すなわち、コンピューターはプログラムが無ければ、道具としての役割が明確とならないおもしろい道具、あるいはその道具としての機能が決まっていない道具である。
ところで、プログラムを記述するためのコンピューター用の言語は、コンピューターが登場してからいろいろ開発されてきたので様々な種類がある。現在主流になっているのはオブジェクト指向の考え方を実装した言語である。
C#は、純粋なオブジェクト指向言語と呼べるが、C＋＋はCと同じようなプログラミングスタイルでもプログラム可能なのでオブジェクト指向でプログラミングできる言語となるだろう。
このようにC＋＋をとらえると、Cも構造体を工夫して用いるとオブジェクト指向もどきの記述ができるのでC＋＋に近い言語と見なすこともできる。Cのこの柔軟性ゆえに半世紀近く前に登場した手続き型言語であるのに未だ生き残っている。
かつて、用途ごとにプログラム言語は発展してきたように思われる。すなわち、コンピューターを道具として使うためには言語が必要となるが、その道具としての機能を記述しやすいように設計された言語として発展したので様々な言語が登場した、と感じている。
例えば科学計算用にはFortrunが、天体望遠鏡の制御用にForthが、事務処理に便利なｄBASEといった具合である。Cが登場したあたりから、いろいろな目的に使用できる言語としてコンピューター言語が設計されてきた。
今エンジニアの誰もが使うようになったPythonもそのような目的で設計された言語であるが、C言語を厳格な柔軟性で設計された言語と表現したならば、可読性を重視した柔軟性の言語と呼べるような特徴がある。
ゆえにズボラなプログラマーが組んでも可読性の高いプログラムとなる。この特徴ゆえにチームでプログラムを分担して作る時に統一された読みやすいプログラムが誰でもできる。
Cの場合にはチーム内でそのスタイルを統一しておいたとしても、読みにくいプログラムとなる。この読みにくさは、昔小林秀雄の文章が難文として揶揄されたような文体の問題に近いところがある。
この読みにくさにより思考が止まる。書いた本人とコンピューターが理解できたとしても、他のプロジェクトメンバーが理解できないプログラム、というのもCを用いるとできることになる。
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まさかり投法で一世を風靡した村田氏でも５０歳以下には顔すらわからないのだろう。その結果の暴力事件としてとらえている。
当方も空港で嫌な思いをしたことがあるが、当方の場合には検査員から、今回のニュースで報じられた以上の「暴力」を振るわれている。しかし検査員を訴えたりしていない。その場を見たわけではないが、村田氏の場合もその程度だったのだろうと想像している。
もし、村田氏が本当に暴力を振るったならば、被害者は入院していた可能性が高いのでそのような空想をしている。彼は、７０歳を過ぎたと言ってもまだ現役の投手である。昨年TVでその投球を見たが、当方のバットに当たるとは思えない球速だった。
このような事件は、何故か気持ちが暗くなると同時に現代を生きるときの注意を喚起してくれる。すなわち、現代は被害者が声をあげたら加害者の負けとなり事件が成立するので、誰でも法に触れる加害者となるリスクが溢れている社会である。
３０年以上前は、被害者がいくら声をあげたとしても加害者に忖度した周囲が多数で隠蔽化を画策する時代だった。今でも巨人の坂本選手のように大きな事件とならない事例も存在するが、隠蔽化までは至ってない。
さて村田氏の場合に当方が経験した以上の暴力だったのかどうかニュースでは不明である。理由はニュースに書かれたような暴力を当方は逆に検査員から受けたことがあるからだが、当方はその時に事件としないどころか検査員に何もされなかったように振舞っている。
その日は目的地についても首筋の痛みが取れず首を回しながら入国手続きの順番を待つことになったが、村田氏の事件では記事によれば誰もそのような傷害を受けていなかったようだ。その程度の暴力事件である。
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かつて研究開発は仮説を設定し、その仮説を検証するために実験を行った。その実験結果が仮説を実証すれば、仮説が正しいとされ、仮説と異なる実験結果が出たならば仮説が間違っていた、という結論をだすのが科学の方法である。
イムレラカトシュは、その著書「方法の擁護」の中で、否定証明だけが完璧な科学の方法となりえる、と指摘している。しかし、科学で完璧になされた否定証明でも否定された仮説を支持する実験結果の前には、ゴミとなる。
例えば、ゴムからのブリード物で増粘し耐久寿命が無くなる電気粘性流体について、界面活性剤では問題解決できない、という否定証明がなされた。
この問題について当方は界面活性剤を主成分分析し、HLB値以外と相関する機能を界面活性剤に見出し、その機能が強い界面活性剤を用いて電気粘性流体の耐久性問題を解決し特許出願している。
科学的な否定証明が、たった一晩でなされた8ビットコンピューターMZ80Kによる主成分分析結果とそれを示す瞬間芸的実験でひっくり返ったのだ。
この科学という哲学の問題を高度経済成長期に議論され始め、アメリカではトランスサイエンスという用語が登場したが、バブル崩壊と同時にこの議論も消えた。しかし、21世紀となりトランスサイエンスが日本で話題になりはじめ書籍が出版されている。
背景に環境問題があり、科学に問うことができても科学で解けない問題の存在に世界中が気がついた。実は科学登場以前に人類は、遭遇する様々な問題に対して技術で解決し、科学誕生とともに産業革命を引き起こす機動力となっていた。
しかし、その技術的思考方法が科学誕生とともに最初に述べた仮説を基にした思考方法にとってかわった。この10年ビッグデータを基にしたデータサイエンスの話題が絶えない。
データサイエンスでは、現象に潜む機能因子と相関して表面に現れたデータを数学的に処理し、現象に潜む機能を予想する。すなわち、そこでは科学で求められた仮説の立案プロセスは最初に行われない。
あくまでも最初に行われるのはデータの数学的処理である。このプロセスは科学的と言えるかもしれないが、機能を予測するのは科学ではないのだ。あくまでも予測である。妄想かもしれない。
しかし、かつては非科学とされたこのような方法が、今科学的と言われたりしている風景を見ると、科学と非科学の境界が、少なくとも小生がデータサイエンスで仕事をしていたことが一因となり転職した時代から大きく動いたのだろう。
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今一眼カメラの大半はミラーレスとなり、キャノンとニコンは一眼レフカメラの開発を辞めてしまった。唯一ペンタックスだけがミラーレスを開発せず、一眼レフの改良を行っている。
そのため、一眼レフで最先端のカメラを購入しようとするとペンタックス一択となる。１０年ほど前からこのような時代の流れとなり、当方もニコンZ7を購入したが、違和感があった。
ミラーレスは、ファインダーに見えている通りの画像が得られるので合理的である。ゆえに撮影で失敗したくない時には、ミラーレスが重宝する。目で確認した画像が得られるからだが何か少し違うのだ。
写真を趣味として撮ってきてアナログ時代からデジタル時代になって感じた違和感とも少し異なる感覚である。この違和感を探るために、一眼レフデジタルカメラで写真を撮り始めた。
その結果違和感の原因を理解できた。一眼レフデジタルカメラでは、まさに今の被写体をレンズから得られた光の画像として人間の頭で感じているのだ。
一方、ミラーレスカメラでは、今の被写体についてカメラが最適となるように判断した画像を人間の目で見て頭で理解していることになる。
前者では、被写体をどのようなデジタル画像として撮影するのか、すべて撮影者が責任を負うことになる。その結果失敗も生まれ、その失敗が残念であるかもしれないけれどうまく取れたときの快感を増加させていることは確かだ。
後者では、カメラがすべて絵作りをしてくれたものを人間が確認し、画像を残すという作業になる。前者に比較し、失敗画像はほとんど無い。
写真を撮る、という行為には、趣味の楽しみとする場合もあれば、仕事で失敗が許されない撮影の場合もある。前者は従来の一眼レフの方が、さらにはフィルムカメラの方がちむどんどんする。
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データサイエンスにより界面活性剤の候補が絞られ、ゴムからブリードアウトした物質で増粘し機能を失った電気粘性流体を一晩で復活できた。
しかし、その手法は科学的ではない、という。科学的ではないことを当方も承知していたが、それを理由に検討しないというのは、問題解決の手段を狭める、と主張した。
当時アカデミックな研究を唯一の方法として推奨していた研究所は、科学的であることにこだわる硬直した研究者の集団だった。当方は、さらにヒューリスティックな解を示し、このアイデアを用いると現在検討中の電気粘性流体の性能を向上させることが可能、とこの議論の中で答えている。
そして、粒子構造が表面から内部にかけて抵抗が減少している傾斜機能粉体やコンデンサー状のナノ粒子が分散した粒子、ナノ粒子が分散した不均一粒子の３種の粒子を製造し、それらの性能を評価した。
驚くべきことに、それら３種の微粒子から製造された電気粘性流体は、当時世界最高の電気粘性効果を示した。短時間で得られたこの成果で周囲はびっくりして、科学的には怪しいがデータサイエンスで見出された界面活性剤で耐久性問題を解決しようという流れになった。
同時に会議前になると異常な事件が起きるようになった。データサイエンスを用いた問題解決法が非科学的とされた時代の出来事である。
科学と非科学との境界は時代により変化するとイムレラカトシュはその著書の中で指摘しているが、科学という哲学がどのようなものであるのか、あるいは人類が科学誕生以前から営んできた技術的思考による問題解決法を非科学的として封じることの愚かさにようやく日本人は気がついたのかもしれない。
日本人は、ようやくデータサイエンスの重要性に気がつき、義務教育にプログラミング教育を遅ればせながら取り入れた。そしてAIの実現にまっしぐらである。
おそらく、その次に来るのはAIに対する反省だろう。人間の進化の歴史を見るとこのような時代が到来することが予想される。
データサイエンスとAIを直接結び付けると、それを反省する時代が来ると予想されるならば、データサイエンスを人間の頭で結び付ければよいだけである。これが今データサイエンスにおける最先端の方法論だ。それは当方が転職してまでも改良し続けてきた方法論である。
カテゴリー : 一般 電気/電子材料 高分子
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コロナ禍は、DXを加速させた。弊社のような規模では、その変化をうまくチャンスとしてとらえることができたかどうかで生き残りが左右される。
弊社は、知的サービスの会社としてスタートしているが、起業時の事業である電子出版で大きな失敗をした。すぐにその失敗に気づき業界トップで撤退している。
その後中国ナノポリスを拠点に、日本企業と中国ローカル企業に小生の技術を伝承しながら売り上げを伸ばしてきた。活動の成果については特許を検索していただきたい。しかし、コロナ禍となり一気にその売り上げを失った。
この２年間倒産しないように新たなビジネス展開を模索するとともに、今日のDXによる変化で到来する日本の姿を考察してきた。
かつて、８ビットCPUが登場した時に「花王のパソコン革命」という書籍がベストセラーとなり、大型コンピューターと同様の処理が可能なコンピューターを大衆車一台分の価格で購入できるようになった。
このベストセラーには、２０万円以下でパソコン革命が可能と書いてあったので、研究所で購入願を出したら、そのような便利なモノなら自分で購入しろと上司に言われている。
過重労働はじめ個人に犠牲を強いた時代の話をこの欄で以前紹介しているが、当方はローンを組んで独身寮の一室に上司の指示に応えるようにMZ80Kのシステムを揃えている。これがデジタルと小生との本格的出会いである。
このシステムの導入と新入社員研修でIBM3033活用によるデータサイエンスによりタイヤの軽量化問題にソリューションを提案した経験から、業務にデータサイエンスが自然に取り入れられた。
その後、SASから発売されたSSPを使いたくてLATTICE C を購入している。ライブラリー一式そろえて５０万円前後の自腹を切っている。コンピューターは１６ビットの時代になっていた。
社会人になってデジタル変革と配属されたアカデミアよりもアカデミックな研究所のおかげで５００万円近く私財を投入し会社で仕事をするような状態だった。
過重労働と私財の投入はゴム会社で激しかったが、転職によりそれから解放された、と表現するよりもDXの進展により個人の技術者の負担が減少した、と捉えた方が良いのかもしれない。
今では技術者が個人でパソコンを所有する時代であり、そのソフトウェアーもほぼ無料で手に入る時代である。例えば３０年前に登場し膨大なライブラリーを揃えたPythonが無料で活用できる社会など５０年近く前には信じられない環境である。
Pythonを使いこなせれば無料で機械学習のソフトウェアーを開発することができる。すなわちAIを無料で手に入れることができるのだ。これに気がつかれている技術者はどれだけいるのだろうか。
弊社ではどのように業務に活用してゆくのか、技術をテーマにしたPythonセミナーを順次公開してゆく計画を立てている。
すでに大手では、データサイエンスを含めてそのスキル実装が個人の技術者で完了したとの噂を聞いている。もし、まだ個人レベルでデータサイエンスのスキル実装が進んでいない企業は弊社のセミナーを活用していただきたい。
高価なSASのソフトを導入する前に弊社の活用を考えていただきたい。先端技術とともに安く研究開発へデータサイエンスの実装を可能とするソリューションを提供いたします。
例えば、今弊社のホームページでは多変量解析のソフトウェアーを無料で開放しているが、これをPythonで個人のパソコン上で処理するスキルは数行のプログラムで可能だ。弊社Webページ上ではJavascriptで作られているが、Pythonへの移植は驚くべきほど簡単である。
さらにその応用展開の解析も簡単である。ただ簡単な自転車の乗り方でも指導者あるいは補助輪が必要だったように、簡単と思えるまでには個人の努力が少なからず求められる。そこを弊社はお手伝いいたします。過酷な労働環境で鍛えられたノウハウで、今の時代に合った優しい指導を目指しています。
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DXが進行してゆく過程でモノの見方、価値観だけでなく、科学と非科学の境界も変化するだろう。４０年前はデータサイエンスという手法は科学でもなく、技術者からも嫌われた。
多変量解析が、統計手法として新QC７つ道具に採用されたのは１９７０年代のことである。新QC７つ道具に取り入れられ、それを研修コースに採用していた企業の新入社員発表会で、多変量解析による成果発表をしたところ「大馬鹿もん」とＣＴＯに叱られた。
せめて手法をうまく使ったところを褒めてほしかったのだが、実車データが無かった点を諫められた。現物データの重要性を厳しく指導された。大型コンピュータＩＢＭ３０３３を使用して多変量解析を行った４０年以上前の出来事である。
３０年ほど前でもデータサイエンスは科学的ではないという科学者がいた。しかし、当方はヒューリスティックな解を得る目的でデータサイエンス手法を実務に取り入れていた。これが災いして転職している。
ところが１５年ほど前からアカデミアでマテリアルインフォマティクスというデータサイエンスを材料科学に導入する研究が行われ、学会でも堂々と発表されている。
DXにより、科学と非科学の境界が動き始めた。それより前にはイムレラカトシュは「方法の擁護」において、厳密な科学では否定証明だけである、と述べたように、科学における方法の曖昧性は指摘され始めていた。
科学の方法として議論の余地はあっても、技術の方法としてデータサイエンスはDX時代に技術者が身に着けておくべきスキルである。弊社はそのために主成分分析と重回帰分析のソフトを無料で公開している。
使うだけならば難しくない。ソフトウェアーを開発しようとすると、固有値の計算アルゴリズムに何を使うのかといった問題が出てくる。弊社のソフトウェアーはIBM社のソフトウェアーの計算結果が得られるようにそろえてある。
また、弊社ではPythonのプログラミングスキルを技術者に身に着けてもらおうと安価なセミナーを企画している。どのように使うのかイメージを明確にするためにテーマを絞って展開している。
今劣化寿命の問題とパーコレーションの問題のテーマについてセミナー参加者募集を行っている。また、企業での研修の教材も用意できますのでご相談ください。お見積りは弊社のセミナー参加費を目安に捉えてください。
小学校でもプログラミング教育が始まったのである。お父さん、お母さん技術者はPythonぐらい自由に使えなくてはいけない。独身技術者は、もう使えるのが常識である。
独身時代に東村山音頭で有名になった地域にあった恩多寮でMZ80Kを用いて多変量解析プログラムを開発した快感は今でも覚えている。IBM３０３３と同じことがカローラ一台分の価格（注）のコンピューターでできるようになった瞬間である。
（注）MZ80Kのキット以外に工人舎のドライブ、ＦDＯＳにＰＡＳＣＡｌ、ＦＯＲＴＨ、ＨｕＢＡＳＩＣ（ゲームのハドソンは昔言語開発もやっていた）、アセンブラー、第二精工舎のプリンターを揃えるとこの価格になった。ＦＯＲＴＨは面白い言語だった。
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アーレニウスプロットによる時間温度の換算手法、すなわち寿命予測法は、いまや食品や医薬品までに応用されている。
ラーソンミラーパラメーターも同様に普及しているが、これらの手法はそれぞれ経験知である点を正しく理解しているだろうか。
その前に、そもそも実験のやり方も含め、これらの手法そのものが理解できていないという人は、１０月１１日に開催される弊社のセミナーを受講していただきたい。Pythonを用いたデータ整理手法を中心に講義します。
寿命予測も含め、実験データの整理や解析にエクセルを使われている方は多いと思う。当方もセミナーでデータ解析を指導するときにエクセルのソルバーの使い方など事例を基に講義している。
しかし、エクセルの問題は計算式をセルに埋め込む手間である。さらに使いまわしを行おうとすると少し面倒である。これを便利にするためにVisualBasicを立ち上げるのも良いが、最近マイクロソフトからワードやエクセルのVisualBasicを廃止する方針が発表された。
理由は脆弱性である。この問題以外に、VisualBasicでも再利用という観点で不便である。さらにこの使用方法をご存知の方も少ないと思われる。当方は知っていても使わない。面倒だからだ。
ところがPythonは、かつてのMS-DOS環境におけるプログラミングのように快適である。ぜひ技術者はPythonの使い方を取得していただきたい。GAFAで使われている標準言語、という意味だけでなく、Basicよりも易しく機械学習のプログラミングも可能なのだ。
さらに豊富なライブラリーがあり、劣化寿命の時間温度換算則を用いたデータ整理プログラムなど数行で書くことが可能だ。ぜひこの機会に弊社のセミナーを受講してPythonを身に着けていただきたい。
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とにかく早期退職してから刺激的な出来事の連続で、あっという間に10年が過ぎ、コロナ禍となってこれまで積み上げてきたものがすべてリセットされた。
連日ワイドショーのテーマとなっている統一教会と自民党の問題は、一見不思議な事件に見えるが、理解が進むと、これも日本ならではの事件として納得できる。
小室直樹著「危機の構造」復刻版はさらに現在の日本の状況を40年前の著書でひも解いてゆく。但しこれは一つの視点であってほしいと願うのは当方だけだろうか。
例によってこの本では、ウクライナ戦争だけでなく他の戦争で日米同盟ができて、などと過激な話が書いてあるが、このくらい過激なことがポストコロナ禍では起きるのかもしれない。
この時もしかしたら日本の浮上できるチャンスが生まれる可能性が高い。先進国で日本経済だけが沈み続けているのだ。チャンスが生まれたらそれをうまくとらえなければ永遠に浮上の機会は無くなる。
この時技術者は今まで通りの仕事のやり方で良いのだろうか。40年前職場にコンピューターが普及した時にそれを操作できる若者とその周りで右往左往する中年社員の問題が生じた。
今職場では誰もがMS-OFFICEを使いこなし仕事をしている。技術者はデータをエクセルで整理しているようだが、これからはPythonでデータの整理と解析、そして過去のデータとリンクしてビッグデータとして新たなアイデアを導き出すような仕事の仕方が求められている。
具体的にどのように進めたらよいのか。それは弊社のセミナーでこれから明らかにしてゆく。すなわち弊社のセミナーは単なるPythonの入門セミナーではなく、新たな技術者の仕事のやり方を提案するセミナーである。
ポストコロナ禍では、おそらくいつまでもエクセルしか使えない技術者とPythonを使いこなし、技術をAIに学習させてアイデアを練る技術者と二分されてゆくだろう。DXが進めば個人の実務のやり方にもその影響が現れる。今から備えるために弊社のセミナーへご参加ください。
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