ゴム会社がアメリカのタイヤ会社を買収し、その後研究所のリーダーが交代した。前のリーダーの時に住友金属工業との高純度SiC半導体治工具事業のJVが立ち上がっていたので、そのまま仕事を進められると思っていたら、新しいリーダーはそのテーマが無くなったという。
社長決裁で始まっていたテーマであり、年に１回の社長診断でも一人で研究開発をしていた現場まで社長が訪問され激励されたばかりである 。
新しいリーダーは、６年間研究ステージにあった電気粘性流体を実用化レベルまで完成させるために耐久性問題を解決しなければいけない、それで加硫剤も添加剤も何も入っていないゴムの開発をしなければいけない、と当方に指示してきた。
タイヤ会社の買収を成功させるために、研究所でゴムに詳しい担当者は皆タイヤ部門へ異動となっていた。その結果、研究所で最もゴムに詳しい担当者として当方に白羽の矢が立ったのである。
それは間違いではなかった。当方は新入社員時代に、混練が難しい樹脂補強ゴムの開発を成功させた実績があった。また、管理職昇進前の小生に研究所の重要テーマとなった電気粘性流体を実用化レベルにできるかどうか生命線となったゴム開発を小生に担当させる、という配慮もあったかもしれない。
そのような配慮を考慮すると、住友金属工業とのJVは研究所のテーマではない、とまで言っていたので、社内に担当する組織が無い状態では、当方がヤミ研として推進する以外に方法が無かった。テーマが無い、という意味は、サービス残業を駆使し過重労働で何とかしろ、という意味だった。
そこで、新しく担当するテーマについて１週間企画のための時間が欲しいと申し出た。そして、新しいテーマのゴールは、デバイスとして電気粘性流体の耐久性問題が解決できておれば良い、という譲歩まで引き出した。
界面活性剤では電気粘性流体の耐久性問題を解決できない、という科学的に完璧な否定証明の研究があるから、ゴム以外の対策しかないだろう、というのがリーダーも含めた研究所全体の見解だった。
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ホスファゼン変性軟質ポリウレタンフォームの工場試作大成功で始末書を書かされた話を以前この欄で紹介している。
ホスファゼンに含有されるリンは、リン酸エステル系難燃剤に含まれるリンよりも40％ほど高い難燃効果を発揮したことがデータサイエンスで明らかになった。
しかし、この結果についても科学的に証明するように指導を受けている。ASTM燃焼試験を行っているときに、ガスクロマトグラフィーを傍らに置き、燃焼中に発生しているガス分析を行っている。
その結果、リン酸セステル系難燃剤では必ず燃焼している炎の中にオルソリン酸が含まれるが、ホスファゼンでは燃焼ガスの中に含リン化合物が検出されなかった。
それだけではない。燃焼面の分析を行ってもリン酸エステル系難燃剤ではトレース程度のリン化合物が検出されただけだが、ホスファゼン変性ポリウレタンフォームでは明確にリン含有化合物が検出された。
さらに、サンプルを600℃で熱処理したところ、リン酸エステル系難燃剤添加系ではリン化合物の痕跡さえ残っていなかったが、ホスファゼン変性ポリウレタンフォームではP=Nの吸収がIRで確認された。
その他、科学的データを収集して演繹的に仮説を立案し工場試作を行っているが、当時当方は新入社員であり、工場試作を進めたのは、上司だった。しかし、始末書を書かされている。データサイエンス無情話その3。
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データマイニングでは、データの処理方法がアルゴリズムと同様に大切な技術であると、社会人のスタート時に知ったのは幸運だった。79年10月１日に研究所へ配属され、樹脂補強ゴムの研究を担当した。これをデータサイエンスにより、3か月でモノにしている。
1年のテーマを3か月で済ませてしまったので、1980年1月に職場異動となって新たなテーマを担当することになった。軟質ポリウレタン発泡体の難燃化研究企画を立案している最中の職場で、世界初の難燃化技術を開発するように命じられた。
そこで、まだ市販されていなかったホスファゼンで軟質ポリウレタンフォームを変性する研究企画を提案したところあっさり通過している。その後のドタバタについて以前書いているので省略するが、この時にもデータサイエンスのスキルは役立った。
当時、耐熱高分子の研究ブームが一段落し、高分子難燃化研究の黎明期だった。そこで高分子の骨格と耐熱性や難燃性の解析を重回帰分析で行っている。その結果リン系化合物の難燃剤を用いた難燃化の寄与が一次構造の設計より１０倍以上高いことから、ホスファゼンを選択している。
ホスファゼンを選んだ理由は、P=N骨格がリン酸エステル系難燃剤のように難燃効果を発揮するのか興味があったからである。
当時提案されていたりん系難燃剤の難燃化機構では、オルソリン酸の形態で脱水触媒として働いていることが知られていた。P＝N耐熱骨格の構造でどの程度の難燃化効果が発揮されるのかは知られていなかった。
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現代では小学校入学前から科学の心を育てるために科学教育を行う親がいるらしい。これがいいことか悪いことか知らないが、ＡＩのレベルが上がるにつれ、科学とは異なる視点で思考できる能力が重要になってくる。
ヤマカンや第六感は個人差どころか信頼性が無いのでここでは取り上げないが、これらの能力が生まれつき秀でている人はこれからの時代に重宝されるだろう。
ヤマカンや第六感は科学と異なる視点のアイデアを提示してくれるからだが、これらによらない方法でも同様の科学では導くことのできない、あるいは見出すことのできない成果を得ることができる。
良く知られているあみだくじ方式はその一つで、ヤマナカファクター発見で有名になった。消去法の特殊形だが、これ以外にＰＰＡＰも有名である。
弊社ではこれら特殊なアイデア創出法以外に汎用的な非科学的アイデア創出法をご指導しています。科学の癖で当たり前のことしか思い浮かばない人はお問い合わせください。個別指導にも対応いたします。
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当方がこのような話題を書いても信じていただけないかもしれないが、先々週あさイチでもとりあげていたので、当方の見解をご披露したい。一部あさイチとは異なるところがあるが、当方の味覚の傾向と捉えていただきたい。
昆布のダシは水出しをお勧めする。水出しは、室温前後の場合は６時間以上昆布をつけておく必要があるが、４０℃前後のぬるま湯を使えば１－２時間でダシをとることができる。
室温長時間と４０℃２時間で少しそのダシ汁の味が異なるが、みそ汁として味わう時にその差は分からなくなる。シイタケは２日ほど天日に干すだけでダシの出方が変わる。また２日ほどであれば、水で戻す手間もいらないのでこの条件で便利だ。
あさイチでも説明していたが、昆布とシイタケの組み合わせ、あるいは昆布とカツオダシの組み合わせは相乗作用が出るが、カツオだしとシイタケの組み合わせは良くないようだ。ただしみそ汁にした場合にはこの組み合わせでもそれほどまずいわけではない。
それでは、３種の組み合わせはどうなるかと言えば、カツオだしとシイタケの２種の組み合わせよりも良い。さらに、添加量を減らすことができる。
実験したところ、昆布とシイタケ、あるいは昆布とカツオダシの組み合わせでは、推奨される量よりも３０％程度減らすことができる。好みにもよるが、総量で６０％程度減らしてもダシの存在を味わえたので組み合わせたダシの使用法は推奨される。
味の素の一振りで味が変わるというのは嘘ではないようだ。本だしとかカツオだしの粉末であっても追いカツオのテクニックは生きるので、カツオだしの類は、みそ汁が完成まじかに添加するのが良いようだ。
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WEBの記事にイチロー氏のお金の使い方が載っていた。SMBC日興証券株式会社のYouTubeチャンネルの企画「おしえて！ イチロー先生！ リターンズ」の話題である。
例えば、日本で稼いだ金は渡米前に全部使いきっていたとか、オリックスの年収800万円時代に3000円のユンケルを飲んでいたとか、桁数が異なる。
詳細は省略するが、お金のことを気にせず自己投資を行えば稼げるようになる、という話である。このような話では理解しにくいかもしれないので、年収200万円台の時に100円のリポビタンDを飲んでいた当方の体験を書きたい。
リポビタンDが効いたかどうか知らないが、睡眠4時間でも昼休みにはテニスをする体力があった。また、以前書いているが、初任給10万円の時代に上司に言われ80万円のローンを組んでパソコンを独身寮に設置して会社の業務をやっていた。
また、入社した時に加入した社内預金はあったが、当方の通帳には二けたの貯金しかなく、無機材研留学の時には親から仕送りをしてもらっていた。親の年金額の方が当方の給与より高かったからである。
薄給にもかかわらず、学会には3つ加入し、各種研究会にも参加していたので、年間10万円ほどは消えた。Cマガジンはじめソフトバンクの雑誌やモーターマガジンの雑誌を毎月購入しており、趣味の図書費として3万円、その他書籍代に年間30万円ほど使っていた。
パソコンのハードやソフト代が年間20万円ほどかかっていたので、ローン支払い中は大変だったが、ローンの支払いが終わっても貯金などできなかった。
世間では一流会社のサラリーマンであっても生活苦で結婚どころではなかった。残業代は上限が決まっており、サービス残業の状態だった。
ただ、独身時代にコンピューターはじめデータサイエンスを徹底的に勉強したおかげで、DXの流れに遅れることなく仕事ができた。
しかし、それで昇進が早くなったわけではなく、無機材研留学中にはその後実際に成功した事業の話を答案に書いて一人だけ不合格となっている。
試験の問題は「あなたが推進したい新事業は何か」であり、満点だと思っていたが。ちなみに、社会はセラミックスフィーバーであり、採点官がご存知ない話でもなく、実現性の高い内容で現在でも答案に書いたシナリオで事業は続いている。
仕事は学習成果の検証の場となったが、世界初のホスファゼン変性ポリウレタンフォームの発明はじめポリエチルシリケートとフェノール樹脂から合成された前駆体による高純度SiC半導体治工具事業の起業など多くの成果を出すことができたサラリーマン生活だった。
サラリーマンが自己投資のため勉強する大変さを理解しており、土日は特別サービスデーとしているので、データサイエンスはじめDXの進展でスキル不足を感じている方はご相談ください。ご希望のテーマでセミナーを御用意いたします。
各種材料を研究してきてよかったことは、応用製品や機能部品についての知識も身についたことである。最近ではCASEが話題となっているが、低い誘電率材料がニーズとしてあり例えばPPSはこの分野の主役材料の一つである。材料科学の知識を基盤として、このようなことがすぐに理解できることだ。この欄の読者のニーズに合わせたセミナーを何でもご用意できます。
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新卒者が入社直前に取りやめたり、入社早々に退職したりする現象がニュースになっている。就職氷河期を脱して、人手不足となったので、企業もそれなりの人材対策をしないとダメである。
昨日3カ月でカオス混合プラントを建設して、日本のトップメーカーが6年間研究開発し作り上げた配合と同一でありながら、品質が著しく高いコンパウンドの生産に成功した話を書いた。
このプラント建設のために中途採用で若い優秀な大卒を獲得している。当時から入社間もない若者が突然辞める傾向はあった。当方が採用した若者は、何故前の会社を辞めたのか分からない、と述べていたので採用を決めた。
恐らく些細なことが理由だったのかもしれない。当方のFD事件の話をしたら、３枚壊されるまで我慢していたことに驚いていた。当方は枚数ではなく事件を隠蔽化する方針を出したリーダーでは身の危険を感じて転職したのである。その兆候となる事件もあった。
当方のような深刻な理由で最近の新卒者が退職を決心しているように見えないが、新卒で１０月に配属が決まる直前に退職し、大手企業の会長まで昇進しているゴム会社の同期もおられるので、入社１-２年の退職の決断をあながち悪いことだと思えない。
当方も転職をしている立場なので、我慢して最初に勤めた会社に定年まで勤めることが良いと、説得しにくい。使命感から１２年勤め、今も事業として続くような成果を出しても転職しなければいけない状況となる研究所の風土に我慢していたことを時々後悔している。
しかし、一生気持ちよく働ける職場など自分で起業しなければ実現できない、と若い人に申し上げたい。自分で起業ができないならば我慢しなければいけないことも出てくる。
そこで、何を我慢できて、我慢できないことは何かと、会社を選ぶ前によく整理しておくことをアドバイスしたい。そして事前に想定していなかった我慢できないことが出てきたなら、自分の考えが甘かった、と反省し、３年は我慢してみることである。
以前この欄で書いているが、当方は入社１年もしない時に上司から命じられて企画した仕事を工場試作まで短期に成功させた世界初の成果で始末書を書かされている。
このような不条理で転職相談した恩師から３年我慢しろ、とアドバイスされたので３年我慢したら無機材質研究所へ留学できた。ところが、今も続く事業提案を昇進試験に書いたら０点をつけられた。
そしてこの昇進試験の結果がよりによって所長室に電話が入って高純度SiCの研究機会が生まれた。これをゴム会社から先行投資を受けて事業推進していたらFD事件に巻き込まれた。
転職前は１２年間の我慢だったが、転職後は２０年勤め、退職記念日は東日本大震災と重なった。早期退職しようとした会社に帰宅難民として一晩宿泊し、翌朝には、良い会社で良い同僚に恵まれた、と感謝していた。
勤務最後の日に未曽有の大地震であったが、無事だった。多少の不満はあっても、生命の危険が無く安心して勤められた会社なら優良会社である。
世の中には、殺されそうになったり、自殺者が出たり、表ざたになっていない不祥事を抱えるとんでもない会社が日本でも存在する。大きな会社ではそれを隠蔽化しようとするケースもある。
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加工されたタイヤ部材の面積データを主成分分析と重回帰分析にかけたところ、それぞれで意味のある解析結果が得られた。また、重回帰分析から、解析対象のサイズのタイヤを当時の材料技術で軽量化した時に到達できる重量も見積もることができた。
この解析結果で感動したのは、ミシュランのタイヤが中央にあり、就職したゴム会社のタイヤが、ミシュランタイヤより少し性能が良い位置に、そして他の18社のタイヤが、その他の4群を構成していた。
当時バイアスタイヤとラジアルタイヤが共存していた時代で、ミシュランのラジアルタイヤの基本特許の期限が切れ、熾烈なラジアルタイヤ開発競争が展開されていた時代である。
「ミシュラン神社に手を合わせると新技術のお告げがある」という冗談をこの研修終了後のパーティーで聞いたが、まさにそのお告げで少し性能の良いタイヤができていたのだろう。
研究所では、このようなタイヤ開発の姿勢を批判していたが、これは技術開発の一つの戦略であって、性能が良いものができていることを評価すべきではないか。
すなわち、技術力が無ければ、製品品質で勝つことができない。いくら科学の研究で優れた成果を出すことができても、製品品質の悪いものしか市場に提供できなかったなら、メーカーとして失格である。
優れた科学の研究成果と、優れた製品品質を創り出す技術とは二者択一をすべきではないが、企業では高い品質の製品を市場供給しなければ競争に勝てない。
小林製薬の紅麹問題は前者に胡坐をかいた結果かもしれない。特許や学会報告を読むとグンゼの紅麹製造技術は優れた科学の研究成果と思われる。
(注）優れた科学の研究成果があれば、よい技術ができると勘違いしている研究者は多い。科学の研究成果など無くても、製品品質を作り込むスキルがあれば、優れた製品品質の製品を生み出すことができる。例えば日本の高分子科学を牽引している某社が6年研究開発をしたコンパウンドでは、抵抗変動の安定した半導体無端ベルトの押出成形を実現できなかった（コンパウンドの品質が悪かった）。研究もおこなわず、気合一発でたった3か月で立てたカオス混合プラントから生産されたコンパウンドでは、同一配合でありながら歩留まり100％の押出成形を実現できた。ゴム会社の研究所ならば、KKDと批判されるような荒業だが、ゴム会社に入社し研究所に配属されて出会った指導社員から学んだカオス混合の暗黙知を30年温めてそれを実施した成果である。コンパウンド工程の設計にはタグチメソッド（TM）を使用している。TMは優れた製品品質を作り込むことができる品質工学の手法である。
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小林製薬の紅麹問題では、床にこぼれた製品を回収して商品にしていた問題などが遅れて出てきた。このような問題が、なぜ最初に出てこなかったのか不思議に思われた方も多いのではないか。
当方は隠蔽していたのではなく、経営も知らなかったのだろうと思う。これまでの小林製薬の発表を見てきた限り、工場の品質問題に対して経営は高い関心を払っていなかった、と感じている。
第二次産業では、製造現場が経営の最も高い関心ごとだった時代は終わり、マーケット中心になった。だからと言って、製造現場に経営が注意しなくても良くなったわけではないのだ。
マーケットが重要であるがゆえに、そのマーケットで高い品質により勝ち残るためにますます製造現場の品質管理に経営は関心を高めるべきだった。
トヨタ生産方式は20世紀に最も注目された日本の製造技術ノウハウであり、世界中に広まった。ゴム会社はカンバン方式を参考に独自の生産方式を作り上げ、高品質高効率の製造現場を創り出し事業に成功した日本企業である。
ゴム会社では研究所を除き、常に最高の品質を目指すために統計手法をはじめとしたデータサイエンスに力を入れていた。研究所はそれを非科学的で仕事のやり方はKKDと批判していた。
転職し、全く異なる業界に身をおいてびっくりしたのは、品質も含めその考え方の違いである。研究開発部門は、ゴム会社の研究所ほどひどい科学第一主義ではなかった。
しかし、製造現場はトヨタ生産方式とは異なる生産方式がとられていた。さらに中国の二つの工場では、それぞれが同じ会社の工場でありながら、片方は先端という理由でセル生産方式がとられ、片方は従来の流れ作業方式がとられていた。
小林製薬の紅麹問題を考えてゆくと、せっかく戦後トヨタ生産方式や日科技連などの活動でQC活動が普及し始めたにもかかわらず、それがうまく定着しなかったところがある日本の現状である。
もし、このような懸念を感じておられる方は弊社へご相談ください。研究開発から一体となった、先端の品質管理技術をご指導いたします。故田口先生の考え方を改良発展させました。
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20社のタイヤ解剖データの中には、ゴム部分の面積を計測したデータ群があった。ビードやトレッド、ショルダーなどタイヤの構造に合わせて面積を計測するルールを決めて収集したデータである。
しかし、ビード部には金属の面積も含まれていた。ビード部だけでなく、トレッドのベルト部は、金属ベルトもあればポリエステルベルトもある。
さて、これらをどうするか、という議論になって、結局もう一回データを集めなおそう、と情報工学科出身者が言い出したので蜂の巣をつついたような騒ぎになった。
指導社員が、例えばビード部の金属にしてもその面積は恐らく同じタイヤサイズなら大きく変わらないだろうから、その面積データを加工し、平準化したらどうか、とアドバイスしてくださった。
ゴムについても比重が異なるので、本来なら面積ではなく重量で解析をした方が好ましい。この点についても指導社員は、面積データの変動に対して比重換算で重量を正確に求めた時の変動が大きく異なるなら意味があるが、ゴム種個々の比重差は金属とゴムの比重差より小さいので、云々と解説してくださった。
その他、指導社員のご指導を受けながら、面積データを加工して、解析するデータの一覧表を作成した。データマイニングでは、ただデータをコンピューターに放り込んで解析できるケースは幸運だろう。大抵はこのように解析しようとするデータについてまず考察を加える必要がある。
データサイエンスを用いてデータ解析するにあたり、情報工学出身者がオピニオンリーダーのように最初はなっていたが、作業が進むにつれて、彼の影は薄くなっていった。
優秀な社員であったが、実際にデータマイニングするのは初めてであり、結局皆がその手法を理解している必要を悟り勉強し始めたので、大学で学んだ知識の影が薄くなった。
今の情報工学科で何を教えているのか知らないが、データマイニングであれば、当方は情報工学の卒業生に負けない自信がある。５０年近く勉強してきたのでこのようなことを書くのは大人げないが、４０年前もそうだった。
各分野で必要とされる情報工学の知識について、おそらく今でも独学で対応できるのではないか。教科書となる情報が身の回りに溢れている。
政府はIT人材に力を入れ始めたが、弊社のセミナーを活用していただければ、日常のデータマイニングであれば、十分な知識がえられる。
日曜日であれば、当方も休みなので、無料サービスセミナーを開講しても良いと思っているので、問い合わせていただきたい。条件を満たせば無料サービスセミナーを休日に開講します。
ゴールデンウィークにリスキリングを志してはいかが？スキル向上を目指すサラリーマンを応援します。
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