中国のことを日本ではこのように呼ぶそうである。科学技術の基盤をもたず、政府の補助金目当てにベンチャーを起業して事業を進めているだけ、だから日本は安心しろ、という記事を見つけた。
一つだけではない。このような論調の記事が最近多い。中国のEVが日本に押し寄せている状況を心配しなくても良いように書いている記事も見つけた。
この最近の傾向は、日本人に元気を与えようという配慮が垣間見えるが、決して正しい見方ではないことを警告したい。中国では張りぼてから中身の詰まった企業まで玉石混交状態が実体である。
中国市場で世界で著名な日本企業が中国企業にその品質で負ける光景を見てきたのでこの記事を書いている。当方が中国で指導した企業は、当方の指導を熱心に学びタグチメソッドを導入し開発を進めているのでロバストの高い製品を市場に提供している。
その企業では、最初に書いたニュースで報じられているように基礎科学の研究など行っていないが、技術開発のイロハについては、日本企業の技術者よりも正しく理解している。
もし、この企業を張りぼてと見なしていたら大変な間違いをする。タグチメソッドで新技術の開発が可能だからである。基礎科学が形式知として完成に近い分野では、技術開発だけでも形式知を活用し新技術を開発可能な時代であることを忘れてはいけない。
驚くべきことは、データサイエンスについて弊社に教育プログラムを依頼してきたことだ。最近弊社はデータサイエンスのセミナーに力を入れており、昨年だけでも２０回以上のセミナー実績があり、その情報から依頼してきたようだ。
弊社のデータサイエンスのセミナーは４０年前から活用してきた実績と、最近のディープラーニングの内容までカバーしており、他のセミナー講師では真似のできない内容である。日本企業も中国に負けないように弊社へ問い合わせていただきたい。
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技術開発で遭遇する多因子問題は数値を扱う。数値化できない場合には標準モデルを設定し、それを基準にして量的問題に変換して数値化し実験を行う。
ゆえに、たいていの問題では、数量を処理して因子間の相関に注意しつつ、目的とする変量を最適化できるように改良を繰り返す作業でそれを解くことになる。
基本機能を明確にでき、その信号因子があれば、信号因子のノイズに対するロバストをあげる制御因子をラテン方格に配置し実験を行い、分散分析により有意となった制御因子を見出し、それを用いて基本機能のロバストをあげる改良を行う手法はタグチメソッドである。
これは昔ながらの多変量解析と大きく異なるが、それでも多数の因子を整理して問題を解くという視点では多変量解析と呼びたくなる。これを多変量解析と呼んだ瞬間に言葉の概念の拡張が行われることになる。
奥野先生の教科書に書かれた内容だけを多変量解析と呼ぶべきか、それともタグチメソッドも多変量解析の一つとしてとらえるのか、これを誰かが明確に決めなければ、データサイエンスの学問も混乱する。
ディープラーニングのひどい教科書によると統計手法を用いない機械学習をディープラーニングと呼ぶ、としているものもある。しかし、得られた結果の妥当性を議論するときに、何らかの統計手法を用いることになるので、この概念には無理がある。
さらに驚くのは、１ページにわたる説明を理解すると、重回帰分析には統計手法を用いる場合と用いない場合があり、後者は機械学習の一つ、などという説明になっているものもある。
この説明が間違っていることは明らかであり、重回帰分析を用いるときに回帰の精度を上げるために変数をたくさん取り込んで行くと、変数間の相関に高い組み合わせが現れることになる。
これをどのように処理するのかは重回帰分析の重要なスキルとノウハウの一つであり、ただ回帰の結果をあげることが正しい処理とは限らないのだ。
データサイエンスという学問の説明について一度整理する必要があると思っている。当方が社会に出たときにアカデミアで情報工学設置のブームがあった。５年ほど前からデータサイエンスの学科設置がブームであるが、看板の説明が怪しければ情報工学同様におかしな学問になる。当方は昔からデータサイエンスという言葉を使ってきたがーー
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５０年近く前には、それしかなかった、という理由で高価な奥野先生が編集された多変量解析の教科書を購入した。そこに、線形代数を利用し多変量データを解析する手法という説明があった。
その後統計学の一分野として多変量解析は発展し、現代のデータサイエンスの時代に至る。その過程でパーセプトロンを利用する大量データの解析方法が生まれている。
パーセプトロンの原理はコンピューターの動作と同じだが、これを何層も使用し拡張するソフトウェアーをコンピューターで動かす行為は、牛に肉骨粉（牛を処理した粉）を食わせているような行為を頭に浮かべてしまう。さらに牛で狂牛病が起きたことを想像し、その手法を初めて知った時にぞっとした。
ディープラーニングも同じで、Pythonでプログラミングすれば無料の豊富なライブラリーのおかげで容易にそれを実行できる。しかし、これが問題である。
解こうとしている問題に対して、最適なアルゴリズムを用いないと、正しい答えが出ているのかどうか不明である。また教師データの前処理が悪ければ、不良教師が反社学生を生み出すような事態になる。
Pythonには無料のライブラリーだけでなく、無料のツールもあり、試行錯誤でプログラミングできる環境が整っている。しかし、目の前の問題に対してどのようなアルゴリズムで対応したらよいのかは無料で提供されていない。
弊社のセミナーでも１万円の受講料が必要である。ただし、これは極めて安いと考えていただきたい。例えばPythonの基礎としてパーコレーションのプログラムのエンジン部分を受講者だけに無料サービスしているが、そこでは、コンピューターで乱数を用いるときのノウハウを開示している。
コンピューターの乱数については、簡単なアルゴリズムでプログラミングしたいときに適当なものが無い。Ｐｙｔｈｏｎの無料ライブラリーには乱数発生の関数があるが、これは昔用いたLatticeＣの標準ライブラリーよりも出来は良いが、それでも規則性が現れる。
乱数のアルゴリズムひとつでも、自分の目的とする問題解決のためにひと工夫必要となる。コンピューターの乱数は、どのようなアルゴリズムでも疑似乱数となるので、用いる数値の範囲で規則性を排除できるようなアルゴリズムが必要となる。
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新しい学問を初めて学ぶときに難しいと感じるものである。孔子は４０にして惑わず、とすごいことを言っていたが、当方は７０近くになっても惑うことは多い。
孔子の時代に比較して情報は膨大となり、三途の川を渡るまで身に着けていなければいけない知が増えたためである。知の量で天国と地獄が分けられるとした宗教がいくつかあるが、念仏さえ唱えておれば天国に行けるとした仏教の一宗派は日本中を席巻し現代まで残っている。
統一教会は、知の量ではなくお金で天国と地獄が分かれるとした宗教と思われるが、このような考え方は、地獄の沙汰も金次第、と昔からあった。宗教を哲学としてとらえるならば、その知は無料であるべきだろう。
哲学は広く人類に普及し利用されることを願うならばフリーミアであるべきだ。無料の多くの哲学を学び実生活に適用してみて有益と感じたものを個人が選んで生活してゆくことが望ましい。それにより、歴史のふるいにかけられた哲学が未来まで残ってゆく。
宗教は死後の世界を考慮した哲学であり、無宗教の身では、それをどこまで学べば三途の川を渡りたくなるのか分からないので、体力をとりあえず落とさないように日々努力している。いざとなれば泳いで渡る覚悟である。
宗教が死後を意識した哲学ならば、生きている世界で誰もが必須と認めた哲学は科学という見方もできる。そしてこの科学という哲学は、新たな哲学を生み出す力を持っているようだ。幸福の科学は怪しい哲学だが、人工知能（AI）という未だ曖昧なため怪しい哲学と思いたくなるものが最近流行している。
機械学習という言葉を初めて聞いたときにびっくりした。学習と言えば「読書１００遍意自ずから通ず」という哲学があるが、機械学習ならば読書は１回スキャンするという動作にすぎない。
ところで、昔登場した多変量解析までを含めて機械学習と呼び、パーセプトロンを用いた場合をディープラーニングとして説明している教科書がある。
その一方で、昔ながらの多変量解析を統計手法として区別し、それ以外を機械学習と呼んでいる教科書もある。後者の理由は、教師データなど用いず、学習という手順を踏まないので統計手法の多変量解析を区別しているようだ。
すなわち、データサイエンスという学問は今後も発展するだろうが、その過程ですでに境界領域が曖昧となった知が生まれている。漫才の突っ込みではないが、ディープラーニングで行っていることは多変量の解析ではないか。
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機械学習によるデータ処理が盛んにおこなわれるようになった。Pythonの無料ライブラリーが普及したためであるが、ディープラーニングだけがデータサイエンスの手法ではない。
５０年ほど前から普及し始めた重回帰分析や主成分分析のような多変量解析でも同様の成果が得られる。非線形の問題ではディープラーニングに分があるが、線形領域の現象で回帰や分類を行いたいならばディープラーニングなど持ち出さなくても、データを弊社のサイトの欄に貼り付けるだけで答えが出る。
線形領域のデータが少ない問題ではなおさら多変量解析が有利である。単相関であれば３個以上データで回帰が可能である。さらに相関係数はじめ統計パラメーターによる考察も可能だ。
多変量解析も統計手法なので高校までの数学の知識があれば使用法の習得は簡単である。プログラムを作成するには、固有値はじめ線形代数の知識が必要になるので難しいが、Pythonの無料ライブラリを用いれば敷居は低くなる。
使うだけならば、エクセルにまとめられたデータを弊社の該当サイトに貼り付けるだけである。Javascriptでプログラミングされているので、動作はユーザーのブラウザ上のみである。
弊社がこのサービスを始めた背景は、マテリアルズインフォマティクスのブームでディープラーニング一辺倒の流れができたためである。線形領域の現象で回帰や分類を希望するならば多変量解析が便利である。
(注)現在のデータサイエンスについて、回帰や分類という処理を例に説明すると、５０年以上前に登場し、大型コンピューターの統計パッケージとして用意されていた多変量解析がパーセプトロンを利用しディープラーニングまで拡張された分野という捉え方ができる。ややこしいのは世間に出回っている教科書の説明である。
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観光地の魅力ランキングとか、都市の魅力ランキングとか、日本人は序列をつけるのが好きな民族のようだ。そしてこのような魅力ランキングで名古屋はたいていビリになるか末席に近い位置となる。
レゴランドを建設しても閑古鳥が鳴いているそうだ。ただし、レゴランド建設について当方は反対している。名古屋に似つかわしくないレジャーランドだからだ。
今は閉鎖されているが、西区にパチンコ博物館がかつて開設されていた。パチンコの発明者正村氏が残した足跡の展示から一定時間楽しめるパチンコ台、世界一大きいパチンコ台などすべて無料で楽しめるスポットだったが、昭和末期には入館者も減り、平成の早い時期に閉鎖された。
無料で楽しいパチンコ博物館でさえ人が入らないのが名古屋だ。入場料の高いレゴランドに名古屋人が遊びに行く状況を想像できなかった。
そもそも名古屋は倹約家の多い町である。その結果、パチンコ博物館だけでなく無料で楽しめる観光スポットが多い。これを何故名古屋市はPRしないのか不思議だ。
また交際している人と別れたいと思ったら、円満に別離可能なスポットもある。ただしここは有料であるが、未だにその都市伝説は生きている。
名古屋には観光ガイドブックに載っていない隠れスポットが多いが、ディレクトフォース観光立国研究会の発行による著書にはそのいくつかが紹介されている。すでに第三集まで出ている。
ご興味のあるかたは弊社へ問い合わせてください。名古屋にはアイバニーズとかアリアはじめ世界的なギターブランドの本社もある楽器の街でもあるのでギターが趣味の方は一度は遊びに行ってもらいたい。
４０年ほど前に無機材質研究所に留学していた時、フランス人やアメリカ人の研究者から両ブランドの話を聞かされて驚いた。特にアメリカには、ギブソンはじめマーチン、テイラー、エピフォン、ギルドなど多くのギターブランドがある中で、アイバニーズがギブソンに次ぐブランドと説明を受けてビックりした。
ちなみにアイバニーズのブランドで活動している星野楽器は東区に本社があり、近くにはかつて石原裕次郎が歌った白壁町がある。名古屋は決して魅力の無い町ではない。演歌でも歌われるような場所がいくつかある、どちらかというと八丁味噌のように癖の濃い味の魅力がある。
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車いすテニスの国枝慎吾選手がモチベーションの維持を理由に国際ランキング１位のまま引退した。彼の偉大さについて今更書く必要は無いと思うので、彼の引退の弁で語られたモチベーションの維持について述べたい。
何か事を成そうという時に「モチベーション」という得体の知れない因子の果たす役割は大きい。モチベーションとは「動機付け」と訳されたりするが、要するにやる気が起きるかどうかである。
仕事にやる気があるかどうかに関わらずサラリーマンは会社へ出勤して机に向かう。コロナ禍となり、在宅勤務となった時にモチベーションの変化に気づいたサラリーマンは多いのではないか。
上司の顔を見なくてもよくなったのでモチベーションが上がったサラリーマンもおれば、WEB会議となり、逆にパソコンの壁紙と正反対の顔がそこに映し出されたために下がった人もいるかもしれない。
同じ環境変化であっても個人差がその影響として現れるのがモチベーションの厄介なところである。マネジメントスキルにおいてメンバーのモチベーションをうまくコントロールできるかどうかは、管理者の人間性も影響する。
ゴム会社に入社し、９か月後に職場異動し課員全員が少しおかしいと噂していた管理者の部下になった。そこで３年近く高分子の難燃性について研究開発を担当しながら高純度SiCの事業企画も立案していたので、当方のモチベーションは高かった。
ところが年々周囲のメンバーのモチベーションは下がる一方で、３年後には年末の管理者との面談に用いるカードに、当方以外の全員が「この課を出たい」と偶然書いてしまう事件が起きている。
この時当方はそのカードに「無機材研留学が決まったので企画を成功させたい」とモチベーションの高さが溢れた内容を書いていたので、管理者は当方を面談のトップにして質問してきた。
ただし、その内容は当方についてではなく、グループ内の犯人捜しのような質問ばかりだった。グループ内の雰囲気も分かっていたので、質問の回答として当たり障りのない内容を答えていたら当方のモチベーションの源泉について聞かれた。
おそらく管理者の努力の結果という回答を期待されての質問と想像したが、犯人捜しの内容の後の質問だったので、その回答に苦慮した記憶が残っている。
ここで注意しなければいけないのは、モチベーションなるものが第三者の努力の結果と考えている管理職がいることだ。確かにモチベーションは第三者の働きかけにも影響を受けるが、個人の資質や人生観など属人的要素が大きい、と考えた方が良い。
人格のおかしい管理者にやりがいを鼓舞するような言葉をかけられても誰もモチベーションなど上がらない、と思う人もいるかもしれない。しかし、高分子の難燃化技術について、１９６０年末から研究が活発となり、１９８０年代には、ほぼその手法が確立された歴史も影響していた。
すなわち、１９８０年中ごろには１９７０年代に比較して魅力の落ちた研究テーマとなった。研究者に新たな視点を見出す能力が乏しければ、つまらない仕事に見えたかもしれない。
当方は高純度SiCの前駆体という視点で３年間テーマを眺めてきたので、燃焼時に無機高分子（ガラス）を生成する難燃化技術というコンセプトでテーマを運営しモチベーションを落とすことなく成果を出していた。
モチベーションとは、まずその本人の考え方や人生観などの属人的要素に大きく依存するので、国枝選手が自己の年齢とテニスというスポーツで要求される能力とに悩んでいたことを想像できる。インタビューの映像には満足感が溢れていた。
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PPSと6ナイロンのχは0ではないので、フローリー・ハギンズ理論が正しければ、相溶しないはずである。しかし、カオス混合により相溶し、PPS単独よりも透明なストランドとして得られた。
これをもってフローリー・ハギンズ理論を否定するような愚を犯してはならない。この理論は平衡状態の理論であり、カオス混合により得られた透明なストランドはやがて不透明となるはずである。
すなわち、透明なストランドは、準安定状態といってもよい現象で透明になっているだけである。やがてスピノーダル分解し相分離し、不透明になるはずである。ゆえにその不透明になるのを在職中の密かな楽しみにしたのである。
ところが2010年になっても透明なままだった。リサイクルPETボトルを用いた環境対応樹脂の開発を引き受けたために2011年3月11日が最終出社日となった。1年退職を伸ばせば奨励金が減るので損だったが、この密かな楽しみのために1年延ばしている。
帰宅難民となってストランドを眺めていたが、透明度は落ちていなかった。5年以上も相溶状態が続いていたことになる。土井先生の話では、高分子はTg以下でもレピュテーション運動を行っている、という。
この分子運動を信じてストランドを眺めていたのだが、レピュテーション運動が起きていてもスピノーダル分解に寄与しないのか疑問を持った。
退職してすぐに現在の会社を起業したのだが、電子出版がうまくゆかず、赤字続きでこのことを忘れてしまった。またサンプルはすべてゴミ箱に捨ててしまった。
ある日、事務所の移転のため整理をしていたら、ＰPS/6ナイロンのストランドが一本出てきた。それはひそかな楽しみとしていつも最初に見ていた1本だった。真っ白に変化しており、びっくりした。
さらに驚いたのは、スピノーダル分解して相分離しPPSがおそらく結晶化しているのだろうけれど、靭性が全く変化していなかったことだ。何度折り曲げても手で引きちぎることができなかった。
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PPSと6ナイロンがカオス混合により相溶する、という着想は単なる思いつきではない。また、「素人は黙っとれ」と日本を代表するような樹脂メーカーの技術サービスからも言われた。
確かに二軸混練機についてはPPS半導体無端ベルト用コンパウンドを量産立ち上げするまで使ったことはなかったので、素人かもしれない。
しかし、ゴム会社で3か月混練の神様からバンバリーとロール混練によるプロセシングについて、毎日3時間、のべ50時間以上講義を受けていた。
そして単身赴任する前に10万円前後もする混練に関する専門書を数冊購入しすべて読んでいた。窓際だったので自腹を切って購入したのだが、時間は大量にあった。
この時世の中の混練に関する理論と混練の神様から受けた講義の内容とは乖離していた。また、カオス混合の話などどこにも書かれていなかった。
混練の専門書を数冊買った理由はここにあり、最初に購入した本が間違っているのか、と思ったのである。ところがどの本にも同じ分散混合と分配混合の説明で混練が語られている。
混練のこの問題に気がついた時点で素人ではないと言いたかったのだが、日本を代表するメーカーの技術者だったので、誤った混練の知識だと否定するのは失礼だと考えた。
さて、混練技術はこのような状況だが、PPSとナイロンについても面白い論文を当時見つけている。それが扇沢先生の御研究である。当時学会でも発表され、論文となっていたので、日本を代表するコンパウンドメーカーの技術者も読んでいたはずである。この論文を読まずにPPSを語るべからず。
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野菜などを食い荒らすガの退治にプレゼンテーションで用いるポインターのレーザー光を照射すれば可能と、ある大学で発見された。同様の研究を様々な昆虫に展開すれば、ゴキブリも一発で仕留めることができる、とのコメントが昨日のニュースに出ていた。
このニュースの重要なポイントは、無農薬で害虫を退治できる点である。ゴキブリ一発はアピールのための表現だろう。しかし、レーザーポインターのような微弱なエネルギーで害虫退治とは驚く。
記事によれば、ただ当てるだけでなく、昆虫の急所を狙うことが重要だそうな。そしてその急所は昆虫により異なる可能性があるという。
例えば今回の研究では、ガの様々な部位にあててみて胸のある部分が急所であることを見出したという。要するに試行錯誤の結果のようだ。バッタやコオロギは胸ではない可能性もあるという。
昔仮面ライダーがレーザー銃で撃たれても平気だったのでバッタやコオロギの急所がどこか興味深い。しかし、面白い研究をやっている大学もある、とさらに記事を探し出したら、この大学のオリジナルではなく、蚊をレーザーで殺す研究が米国であったからガに応用したようだ。
濁点がつくだけで研究テーマを選んだ、と思いたくないが、SDG’ｓがスローガンとして掲げられる時代に無農薬害虫退治術は社会の注目を集めると思う。
また、レーザーポインターでゴキブリを本当に退治できるならば、これまたレーザーポインターが売り切れになるほどの騒ぎになるのかもしれない。
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