今年度開催されたセミナーの中からテーマを選び再編成した無料ＷEBセミナーを来月開催予定です。希望日を２－３お知らせください。プログラムは、下記で「データサイエンスを活用した問題解決法」です。
Pythonのプログラミングについても解説しますが、Pythonの事前学習用資料（無料）を基に予習が必要ですのでお問い合わせください。Pythonのプログラミングスキルのあるかたは、予習編は不要です。
なお、テキストご希望の方は、プログラム付で電子ブックを有償配布いたします。
＜内容＞
１．問題解決の基礎
２．データ駆動の考え方
３．Pythonは易しい
4. 事例
＊事例で使用したPythonプログラムを有償（テキスト付１万円）で配布します。
＊事例は、以下です。
再生材を用いた新規難燃性ポリマーアロイ開発
シミュレーションによるデータ活用による半導体無端ベルトの開発
電気粘性流体の劣化耐久性改良
ブラックボックス化された劣化試験
データ駆動によるリサイクルPET射出成型体開発
カテゴリー : 一般
pagetop１０年ほど前になるが、南京にあるコペリオン社とそこから独立した技術者が立ち上げたA社を見学した。A社ではコペリオン社と類似した商品を１－２割ほど安価な価格で販売している。さらにきめ細かなオプションも用意されており、売り上げが伸びているのも納得できる。
この２社の見学は、当方が企画したのではなく、中国で新たなコンパウンド工場を建設したい、という顧客に案内されてのことである。
さて、新たに開発した難燃性再生材PC/ABSの原料をコペリオン社とA社に持ち込み、同等機種でスクリューセグメントも類似構成にしてコンパウンディングを行ったところ驚くような結果となった。
コペリオン社の二軸混練機でコンパウンディングしたペレットの成形体では、実験室データを再現したが、A社の二軸混練機により製造されたペレットでは実験データを再現しなかったのだ。
ザ・ピーナッツのほくろの位置の違いのような話ではない。力学物性の差異はわずかであったが、難燃性について合格と不合格の大きな違いとなった。
難燃剤の添加量は、コストと物性を考慮し最適化されているが、ザ・ピーナッツと同じくらいのよく似た二軸混練機でこのような差が出ることに驚いた。
ザ・ピーナッツでも性格が違うので、A社とコペリオン社のそっくりの機械でもその差が出た、と説明すれば納得してもらえると思い、当方の顧客に説明したら、ザ・ピーナッツをご存知ない方だったので意味不明となった。
困ったのは、A社が価格を３割下げると言い出したことである。南京に宿泊し、A社の機械で少し検討してみたが、難燃剤を増量する必要があった。力学物性は目標値を満たしていたが難燃性の問題解決に配合を変更する必要があった。
A社の二軸混練機でも使えないわけではないが、難燃剤をわずかに増量する必要があり、３割の値引きがあっても結局高い買い物になると思い、顧客にコンパウンドの原価アップを理由にコペリオン社の二軸混練機を購入するように勧めた。
pagetop樹脂の混練には二軸混練機が多く使われている。しかし、タイヤのような厳しい条件で使用されるゴムのコンパウンドの混練では、未だにバッチ式混練技術が用いられている。
タイヤ業界でも生産性の高い二軸混練機が検討されたこともあったが、バンバリーとロール混練の組み合わせが良質なコンパウンド生産に必要で、未だにバッチ式がタイヤ業界で用いられている。
この事実の重要性をよくご存じない研究者は、どのような樹脂コンパウンドでも良好な射出成形を可能にする技術を夢見て、射出成形技術の研究が２０世紀活発に行われた。
金型内の樹脂流動を見える化し、徹底した研究も行われたが、未だに射出成形におけるクレームは０とならない。最近再生材の使用が盛んになり、過去と異なる問題が出てきて、空洞のついた二軸混練機を用いるとコンパウンド物性が改良される、という成果が注目されている。
学問というものをどのように身に着けたらよいのか、という教育を義務教育で行われていないので、たまたま良い結果が出ると、それがすべてのような錯覚に陥る研究者がいるのは残念である。
高分子の融体に関する研究は２０世紀末から活発に行われるようになった分野である。その成果で、ようやく高分子のコンパウンドがプロセスの履歴を成形体に持ち込む厄介な材料であるとの認識が生まれた。
すなわち、混練プロセスで十分な混練が行われていないと射出成形プロセスでいくら努力しても実現できない現象があるのだ。
換言すれば、再生材にしてもバージン材にしても設計通りの成形体を得るためには、パーフェクトな混練プロセス条件を見出すことができるかどうかに依存するが、詳細は弊社にご相談ください。
pagetop6億円を放り出して辞めた野球選手がいる。巨人の中田翔だ。彼はチーム内の問題児であるにもかかわらず、年俸3億円3年契約で巨人にシーズン途中で移籍している。
しかし、巨人のマネージメント、選手起用に我慢できず、契約で保証された残り2年6億円を放り出して、FAも使わず、自由契約を自ら選んだ。
今年のプロ野球冬季シーズンは面白い。もう一人問題児の穂高選手の動向である。噂ではソフトバンクが濃厚と言われている。
日本の社会常識では、二人ともいわゆるスネに疵持つ身である。日本ではこのような人材の扱いが極端に下手である。その反動からか、バツ＆テリーやスラムダンクのような漫画がヒットしている。
中田選手については、FAを選択しなかったことに対して拾ってくれた球団に恩を仇で返す、というような内容の記事もある。
しかし、この一年を見る限り、「お金さえ払えばどのように起用しようと勝手だ」という巨人特有の傲慢さが目立ち、選手の希望を無視したマネジメントの結果Bクラスでは、給与は高くても不満が出てくる。
日本では、自己実現意欲が高く扱いにくい能力ある若者のマネジメントをうまくできない企業が多い。プロスポーツさえも同様のチームもあるので、おそらく社会全体で有能な人材をつぶしている可能性がある。
その視点で阪神の日本シリーズ優勝を改めて見直してみると面白い。すなわち岡田監督のマネジメントのツボを押さえた采配（注）である。シーズン初めに阪神が日本一になることを評論家の多くが予想していなかった。
もし、中田選手が中日に入団し、来期中日が日本一になるようなことが起きたならば、あの真面目な立浪監督の成長の成果かもしれない。野球人として有能で現役時代もそこそこの成績を上げ、従順で真面目な監督でも最下位である。
ドラッカーは、マネジメントの定義として人を成して成果を出す、そしてそれを成功させるためには誠実で真摯な人材でなければいけない、と述べている。
組織で成果を出すためには、リーダーのマネジメント能力が重要になってくる。マネジメントの知識だけではだめである。真摯にリーダー自ら成長できなければマネジメントは成功しない。
メンバーが扱いにくい人材の場合、ずるがしこいリーダーか、あるいはその出会いを自らの成長の機会と捉えられるリーダーでなければ、能力ある若者に最大の成果を出させるマネジメントなどできない。
前者のリーダーでは一時の成功に終わるが、後者のリーダーであれば永続的な組織の成長につながる。ゆえに誠実真摯なリーダーが求められているのである。
（注）「ｱﾚ」が流行し、「パインアレ」までヒットした。これは岡田監督が押さえていたツボの一つである。中田選手をわがままと見ているだけでは駄目である。そのわがままをどのようにパワーにつなげるのか、マネジメントの工夫が求められるのである。短所が長所の裏返しであることに気づくことがリーダーとして大切である。
カテゴリー : 一般
pagetop一部のお客様に限定して実施してきましたが、コロナ禍の３年間でWEB会議が定着したことを鑑み、格安のコンサルティングコースを開始しましたのでご相談ください。
価格は特別価格であり、非公開とさせていただきますが、お客様に満足いただけるどころか驚かれるような価格です。ぜひご利用ください。
お申込み手順は、まず弊社へお客様の連絡先をお知らせいただきますと、弊社が用意しますWEB会議システムでお打ち合わせをさせていただきます。
その後弊社で起案する契約書（あるいはお客様で起案されるご契約書）に沿い、コンサルティングを開始させていただきます。是非ご活用ください。
pagetop仕事と介護を天秤にかけない、愛情と介護を切り離すのが、勤労者の介護の問題において答えを出すコツだそうだ。これには大変納得できる。また、このように介護を捉えない限り、老人介護の問題を解くことができない。
当方の実の両親は、すでに他界しているが、その両親の介護は、両親の近くに住んでいた二人の姉と自宅介護システムで生前行われている。両親の最期については、たまたま両親の近くへ単身赴任中だったので姉からの連絡により駆け付けることができた。
仕事を抱えての老人介護の問題について、当方はこのような理由で大きな苦労をしていない。おかげで両親について良い思い出だけが残っている。
おそらく、勤労者と介護の問題は、最初に書いた要点で解答を出さないと解決できないどころか、最も大切な両親に対する愛情の問題も難しくする。
さらに、姉たちの配慮もあり、当方は親の近くへ単身赴任していても、全く介護の手間をすることなく、たまの休みに両親と楽しく過ごすことができた。
生前両親に東京へ住むことを勧めたが、まだ健康であった両親は永年住んだ土地に固執していた。結果として、最初に書いた形態での介護となったのだが、働く人の介護の問題は、このような答の出し方しかない。
愛情が一番大切であり、無理をしてその大切な愛情を毀損するような介護の仕方をしないように努力した方が良い。親というものは、死後も心の中で生きていることを知ると、この重要性を理解できる。
また、子供のころは兄弟関係の中に感謝という言葉は影が薄かったが、介護の問題を通じ、姉二人への強い感謝の気持ちを持つに至っている。労働と介護の問題は、まず最初に書いた視点で考えてみることが重要で、多少割り切る覚悟が求められる。しかし、愛情が一番大切であることを忘れてはいけない。
カテゴリー : 一般
pagetop２０世紀に高分子のコンパウンディングに関する研究が進み、２０世紀末にはウトラッキーの発明による伸長流動装置が注目された。そして、２０００年から数年行われた高分子精密制御プロジェクトでもこの装置に関する研究がとりあげられている。
生産性に難があったので、残念ながらこの装置は実生産で使用されていないが、２００５年にはコニカミノルタで当方の発明によるカオス混合装置がＰＰＳ無端半導体ベルト用コンパウンドの生産に実用化された。
このカオス混合装置は、ウトラッキーの発明を見直し、生産性を改良した装置である。生産性を改良したところ、カオス混合装置となった。
この装置の特徴は、細いスリットと空洞の組み合わせである。ウトラッキーの伸長流動装置の上位概念で改良案を考案し、ウトラッキーの装置とは異なるコンセプトの装置に仕上げた。
この発明方法は弊社の問題解決法でも解説しているので、ここでは、混練技術について焦点を絞る。混練技術は、未だ科学的解明が不十分な分野である。そのため、ちょっとしたアイデア装置で成功するとそれで鬼の首をとったような研究成果と誤解する人もいる。
このような状態になっているのは、混練の多くの教科書が、コンパウンドのマトリックスを構成する高分子をセラミックスの粉体のように扱い、分配混合と分散混合で扱っていることが原因ではないかと思っている。
当方が１９７９年にゴム会社へ入社し、指導社員から毎朝３時間で３か月間ご指導いただいた混練技術では、剪断流動と伸長流動、そしてカオス混合の話が中心だった。この内容を知りたい方はゴムタイムズ社から数年前に発刊された当方の著書をご一読ください。
例えば昨年二軸混練機の先に空洞のﾀﾞｲをつけると再生材の物性がバージン材と同等になる技術が公開されたが、これは当方の発明したカオス混合装置のスリットと空洞の組み合わせ一段の技術と見なすことができ、当方の発明の特許抜け技術に位置づけることができる。
ここで注意しなければいけないのは、論文では二軸混練機だけで再生材を混練すると物性が悪くなる、としていることだ。適切な二軸混練機とスクリューセグメントを最適化すれば二軸混練機だけでも再生材の力学物性をバージン材に近づけることができる。
すなわち、バンバリーとロール混練のバッチプロセスよりも二軸混練機の混練性能は低いが、使いこなす工夫で、最大限まで高める必要がある。二軸混練機はハサミと同様で使い方が悪ければ良好なコンパウンドはできない。
バージン材と再生材では混練条件を変更する必要があることを知らない人が多い。PEの再生材はバージン材と異なる混練条件で混練しなければ、良好なコンパウンドとすることができない。
pagetop科学では現象から真理を導き出すことが重要であるが、技術では現象に潜む機能を取り出し、安定に動作させる工夫が大切である。タグチメソッドはそのための有効な一つの手法である。
現象に潜む機能について、その動作を支配する仕組みなり、動作の規則性が明らかであれば、シミュレーションは、問題解決の一手法として活用できる。
シミュレーションにより、多数のデータを生成させて、そのデータマイニングにより問題解決する方法もシミュレーションの一手法となるが、その時に回帰と分類する手法が必要になる。
多変量解析は、１９７０年から実績のある手法であり、これは技術者ならばいつでも活用できる状態にしたい、と思い、弊社ではそのツールを無料で開放している。
多変量解析であれば、重回帰分析と主成分分析で回帰と分類の問題を解くことができる。このほかに統計手法として様々な方法が開発され、最近は人間の思考回路を模した、すなわちAI的アルゴリズムとしてパーセプトロンを活用する問題解決法も利用可能だ。
これらを自由自在に扱うには、Pythonを身に着けておく必要がある。ゆえに１２月の無料セミナーではPythonの入門も１日必要ではないか、と悩んでいる。
とりあえず１２月の無料セミナーは以下のプログラムで行い、多変量解析だけでも弊社のプログラムを使えば問題解決できるレベルまで目指したい。
なお、テキスト購入者には、セミナーで紹介したPythonプログラムを無料配布する。
１．問題解決とは
（１）トランスサイエンス時代の問題解決法
（２）これまで登場した問題解決法の例
（３）そもそも「問題」とは何か
（４）システムシンキング
２．データサイエンス概略
（１）科学とデータサイエンス
（２）AIブームとデータサイエンス
（３）データサイエンスの各種手法の特徴
（４）データサイエンスを活用するコツ
３．Python概略
（１）AIブームとPython
（２）Pythonを習得するコツ
４．用途の広い多変量解析
（１）多変量解析概説
（２）重回帰分析
（３）主成分分析
５．データサイエンスを活用した問題解決事例
（１）シミュレーションで生成したデータ活用事例
（２）重回帰分析活用事例と他の回帰手法との比較
（３）主成分分析活用事例
カテゴリー : 一般
pagetopPythonのプログラムを書くときにChatGPTは重宝する。アルゴリズムを質問すれば適切なコードを教えてくれる。それが正しいかどうかは、動作させれば確認できるので、誤った回答をそのまま採用するミスを防ぐこともできる。
科学の方法を厳密に実行しようとすると否定証明となる、というのはイムレラカトシュの言葉だが、アカデミアでさえも科学の方法を厳密に実行していないので、企業の研究所では、なおさら科学からかけ離れた方法でも科学的とごまかしている時代である。
ｉＰＳ細胞は非科学的なあみだくじ方式で生み出された技術であり、「科学」として完成していない。ゆえに、まだまだこれからも研究を続けなければいけない分野である。
ChatGPTでも非科学的な回答をしたりするので、その使用には気をつけなければいけないが、AIでさえもとんでもない回答を出してくる時代に、TRIZやUSITを使い問題解決している人が、まだいるとは思えない。
AI時代の問題解決法というよりもトランスサイエンス時代だからこそ新発想が可能な問題解決法が求められている。新発想と言っても根拠のないアイデアでは説得力が乏しいので、企業では採用されないだろう。
そこで、データサイエンスの活用となる。世の中にあるデータをうまく活用して新たな知のシーズを導き出す問題解決法が必要である。マテリアルズインフォマティクスはその一例となりうるが、これはデータサイエンスの一分野にすぎない。
当方は、５０年近く前の情報工学の黎明期から、大型コンピュターを使い、データサイエンスを実務で使用してきた。
学問ができていないのに、その分野を問題解決に使用してきたことを胡散臭い、と思わないでいただきたい。情報工学の一分野には、データをどのように使いこなし、そこから知を取り出すのか、という学問があったにもかかわらず、日本の情報工学ではそれを研究してこなかったのだ。
しかし、当方は日曜プラグラマーとして、それを実践してきた。その結果ゴム会社を辞めざるを得なくなったのだが、転職してセラミックスの専門家から高分子の専門家にパラダイムシフトできたのは、１２年研究してきた情報工学のおかげである。
マテリアルズインフォマティックスを５０年近く実践してきたわけだが、第三次AI時代にアカデミアが騒ぎ出したので驚いた。さらに情報工学分野で新しい講座を設置するブームも起きたのでもっとびっくりした。
当方が実践してきた、情報工学で問題解決する方法を日本では誰も研究してこなかったことに気がついた。当方のセミナーでは、当方が５０年近く実務で使用してきた情報工学の事例からいくつかを紹介している。
ゆえにアカデミアのマテリアルズインフォマティクスのようなピンポイントの学問ではなく、実務全般に情報工学を使いこなすノウハウになっている。
その無料セミナーを１２月に開講する準備をしているので、開催希望日を２－３知らせていただきたい。受講者一人でも希望に添えるようにしております。
時間帯は１０時から１６時で、お昼休みは４０分です。セミナープログラムは後日ここでお知らせいたします。蛇足だが、アカデミアではないので、シラバスという言葉を用いません。
セミナーもこのような調子です。受講後の成績評価はもちろんアンケートさえも要求しませんが、感想をメールで送付して頂ければありがたいです。
カテゴリー : 一般
pagetop１９７９年に社会人となって驚いたのは、TRIZやUSIT,ロジカルシンキングなど科学の方法による問題解決法が流行していたことである。
１９８０年中ごろには、雑誌サイエンスにトランスサイエンスが掲載され、海外ではトランスサイエンスが話題になっていても、日本では科学論が盛んだった。
本当に科学について理解しているのか、と疑いたくなる本もベストセラーとなっている。著者が美人なので売れたと揶揄したくなる本もあった。バブル時代には何かと「科学」であることが重視された。
セレンディピティーなる単語が流行しても科学がもてはやされた。この傾向は２１世紀まで続き、単身赴任した時に、TRIZの勉強会をやっているグループが、存在していたのでびっくりした。
ただ面白かったのは、若手から、「TRIZを使ったら、当たり前の結果しか出てこなかった」と落胆した意見が出てきたら、中堅の社員が「それだからTRIZが有効なのだ」と訳の分からない回答をしていた。
今時、TRIZやUSITを科学の優れた問題解決方法と信じている人はいないと思うが、科学教育で訓練された若い人には不要の方法である。そもそも科学的に形式知を重視して推論を展開しても当たり前のことしか出てこないのである。
このような作業は今ならばAIを使うべきだろう。また、AIを使わなくても科学的に答えが得られるような問題であれば、皆で議論しなくても情報を集めれば大抵は答えが出てくる。
今必要な問題解決法は、トランスサイエンスをどうやって克服してゆくのか、その道筋を示してくれる方法でなければならない。１２月の無料セミナーではそれを解説したい。
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