故ドラッカーは、働く意味を「貢献と自己実現」として語っていたが、まことに至言である。ただし、この意味をどれだけ多くの人が理解されているのか疑問である。やりがい詐欺などという某有名大学の先生もおられる。
働く意味は、個人により様々だ、と言ってしまえば結論が出たように見えるが、実はこれが結論ではなく無責任な見解であることに気がついている人は少ない。
道徳を小学校では教えなくなったが、やはり社会で生きてゆくときの価値基準のようなものは教えるべきだろう。「働く意味」については、個人の自由でかたずけるべきではない。
サラリーマンでも50歳を過ぎれば、会社に役員として残れる人とそうでない人に分かれる。この時モチベーションをどのように維持するのか、という問題が出てくる。
給与をもらうために65歳まで会社にぶら下がる、という人生の選択肢もあるが、65歳退職してからどうする、という新たな問題が出てくる。65歳過ぎてから新しいことを行うにはかなりの苦労を覚悟しなければいけない。
年をとってみないとわからないことだと思うので、若い人のために書けば、50歳を過ぎるころから、確実に能力が落ちてくる。どのくらい落ちるのかと言うと、50歳であれば12小節程度のブルースを1か月で習得できたのが、70近くになると半年練習していても楽譜を見ないと弾けないのだ。
さらに、初めて出会った楽譜に取り組むために1週間ほど練習意欲がわかない状態が現れるようになる。老化とはこのような状態である。ただ面白いのは50歳まで身に着けたことについては、日々それを繰り返しておれば劣化はしない。
例えば、社会に出てからデータサイエンスを研究してきたが、今でもこの分野の論文を読むことに抵抗感はない。楽譜は1週間眺めないとギターを手にするまでに至らないが、データサイエンスはすぐに自分でも試してみる意欲がわく。
鉄は熱いうちに打て、と言われるが、50歳を過ぎるとほとんど新しいことに取り組む意欲は冷めてしまう。自己実現で新しい分野に無理なく挑戦できるのは50歳以下である。
もっとも冷めてしまっても、老体に鞭打ち熱くする方法もあるが、能力の低下を補うことができるかどうかは、不明である。ギターの練習を能力低下の実験として取り組んでいるが、才能の無さに暗くならないように意欲を持ち続ける(注)だけが精いっぱいである。
このようなことを考えていると、「貢献と自己実現」という働く意味において、「自己実現」の中身を若い時から充実できるように仕事に取り組むことが人生で重要だと理解できると思う。
自己実現の意味が分からない人は、弊社にご相談ください。意欲の高さで語られることが多い自己実現ですが、高さよりも持つことの重要性に気づいて頂きたい。
（注）この苦労をしたおかげで、意欲を持ち続ける方法に気がついた。やる気のない新入社員にどのようにやる気を出させるのか、弊社にご相談ください。
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タグチメソッド（TM）の普及が日本で始まったのは、バブル崩壊直前の１９９０年前後である。転職してすぐに故田口玄一先生の無料講演会に参加している。
その後写真会社でTMの導入が始まり、田口先生から３年間直接ご指導を受けている。面白いのはTMの導入を反対する人がいたことだ。導入後もTMの使用を敬遠する人が多かった。
他社の状況を聞いても同様で、TMを敬遠する人の存在がやはり問題となっていた。研修などを行い、導入努力を行ってもそれが定着しなかった会社もある。
ゴム会社ではその導入が写真会社よりも遅かったが、２０世紀に導入を行っている。しかし、基礎研究部門では、やはりTMは定着していない。当方は基礎研究部門にいたときにTMもどきを発明している。
このTMもどきは、ラテン方格の外側に相関係数を配置した実験計画法だ。この手法で、高純度SiCヒーターや切削チップの処方開発を行っている。そしてこのことを田口先生にお話しし褒めていただいた。
その時に電気粘性流体の耐久性問題を主成分分析で解決した話など当方の転職理由をお話ししている。田口先生は企業で犯罪まがいの事件が起きながらそれを隠蔽化した研究所の姿勢に驚かれていた。
ところが、統計手法はじめデータサイエンスの手法が基礎研究所で排除されたことに関しては、頭のいい人が多かったのだろうと言われた。
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技術者のプログラミングスキルは、今やどのような分野でも常識となった。スキルの有無で仕事の効率が大きく変わるためである。同時にデータサイエンスも常識となりつつあるが、それに気がついている人が少ない。
この１０年にTVでビッグデータを扱う番組が増えた。この状況を単なる一過性の流行と見ていてはいけない。
ソフトウェアー分野から始まったアジャイル開発も一般的になったのでデータサイエンスもプログラミングスキル並みに普及し定着すると思っている。
弊社では数年前からこれらの分野のセミナーやサービスを心掛けてきた。今年度からは日曜日のセミナー受講料は１万円とし、平日は３万円とする大胆なサービスも始めた。
プログラミングスキルを身に着けていない人やデータサイエンスを活用できていない人は、是非弊社のセミナーを活用していただきたい。
ただし、弊社の業務の関係もあり、３月は土日以外にセミナーを割り当てていない。４月以降は土日以外も割り当てようと検討中である。
プログラミングスキルの教材にはPythonを標準としているが、希望があればC#やC＋＋、VBAも可能である。問い合わせていただきたい。
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ラテン方格の外側に機能を調整できる因子の機能に対する相関係数を割付けて実験計画法を行うと、その相関係数を大きくできる因子を見つけることができる。当方は新入社員時代にこの方法を考案している。
すなわち、ここで機能を調整できる因子とは、ＴＭでいうところの基本機能の制御因子の一つである。TMでは、制御因子を見出した後、制御因子の中でSN比に影響を与えない因子を調整因子と呼んでいる。
また、TMで基本機能の感度やSN比を求めるために外側へ配置するのは、信号因子である。この信号因子を変化させて計算されるＳＮ比を外側に割り付ける。そして、ＳＮ比を向上できる制御因子を見出し、調整因子で感度をあげるのが、ＴＭでおなじみの二段階の実験法である。
実験計画法においてラテン方格の外側に測定の生データを割り付けて分散分析を行うと、誤差が小さくても最適条件を見出せないことがあったが、外側に相関係数を割り付けた実験計画法を行うようになってから、面白いように最適条件が当たるようになった。
また、このような実験を行うようになって、日科技連で指導された因子の見方以外に、誤差因子を意識するようになった。
ＴＭではラテン方格の内側に割り付けるのは、制御因子だけだが、実験計画法では制御因子かどうか分からないものまで割り付けることがあった。
これは実験計画法を経験されている方ならばご理解いただけると思う。制御因子かどうか考えずにうっかりと誤差因子を割り付けて誤差因子が有意となるような笑えない結果が出たこともあった。
これは、実験における因子にどのような種類があるのか考えていないためにおこる。科学で仮説を立てるときにこのようなことは特に意識しないのでＴＭの視点では科学の実験姿勢に問題があることになる。
しかし、改善したい機能の相関係数をラテン方格の外側に割り付けるようになって、最適化するためには、それができる制御因子とその水準を知りたいと自然に考えるようになり、その結果誤差因子を意識するように変わった。
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半導体治工具用に高純度SiC成形体(高純度SiC１００％の成形体)を世界で初めて市場に提供したのは住友金属工業である。この事業はブリヂストンとのJVとして１９９０年に始められた。共同出願特許も出されている。
住友金属工業から提案が無ければ、ブリヂストンでこの事業は始まらなかった。彼らは反応焼結により高純度SiC成形体を製造することを提案してきた。当時ブリヂストンは、ホットプレス焼結技術と常圧焼結技術によりパイロットプラントで成形体開発を行っていた。
高純度SiC成形体のこれらの技術は、無機材質研究所との共同研究として進められ報告書も当時発行されている。無機材質研究所では、当方が留学中にすでにカーボンだけ添加したホットプレス焼結に成功していた。
また、プロチャスカの配合系よりもホウ素の添加量が少ない常圧焼結にも成功していた。これらは無機材研の二人の先生によるご指導による。当方含め３名の連名による発明者として無機材研から特許も出願されている。
あれから４０年近く経ったが、高純度SiC成形体を製造する技術は、ホットプレスか反応焼結、あるいはHIP（当方のアイデア段階）程度しかない。常圧で焼結体を製造したいならば反応焼結プロセスを選ぶことになる。
反応焼結プロセスについて、この仕事を離れてから眺めているが、さほどの進歩は無い。もし、コストを下げたいならば、アイデア段階であるが、面白い方法がある。ご興味のあるかたは問い合わせていただきたい。
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劣悪な環境で働いていても上司を襲わない日本人を外国人は不思議に思う、という記事があった。記事には日本人の労働に対する考え方が紹介されていたが、腑に落ちなかったのは日本人は仕事が嫌い、ということを前提にしたような内容だったことである。
もしそれが現在の風潮であれば、仕事は好きになった方が良い、とアドバイスしたい。あるいは、好きな仕事をした方が良い、のほうが適切かもしれない。
好きな仕事であれば、どんな環境でも楽しめるのだ。当方はその楽しむ時間さえも奪われたのでゴム会社を転職している。同様に写真会社は早期退職している。
以前ここに書いているので詳細は過去の記事を参照していただきたいが、高分子の難燃化研究を担当していた時の上司は最悪だった。しかし、仕事の中身は自分で楽しくできたのでそのような上司の下でも我慢して仕事ができた。
ましてや襲撃してやろうとなどと思ったことはない。たとえ新入社員でありながら世界初の技術について工場試作を成功させて始末書を書けと命じられても、せいぜいその始末書に新しい企画を添付してほしいと要求したぐらいである。
仕事を長期間続けるためにはそれを楽しめることが大切である。仕事を通じての人間関係とか、仕事の内容そのものとか楽しめる要素はいろいろある。それを見出すためには若干の知識が必要になる。
今の時代、何の知識もなく楽しめるような仕事は皆無である。ハンバーガーの売り子にしてもマニュアル通り挨拶していてはだめなのだ。
マニュアルをベースにしてお客さんに笑顔でお金を支払ってもらえるような応対ができるためにはやはりそれなりの教養が必要になる。
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300kg/h以上の吐出量の二軸混練機は、既製品として常時在庫がある商品ではない。１９８０年前後まで日本には混練機や押出機の製造メーカーが多数存在したが、それらの多くは倒産したか中国へ生産場所を移したかのどちらかである。今国内に残っているのは一流と呼べるメーカーだけである。老舗コペリオンさえ中国で活動している。
中国にはコペリオン始め著名なメーカーが混練機の生産を行っているが、皆注文生産である。コペリオンは日本で生産していた時よりも安価な価格で良質な混練機を販売している。
面白いのは、コペリオン社から中国人技術者がスピンアウトして始めたメーカーはコペリオン社と全く同じ混練機の生産を行っているのだが、品質は落ちる。
外観やスペックはそっくりであるが、難燃性PC/ABSを混練してみるとその差異が明らかになる。コペリオン社の装置で混練するとUL94-V0に合格するのだが、このメーカーの混練機で混練した場合にはUL94ーV2レベルに性能が落ちる。
混練機を押出機として使用しているだけならば問題は小さいが、混練機として使用する場合には大きな問題となる。スペックやスクリューセグメントの配置が同じでありながらこのようなことが起きるのは科学で説明ができない。
某ポリエチレンメーカー技術者が、メーカーが同じでも混練機のロットが異なると全く同じ条件でポリエチレンを混練してもレオロジーが異なったポリエチレンが得られることを高分子自由討論会で発表されていたが、混練では科学的に説明できないような現象が起きる。
これをただ混練に関わる制御因子をすべて把握していないためだ、と簡単に思っているとコンパウンドのプラント設計に失敗するリスクが高くなる。
中国で３つほどコンパウンド工場建設の指導をしてきたが、注意を払ったのはコンパウンド品質の再現性である。10kg/h程度の吐出量の混練機だけを扱っていては理解できない難しさがある。
PPS中間転写ベルト用コンパウンド工場をたった半年で立ち上げた実績はゴム会社で樹脂補強ゴム開発を行った経験を活かすことができた運のよかった経験である。
「運が良い」理由は、混練機では高性能で高級機にあたるメーカーの中古機を見つけることができたからである。それも新古機に近く、過去の履歴が混練機メーカーに残っていた。おそらく新品の価格は世界一高いだろうけれど「信頼できる」メーカーだったことが幸運だった。
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事業存続のための基礎研究は重要である。高純度SiCの反応速度論の研究では、その前駆体がシリカとカーボンの分子レベルで均一に混合されていることを証明するための一つの方法として、重要と考えていた。
しかし、無機材質研究所へ留学する前には研究所で企画として提案したが認められず、予算もない状態でこの基礎研究よりも重要なのは、高純度SiCを経済的に合成できることを実証する必要があった。
ただし、これは既存事業の基礎研究の企画とは異なる判断基準であり、社長方針としてファインセラミックスが出されていても、研究所としてはそれをかたくなに反対している事情が反映していた。
ゴム会社には非参加雰囲気で稼働する電気炉など無かったので無機材質研究所へ留学し実証したい、と考えた。しかし、無機材研へ留学できても特定企業の研究のために研究企画を遂行することはできないと留学前には注意を受けていた。
昇進試験に落ちた連絡がたまたま無機材質研究所所長室にかかった偶然で、この実証実験をたった１週間でやり遂げることができた話を以前この欄で紹介している。
そして会社から先行投資を受け、現在は愛知県の（株）MARUWAで事業が継承されているが、ゴム会社では３０年この事業が続けられた。当方が残っておればもう少し事業を拡大できたのだが、由々しき事件が続き研究活動の妨害を受け、それが隠蔽化されたので転職している。
しかし、高純度SiCの反応速度論的研究について、前駆体の均一性を管理するためにも活用できるので２０００万円投資して超高速熱天秤を自作し転職前に研究を完成している。
すなわち、高純度SiCの技術はアジャイル開発で完成し、基礎研究が不十分のままゴム会社で２億４千万円の先行投資を受けてスタートしている。基礎研究が完成していなくても３０年ゴム会社で続くような事業を立ち上げることができるのだ。その方法の詳細は弊社へお尋ねください。
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１５年以上前に単身赴任して半年で仕上げたトランスサイエンスの問題は、先日の電気粘性流体に類似の界面現象である。
月曜日の問題は絶縁オイルの高分子とゴムからブリードアウトした低分子との界面の問題だったが、中間転写ベルトの問題は、異なる高分子で形成される界面の問題だった。
前任者は、高分子技術では国内トップ企業と共同開発を進め、PPS/６ナイロン/カーボンの配合で、中間転写ベルトに要求される靭性と電気抵抗を両立できる技術開発に成功した（ことになっていた。）
しかし、半導体無端ベルトの押出成形の歩留まりが１０％以下では、赤字になることが必至であり、このまま生産に突入したら赤字となり責任を取らされる恐怖があった。
それで当方に配合処方も外部からコンパウンドを購入するサプライチェーンもそのままで、歩留まりを１００％にしてくれと言ってきた。さらに当時窓際だった小生に立場を代わってほしい、とも。
植木等に似た調子のよいこの人物の依頼内容はトランスサイエンスそのものである。６年間彼が開発してきた押出成形技術について、押出成形条件だけを検討して歩留まりを１００％にしろというのである。
６年間の研究開発データをデータサイエンスの視点で見直し、パーコレーションの問題についてまったく考えられていないことを見つけた。
そこで、PPSをマトリックスにして６ナイロンのドメインとカーボン粒子についてパーコレーションの視点でシミュレーションを行った。
このようなシミュレーションは２種類の粒子についてパーコレーションを考えることになる。先月のセミナーでPythonで作成したシミュレーションプログラムを公開しているが、これであらゆる条件のパーコレションデータをグラフ化し、パコレーションが安定となる条件を探している（明日へ続く）。
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科学で問うことができるが、科学で答えられない問題をトランスサイエンスと言い、１９８０年代に科学論が議論された時、アメリカで生まれている。しかし、バブルがはじけた時期と重なり、日本では普及しなかった。
日本では環境問題が騒がれ始めた２００７年に「トランスサイエンスの時代」が出版され話題になった言葉だが、高分子の相溶に関わる問題にトランスサイエンス現象と呼んでも良い事例がある。
PPS/６ナイロン/カーボンの配合組成で設計された中間転写ベルト（半導体無端ベルトの押出成形で製造されている）は、６ナイロンがPPSに相溶して初めて開発に成功した複写機のキーパーツである。
昨日の樹脂補強ゴムもこの中間転写ベルトもトランスサイエンス現象の成果である。科学ではうまく説明できないが、データでは現象の存在を説明できるので面白い。
中間転写ベルトのコンパウンド開発では、安定化指数という独自のパラメーターを設定し、品質管理し工程立ち上げに成功している。このパラメータは相溶の程度を検出でき、コンパウンドの品質管理に利用できた。
プラントが立ち上がり、タグチメソッドの再現を確認した。その時に、コンパウンドに関わる様々なデータを測定し、ベルトの表面比抵抗のばらつきを目的変数として、重回帰分析を行い標準偏回帰係数からヒントを見出している。
このとき説明変数をそのまま眺めていたのではなく、それぞれの説明変数の寄与率について考察を進め、新たなパラメータを設定し、そのパラメータと表面比抵抗のばらつきとの相関を再度単相関で吟味している。
多変量の回帰分析をAIで行おうとするマテリアルインフォマティクスの研究がこの数年盛んだが、すなおに重回帰分析で考察を進めたほうが、アイデアが出やすい。
重回帰分析では、説明変数の二次以降は誤差項に含まれるので、残渣分析も活用し、アイデアを練ることが可能である。
重回帰式を単に未知の値の推定式という活用だけでなく、複数の説明変数がどのように絡み合って目的変数と相関しているのか考察すると、単相関では見えていなかったパラメーターが見えてくる。
弊社のサイトでは無料で重回帰分析ができる。エクセルの表にデータをまとめ、それを張り付けるだけで計算できるので、わざわざAIのアルゴリズムを考える必要はない。
計算して出てきた数値の考察を進めることが重要である。重回帰分析のコツは一回計算して終わりとするのではなく、説明変数を加工したり、残渣分析を行い、データの中に潜む未知の知を探し出す努力を惜しまないことである。
科学的では無いが、技術として意味のある相関を見出すとそれがもとになり、新たなアイデアやコンセプトを練ることが可能となる。
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