コンピューター用のプログラム言語は大変多い。今確実にユーザー数トップと言えるのはPythonでおそらく今後１０年以上はこの状態が続くだろう。
最近遊びでｖｉｓｕａｌＢＡＳＩＣを使い始めた。８ｂｉｔ時代にはＢＡＳＩＣとアセンブラー、ＦＯＲＴＨなど使っていたが、ＣＰＵが１６ビットになってからはＣが中心になった。
ＣＰＵが３２ビットになるや否やＣ＋＋を使い始めたが、Ｃ＃が登場するとＣ＃を使うようになって、visualＢＡＳＩＣを使う機会が無かった。
そこで、人生に一度くらいは、の気持ちから使い始めたのだが、Ｐｙｔｈｏｎのほうが使いやすい。visualBASICは、BASICといっても昔のBASICではなく、少し使いずらくなっている。
英文に似ているので可読性は高いが、コーディングするときにサクサクとできない。恐らく英語文化圏のプログラマーならサクサクと行くのかもしれないが、日本人には英文に近い点が使いずらい。
なぜなら、英文に近いと言っても英文そのものではないからで、サクサクとコードを書けないのだ。また、エディターのおせっかいも煩わしく感じたりする。
MS製品では標準でVBがついてくるのだが、これでは日本人のユーザー数は増えない。おそらく、将来はＭＳ製品にＰｙｔｈｏｎが標準となるのではないか。
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タグチメソッドの解析ソフトは、すでに市販されているが、弊社で開発中のソフトウェアーは、実験計画に対応したタグチメソッド解析プログラムをPythonコードで出力するエキスパートシステムである。
なぜ、このようなソフトウェアーを開発したのか。それは、生成系AIでは満足なプログラムコードを生成してくれないからである。
生成系AIは、ソフトウェアー開発に欠かせないが、タグチメソッド解析プログラムに関してはハルシネーションを起こしたコードしか生成しない。
この原因は明らかであり、そのため弊社はPythonコードを出力するプログラムを専用に開発した。今β版をセミナー受講者には無料配布中であり、ご興味のあるかたはお問い合わせください。
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最近黒字でもリストラする企業があり、話題となっている。赤字になってからリストラするよりも企業経営として健全な気がしているが、世間の見方はニュースになるくらいに奇異に見えるようだ。
どこの企業でも構造改革は避けられない。ドラッカーは３０年ごとに自社の定義を見直せ、と言っていたが、DXの進展やトランプ関税などの動きを見れば、時代の大変革期であることは間違いない。
すでに、中国とアメリカの2大経済圏に二極化するという見方がある。本当にそうなるかどうか、当方は知らないが、一方で中国を出て自由主義経済圏で事業を始める中国人が増えているそうだ。
ところで、黒字でリストラを行うメリットは、企業に余裕のある状態なので従業員と話し合いを進めながらリストラを行うことができる。
ゴム会社では、かつて黒字状態でスタッフ職中心にリストラを進めたが、リストラ対象になられた方に状況をお伺いしたら、給与を頂きながら人生を考えることができるのでありがたい、と言われていた。
新聞では、追い出し部屋として問題視してニュースとなっていた。それからしばらくして、アメリカの企業買収が起き、FD事件も起きて、当方は転職するのだが、当方の転職前に当方が指導社員をしていた新入社員が突然転職している。
FD事件が起きている最中で、当方の実験台に不審な状態でナイフが置かれたりしていた頃であり、新入社員は、怖いですね、と言っていた。これがリストラと関係していた事件なのか知らないが、事件そのものは隠蔽化された。
黒字状態におけるリストラ人員削減が良いか悪いか、という議論よりも、リストラの起きている企業の職場環境にも注目すべきだろう。構造改革は従業員への配慮が無いと、とんでもない事件がおきるので注意していただきたい。詳細はご相談ください。
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大相撲夏場所が、両国国技館で開催されているが、連日満員御礼である。相撲人気が高まりつつあるような印象を受ける。舞の海のラジオ放送も好評の様である。
さて、大の里には今場所初土俵から１３場所目の横綱がかかっている。春場所に続いて2場所連続優勝を果たせば、横綱審議委員会の昇進内規に基づき、文句なしで横綱昇進となる。13場所での綱取りは、輪島の21場所を抜き、史上最速だ。
師匠である二所ノ関親方（元稀勢の里）以来となる日本人横綱の誕生の期待が集まっている。昨日までの取り組みを見ていると、難敵高安にも勝って順調に見える。
琴桜の調子が今一つで、ふがいない横綱なので恐らくこのまま優勝するのだろう。今の関取の顔ぶれでは、大の里に立ち向かえる力士がいないので、白鳳以上の長い横綱在位の期待もできる。
スポーツにおいてライバル不在の状態は、見てる側は面白くない。強力なライバルと切磋琢磨して勝敗が決まるのが面白い。フィギュアスケートの人気が落ちてきてＴV放送が少なくなったが、ライバルとなるロシア勢不在では仕方がない。
浅田真央選手は運悪くキムヨナという最強ライバルがいて、オリンピックで金メダルを取れなかったが、そのキムヨナに何度も世界選手権では勝っていた。
ソチオリンピックでは６位に沈むが、そのフリーだけの得点ではキムヨナに勝つという壮絶なドラマを演じている。浅田真央伝説はここから始まっているが、格闘技である相撲ならば、大の里と互角に戦える力士が出てきて欲しい。
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株式会社シグマが魅力的な新製品を4月に発売した。写真をスマートフォンで撮影する時代になり、デジカメの売り上げが激減したという。
また、カメラメーカーと言えばニコンとキャノンしか知らない世代も出てきた。ソニーやリコー（ペンタックス、リコー2ブランド）、シグマというカメラメーカーもある。また、パナソニックや富士フィルム、OMデジタルソリューションズがある。そしてこれらのメーカーが世界の大半を占めているというからびっくりする。
世界には、そのほかに、高級手作りカメラメーカーというのが3社ほどある。実際に生産しているかどうか不明だが、ブランド名では、ヨーロッパにライカ、ハッセルブラッド、ツアイス、アルパ、中国や韓国には、サムスン、DJI、インスタ360、Yiテクノロジーが、アメリカにはコダック、ゴープロ、REDデジタルシネマ、ブラックマジックデザインなどがある。
カメラ好き以外には知られていないであろうシグマの新製品は、日々持っていたくなる製品である。どのような商品かはシグマのホームページで見ていただきたいが、カメラとして、よりもアクセサリーとしてぶら下げていても良い商品だ。
ただ、残念なのは、商品企画が今一歩である。カメラ本体のキャップになるようなパンケーキレンズが欲しい。また、このカメラに合うケースも欲しい。さらには本体のメモリーからデータを吸い出したり、インターネットと接続する周辺機器も同一コンセプトでほしくなる。
価格は今時の高級カメラにしては低価格な設定だが、やや中途半端な価格である。ニコンの新製品価格を参考にすると本体は30万円前後でもよいように思えてくる。趣味の商品である。
そして低価格製品として本体をFRPで製造したモノコックボディーの商品を10万円前後で発売すると面白かった。おそらく担当者は高級ブランドに位置づけたかったかもしれないが、カメラファンを想定していたなら失敗である。価格を30万円前後とすべきだった。
インターネットの情報だけの判断であるが、高品質カメラのカテゴリーに適合した画質のサンプルが公開されている。ペンタックスから出してほしかったようなミラーレスカメラである。30万円なら購入したかもしれない。
今からでも遅くない、高級パンケーキレンズとケース、周辺機器のセットで高級箱入り３０万円という企画はいかがですか？デザインその他のアイデアが必要ならばボランティアでも協力します。面白いカメラです。
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「Pythonは常識」と先日書いたが、さっそく質問が届きました。Pythonをどのような場面で使うのか、という質問です。この質問者には申し訳ないが、同様の疑問を抱かれた方は、DXの大波に沈んでいます。
2年前にMSはエクセルへPythonの実装を発表した。ご存知のようにエクセルにはオブジェクト指向に改良されたVisualBASICが搭載されている。それでもPythonをMSは実装すると発表したのである。
2年あれば、その意味を十分に考えることができたはずです。なぜならエクセルを使用していて、VisualBASICを使用していない技術者は多い。当方も使っていないが、C#を使用していた。
しかし、最近はＰｙｔｈｏｎを使うが、エクセルもＣ＃も使わなくなったのである。そのかわり遊びでＶｉｓｕａｌＢＡＳＩＣを使い始めた。
ＶｉｓｕａｌＢＡＳＩＣに用意されているオブジェクトは、Ｃ＃と同様の体系であるので使いやすい。ＶｉｓｕａｌＢＡＳＩＣなど使う必要は無く、遊びでもＣ＃を使えばよいのだが、このままだと、一生ＶｉｓｕａｌＢＡＳＩＣを使用しない可能性があるので使い始めただけである。
ＭＳはＶｉｓｕａｌＢＡＳＩＣをエクセルに搭載しているのにＰｙｔｈｏｎを実装したのである。この意味を考えていただきたい。実はＰｙｔｈｏｎがあれば、エクセルもその他ＭＳの言語製品は何もいらない時代となった。
さらにエクセルやＭＳの言語製品のようにお金がかからず、無料でこれらの製品より高度のデータ処理ができるのである。２年前エクセルにＰｙｔｈｏｎの実装をＭＳが発表したのは、技術者が当方のようなことに気づくのを恐れたからである。
さて、Ｐｙｔｈｏｎの用途は、という質問について、エクセルより手軽で便利で、エクセル以上のことができます、と回答させていただきます。
（注）WindowsでMS製品をお使いの方は、visualBASICが便利である。それは使ってみて理解できた。MS製品すべてに使われており、visualBASICとC#のオブジェクトは共通と説明されているが、それは該当するオブジェクトが存在するという意味である。CやC＋＋を使用してきた人はそれでもC#が使いやすい。特にC＋＋を使ってきた人はその扱いの容易さにC#を使うとC＋＋に戻れないかもしれない。しかし、それでもPythonが便利である。多数の便利なモジュールが無料であり、やりたいことがサクサクとできる。エクセルは単なるデータ入力ツールになってしまった。データ入力もいきなりPythonプログラムに埋め込めばエクセルもいらない。
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耐熱性高分子の研究は1970年代まで高分子化学の中心的テーマだった。しかし、それが空気中で燃焼するという問題を克服できず、高分子の難燃化研究が生まれている。
1980年代にはリン酸エステル系難燃剤が多数販売され、1980年中ごろに臭素系難燃剤が発表されるや否や、臭素系難燃剤と三酸化アンチモンの組み合わせ難燃剤へ研究の関心が移ってゆき、一大市場を形成した。
しかし、環境問題の関心が高まるにつれ、ノンハロゲン系難燃剤へ、と市場は変化した。さて、高分子は空気中で燃えるので、高分子の難燃化技術は、電子部品で重要な技術であるが、科学の体系が存在していないことを御存じだろうか。
弊社は技術の体系を作り、それをセミナーで解説しているが、高分子の難燃化技術や耐熱性高分子はトランスサイエンスの問題である。なぜなら、有機高分子はセラミックスと異なり、高温度になれば必ず酸化され燃焼するのである。
耐熱性高分子も同様であり、不燃性の耐熱性高分子は存在しない。フェノール樹脂だって燃えるのである。ゆえに用途で決まる仕様に準じて高分子材料を設計することになるのだが、これが科学の形式知で簡単にできる世界ではない。
コストの問題まで考慮すると大変難しい問題となる。コツは仕様を明確にして妥協すべきところは妥協することになる。
今PPSの市場が拡大しているが、この材料の問題はTgが90℃前後と低い問題である。ゆえにLCPやPEEKといった材料がPPSの使えない領域で使用されている。
しかし、PPSのTgが低い問題は、アイデア次第で問題解決できるが、科学的では無いアイデアとなる。ここに書くと、なーんだあ、と言われそうなので書かないが、十分に100℃以上の耐熱性が必要な領域でPPSを使用することが可能である。
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生成系ＡＩが日常となった今、すべての技術者がＰｙｔｈｏｎを身に着けていることは常識となった。エクセルにもＰｙｔｈｏｎが実装された。
Ｐｙｔｈｏｎは１時間もあれば習得できるプログラム言語である。但し、それなりに考えられたカリキュラムで学んだ時である。
作りたいプログラムはｃｈａｔＧＰＴに聞けば、コードを吐き出してくれる。もはやマニュアルなどいらない。
ところが、タグチメソッド（ＴＭ）の解析プログラムについては、ハルシネーションを起こしたプログラムしかＡＩは出力してくれない。
これは何故か？
理由は簡単で、開発しようとしているシステムや基本機能は技術者の責任であり、ＡＩの責任ではないからである。ゆえにこのような場合のプログラムは、過去のＡＩブームで開発されたエキスパートシステムが有効で、弊社のセミナーではこれのβ版を配布中です。お問い合わせください。
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今月は、表題のタグチメソッドセミナーを開講していますので、参加ご希望の方は弊社へお問い合わせください。参加費は１名３万円ですが、２名以上の場合には割引がございます。また、休日の個人学習につきましても割引価格を用意していますのでお問い合わせください。
多因子実験としてタグチメソッドは定番の方法となりました。故田口玄一先生が１９５３年に伊奈製陶のご指導で使われた話が著書に載っていますが、その時は、直交表の内側を用いておられました。
その後の改良で外側因子としてSN比を配置された理由は書かれていませんが、当方が故田口先生を存じ上げない時代に、外側因子に相関係数を配置して実験計画法を行った理由と同様と思います。
１９９２年に田口先生にお会いし、その後３年間直接ご指導を頂きました。それから３０年経ち、今ではタグチメソッドを導入していない日本企業は少ないのではないでしょうか。
タグチメソッドの解析用ソフトウェアはすでに販売されていますが、使い勝手がよくありません。そこで、本セミナーではPythonを用いたタグチメソッド解析プログラムを吐き出してくれるソフトウェアを無料配布いたします。
β版でありますが、ChatGPTでは不可能な動作ですので、それなりの価値があると考えています。少なくともPythonコードを打ち込む手間を省けます。また、解析後制御因子を組み合わせた分散分析を行いたい時には、このプログラムを編集すればよいので市販のプログラムより使い勝手はよい。
一番のメリットは、Pythonコードに日本語の説明がついているので、タグチメソッドの勉強ができます、とよいことづくめ。是非このセミナーをご利用ください。
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５０年ほど前は、実験計画法を使った多因子実験を行っていると、その研究者を軽蔑する研究所もあったのかもしれない。
当方が最初に就職したゴム会社では、QCに力を入れており、新入社員全員日本科学技術連盟が主催する１名５０万円かかるBASICコースを１年間受講させられた。カローラDXが８０万円で買えた時代で、アルトが３０万円でニュースとなっていた時代である。
ゴム会社は「最高の品質で社会に貢献」という社是をかかげており、品質活動には力を入れていた。但し、これはタイヤ部門の話で、研究所では創業者のレガシーはじめ品質については笑い飛ばしていた。
BASICコースを１年間受講してもそれを研究活動に導入しようとすると軽蔑されるような職場だったので、ＢＡＳＩＣコースの最後に行われる職場実習で実験計画法による解析レポートを作成するときに悩んだ。
職場の先輩に相談しても適当に作文して提出すれば合格点をもらえる、と言われ困った。高分子の難燃化研究の部署に配属されていたのでL9実験である難燃剤の最適化実験をおこなってみたのだが、最適条件が見つからず、先輩はじめ職場全員から笑われた。
「統計手法ってそんな程度」というのが職場の認識であり、仕方が無いので結果を正直にレポートにまとめたら７０点という採点だった。
これは最低の合格点であるが、講師のコメントが外れていた内容を書いていたので、さらに悩むことになった。教える方も実験計画法の直交表の性質を理解していなかった可能性があることに後で気がついた。これではゴム会社の研究所で５０万円の研修が軽蔑されても仕方がないと思った。
その後、この点に納得がゆかず、周囲から笑われても実験計画法で実験を重ねたら、最適条件が合う場合と合わない場合が出てくることに気がつき、直交表の外側に相関係数を配置した実験計画法を行ったところ、最適条件が外れなくなった（注）。
詳細は省略するが、これはタグチメソッドの動特性を利用した実験で感度が最大になる条件を求めていることになるのだが、当時故田口玄一先生はこの手法をアメリカで指導されており、当方は全くタグチメソッドとは独立で、類似手法を考案したことになる。
写真会社に転職して１年ほどして田口先生の講演が日野市であり、参加し写真会社でタグチメソッドを導入すべき、という出張報告を書いている。
その後写真会社では３年間田口先生から直接ご指導を受けているが、ゴム会社の研究所と写真会社の研究所では雰囲気が異なり、タグチメソッドが定着している。
これは、写真会社の研究所とゴム会社の研究所との風土の違いである。写真フィルムは多数の因子が絡んで機能が発現されている商品であり、科学で行われるような１因子実験では設計が難しい。
ゴム会社で行われていたような、科学の理論に合わせて実験データを出すようなテクニックの研究などもやっていなかったので、タグチメソッドが定着したのである。
今の時代であればゴム会社の研究所でタグチメソッドは常識になっているかもしれないが、３０年前はタグチメソッドさえも軽蔑されたかもしれないゴム会社の研究所の思い出である。
（注）この成果を課内会議で報告したら大笑いされた。直交表の実験は実験数を減らして合理化するための手法であり、相関係数を外側に配置したならば全体の実験数が増えるので、一因子実験で十分だ、というのが理由である。この見解は、タグチメソッドを理解していない見解である。当方も最初は実験数が増えることで、皆から笑われることを承知していた。しかし、相関係数を直交表の外側に配置して実験を行うのは、合理化目的ではないのである。「機能の最適化」というパラダイムの実験となり、これはタグチメソッドにおける基本機能に着目した実験計画と同じ思想である。
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