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2026.05/06 研究開発プロセス(18)

イノベーションを引き起こす研究開発プロセスでは、まずそのシーズが存在することを確認し、確認されたシーズをもとに、非科学的でもよいから、結果をまず出すことが重要である。

このようなプロセスは、ノーベル賞を受賞した研究でも採用されている。iPS細胞の研究では、24個の遺伝子を経験知から選び、そのすべての遺伝子を細胞に取り込ませて初期化が起きることを確認している。

その後、24個の遺伝子から1本取り除いた23個の組で初期化が起きるかどうか検討し、4個の遺伝子の組で細胞の初期化ができることを示した。

この話は、山中博士がTVで語っていたが、科学の禁じ手であるあみだくじプロセスを研究開発で採用し、博士はノーベル賞を受賞されたのである。

このiPS発見の研究開発プロセスはもっと注目されるべきだろう。残念ながら、あみだくじプロセスをその後山中博士から直接聞くことは無くなった。

研究開発プロセスを科学的に厳密に行うべき、という思想は20世紀の遺物となったようだ。最近はマテリアルズインフォマティクスも常識となり、ベイズ統計も実験に採用され始めた。

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2026.05/05 研究開発プロセス(17)

研究成果発表会で、あらゆるHLBの界面活性剤の効果を確認しても電気粘性流体の耐久性を改善できないことを示す科学的データにより完璧な科学の方法である否定証明と力説していた。そして、本部長はそれを世界的な研究だと称賛した。

このような否定証明は、それを否定できるデータを一つ示せば、容易にひっくり返すことが可能である。その一つをどのように見つけたらよいのか、という問題となるが、その前に、「その一つが存在する可能性を示す実験データ」が必要である。

この否定証明では、HLB一因子だけについて劣化現象との相関を界面活性剤の分子構造との関係や機器分析による現象解析など科学的に完璧な方法で実験データが積み上げられていた。

報告書を読めば読むほど科学的に完璧であることに納得できる否定証明だったが、仮説ではHLB一因子だけと劣化現象との関係だけが設定されていた。

確かに教科書に書かれた界面活性剤の形式知による説明では、HLB一因子だけで現象を説明できそうに思われるが、教科書の事例にある洗濯用の洗剤の説明を読むと明らかなように、1種類の界面活性剤だけで溶液の現象を説明できない。

すなわち、当時多相系のコロイド科学について形式知は存在しないが、生活の中に経験知としてHLB以外の因子の重要性を示す商品は存在した。教科書は、科学に配慮しそこを明確に述べていなかっただけである。

ゆえに、界面活性剤の物性値を主成分分析し、HLB以外の因子に寄与する界面活性剤が存在するかどうかを最初に知りたい。

そこで、MZ80Kで稼働していた多変量解析システムのデータベースにゴミのように扱われたカタログデータを入力し、主成分分析を行った。

当時、上司から指導されて趣味としてデータ解析を自宅で行っていたので、今でもセミナーでは当時の解析プロセスとFD事件の話をするのが定番となっている。

解析結果のグラフでは、HLB因子の寄与が著しく高い第一主成分の軸の周りに70%の界面活性剤が集まっていた。ところが、HLBの寄与が低い第二主成分と相関する界面活性剤も30%存在した。

そこで、この30%について、耐久劣化試験を行ったところ、1時間以上の耐久性を維持する界面活性剤が一晩の実験で複数見出すことができた。

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2026.05/04 研究開発プロセス(16)

課長のマネジメントにより担当者の研究開発プロセスは影響を受けるのだが、そのマネジメントの多くは研究開発部門の常設会議を意識して行われるので、研究開発プロセスは常設会議に左右されるということもできる。


常設会議の中で、外部組織から研究開発部門へ入力となる会議、あるいはその逆の出力となる会議は重要で、研究開発部門の戦略に大きく影響する。


例えば、ゴム会社で当方は3人の研究開発本部長の方針で業務を遂行しているが、3人目のリーダーは、アメリカのタイヤ会社買収を受け、社長から出された買収先とのシナジーを生み出す研究開発方針として、電気粘性流体を研究開発部門の最重要テーマとした。


当時このテーマを担当していた課長は、否定証明の方法で界面活性剤を添加しても電気粘性流体の耐久性問題を解決できないという報告書を提出している。そして、加硫剤やその他の添加剤を含まないゴム開発という新規テーマを企画会議で提案し、研究開発部門のテーマとして登録された。


そして、この実現不可能な企画を当方に依頼してきたのだが、当方は当時の社長が認めていた住友金属工業との高純度SiC半導体治工具事業を一人で担当していた。


研究開発部門のゴム技術者や研究者は、買収した企業へ皆出向していたからである。状況を理解した当方は、データサイエンスを用いて電気粘性流体の耐久性問題を一晩で解決している。


一晩で解決した理由は、電気粘性流体の耐久性問題を界面活性剤で解決できない、という否定証明の報告書に用いられた生データを課長に見せて欲しいとお願いしたところ、社外との共同研究テーマのため見せられないと言ってきたためである。


しかたがないので、当方は耐久劣化した電気粘性流体と界面活性剤のカタログを見せていただきたい、とお願いした。すると、この課長は廃棄処理に困っていた電気粘性流体の耐久劣化サンプルを当方が一人で使用していたファインセラミックス研究棟にすべて運び込んだのだ。


カタログも廃棄処理書類と一緒にファインセラミックス研究棟をゴミ箱と見なしたかのように放置していった。あまりにもひどいやり方だったので、当方は一晩で結果を出す研究開発プロセスを戦術として選んだ。その戦略は「完璧な科学の方法による否定証明をデータサイエンスを用いて一晩でひっくり返す」。


この戦略で推進した戦術、すなわち研究開発プロセスは、データサイエンスにより問題解決手段を選び、運を天に任せて実験する非科学的プロセスだった。

幸いなことに、簡易耐久試験により、ゴムケースの中で1時間以上耐久する電気粘性流体は当時存在しなかった。一晩徹夜して実験を行えば、否定証明をひっくり返す実験結果を出せると確信していた。

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2026.05/03 研究開発プロセス(15)

量産試作段階で押出成形歩留まりが10%前後と低迷していたため、中間転写ベルトの量産を行えば大赤字となることは自明だった。それで半年後のMFP(複合プリンター)量産前に役割を交代してくれ、と言ってきたのである。


ただ、この依頼が口先だけだったことは理解できていたが、その口先だけで量産試作前のデザインレビューを乗り切ったとは思えなかった。デザインレビューの報告書を読むとロバストの再現チェックで量産移行可能とある。


一流メーカーのコンパウンド技術は完成しており、押出成形のロバストが課題という易しい問題と記されていた。それでデザインレビューを通過し、量産試作へテーマを昇格できたのである。


このようないい加減なデザインレビューの報告書の山を過去に手繰ってみても、量産試作段階の問題解決のヒントなど得られないことは明らかだった。


問題解決のために過去の資料を検討しなおすことは有効な方法である。しかし、過去の資料には、生データから会議の報告書で使用されたデータまで複数の種類がある。


研究開発段階においてどのような会議が行われるのか、研究所の課単位、すなわちマネージメントの責任者の考え方で変化する。


新入社員時代に初めて担当した樹脂補強ゴムでは、毎日指導社員と打ち合わせ及び勉強会があった。おかげで、3カ月のご指導だったがゴムタイムズ社から混練に関する本を出版できるまでスキルが向上した。


指導社員は、週に1回主任研究員に新入社員の指導報告するだけでなく、月1回の課内会議用に報告書を作成していた。3カ月後主任研究員の異動でグループが解散する時、指導社員は報告書を書かないと言っていたが、主任研究員は当方に報告書をまとめるように指示してきた。


このあたりは複雑な気持ちだったが、報告書を書いている。そしてその報告書を基に後工程との打ち合わせが行われた。この打ち合わせには、主任研究員と指導社員、そして当方が出席している。


そして、後工程で顧客である自動車会社のスペックに合わせて配合の最適化が行われ実用化されているが、この過程において、主任研究員も指導社員も当方も担当を外れている。


すなわち、担当者と指導社員、指導社員と主任研究員、指導社員と課員全員との進捗共有の3種の会議でそれぞれ報告書が存在し、実験データはその報告書に転記されてゆく。


このプロセスにおいて、メタデータ全てが転記されないことを新入社員時代に悟っている。これは指導社員の指導の賜物である。指導社員は、グループ解散時に報告書を書かないと言われていた。それは、報告書を書いても、誰も読まないからだ、というのが理由だった。


主任研究員は、グループ解散時に成果のないことを嘆かれ、新入社員の当方に1年間のテーマの予定だが3カ月でまとめてくれないか、と言ってきた。


無茶苦茶な相談だったが、大学院時代にも企業からもらっていた奨学金のお礼のためと言われPVAの難燃化について短期間に論文をまとめ上げた経験があったので引き受けた。


研究開発プロセスが、課長レベルのマネジメントで大きく変化することをこの時学んだが、このようなマネジメントに実験データの情報量は影響を受ける。


すなわち、指導社員が言われていたように、研究所内で量産されていた報告書の技術的価値は、実験の生データに比較すると低くなる。研究開発プロセスでは、様々なアウトプットがあるが、メタデータもすべて揃っている実験の生データが最も重要であることを最初に学んだことは、今思い出すと大変幸運なことだった。

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2026.05/02 研究開発プロセス(14)

研究開発で事業化に失敗する原因について、市場調査も含めた企画段階にある、と一般に言われるが、本当か。ゴム会社では世界初のLi二次電池の量産化に成功し、日本化学会技術賞を受賞したが、受賞後すぐに事業を撤退している。


他社とのJVで立ち上げたこの事業は、現在の状況を見れば研究開発を継続し勝つこともできたのではないかと思われる。ホスファゼンによる電解質の不燃化など当時として最先端の技術成果を出していた。


それゆえ、ポリアニリンを正極に用いた電池では、コンデンサーに毛が生えた程度の性能しか出せないのでセラミックス正極の二次電池が登場する前に撤退した、と自慢していた研究者がいた。


当時高純度SiCの事業を立ち上げることができず、当方が苦しんでいた時である。ホスファゼン電解質だけでなくセラミックス正極を提案しても、その採用が却下されている。これらのテーマが採用されておれば、当方は一息できてその後電気粘性流体を手伝う必要も無かっただろう。


当時を思い出すと、なぜポリアニリンLi二次電池の事業化がOKになったのか疑問がわく。セラミックスの正極を用いた二次電池よりもはるかに性能が低かったことは、研究開発の途中で明らかにされている。


ゆえに事業化判断を誤ったテーマとなるのだが、不思議である。この体験があったので、高価格レーザープリンター用中間転写ベルトの量産試作では、過去に低価格プリンターで実用化された実績との関係に疑問を持った。


詳細を省くが、部長Aは、技術を甘く考えたのか、あるいはポリアニリンLi二次電池同様に経営を騙したのかどちらかだろう。しかし、騙したのであれば、量産試作段階で過去実績の70%という目標を設定している資料を理解できない。


多くの状況から、技術を甘くとらえた可能性が浮かんでくる。そのように考察すると、デザインレビューにおけるデータを信用できない可能性が出てくる。すなわち、チャンピオンデータだけで報告書をまとめている可能性がある。


量産を前提とした研究開発段階の実験では、生データがどのような分布をしていたか、どのような因子により分布が制御されたのか、すなわちそのロバストとそれを制御できる因子が重要になる。

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2026.05/01 研究開発プロセス(13)

研究開発において企画の効率を上げる方法として、AIを活用した調査は、単なるキーワード検索よりも数倍迅速になるだけでなく、周辺知識の検索についてアドバイスをもらえるので便利である。


仮に、ハルシネーションが潜んでいたとしても、よりどころとなった文献を読めばAIに騙されることは無い。ただし、チェックのための文献は学術誌に限る。


企画に続いて行われる実験も同様にAIを活用できる時代になった。但し、個人の実験データを再利用する場合でも、メタデータが不十分だったり、メタデータの形式が不ぞろいだった場合には、苦労する。


Excelファイルで管理していた場合には、再度そのファイルをAIで活用できるように整理しなおす必要が出てくる。20年ほど前に、量産試作段階だった中間転写ベルトの歩留まり改善テーマを担当した時に一番大変だったのは、10000を越えるExcelファイルに記録されたデータの理解だった。


過去のデザインレビューの報告書を読むと、10%前後の押出成形を改善することで、70%以上の歩留まり改善を達成できるはずだった。それが、研究開発の初期からリーダーを務めていた部長Aにも不可能に思われたのだ。


一番の問題は、自分のマネジメントの悪さを公にすればよいのだが、エリートの立場ではそれができないのはよくある話である。初対面の人物だったが、土下座までされて頼まれたのでは断ることもできない。


このような仕事を引き受けたときに頼りになるのは、担当者の生データである。いくら無能な担当者でも指示された実験で、生データを捏造する時にはそれなりの動機があるはずだ。


生データからデザインレビューに至るまでの段階で、誰かが意図的にデータを操作したので、部長Aは、量産試作を乗り切れると判断したのだろう。デザインレビューの報告書を読む限り、歩留まり改善は容易に解決できる残課題だった。

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2026.04/30 研究開発プロセス(12)

研究開発プロセスにおける企画については、20世紀にその方法や評価等についてよく議論されて、各社工夫された方法で運営されていると思われる。高分子同友会で定期的に研究開発の実施態様アンケートが行われているが、そのアンケートにも企画について悩みが書かれていた。


企画書の書き方やそこに盛り込む内容は古くから知られているが、それらの評価法は各社の事情もあるのかもしれない。研究開発マネジメントの著書が数冊ある浦川氏は、企画書を持ってくる前にモノ持ってこい、と企画会議で研究所の管理職に命じて噂になった。


この方の企画会議におけるテーマ評価はオブジェクト指向に近かった。仮説に基づく企画書を排除した点にもそれが表れている。この方法で、当方の半導体治工具事業は、事業としてスタートできたのでマネジメント手法として間違いではないのだろう。


しかし、研究所の中間管理職には評判が悪かった。世の中にない技術を創り出そうと研究するのではないか、とマネジメントに関し果敢に議論を挑んだ管理職がいたが、まず世の中にニーズがあるかどうか考えないのか、*学生より甘い、と一括されて粉砕している。


今ならば大問題となる発言であるが、ニーズを満たす製品をとりあえず作ってみる、という考え方は、アジャイル開発の手法である。ただし、浦川氏は、オブジェクト指向やアジャイル開発などソフトウェアー分野で話題になり始めた手法を知っていたわけではない。

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2026.04/29 研究開発プロセス(11)

現代の技術すべてが科学の成果とするのは間違いである、と指摘したのは、E.S.ファーガソンである。彼は、著書「技術者の心眼」の中で、科学以外の方法で生まれた技術が大半である、と述べている。


彼の述べる科学と異なる方法とは、心眼で現象から機能を取り出し、その振る舞いを探りながら設計する方法である。これは、プログラミング手法の一つオブジェクト指向と似ている。


オブジェクト指向が大衆誌BYTE(英文)に載ったのは、1981年8月であるが、学術誌Communications of the ACMには、クラスを用いるプログラミング設計プロセスが述べられていた。


オブジェクト指向という言葉はアラン・ケイの発明とされるが、Simulaという言語がすでに使われており、言葉が生まれる前に概念を実装したプログラミング言語が生まれていたことになる。


このようなオブジェクト指向の黎明期の論文を読むと、プログラム設計プロセスすなわち問題解決プロセスがオブジェクト指向で行われると効率のあがることが理解できる。


E.S.ファーガソンの述べていることは、オブジェクト指向の議論とは異なるが、彼の考え方を概念として捉えると似たように見えてくる。すると、研究開発プロセスを科学の方法ではなくオブジェクト指向の方法で行ったらどうなるか、というアイデアが浮かぶ。


幸いなことに、入社して1年ほどの間にオブジェクト指向という言葉を知らず、概念のみに魅かれたので、上司への説明も分かり易くできた。上司は英文の論文がプログラムに関する内容とは知らなかったので、理解しているように話を聞いてくれた。


そもそもどのような始末書を書いたらよいのかも指示できなかった上司なので、日常の報告もこのように行っておれば、ハラスメントをいなすことができたのではないかと、今頃反省している。

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2026.04/28 研究開発プロセス(10)

科学の方法で完璧な証明を行いたいならば、それは否定証明である、と言ったのは、哲学者イムレラカトシュである。


「方法の擁護」は、村上春樹の小説よりも難解である。また、小林秀雄の評論よりも読解が難しいが、論理的なので、何度も論理をおいながら注意し読めば、著者の意図を読み取ることができる。


イムレラカトシュは、科学的な境界は時代により変化する、とも述べている。それゆえ否定証明以外の方法でも科学的と言えること、すなわち方法の擁護を展開している。否定証明を唯一の科学的プロセスといっているわけではない。


ところで、この10年マテリアルズインフォマティクスブームであるが、この方法により得られた知識が科学的であるかどうかは怪しいと思っている。新帰納法なる言葉を持ち出して科学的であると主張する研究者もいる。


しかし、風が吹くと桶屋が儲かるという論理的プロセスを科学的なプロセスであると認めることができるか。科学的プロセスでは再現性や仮説が重要である。

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2026.04/27 研究開発プロセス(9)

新入社員時代の研究所リーダーである研究開発本部長Yは自由な風土が研究を加速する、という考え方のリーダーで、研究所の中は、他人の成果を自分の成果として主張するぐらい自由な雰囲気で溢れていた。


自由を放置すると弱肉強食の風土となる。3人目のリーダーは、科学こそ命というぐらい科学に拘り、電気粘性流体の耐久性問題を界面活性剤で解決できない、という報告書を、世界的な大論文と持ち上げた方である。


これを当方は一晩でデータサイエンスの手法でひっくり返し、界面活性剤で電気粘性流体の耐久性問題を解いた。科学的な否定証明の危険性はここにある。


科学というパラダイムで自然現象のすべての解明が済んでいるならばこのような問題は起きないが、未だ科学で解明に成功した自然現象はわずかである。例えば地震の正確な発生日の予測は不可能であり、発生確率あるいは、100年に一度とかいう誤差の大きな予測しかできない。


金属やセラミックスの破壊について20世紀末に科学的体系ができ、非破壊検査や破壊に至る寿命予測法が開発されている。しかし、高分子の破壊については、未だその体系が完成していないので非破壊検査や寿命予測が困難である。


地震の原因となる岩盤の破壊現象には、高分子材料に似た粘弾性的挙動がみられるので、高分子の破壊について科学的体系ができるまでその予測は難しい可能性がある。

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