タグチメソッド（TM）＝品質工学として根づくのに２０年以上かかっている。日本で普及が始まって以来３０年以上経ち、データサイエンスとしても注目されるようになった。
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当方はTMが知られるよりも前に、ゴム会社の研究所で実験計画法をバカにされながらも使い続けた。ゴム会社では、日本科学技術連盟のBASICコースを修了することが技術系社員に求められていたが、研究所で必須となったのは当方の世代からだった。
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そのため、先輩社員や上司の理解が得られないまま、統計手法を職場で用いることになった。研究所では科学が唯一の哲学であり、仮説設定して実験を行えば検定など必要ない、という猛者までいた。
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統計科学の観点では、仮説の検証には検定が必要だと述べても頭ごなしに否定されている。困ったのは、実験計画法により実験を行っても有意となる因子が見つからなかった時である。
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科学の形式知から有意となるべき因子でも誤差分散が大きいと有意とならないのは、統計をご存知の方ならばすぐに理解していただけると思う。
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ゆえに明らかに有意となるべき因子が見つからない結果がでると上司も含め研究所内で大笑いの語り草となった。それでも実験計画法にこだわった。
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ある日、開発とは機能を向上するために行う行為なので、機能を向上できる科学の形式知から自明の因子をラテン方格の外側に配置する方法を思いついた。
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こうすることで分散分析の対象から外すことができると考えた。今ならば外側に配置した因子についても分散分析を行うことを考えるが、当時はそこまで思いが至らなかった。
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その結果、タグチメソッドの感度重視の実験にほとんど似た方法で実験計画法を行うことができた。ただし、当方は外側に割付た因子で分散分析を行いたくなかったので、外側には誤差因子を割り付けていない。
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タグチメソッド（TM）が日本で普及し始めてから30年以上経った。この間、マハラノビスのTMも含め各種応用分野が広がった。
TMの普及で大きく変わったのは、データ中心に実験が組まれるようになったことだろう。科学の実験では、仮説の検証に過ぎないがＴＭではデータを基に様々な解析を行い、最適条件を見出してゆく。
まだＴＭなど使ったことが無い人は、とりあえずラテン方格を用いる方法から始めるとよい。教条主義的指導者の指導でなければ1時間程度で理解できるようになる。
ＴＭの普及が始まった1990年ごろ説明を聞いてもＴＭがよくわからない、という人が多かった。品質工学とは何ぞや、と言う哲学めいた話が指導の中心にあったからだ。
当方は統計学における実験計画法に気づき、相関係数を割り付けて実験計画法を活用していたので、タグチメソッドについて、故田口先生から初めて伺った１９９２年の１時間の講演ですぐに理解できた。
タグチメソッドには品質工学の側面と技術開発手法という側面の二面あり、技術開発手法としてとらえると簡単に理解できる。
当方のナノポリスにおける実績においてすべてタグチメソッドを用いているが、現場の技術者は１時間ほどの指導で簡単に理解している。品質工学云々はとりあえず忘れ、目の前の問題をＴＭで解くことから始めたい。
この時、よく用いられるＬ１８で実験を行う手順について難しい哲学を考えなければ、単なる計算処理で済ませることができる。このようなメソッドはまず使いながら覚えてゆく、と言うことが大切だ。
要因効果図を基に最適条件を求めてゆくだけなので、誰でも機械的に実験を進めることができ、最適条件を見出すために個人差が出ない。ラテン方格を使い実験計画を立て、最適条件を求めて調整因子で感度調整を行いロバストの高い機能を設計することがＴＭで簡単にできる。詳しくは弊社のセミナーにご参加ください。
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小学校でもプログラミング教育が始まった。なぜプログラミング教育の導入が遅れたかは、日本の教育界を見てきて十分に理解できている。多くの人も現在の教育界に不満を持っているのではないか。
学校の先生があてにならないのなら、親がしっかりしなければいけない。Pythonでも身に着けようという気持ちになっていただきたい。プログラミング環境はパソコンさえあれば無料で手に入る。
また、無料のPython教室も検索すればいくつか見つかる。弊社のセミナーは有料だが、パーコレーションとかタグチメソッドなど実務に必要な知識をプログラミングにより獲得できるように工夫している。
無料のPython教室と異なるのは、実務で使用できるプログラムを受講者に配布している点である。当方の独力でプログラミングを勉強した経験から講義内容を工夫している。
実はプログラミングを学ぶとは、あるいはプログラミング能力を身に着けるという意味は、従来の科学的思考とは異なる思考方法を身に着けることと同義と考えている。
ゆえにセミナーでは問題解決のパラダイムも一緒に講義している。プログラミング能力とは、科学的思考方法とは異なる思考方法ができるようになる能力のことだと思っている。
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単身赴任していたころ、すなわち今から１０年以上前Pythonのブームがあった。まだ、ｖｅｒ２の時代である。当方はＣ＃を使っていたのでＰｙｔｈｏｎがどのようなものか、試してみるだけだった。
文法書を購入し読んでみたが、オブジェクト指向言語として完成したＣ＃に比較し、どちらかと言えばＣ＋＋に近く、さらにＣ＋＋よりも手続き型言語の特徴を残した、オブジェクト指向の言語として中途半端な印象を受けた。
Ｐｙｔｈｏｎがスクリプト言語に分類されたりする理由でもあるが、オブジェクト指向としてはC#よりも使いにくくても一応オブジェクト指向の３つの仕掛けを実装していた。
そして、この３つの仕掛けを備えていたので、Pythonのライブラリーが多数開発されるようになった。すなわち、ver2あたりからPythonは急速に普及していったのである。
ネット上には多数の情報が公開され、その教育プログラムまで無料公開されるようになった。さらにGAFAの標準言語に採用されたとの情報は、さらにPythonの普及を加速させて最近のブームがある。
ｖｅｒ３．となってさらに使いやすくなった。当方も数年前そのライブラリーの豊富さからPythonを使い始めた。今ではC#をわざわざ立ち上げることも無くなった。
Pythonのエディターを立ち上げておくと、エクセルを使うことも無くなった。これまで電卓代わりにエクセルを立ち上げていたのだが、今は電卓代わりにPythonである。
Pythonの便利さは、BASICよりも手軽でズボラなプログラムを書けるところである。まさにスクリプト言語の簡便さが電卓代わりとなっているのだが、それだけならばエクセルでも十分で、エクセルならばVBを使うこともできて、とPythonより便利そうである。
しかし、当方はエクセルでVBを使うぐらいならばC#を使っていた。このような人は多いのではないか。VBにできることはC#で十分にできて、C#ならばVBよりも洗練されたオブジェクト指向であり、一応きれいなコードを書けた。
すこし不格好なオブジェクト指向が実装されたPythonがここまで普及した背景は、無料ライブラリーが豊富に公開されたことだろう。これが無ければ当方もPythonを使う気にはなれなかった。
オブジェクト指向の実装は、無料ライブラリーを部品のように使え、スクリプト言語として簡易記述により、難解な処理のプログラムを実現できる。これがPython普及に大きく貢献した原因だろう。
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SiC（炭化ケイ素）の成形体を常圧焼結プロセスにより製造するためには、セラミックスフィーバーを引き起こしたプロチャスカの配合を用いる必要がある。
ゆえに高純度の常圧焼結体を製造することはできない。不純物として助剤が必ず０．２％以上含まれる。プロチャスカの配合ではホウ素を０．２％、カーボンを２％以上添加する必要がある。
この２種類の助剤にはそれぞれ役割があり、ホウ素だけを用いた場合には異常粒成長が起き、緻密化しない。カーボンだけでも、やはり緻密化しない。
ホウ素の役割として界面エネルギーを低下させて緻密化を促進することが知られているが、単独に使用しても緻密化が起きない。
また、カーボンだけならば２％の添加でも片目をつぶって高純度SiCと主張してもお客さんは許してくれそうだが、ホウ素はSiCの組成と異なるゆえに、その添加で高純度SiCと呼べなくなる。
カーボンが多少余分に入っていても高純度SiCとお客さんは呼んでくれるのかどうかについては、現実に高純度SiCヒーターや半導体製造プロセスで用いられているダミーウェハーの組成は、カーボンが余分に入った高純度SiCである。
カテゴリー : 一般 電気/電子材料
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故田口玄一先生の考案されたタグチメソッド（TM）は品質工学として常識となったが、これをカタカナで書くことになった背景をご存知ない方は多い。
当方は１９９２年に初めて田口先生のご講演を拝聴し、写真会社で導入が決まってから３年間田口先生から直接ご指導を頂いたが、TMをカタカナで書かなければいけない理由を田口先生からお伺いして思わず涙が出た。
聴く人により感想は異なると思われるが、少なくとも当方はそのご苦労を思い、涙が出たのである。日本で普及が始まってから３０年以上経ち、TMが技術開発ツールの常識になっても、まだうまく活用できない方は、３月から始まる弊社のセミナーを受講していただきたい。
やはりオブジェクト指向言語のスクリプトとして登場し３０年の歴史があるPythonを学びながら、タグチメソッドを習得できるプログラムを開発した。
詳細は間もなく公開するスケジュールを参考にしていただきたいが、まず動特性を用いる実験方法から解説する。この第一回のセミナーだけで全体を理解できる人もいるかもしれないが、このセミナーの特徴は実験データを処理するプログラムを配布する点にある。
すなわち、Pythonで作成されたプログラムを参加者に無料配布する。毎回配布されるプログラムを組み合わせれば、最終的にタグチメソッドのシステムが出来上がるように計画しているので、タグチメソッドを学びながらPythonの学習もできる一粒で二度おいしいグリコアーモンドキャラメルのようなセミナーである。
２兎を追うものは一兎も得ず、ということわざがあるが、本セミナーでは兎を追うようなことはしない。キャラメルを味わうようにTMは易しい、となめてかかっていただいて１テーマで二つの成果を狙う効率よくスキルを身に着けるセミナーだ。
セミナーの目的はTMを身に着けるところにあるので、「Pythonで学ぶ」としているが、Pythonを全く知らなくても初回はスクリプト言語としての文法を丁寧に説明するので大丈夫だ。ただし、Pythonの開発環境は弊社の補助資料あるいはネット情報をもとに受講者のパソコンに構築する必要がある。
Pythonの開発環境は無料で手に入るが、弊社のセミナーは平日３万円、休日１万円の受講料となっている。休日を１万円としたのは、個人で学ばれる方の便宜を配慮してのことである。
リスキリングの機会として利用していただいても結構である。また、企業で社員教育用に使用していただくことも可能で、その場合にはご希望に沿ったシラバスを企画し提出させていただきます。
ちなみに、第１回を受講していただければ、動特性を用いる典型的な実験計画L18を立案し解析できるレベルまで最低限到達する。受講者にはプログラムを配布するので、そのプログラムに実験計画とデータを追加すれば、ＳN比や分散分析結果が出てくる。
セミナーのまとめでは、第二回以降の予告を行い、そのプログラムの改造方法を説明するので理解の速い人であれば第一回だけで自由自在にTMを使いこなすレベルまで到達できるかもしれない。
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ポリウレタン発泡体を製造するために、発泡反応と重合反応のバランスは重要である。この反応条件を見出すには、経験知が必要となる。
しかし、経験知があっても試行錯誤では実験工数が多くなる。例えば、反応途中のゲル強度がマトリックスを構成するポリエーテルポリオールの種類により変化するからである。
このゲル強度を調べるために重量のそろった真球の鉄球を落下させてプロファイルを調べる方法が外国の論文から見つかったので、それを追実験しようということになった。
ところが重量のそろった鉄球の値段が高すぎる、と課長が言い出した。パチンコ玉なら一個３円弱だと冗談で提案したら、今すぐパチンコ玉をとってこいと驚くような指示が出た。
それで久米川駅近くのパチンコ店で２時間ほどパチンコを行い、４箱積み上げることができた。それを店外に持ち出そうとしたら、店員に引き留められた。パチンコ玉は貸与品なので持ち出せないという。
それで店長と交渉し、廃棄予定のパチンコ玉をバケツ１杯と正規に取得した４箱分のパチンコ玉と交換してもらった。この廃棄予定のパチンコ玉を見て驚いたのは、皆その店の刻印と異なるパチンコ玉だったことである。
店長の話では、このような問題があるので、取得したパチンコ玉の店外持ち出しを禁止している、と説明してくれた。その他パチンコ玉を頂くためになんやかやとあったが、とにかく１００円でバケツ一杯大きさと重量のそろった鉄球を手に入れることができた。
しかし、１００円の領収書を請求してももらえなかったので、ゴム会社に寄付することになった。当方が課長ならば、仕事で使用する鉄球を１００円で調達してきた功績に対し金一封として自腹で払ったかもしれない（ただし当方ならばこのような指示を部下に出さない。高くても正しく発注する。この件に限らず、新入社員でも心配となる何かとおかしな判断と指示を出す上司だった。）。
そのまえに、パチンコ屋の店長の説明にあったが、パチンコ玉は業界以外に販売できないルールだそうで、パチンコ玉をとってこいと、おかしな指示は、今ならばコンプライアンス違反だ。
ところで驚いたのは、店名が異なっているパチンコ玉でもその重量の偏差は０．２％未満だったことだ。錆びた玉を除去すれば０．１％未満だった。
ホスファゼン変性ポリウレタンフォームの工場試作に成功して、課長から始末書を書くように言われたが、その理由の中にこのパチンコ玉事件は入っていない。
市販されていない試薬を用いて工場試作を成功させたことだけが始末書の理由だった。パチンコ玉のほうが、業務中の課長命令ではあったが納得できたのかもしれない。これは業務中のパチンコ遊戯という少し罪悪感のある思い出である。
しかし、パチンコ玉のおかげで反応途中のゲル強度プロファイルデータを迅速に収集することができた。大量に使用できたので洗浄する手間も省け、効率的に実験を行うことができた。学生時代に身に着けた「ムダ技」が活きた思い出である。
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昨日の老人の集団自決発言に対する老人のご意見の数々は、皆冷静な見解ばかりだった。その内容を丁寧に読む限り本音の表現だろう。発言の行間には厳しいご指導のアドバイスが溢れていた。
恐らくこの行間のアドバイスを読み取れるかどうかは、人生経験の差と言えるのかもしれない。行間に言葉と裏腹の内容が見え隠れするような発言は皮肉と捉えられるかもしれない発言である。
多くの若い人に老人の言動を理解できないのは、ある意味老人に対する敬意の無さの表れなのかもしれない。身近な老人が、仮に老害をばらまいているような老人ばかりであっても、若い人を応援したり、あるいはチャンスを与えるために分別持って自ら身を引き若い人に道を譲る老人も少なからずいるのだ。
SNSなどの発達で社会の不変の常識が揺らいでいるのかもしれない。回転ずしなどの問題もその一つだが、老人はじめ年上の人に対する敬意を持つことは、たとえ自分の周りに尊敬の価値が無い上司で溢れていても不変の常識の一つである。
会社で昇進してえらくなっている人たちは、皆先輩や上司にかわいがられ指導されて昇進してきた人たちである。ダメ上司や他人の業務を平気で妨害する先輩ばかりに囲まれた場合には会社を転職する以外に道は無く、その会社で偉くなれないのである。
この道理に気がつけば、会社の入社時における面接で年長者や上司に支えられて成果を出したい、とか仕事をしてきました、という文言は役員面接で必須となる。そしてそれが社会の常識となって続いている。GDPも上がらない状態が続いているが。
（注）常識のない優秀な若者であふれている現実を知り、非常識でも優秀な若者を育てようという気持ちを持たなければ、イノベーションを起せないのではないか。それは、リーダーにとって大変な仕事を抱え込むことになる。成田悠輔氏のような人材を扱いにくい、と敬遠していては駄目である。指導して育ててやろうという老人が昨日のニュースで発言していたのかもしれない。孔子は40にして惑わず、と述べていたが、今は40でも社会に役立つ人材は、指導し育てなおさなければいけない時代ではないか。
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「高齢者は集団自決すべき」という過激な主張の発言者は、経済学者で米イェール大学助教授の成田悠輔氏である。この発言について平均年齢８４歳の論客のご意見がニュースとなっていた。
詳細はニュースを読んでいただきたいが、皆冷静に回答をしておられ、それぞれの回答に年の功というよりも回答者の知性の特徴が表れているので面白い。
例えば養老氏の場合には、「彼の発言を問題としない」といいつつ、丁寧に彼に対するアドバイスと解説が述べられており、「バカの壁」の続編を読んでいる印象を受ける。
社会心理学者の加藤氏は、当方の世代の良きアドバイザーであるが、その時を彷彿とさせる優しいアドバイスが述べられていた。およそ記事の内容はこのような調子で、成田氏よりも視野の広さと寛容さが込められた意見が並んでいる。
マスコミが取り上げるので成田氏の発言を注目しているが、過激な発言であるにもかかわらず、どこか視点と論理に甘さが見え隠れする。加藤氏は、それを「現実に接していない」と表現されているが、未熟という意味に近いのかもしれない。
成田氏は加藤氏が指摘しているように未熟ではあるが専門能力には秀でている人物なのだろう。子供のころ、母親から訳が分からなくても年長者には頭を下げよと厳しく躾けられた。恐らく当方は生意気な子供だったのかもしれない。
おかげで小中学校は素直なよい子として先生方や大人たちに叱られることなく過ごした。高校へ進学し同級生の過激な発言の嵐に面食らったが、成田氏の日ごろの発言から当方はそれに近い印象を受けている。
社会に出た同級生の多くは、成田氏の年齢になると過激な発言は消えていった。しかし、それは体制に媚びているのではなく貢献を重視して行動が受け入れられるような発言へと成長していたのである。
行動を貢献に結び付けるためには、現実と常に濃厚接触しなければならない。社会に役立つ言動でもそれを社会が受け入れなければ貢献できないのだ。
日本のリーダーのマネジメント能力は、優秀でも謙虚ではない人物を扱えるほど大人ではないのだ。優秀ならば一層謙虚になることを求められる社会である。
詳細は不明だが、ミツカンのお家騒動では義父が「謙虚」をネットで検索し読み上げることを娘婿に求めたという。コーチングが標準となった現代の不思議な光景である。優秀な部下の扱いに悩まれている方は弊社にご相談ください。
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研究開発においてタグチメソッドはかなり浸透したと思っているが、難しいと感じている方が多いように思われるのでコツを書いてみる。
まず、基本機能を決めなければいけない。ここが一番の難所となる。これを越えれば簡単である。基本機能とは、開発しようとする対象の「機能」であり、これが何を選んだらよいのかよくわからない、という人がいる。
しかし、製品設計のコンセプトを明確にすれば基本機能が決まる。基本機能が決まれば、その信号因子を「決める」。信号因子を考える、という人がいるが、これは決めなければいけない。よく考えなければいけないのは、誤差因子である。
誤差因子と制御因子の区別がわからない人もいる。信号因子を決めてやると、その信号因子のロバストなり感度なりをどうするのかという問題になる。
信号因子のロバストに影響を与えるだけでなく、現場で意思を持って自由に制御できるのが制御因子であり、誤差因子は感度さえも自由に変化させることはできない。
実験では、誤差の影響を見るために誤差因子の水準を振ったりするが、これは制御しているのではない。制御因子は、信号因子により変化する機能の感度に着目すると分かり易い。
誤差因子を書き出すことができたなら、誤差の調合を行い、調合誤差について2から3水準でラテン方格の外側に割り付けて実験を行うことになる。ゆえに調合するときに誤差の与える影響をよく考える必要がある。
ここまでできたなら、制御因子の数を見てラテン方格の大きさを決め、実験計画を立てる。あとは実験計画に基づき実験を行うだけである。
基本機能は技術者の責任で決めなければいけない。基本機能を決めると信号因子もほぼ見えてくるのでそれを決めるのは易しい。
よくやる間違いに制御因子のつもりで割り振ったところ、誤差因子あるいは調整因子だったりするときの扱いである。詳しくは弊社へお問い合わせください。
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