主成分分析は因子分析の一つで、ｎ（因子）ｘｍ（データ組）個（ｎ<ｍ）のデータをｎ個の一次独立の因子のデータ組に変換する。他の因子分析との違いは全変動との比較で、変動の大きな順に因子を整理してくれるところだ。
この特徴があるので技術分野で使いやすい。例えば昨日まで説明してきた重回帰分析の説明変数を一次独立に変換して使用する場合に、全部の主成分を使用するのではなく、上位から必要な主成分を選んでモデル式を組み立てることができる。
主成分の特徴づけができておれば、各主成分に対するモデル式との組み合わせで、データ群の説明を読み解くことができる。
重回帰分析との組み合わせ以外に、主成分分析だけでも多変量データ群の整理に有効に活用できる。マテリアルインフォマティクスが盛んだが、人工知能を使わなくても人間の頭と多変量解析でデータマイニングが可能である。
マテリアルインフォマティクスはAIが登場して初めて考え出されたような説明がなされているが、人間の頭と多変量解析の組み合わせやタグチメソッドによるデータマイニングは５０年近く前から行われえいる。
日科技連の新QC７つ道具の一つとしても紹介されているので確認していただきたい。アカデミアよりもアカデミックな研究所で新QC７つ道具を使って仕事をやっていたところ馬鹿にされたりしたが、今その馬鹿にされた手法がアカデミアから提案されているところが面白い。
今は、マテリアルインフォマティクスをやっていても馬鹿にする人はいない。長く生きているとこのような面白い光景を見ることができる。今はパソコンで簡単にできるが、昔はパンチカードにデータを打たなければいけなかったので大変だった。
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重回帰分析において説明変数は一次独立であることが求められるので、説明変数間の相関係数を評価しながら重回帰分析を行う手法も存在する。
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段階式重回帰分析がそれだが、ユーザーが希望する説明変数がはじかれる場合もある。一方、説明変数間の相関が高くても重回帰分析を行いたい時には、説明変数のマトリックスを主成分分析により一次独立のパラメーターへ変換して行う手法がある。
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主成分分析では、データマトリックスを一次独立の主成分因子に転換することが可能なのでこれを用いるとすべての説明変数を取り込んだ重回帰式を組み立てることができる。
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ただし、この手法では目的変数を予測する場合に面倒である。説明変数間に技術的な相関関係が知られている場合には、やはり一方の説明変数を取り除いて重回帰分析を行うのが簡単である。
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そのほかに目的変数と特定の説明変数の間に数学的な関係がある場合には、説明変数をその数学的な関係式で変換してから重回帰分析を行う工夫も必要な時がある。
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重回帰式は多数の説明変数で組み立てられた関数をテイラー展開し、その一次の項だけを採用している。二次以上の項を誤差としているので、目的変数と特定の説明変数との関係について変換した値を用いることは邪道のように見える。
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しかし、技術開発で重回帰分析を行うシーンでは目的変数を予測できる数学モデルを期待することが多いので、邪道と思われるこの方法を試してみるとその有効性を理解できる。
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重回帰分析では、得られる重回帰式の２つ以上の説明変数間において、相関の無いことが重要である。数学的に表現すると説明変数が一次独立であることが求められる。
データサイエンスが普及し、パソコンで多変量解析が手軽にできるようになったが、データ整理に便利な重回帰分析の有効性を見出せない原因の一つにこの基本が十分理解されていない点があるのではないかと思っている。
説明変数間で全く相関が無い時に導かれた重回帰式のある説明変数αの偏回帰係数は、その説明変数α１個と目的変数で導かれる1次回帰式における単相関係数と一致する。
このことから説明変数間に相関がある場合の重回帰式の問題を理解できる。そもそも説明変数間に相関があれば、その相関のある説明変数どおしで単相関の一次式を組むことが可能である。
すなわち、相関のある二つの説明変数のいずれか一つが重回帰式に組み込まれておればよいことを意味するとともに、それら二つの説明変数を組み込んだ場合には、二つの説明変数間の相関から外れた値を入力して重回帰式で推定した時に誤差を抱え込むことになる。
重回帰式で説明変数を多くするとその式の相関係数は上がるが、予測式として使えない式になる、と説明されたりしているが、これは不十分な説明である。説明変数が少ない重回帰式でも、その式に含まれる説明変数間に相関が高ければ、予測式として説明変数に入力する値によっては誤差が大きくなる。
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自動車のＥV化のスピードが速くなった。自動車エンジンがモーターに変化するので事業が消えてしまう産業界は大変である。例えばエンジンマウントは１９８０年前後から大きく進化し、高級車には電子デバイス化された製品が搭載されている。
電気粘性流体封入マウントも研究されたがコストの問題で不採用となり、電気粘性流体そのものも事業として育っていない。
エンジンを支える部品が電子デバイスに進化した原因は、高速走行時とアイドリング時でエンジンから発生する振動周波数が異なるためで、ゴム単体ではその性能が不満足だったからである。
すなわち、エンジンをただ支える部品でもエンジンにデバイスとしてエンジンに合わせた設計が必要だった。動力がモーターに代わることで複雑な振動モードの問題が無くなり、これまでの高性能マウントは不要となった。
そのため早々と防振ゴム事業を売却した企業も現れた。ここで不思議に思うのは、エンジンマウントを設計できるだけの技術を有していたならそれを他の事業なりに発展できないのか、という疑問である。
また、EV車の開発は、現在のところ従来の自動車の概念で進められているが、コストダウンや機能の設計見直しで防振技術あるいは防振デバイスが重要になる可能性が考えられる。
自動車の機能として乗り心地は重要であり、自動車の足回りの設計は未だに高い技術が要求される。自動車エンジンが無くなることで自動車自身の発生する振動が無くなった、と思われているが、これは従来の設計においての現象である。
また、人間の欲求には限界が無く、現在の技術で作られたEVが普及した後、より乗り心地の良いEVを求める可能性が高い。現在はエンジン自動車が比較対象となっているが、すべての自動車がEV化されたときには、EVが比較になる。
動的商品において、音や振動を０とする技術は未完成である。４０年前と違って未来技術を研究する組織を廃止した企業は多いが、再度自動車の未来を研究する組織を復活する必要がある。弊社にご相談ください。
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全世界が注目した昨日１６時からのプーチンの演説は、歴史を考えるときに重要である。国際連合の常任理事国リーダーが、現代という時代の物差しで全く許されない行為をしたのだ。
演説の内容だけでなく、その演説の最中にも武力で現状変更を行い、多数の民間人の殺戮を続けている。日本で報じられている内容がどこまで真実であるのか不明だが、ロシアが武力でウクライナへ侵攻していることは事実である。
過去の戦争では、そこに至る過程とか議論されたりするが、第二次世界大戦後の世界では、武力による現状変更はいかなる理由でも許されないことであり、民間人の殺戮は戦争犯罪とするルールが決まっているので、ロシアの行為は悪の行為となるのは明白である。
この事実の前にリーダーは自己を正当化するだけでなく国家まで誤った道へ導く演説をしている。その事実を全世界は昨日生放送で見た。この戦争がどのようなものであるのか、これらの事実の評価で意見が分かれることは無いだろう。
不思議に思うのは、このような事実とその評価についてルールを無視した評価を下す人の存在である。そのような人と議論がかみ合わないのは当然なので、そのような人には、毅然とまず世界のルールを勉強するように命じなければいけない。
研究開発でも同様のことが起きる。科学では真理の追究という一つの目標が明確であり議論になったとしても真理が何かを第三者が証明すれば議論に結論を下すことが可能である。
ところが、科学では事実の確認が難しい時にSTAP細胞の騒動で行われたような否定証明により臭いものにふたをするような科学者がいるから注意しなければいけない。このような科学者にもプーチンまがいがいるから注意を要する。
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退職して加わった新たな習慣は、８時から始まる朝ドラを１５分楽しむ時間である。１０年間半年サイクルの連続ドラマを見続けてきた。NHKが時代と視聴者を意識し製作していることが伝わってくる。
受信料で作られているドラマと納得でき、NHKの姿勢を理解するために見ておきたい番組だと１０年見続けてきて感じた。今回は黒岩結菜という若手女優を育てようという意欲まで伝わってくる。
１０年間見続けたドラマの中には感動が今でも残っている作品や、見終わって駄作と感じた作品までさまざまである。駄作と感じた作品でもその時の時代背景を考え、納得ができたりする。
ただし納得できても駄作は駄作である。視聴者の好みランキングでも上位には出てこない。この好みランキングを納得できることから、当方は平均的な視聴者かもしれない。
その当方が今の朝ドラを見ていて、出演者に納得してもそれぞれの演技に、いわゆる「くささ」を感じつまらなく思えたり、その結果１５分が長く感じたりする。
前回は１５分が短く感じるような展開のドラマだったが、今回は１５分のドラマを３分ぐらいで早送りにして見てもその内容を理解できるドラマである。
あたかも昔のドリフターズやすちゃらか社員のようなドタバタ喜劇の印象すら受ける。例えば主役が故志村けんの相手役優香に見えてしまう。
NHKは意図的に今回の早送り視聴を前提としたようなドラマを作ろうとしているのだろうか。前回は早送りそのままのようなドラマだったが。
もし、意図的な演出ならば、それを学ぶと研究開発期間をうまくマネジメントするコツがわかるのかもしれない。ちなみに前回の朝ドラにはアジャイル開発の参考となる要素が存在した。
一方、当方はとんでもないことと思っているが、今回の朝ドラでは余分な研究をやりたくて研究開発期間をうまく延ばしたいときのヒントが得られるかもしれない。
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昨日TVのスイッチを入れたところZ世代はＴＶドラマを見るときに録画してそれを早送りして鑑賞するのだと説明していた。
特に興味を引くような番組ではなかったので、野球放送に切り替えどのような議論だったのか詳細を見ていない。
しかし、情報化時代に生まれた若者ならそのような鑑賞の仕方もあるのだろう、と思った。当方などは刑事コロンボを内容が分かっていても再放送があれば1時間半丁寧にお付き合いする。
今の若い人にはこの姿がヒマな老人の視聴スタイルと思うかもしれない。さらに、倒叙探偵小説の楽しみ方だ、と説明しても理解されないだろう。
情報化時代の若者は、情報をまずたくさん仕込みそれらを再構成して知を作り上げるスタイルなのだろうと思っている。当方の時代には目の前の現象に対して情報が少なかった時代なので、現象をよく見てそこから知を導くスタイルで身に着けていった。
当方のFDを壊して業務妨害をした犯人は受験勉強を一生懸命行い、そのスタイルのまま研究者に育った人のようで、他人のデータをまとめて否定証明の科学論文を書くことはできても創造的な仕事のできない人だった。
当方の世代にはこのような科学の形式知で固まった知識労働者と現場現物主義で目の前の現象から知を紡ぎながら努力していた知識労働者が混在していた。
今のように大量の情報が存在しない時代だったので、科学の形式知だけ振り回していても尊敬された。しかしトランスサイエンスが認知された時代では、科学の形式知だけで考えているような人は軽薄にみられる。
また、目の前の現象に対して自分で情報を入手しなくてもWEBに情報が溢れているような時代である。アウトソーシングがもてはやされ、自前で知を取りだす努力をしなくても「知もどき」を手に入れることができる。
「知もどき」でもトランスサイエンスの時代には答えを導き出せてしまう偶然もあり、データサイエンスがもてはやされる。これ以上書くとボヤキのようになるのでやめるが、Z世代の知の獲得の仕方で新たな知が創造されることを期待をしたい。
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あまり公開したくないが、上手な思考実験のコツというものが存在する。思考実験を夢想実験と誤解している人がいるが、怪しげな妄想とは異なる。思考実験にもルールが存在する。
思考実験についてはニュートンの万有引力の法則発見が有名な事例だが、マッハも認めている非科学の成果である。非科学ではあるが一定のルールで実験を行っているとマッハ力学史には書かれている。
面白いのは、思考実験でも失敗することがある。というよりも思考実験で何度も何度も失敗し、その結果新たなアイデアが生まれるといった方が良いかもしれない。
ただし文章の推敲とは似て非なるものである。文章の推敲作業では、何か採用されるアイデアが存在するが、思考実験では、すべて失敗することもある。
ただ思考実験の良いところは、どれだけ失敗してもお金がかからない点である。電気粘性流体の耐久性向上技術は、思考実験で何度も失敗したので、一晩で技術が生まれている。
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昨日の文春オンラインに長野県上高井郡小布施（おぶせ）町の役場でこの2年間に3人の職員が自殺したという記事が公開されていた。
原因はソニー勤務後町長に就任した人物（73）にあるような書き方だった。町長はソニーの経験を役場内の組織に適用したとの反省の弁を述べていた、とある。
ニュースを読む限りではそれなりに誠実な人なのだろう。今パワハラやセクハラはじめ各種ハラスメントを無くそうという社会機運がある。
実は各種ハラスメントを無くしても組織の在り方、運営を間違えたなら自殺者だけでなく他人の業務妨害をするような悪人まで現れる（注）。
当方はゴム会社で新規事業を起業した後、組織内でいわゆる「いじめ」にあい、その極めつけが会議前になると報告資料のデータが入ったFDが壊されている、という状態まで追い詰められた。
当方の当時の状況では自殺してもおかしくないと今でも思っている。しかし、当方はドラッカーを読んでいたのでこのような組織内の問題に死なずに何とか対応していた。ただ、事件の数々を上司に隠蔽化され、にっちもさっちもいかなくなって自殺ではなく転職している。
ハラスメントを解決しても、研究所と言う特殊な組織風土で発生する人間特有の残酷さはリーダーが気を配りマネジメントしない限り無くならない。
そもそも組織運営は平凡な人間に非凡なアウトプットを出させる仕組みが最良であるとされている。ゆえに民間の厳しい手法をぬるま湯だった職場にそのまま持ち込んだなら、一人や二人自殺者が出るのは当然と考えてマネジメントにあたるべきだった（そのままではなく役場に適するようなマネジメントを工夫すべきだった）。
今ロシアとウクライナの戦争がつぶさにニュースで報じられている。平和ボケしている日本人には理解できないロシア兵士の残虐性だが、それが戦争と言う業務から発生していることを忘れている。
どのような組織マネジメントが良いのか、ドラッカーの多数の著書に分散して書かれている。ゆえに彼が読者に何を伝えたいのかわかりにくいところがある。ただし、組織の被害者になって読み返すと理解できる。
（注）企業における異常な事件は自殺ばかりではない。他人に対して攻撃的な行動をとる人物を生み出したりする。ゴム会社では当方が転職後とんでもない事件が起きている。
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２０世紀は科学技術が急速な進歩を遂げた時代とよく言われる。そのように言われても、科学によらない技術も多数生まれている。当方の発明の多くは、科学を活用していない発明である。
少なくとも技術の芽を出すところでは科学を用いていない。そのためFDを壊されるようなひどい目に遭っている。犯人は科学こそ唯一の技術を生み出すエンジンと信じていた人間である。
科学を盲信している人には当方の技術開発手法を科学を冒涜するけしからん行為に見えるらしい。iPS細胞もそのようにして生まれているにもかかわらず、なんでも科学のおかげとしたい人が多い。
しかし、自然界の現象を眺めるときに機能へ着眼すれば科学によらなくても思考実験で新たな技術開発が可能である。例えば高純度SiCの合成技術では前駆体の製造技術が重要であり、この技術創出のために科学は使われなかった。
技術が創出されてからは、科学による反応機構の解明など科学をふんだんに活用し学位を取得しているが、技術創出に際して思考実験が最初に有効に働いている。思考実験に成功していたので新たな機能を見出すことができた、ともいえる。
高分子科学の基本であるフローリー・ハギンズ理論に反する材料の二相系システムにおいて均一な単相系システム変換する機能は、実際の実験を行う前に頭の中で繰り返し行われた思考実験で見出されている。
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