1990年ごろからStage-Gate法が研究開発プロセスに採用され始めた。これがどの程度普及し、現在どのような運用がなされているか知らない。
しかし、写真会社に転職し、高分子同友会メンバーになってからしばらくして開発部会世話人に就任し、高分子同友会メンバー企業に研究開発実施態様なるアンケートを実施したときに、この手法の運用について尋ねている。その時には３割程度が導入していただけだった。
研究開発について、企画の検討や成果の評価について、悩んでいる企業は多かった。どのような研究開発プロセスを行おうとも、企画から始まり、量産試作まで研究開発部隊が関わる企業が大半だった。
中には、研究開発した部隊が、そのまま量産部隊に加わる体制をとっている企業も存在した。量産試作や量産は、日本企業の場合にQC手法今ならばQMSを導入しているので、決まった定型プロセスで行われるが、企画やその後の研究開発における実験には定まった方法が無い。
ゴム会社では、タイヤ開発部隊と研究所とでは異なる研究開発プロセスが行われていた。コーポレートの研究所は大学の研究室よりも自由で、リーダーである研究開発本部長が業務中に休日のゴルフに備え、ゴルフクラブを振り回して蛍光灯を壊すような珍事まで起きていた。
当方は、このようなだらけた環境が肌に合わなかった。大学でも４年から修士課程卒業までに６報論文を書くぐらい、気合をいれて研究を行っていた。これは、４年生の時に助手の方から躾けられた研究スタイルだった。
研究とは何か新しいことを見出すために実験を行う。実験は、その新しいことを見出すための体系の中で位置づけられる。その仮説に基づく体系に独自性があれば、研究の成果が出る、と教えられた。
しかし、ゴム会社で１２年間勤務し、３人の本部長の元で指導を受けたが、２番目の本部長以外の方からここまで明確な実験の意味を指導してくださった方はいなかった。
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研究開発プロセスとして、一番最初の企画が重要である。この企画が曖昧なまま研究開発を進めると、研究が完了したときに、研究成果が事業に結びつかない。
ドラッカーは、「常にそれが事業の何になるか考えて仕事をせよ」と著書に書いている。新入社員テーマとして担当した樹脂補強ゴムの企画は、後工程の担当者名も記入されていた。
新入社員テーマは、人事部の所定のフォーマットがあり、それが研究所の企画書にもなっている、と当方は勘違いしていた。樹脂補強ゴムは1年間の計画が立てられ、最初の1か月は遅延なく進んだ。
しかし、開始して１か月半経過したときに所属グループが解散する噂が本当であることや、主任研究員から、製品に搭載されるグループの成果は当方が担当しているテーマだけであることを告げられて、当方は焦った。
指導社員は、計画通りできるところまででよい、と余裕に構えていた。そこで、サービス残業や休日返上で年末までにまとめる決意をして一人突っ走ったのだが、研究がまとまって後工程の担当者に成果を渡しても、指導社員は喜んでいなかった。
テーマの引継ぎには、主任研究員と指導社員そして当方が出席したのだが、喜んでいたのは主任研究員だけだった。後工程の課長も部下の担当者も迷惑そうな顔をしていた。迷惑そうな顔をしていたが、試作してT社の評価をとりあえずしていただこう、と言われた。
その後、後工程の開発成果としてT社の主力車種用エンジンマウントの採用が決まったが、それを伝えた社内報には研究所の成果という文字は無かった。ただしこれは２年後の話である。
当時の研究所では噂通り、当方の最初に配属されたグループは年末に無くなり、主任研究員は特許部主査として人事異動、指導社員は、研究所内の他のグループで新テーマの企画を担当している。
グループの他のメンバーは研究開発管理部へ異動し、ポリマー電池の企画を始めている。新入社員のころの記憶なので、成果が出ても何故グループが解散したのか不明である。
当方は、高分子合成研究室へ異動となり、新しいテーマを担当することになったが、難燃性軟質ポリウレタンフォームの開発というテーマ名と後工程の担当者名は決まっていたが、中身は何も決まっていない状態で、新しい上司から世界初の高分子難燃化技術を開発してほしい、と発破をかけられた。
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高分子の粘弾性をシミュレーションする方法には、ダッシュポットとバネのモデルを用いる方法とOCTAを用いる方法とがある。後者は分子一本のレオロジーから積み上げるので科学的とされ、前者は高分子のふるまいに着目した方法であるがクリープをうまく説明できないので非科学的方法と見なされている。
ダッシュポットとバネのモデルによるシミュレーションが非科学的であるからダメという人は、おそらくオブジェクト指向による材料設計もやはり否定するかもしれない。
当方は、１９８９年にオブジェクト指向により電気粘性流体の耐久性問題を解き、また電気粘性流体の基本機能向上のために、傾斜組成の粉体や超微粒子分散微粒子などナノ構造を制御した材料を創出している。
しかし、これらの成果は非科学的と批判されただけでなく、FDを壊されたり机の上にナイフが載るような脅迫を受けたり、それをまじかで見ていた部下が転職するなどの事件に巻き込まれた。
研究開発プロセスが組織風土に馴染めなかったので、そのような事件に巻き込まれたわけだが、身の危険まで感じたので、写真会社へ転職している。
ゴム会社がダメな企業かというと、タイヤ開発部門は創業者の現物現場主義思想が定着した堅実な会社であり、どちらかというと非科学的な研究プロセスがはびこっていた。
コーポレートの研究所ではタイヤ開発部門の開発プロセスを批判するような文化だったが、今思い出してみても、コーポレートの研究所はかなり歪んだ組織ではなかったかと思う。
ChatGPTに事実を連ねて質問すると転職した方が良いという回答が得られているので、やはりおかしい組織だったのだろう。
研究所とは、企業のイノベーションの源泉とならねばならないはずだ。そのような使命がありながら、新しい研究開発プロセスを排除するような文化では、組織のイノベーションも難しい。
４０年以上前にタイヤ開発部門では多変量解析を用いた材料開発が行われていた。今の言葉でマテリアルズインフォマティクスである。当方も主成分分析を用いて電気粘性流体の耐久性問題を解いただけである。
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１年間の予定で担当したテーマを３カ月でまとめ上げた。これは、学生時代に鍛えた肉体の賜物だった。指導社員により、１年間やるべきことが明確に記され、それに必要な材料がすべて準備されていただけでなく、粘弾性シミュレーションで、代表的な樹脂とゴムとのブレンド系についてふるまいが明らかにされていた。
当方は、コンビナトリアルケミストリーの手法で配合システムをマトリックスに整理し、詳細なシミュレーションデータの得られている組み合わせにマーカーを入れ、それらについては丁寧に粘弾性データを採取した。しかし、それ以外については、シミュレーション結果を参考に、特定周波数についてのみ粘弾性データを測定している。
こうした工夫により、樹脂とゴムの最適組み合わせを短期間に見出すことができ、それらの耐久データを除く基礎物性が指導社員の予備実験で得られていたサンプルと一致したので、耐久性向上を目指した改良のための配合量最適化実験だけを行えばよかった。
その耐久性実験についても指導社員から短期間でスクリーニングを行う秘伝の方法を教えられていたので１日で耐久性改良結果を得ることができた。この秘伝は、２０年以上経過してから当方のセミナーで公開している。
このような実験の工夫で１年間のテーマを３カ月でまとめることができたのだが、実験室では指導社員の業務の進め方に対する批判的陰口がささやかれていた。それらの共通していた批判は、非科学的方法という視点だった。
例えば、樹脂とゴムとをブレンドして仮説通りのサンプルが得られるかどうか、シミュレーションを行う前に実験データで示すべきだ、とか、シミュレーション結果から１点の組み合わせを導き出し、その実験結果から技術ができたというのは非科学的だ、という現代から見ればやや的外れに思われる批判だった。
１９７０年代は、１９６０年代に始まった研究所設立ブームが実を結び、アカデミアよりもアカデミックな研究を行う企業の研究所が多かった。企業からの学会発表が多かった時代である。
ゆえに仮説を設定し、その真偽を確認するプロセスで研究開発を行うことが躾として厳しく指導されていた。当方の指導社員は、そのような研究所風土の中で自己流のプロセスで研究開発を行っていたので評価されず、主任研究員に近い年齢でありながら当方が初めての部下となるような処遇だった。
しかし、たった３カ月の指導で混練技術初心者に技術のツボを習得させる指導力だけでなく、数理モデルを用いた材料設計手法まで指導できる技術者だった。
非科学的と批判されていたが、シミュレーション技術を駆使し、フロントローディングによりゴールとなる材料を企画段階で創造するアジャイル開発プロセスを仕事のやり方に取り入れていた。
社会に出たばかりの当方にとって、指導社員の研究開発プロセスは刺激的であり、ダッシュポットとバネによる非科学的なシミュレーションから新たな知を見出す手法は、量子化学の授業で習った反応プロセス予測法よりも魅力的に感じた。
すなわち、分子レベルの反応や運動ではなく、マクロで起きている粘弾性のふるまいに着目したシミュレーションは、非科学的ではあるがオブジェクト指向による材料設計そのものであり、科学とは異なる研究開発プロセスを体験できたからである。
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驚くべきことに、新入社員テーマの発表資料までできていた。但しそこには、当然であるが、各種物性値は書かれていなかった。
ただひたすら指導社員が用意された樹脂とゴムを混練し、シミュレーションの検証を行うとともに、指導社員の開発されたゴムについて耐久試験を行い、発表資料に書き込むだけだった。
配属されて１カ月が過ぎた頃、研究所の組織が変わるとのうわさが流れた。指導社員から、年末近くになると年中行事のように組織編制の話題が上るが、今年は早いとのことだった。
しばらくして、当方の配属されていたグループが解散する、という噂まででてきた。指導社員は、新入社員テーマは防振ゴム開発チームが成果を期待しているテーマなので、当方が一人で担当することになるかもしれない、と話してくれた。
そのうち、当方の異動先に関する噂が飛び込んできて、高分子の難燃化技術が新たな新入社員テーマになるらしい、と指導社員は噂話を基に話してくれた。
ある日、主任研究員に噂話の真偽を尋ねたところ、ここだけの話として、グループの成果が何もないので年内にテーマをまとめて欲しいと言われた。
そこで、新入社員２年間は残業手当も休日手当もつかない規程であることを承知の上で、定時退社の日常を改め、サービス残業と休日返上により、年末までに技術を完成している。そして、その過程で新たに見出した形式知とも呼べる新現象を研究報告書にまとめている。
この研究報告書には、多数の様々なサンプルの物性データをグラフ化し、グラフと現象を対応させて仮説設定し、それを確認するための計画外の実験も行って、その結果をまとめている。
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指導社員の指導は、少し変わっていた。毎日午前中が座学であり、午後は実験室で混練の実務を自由に行う習慣となっていた。最初の１週間は安全教育も兼ねて午後も指導社員が横についての混練作業だったが、１０月中旬になると、午後は自由時間となった。
午前中の座学は、指導社員が開発された樹脂補強ゴムに関する内容が大半だった。驚くべきことに、すでに世界初の新材料が完成していたのだ。それがまだ防振ゴムとして未達の物性があるので指導社員が用意した様々な樹脂とゴムをブレンドし、より良いものを開発するのが当方の仕事だった。
これは、その後の当方の仕事のやり方に影響を与えるアジャイル開発の手法である。さらに、検討方法は、仮説を検証する方法ではなく、その後セラミックスフィーバーで注目されるコンビナトリアルケミストリーそのものであった。
仮説が立案されていなかったわけでなく、仮説に基づくシミュレーションが完成しており、そのシミュレーション結果の検証作業に相当するような仕事が当方の新入社員テーマだった。
すなわち、当方の仕事では、肉体労働がほとんどであり、知識労働者としての仕事は何も無いような状態になっていた。もっとも混練の知識やゴムの知識、高分子技術に関する実務知識など皆無の状態だったので、それにふさわしい指導社員として新入社員への「完璧な仕事の与え方」である。この指導方法も当時の研究所では批判されていた。
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当方はゴム会社に１９７９年４月入社し、半年間の研修後１０月１日にコーポレートの研究所に配属された。１年後に発表する新入社員テーマとして、防振ゴム用樹脂補強ゴムの開発を担当している。
この時の指導社員は、当方が初めての部下であり張り切っておられたが、どこか組織に対して斜に構えておられた。課長（主任研究員）に近い年齢の方であった。
しかし、１２年ゴム会社に勤務したが、当方と交流した研究者で、この方と同等以上の優秀な知識労働者は、東大へ講師として転職され、後に教授となられた方だけだった。
この方の指導は、大学の授業よりも高度であり、ユニークだった。すなわち経験知がふんだんに取り入れられており、当時の（あるいは今もそうであるが）混練に関する未完成の形式知を論理的な体系として理解しやすい内容だった。
企業における研究開発において、形式知の体系が未完成な分野の攻め方が問題になると思う。当時の研究所は、未完成ゆえにその体系を明らかにしようとするマネジメントが行われていた。
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おそらく、形式知と経験知とを同等に扱うゆえに昇進が遅れていたのかもしれない。数値シミュレーションを関数電卓で行い、材料設計をする姿には、ある種のあこがれを持ったが、当時は指導社員に追いつくことに必死だった。
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生成AI、例えばChatGPTの進化が著しい。かなりの非日常業務をこなせるようになり、ハルシネーションも起きにくくなった。それでもたまに怪しいことをいう可能性があり、使いこなしには注意を要する。
しかし、回答の根拠となった論文を必ず提示するように指示をすれば、その論文からAIの回答の信頼性をチェックできるので騙されることは無い。
もっともAIは騙そうと思って騙しているわけではないのだ。生成AIの動作の仕組み上、ハルシネーションが起きてしまうのである。これが０となった時に人間にほぼ近いAIとなるのかもしれないが、研究開発プロセスで十分に実用化できるレベルまで来た。
また、AIのエンジンとなっているディープラーニングを用いたアルゴリズムで回帰や分類を行う用途には十分に実用レベルである。
弊社はこのような観点でAIの活用方法やAIを取り入れた業務プロセスについてセミナーの教材を用意しており、ChatGPTが登場してから実績を出してきた。
一つとして、４０年前からの当方の業務プロセスを中心にしてまとめた資料をゴムタイムズ社の季刊誌に３回の連載で掲載している。問い合わせていたければ一部のｐｄｆを送付いたします。一部としているのは、量が多く全体をメールで送れないからである。
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AIの登場により、研究開発環境は急速に進歩している。例えば新技術や新商品の検索について、AIを利用した方が効率が良い。ゆえに企画段階はAIの恩恵を享受している企業が多いのではないか。
しかし、研究開発プロセスにおいて、環境が整いつつあるのに、時間とお金がかかる実験からレポート提出までのプロセス自動化が進んでいない。
この原因としてバブル崩壊前の成功体験の影響があるのではないか。当方はゴム会社で高純度SiCの半導体治工具事業を立ち上げたり、否定証明されて転覆しかかった電気粘性流体についてテストマーケティングできるレベルまで技術を押し上げた。
しかし、いずれも日本の多くの企業が当時行っていた、既存技術の改善といった保守的な方法ではなかった。前者はオブジェクト指向で技術を短時間で開発し、外部との共創により事業を立ち上げている。
後者は、否定証明された技術について、データサイエンスを駆使して一晩で証明された科学的仮説をひっくり返し、実用的なモノを創出している。
その結果、FDを壊されたり、ナイフが机の上に置かれたりしただけでなく、同僚が二人転職している。当方も写真会社へ転職したのだが、当方の二つの成功体験はいずれも当時の日本では行われていなかった手法である。
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PythonやR、AIが無料で提供され、研究開発環境の著しい変化がある。この変化に追いついていない組織は、弊社へご相談ください。
文末に書くべき内容をまず書いたのには理由がある。このような問題について多くの企業は、派手な宣伝あるいは大手コンサルティング企業に相談するのが常である。
しかし、大手コンサルティング企業で研究開発50年以上の実績のある担当者はいないはずである。さらに今マテリアルズインフォマティクスが流行だが、これを40年以上実践してきた人もいないはずである。
さらに統計手法や先端の問題解決法を駆使して研究開発を推進していたら、様々な妨害を受けた体験のある人も少ないはずだ。当方はそれで転職までしているのだが、当方の体験をChatGPTにつぶやいたところ、研究開発イノベーションのセミナーを開いたら、と提案してきた。
そこで、7月以降外部のセミナー企業に企画を提案し始めた。重要なことは、研究開発が限られた人だけの仕事ではなくなったことである。だれでも手法を覚えれば、研究報告書をかける時代になった。
それだけではない。研究開発の効率も著しく高めることが可能になった。すなわち研究開発を十分に訓練されていない素人を集めて、従来よりも短時間に成果を出すことが可能になった。限定されるが、その自動化も可能になった。すなわち、プログラムすれば報告書まで自動で出てくる時代になった。
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