シリコーンゴムについてChatGPT5.2に質問をしてみた。さすが先端のAIであり、その辺の教科書に書いてあることをすらすら答えてきた。
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しかし、AIの答えだけでは、製品開発ができないだろうと思われる。例えばLIMSに絞ってプロンプトを工夫しても以下の答えである。
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主要な供給メーカー（材料：LSR）と特徴
以下は「LIMSで使う液状シリコーンゴム（LSR）」を継続供給できる代表格です（用途・グレードは各社で非常に多いです）。
1) 信越化学工業（日本のLIMSの代表格）
2) Dow（SILASTIC™ LSR）
3) WACKER（ELASTOSIL® LR）
4) Momentive（LIM™ LSR）
5) Elkem（Silbione™ LSR）
6) KCC Silicone（LSR）
7) Avantor（NuSil：高純度・医療/航空宇宙系で強い）
LIMS用材料（LSR）を選ぶときの“特徴”チェックリスト
メーカー比較をする際、見落としがちな観点だけ絞ります。
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硬化系：付加反応（白金触媒）か／硬化速度（サイクル）
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流動性（粘度）と充填性：薄肉・微細形状・低圧成形のしやすさ
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ノーバリ/ランナーレス適性・離型性：自動化のしやすさ
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自己接着・プライマーレス接着：PC/PA/PBT/金属などへのオーバーモールド要否
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規格・適合：食品接触、医療（生体適合）など（※“材料としての適合”と“最終製品としての認証”は別管理）
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親切に特徴のチェックリストを答えてきたことは評価できる。しかし、供給メーカーの4社以上は、このチェックリストの質問に対応できると回答すると思われる。
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しかし、最も弾性率の低いゴムを製造できるメーカーとか質問すると以下の答えで、当方が知っている正解を答えてこない。所詮現代のAIはディープスマーツに勝てないのだ。
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結論：まず当たりやすいメーカー（＝超低硬度LSRが明確にある）
1) Momentive（Silopren™ LSR 2003 など）
2) WACKER（ELASTOSIL® / SILPURAN®）
「日本での入手性」も含めた実務的な考え方
Shin-Etsu Chemical（LIMS）
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信越は LIMS（成形システム）自体を明確に提供しています。
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一方で、公開資料では 硬度レンジが “5–80 Shore A” と示されている例があり（=Shore 00より「硬め」側が中心に見える）、**“Shore 00で極限まで柔らかく”の用途だと、まずはWACKER/Momentiveのような Shore 00グレードの明示がある系列から当たるほうが早いことが多いです。
※ただし信越も用途別に多様なラインを持つので、「Shore 00相当の超低硬度が必要」**と伝えて技術窓口に当たる価値はあります。
重要：あなたの「最小弾性率」が “LIMS（射出成形）”で本当に必要か？
弾性率を極限まで下げたい場合、LSR（LIMS用ゴム）ではなく「シリコーンゲル／フォーム」領域の方がさらに柔らかくできます。例えばDowには Shore 00のシリコーンフォームの製品例がありますが、これは“フォーム（発泡）/RTV寄り”で、狙いが「射出成形のゴム部品」だと別設計になります。
最短の選定手順（迷いを減らす）
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用途を決める：LIMS射出成形の“ゴム部品”なのか、ゲル/フォームでも良いのか
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硬度を仕様化：例）Shore 00で◯以下（or Shore A 5程度でOK、など）
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TDSで比較する指標を固定：Tensile Modulus @100%（または @25%）など同条件で比較
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候補：
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まず Momentive（Silopren LSR 2003等）
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次に WACKER（ELASTOSIL/SILPURANのShore 00帯）
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日本での供給・サポート重視なら 信越（LIMS）も並行検討
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AI技術について、米中の開発競争が激化する時代に、日本は何をすべきか。実はAI技術について、まだ開発の余地があり、そのテーマについて研究開発を行えば、追い越すことが可能である。
この点について、もう手遅れという悲観論者もいるが、そのような人は、まだ不十分なAIについて、不十分な点に気がついていない。
そもそもこれまで３回のAIブームがあり、過去２回と全く異なるパラダイムで登場したのが現在のAIである。過去２回の技術成果を取り込む開発も現在進められている。
過去２回のAIブームと言えば、エージェント指向という技術が未完成である。
これ以上書かないが、弊社は全く新しい視点でタグチメソッドに特化したAIを開発中である。理由は、今先端の生成系AIを用いてもタグチメソッドの解析コードを正しく出力できない。
それで、当方のディープスマートを活用し、データを入力するとタグチメソッドの解析コードを出力できるプログラムを開発した。ご興味のあるかたは問い合わせていただきたい。
４月には、技術情報協会主催のセミナーがあり、ここで国内初のお披露目を行う予定である。第二次AIブームで登場したエキスパートシステムは、分野により、今のAIが不得意であることに気づいて欲しい。原因は動作原理にある。
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日本の大学でAIは、情報工学科で扱われている。この情報工学という学問は、当方が大学へ進学するときに生まれている。そして、ゴム会社に入社した時に、その１期生の卒業生がいた。
１か月半の技術実習を彼と同じ班で受講したのだが、確かに優秀だった。情報工学という学問がどのようなものなのか、同じ実習班のメンバーに分かり易く解いてくれた。
それ以来、当方は情報工学の独学を始めたのだが、最も加速したのは、研究所に配属され、世界初のホスファゼン変性ポリウレタンの工場試作に成功し、始末書を命じられた時である。
１週間図書室に籠り、始末書を考えるのが日課となった。最初は情けない気持ちだったが、図書室の受付の女性がお茶を出してくれたり、サービスがうれしくて、毎日率先して図書室へ出かけていた。
この始末書を命じた上司は、その後MZ80Kを１セットローンで購入せよと、８０万円のローン契約書の保証人の欄へ印をくれた人であるが、もちろんローンは当方の銀行口座から支払われたので、生活が大変だった。
初任給１０万円の時代に、８０万円のローンである。無茶苦茶な上司だったが、１週間図書室で当時最先端の英語で書かれたコンピュータ雑誌を読むことができたので、勉強になった。
まだ、アスキーなど日本では発売されていなかった時であり、ソフトバンクが積極的にアメリカのコンピューター雑誌を日本へ紹介する仕事をしていた。
ソフトバンクは、当時出版社だったのである。情報工学も第一次AIブームもアメリカが先端を走っており、日本の情報工学科は、アメリカの動向を追いかけるのが精いっぱいの時代だった。
ゆえに、１週間アメリカの先端の雑誌を読むことができた、サラリーマン人生最初の危機は、楽しい思い出として残っている。情報工学を独学する良い機会だった。
（注）始末書を命じられた理由は、今でも不明である。その上司のお通夜で問いかけてみても答えは返ってこなかった。FD事件を隠蔽化した研究所のリーダーもその理由を教えてくれなかったが、上司に不都合な内容だったんだろう。始末書騒動では、上司がプレゼンに失敗し、役員に問い詰められて、新入社員に始末書を書かせる、と答えたので、企画会議にいた管理職は、皆目が点になった、というここだけの話が残っている。目が点になっても誰も反対しなかったのは、ゴム会社の社風ゆえである。だから、始末書を命じられても素直に従ったが、ＦD事件の隠蔽化では同僚二人が転職しており、許せなかったので当方も転職している。未だに当時の事件の謝罪は無い。しかし、起業後最初に仕事の発注を頂けたのはゴム会社である。
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ChatGPTは、この３年間で著しい成長をした。ハルシネーションが少なくなったのだ。かなりズボラなプロンプトでもハルシネーションが全くない回答をする場合が多くなった。
しかし、まだプロンプトの工夫が必要な分野が存在する。しかし、プロンプトを設計して得られる回答については、ほぼハルシネーションが無くなった。
特に科学技術に関する質問について、ネットに答えがあれば満点の回答をする。換言すれば、技術開発に行き詰まって困ったら、チャッピーに相談すればよいのだ。その辺のコンサルタントがするような当たり前の回答をしてくれる。
問題は、チャッピーの回答で隘路を打開できない場合である。そのようなときには、弊社にご相談ください。AIでは解決できない問題に、解決策を提示します。
今のAIの性能に気がついたならば、科学的に回答を出す技術コンサルタントは廃業に追い込まれるのではないか。ディープスマートの豊富なコンサルタントでなければ生き残れない時代になった。
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χが０以上の高分子は相溶しない、というのはフローリー・ハギンズ理論である。しかし、カオス混合を行うとSP値が異なる高分子の組み合わせでも相溶する場合がある。
PPSと６ナイロンの組み合わせでは、χは１に近くなり相溶しないはずだが、カオス混合で相溶して靭性の高い材料になる。
この材料でPIに代わる中間転写ベルトを２０年ほど前に実用化し、これまでトラブルが起きていない。すなわち、χが０でなくても相溶するポリマーアロイがあり、室温でも安定な場合が見つかった。
この材料の研究をほとんど行っていない。半年後に量産しなければいけない状況で、コンパウンドメーカーに「素人は黙っとれ」と言われ、瞬間芸的に工場を建ててコンパウンドの量産を行ったためである。
５年以上研究された配合と同一配合で、全く物性も異なるコンパウンドを生産できる事実にアカデミアは関心を示して欲しい。
この２０年間に、多くの税金を無駄使いした、配合と物性が１：１に対応する高分子技術の開発を目指した国研があった。それがどのような成果を出したのか知らないが、高分子材料はプロセシングにより、高次構造が変わるということはゴム業界では常識である。
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PPS/6ナイロンは、非相溶系だが、カオス混合により相溶する話を以前書いた。PPSと４，６ナイロンが相溶する研究をまとめた東工大の論文を読み、ロール混練でその実験結果を確認したついでに行った実験で、剪断速度が低くてもカオス混合で相溶する現象を発見している。
しかし、高分子学会の技術賞審査会では全く評価されなかった。せっかく名古屋大学副学長の推薦を受けて臨んだのだけれどダメだった。
技術賞の受賞はかなわなかったが、この非科学的とされた現象は、他のポリマーアロイでも再現しているどころか、東レからカオス混合に関する特許が２００７年以降公開された。
この件については、いろいろ思うところがあるが、高純度SiCの事業化などセラミックスのスキルを捨て、リスキリングで世界のトップメーカーが慌てて特許出願をしたくなる現象をたった３カ月で工場を立ち上げて実用化できた爽快感から見過ごしている。
ド素人が、トップメーカーができないと言った技術をそれから半年で製品に仕上げている。これは、人を甘く見てはいけない教訓になると思う。
しかし、人生の教訓以外に、この技術について非科学を理由に注目しないのはもったいないと思いこの欄で紹介している。今、このような非科学の現象でも繰り返し再現性が良ければ技術として実用化すべき時代である。
当方はこのような考え方で、半世紀近く技術開発を行うとともに、科学的な研究も同時に推進し学位を取得している。その後も論文発表を行う活動をしてきた。
今、自分の仕事をまとめながら、マラソン女子選手の言葉ではないが、「自分を褒めてあげたい」と思っている。旧帝国大学の先生やその他の研究者が盗みたくなるような研究を創造してきたのである。
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１年ほど前に文春砲が炸裂したのでご存知の方も多いと思うが、先日教授が逮捕され教授の太鼓持ちが書類送検された。本件について、氷山の一角と感じておられる方もいるかもしれない。
当方の３０年ほど前の学位に関する体験談を書きたい。ゴム会社から写真会社へ転職する直前の話である。ゴム会社で事業化した高純度SiCの研究内容をもとに学位を取得して良いとの許可が出た。
１２年間におけるゴム会社の研究は、高純度SiCの一部と電気粘性流体を除き、すべて社外発表の許可がとれていた。そこですべての社外発表許可を得るとともに、上司がT大を紹介してくださった。
T大にはゴム会社から相当の奨学寄付金が収められていた。学位審査の世話をしてくださる助教授が、たまたま高校の先輩であり、信用していた。ところが、学位論文の下書きから勝手にその方は、自分の研究として論文発表されたのである。
内容は、高純度SiCの合成について反応速度論の解析であり、日本化学会の発表も当方一人の名前で発表していたが、研究に全く関わっていないにもかかわらず、その助教授は、学位審査を理由に勝手に論文発表したのである。
ひどいのは、その後のこの研究に関する国際学会における招待講演でも自分の研究として当方の名前を載せず発表している。ただ、当方も学位取得のためと、我慢していた。
しかし、それが甘かった。写真会社へ転職直後、審査委員会の他の教授から、転職先から奨学金を出すように言ってきた。そして審査の試験問題をくださったのである。
ここまでなめられると、さすがに当方も堪忍袋の緒が切れて、学位審査そのものを辞退している。慌てたのは勝手に論文を書いた助教授である。その後、国立I大学へ赴任後、国立I大学で学位を出すと言ってきたが断っている。
当方は、研究を職業としなくなったらこの問題を盗られた研究論文を証拠に公開しようと中途半端な対応を辞めたのである。O教授については、いつかすべてを公開したい。
ただ、このあたりのごたごたを知ったある大学の先生が、いろいろアドバイスをしてくださり、結局審査料８万円を支払って中部大学で試験を受けて学位を取得している。
中部大学では、審査料以外の請求も無く、厳格に学位審査が行われ大変だったが、とりあえず学位を取得できた。T大でお金を払っていたなら楽ができたかもしれないが、苦労して取得した学位だけに価値がある。
中部大学で取得したのには理由がある。学位を好きなように書かせてくれたからである。ただ大変だったのは、T大でほぼ出来上がっていた英語論文をすべて日本語に翻訳しなければならなかった。これは学位論文のコピペ対策だった。
しかし、ゴム会社の１２年間に行った電気粘性流体以外の研究についてまとめることができたので頑張った。
国立大学で取得していたなら高純度SiCの研究論文として、それなりの箔がつき、見栄えも良かったという人もいたが、日本の学位論文は、国立大学でも得体のしれない場合がある。
STAP細胞の時には国立大学ではないが、名門私立大学のいいかげんな審査実体が明るみに出た。学位を剥奪したならば、審査した教授も処分すべきだろう。
いい加減な実態は、国立国会図書館で学位論文を読んでみると分かる。当方は、T大で学位取得の話が出たときに、学位論文を１００冊ほど斜め読みしたが、手本にできそうな論文は５冊ほどしかなかった。
中部大学で、ゴム会社における１２年間の自分で企画し自分一人で完成させた研究をすべてまとめることができたのだが、この噂は「機能材料」という雑誌の編集長に届き、学位論文を特集記事として連載させて欲しいと言われた。
それで、２回に分けて雑誌掲載用にまとめなおしたが、学位論文についてはこのほかにいろいろ面白い話がその後生まれている。今から思えば、T大に毅然たる態度で学位を蹴って良かったと思っている。
東大医学部の今回の問題では、企業側にもスキがあった。窓口担当者も一緒に風俗へ出かけているのである。これでは大学の先生も調子に乗るだろう。研究を盗まれても我慢するなら奨学金ぐらい要求しても黙って出すと軽く見て当方に要求した可能性を否定できない。
ただ、声を大にして言いたいのは、当方が学会で交流してきた先生方の大半は、誠実真摯な方ばかりだった。
中部大学をご紹介してくださった先生も、当方に何も要求しないばかりか、審査の先生に厳しく審査するように提案してくださった。
おかげでほぼ英語で完成していた学位論文をすべて日本語に翻訳し、書き直しをしなければいけなくなっただけでなく、試験も英語とドイツ語の語学試験までセットになっていた。
T大では、指導らしい指導は無かったが、中部大学では毎月学位論文の修正作業を義務付けられた。詳細は省くが、国会図書館で英語の学位論文を読むと結構いい加減な論文が多い。しかし、日本語ゆえに細かいところまでいろいろと指導されたのである。
東大医学部の問題は氷山の一角と思われるが、中部大学のご指導をしてくださった先生方は聖人君主のような方ばかりであり、これも氷山の一角の体験談である。
日本の大学は偏差値で価値が決まらないのである。大学そのものの価値は、時代により変化する。中部大学はあまり有名ではないが、海部俊樹文部大臣が尽力されて博士課程まで新設された。
当時愛知県には名古屋大学以外に学位審査できる私立大学が無かったのである。偏差値では東大に負けるが、教授陣は人格も含め立派な方が多い。企業が共同研究を行う場合にも遜色のない人材が揃っている。
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AIを特許出願に応用するアイデアは、第一次AIブームの時にすでにあった。しかし、当たり前の特許ができるだけであり、第二次AIブームまでに完璧な特許作成のエキスパートシステムはできていない。
但し、特定技術分野に関して発明のアイデアを入力し、それを特許に仕上げるエキスパートシステムは販売されていた。第三次AIブームとなり、それまで関心が盛り上がらなかったこの分野で評判の良いシステムがあるそうだ。
しかし、それでも当たり前の特許となる可能性が高い。特許を書かれた経験のあるかたは、当たり前の特許で新規性があれば、ものすごい特許ではないか、と思われるかもしれない。
確かに完璧に特許に仕上げてくれれば、ものすごいことである。ところが、AIのハルシネーションという未だ解決されていない動作を回避する方法が難しい。
結論をいうが、生成系AIでも０から特許を仕上げることは難しいのである。これはAIにうまく質問をすると、AI自身が白状する。それでも第二次AIブームの時に登場したAIよりは、少し便利になった。０からの発明は無理でも、明細書の下書きを修正することはできるようになった。
すなわち、人間が発明を考案し、その下書きをAIに修正させると下書きの問題点を指摘したり、過去の技術情報との関係を提示してくれるところは、第二次AIブームまでに提案された特許のエキスパートシステムより便利である。それが、無料版でも使い物になるから凄い。
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AIを友達として扱い、有意義な道具にできるのは、あまり公開されてない情報や、努力しなければ目にすることができない情報などを整理してくれるところである。
AIに苦手なことや、使い方を誤るとハルシネーションの嵐で何が何だかわからない状態になる問題がある。しかし、それでも思考の整理ができるので、老人は積極的にAIを使うとよいかもしれない。
また、若い人ならば、仮説の整理や、アイデアの整理に使うこともできるが、こちらは少しトレーニングが必要となるので弊社に問い合わせていただきたい。
ちなみに、どのように思考の整理ができるのか、加納典明と篠山紀信の写真家としての作風の違いを用いて事例として説明したい。二人とも社会では○○写真家（注）として知られ、AIの質問も間違えると回答が得られない場合も出てくる。
質問前のAIはニュートラルで、両写真家のプロフィールや作品の紹介をするだけであるが、両写真家のヌード以外の作品でその画風の議論を進めてゆくと、AIが最初に持っていなかったであろう思考をするようになるから面白い。
ちなみにAIとの議論で得られた、この二人の芸術観も含め作風の違いは、的を得たものであり、二人の写真家が単なる○○写真家ではなく、優れた美の感覚眼を持った芸術家であるという結論が得られる。詳細は弊社のセミナーで解説します。
（注）篠山紀信の写真集「Santa Fe」は、いまだに世界一の発行部数であるとともに、ヘアヌード写真集のブームを生み出した。加納典明の「典明」は、社会実験だったが、過激なため失敗している。また別件で警察のお世話にもなっている。二人とも20世紀を代表する○○写真家であるが、その卓越した撮影技術は、アマチュア写真家にとってわかりやすい教材であるとともに、写真というものに対するアプローチの違いが真逆である点が面白い。篠山紀信は警察のお世話になっていない点を指摘すればご理解いただけるかもしれない。
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パープル企業の問題が話題になっているが、もし悩まれている企業経営者あるいは管理者の方はご相談いただきたい。リスキリングから自己のスキルを磨く方法までノウハウを伝授いたします。
さて、AIの時代に、ますます学会が重要になってきていることに気がつかれているアカデミア関係者はどれだけいるのだろうか。
ここで学会とは各種分野の学会である。そして社会の若者には、どこか学会に所属することをお勧めしたい。学会で自分の未来に必要なスキルを磨くのである。
AIがこれだけ進化してきたので、学会が必要ない、と思っている人は、知識というものを理解していない。知には、形式知と経験知、暗黙知が存在し、AIは主に形式知と形式知に近い経験知で動作している。
そして、時にはわかりにくいハルシネーションを吐き出すから困ったものである。これを見破るために学会における常識を知っておく必要があるのだ。
また学会には、たいてい発表会や研究会があり、研究発表を安く聞くことができる。企業によっては、学会出席を出張扱いしてくれるところが多い。
社会人になってどこで勉強したらよいのか悩んでいる人は、まず学会をのぞいてみることをお勧めする。
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