１９７９年にタイヤ会社へ入社しグループ研修で「タイヤの軽量化」というテーマを１か月半担当した。この時、某国立大学情報工学科出身者が多変量解析でテーマをまとめよう、と言い出した。
当時はパソコンが登場したばかりで気の利いたソフトウェアーなど手元に無かった。大型コンピューターIBM３０３３の統計パッケージが唯一のソフトウェアーだった。マニュアルは分厚い英文マニュアル。
これを５人で手分けして読み込んで、重回帰分析と主成分分析が今回のテーマのまとめに使えそうだということで、指導社員の許可を得てテーマをまとめ上げた。この時以来データサイエンスを実務に導入することが趣味となった。
そしてポリウレタンの難燃化研究を担当しているときに、上司が保証人となって８０万円のローンを組み独身寮に実用に耐えうるパソコン環境を構築している。会社の大型コンピュータの使用料が高かったからである。
１０万円の初任給の当方にとってはローンの支払いと奨学金の支払いで生活苦の毎日だったが、独身寮におれば、住居と食事には困らなかった。毎日サービス残業の今ならば真っ黒けのブラック企業研究所勤めだったが、勉強はたくさんできた。
金が無いから会社の図書室で本を借りて休日をつぶす以外無かったが、おかげでコンピューターの最先端について学ぶことができ、当時の情報工学科の大学院生よりもコンピューター知識は豊富だった。
今はどのような教育がなされているのか知らないが、当時の情報工学科の卒業生のプログラミングスキルは低かった。Cが登場したことも知らない学生がいた。逆に当方のコンピューターの知識（注）にびっくりする学生が多かった。
当時コンピューター関係は国内なら雑誌アスキーが先端情報を掲載していたが、洋書のほうが数カ月早かった。タイヤ会社にはコンピュータ部門があり、多数の洋雑誌が揃っていた。
こうして４０年以上独学でデータサイエンスを学んできたが、周囲からは趣味と誤解されていた。上司が保証人となってローンを組んだ時にも会社ではコンピュータ作業をするな、と釘を刺されている。
タイヤ会社の転職原因となったのは、当方のデータサイエンスのスキルが災いしている。高偏差値高学歴の研究員によるプロジェクトが１年かかって否定証明した電気粘性流体の耐久性問題を一晩で否定証明をひっくり返し解決したのだ。
１月のセミナーでも３０年以上前のこの体験をお話しする。科学的な否定証明をひっくり返し、電気粘性流体の増粘問題をデータサイエンスにより解決して、実用化の道を開いたのである。
（注）当方の卒論はシクラメンの香りの全合成であり、１９７８年のアメリカ化学会誌に掲載されている。あの野依先生に褒めていただいた。大学院はSiCウィスカーの研究室でホスフォリルトリアミドの研究を有機合成の視点で研究し６報研究論文を書いている。タイヤ会社では、樹脂補強ゴムの開発で混練技術をマスターし、５年前に混練の著書をゴムタイムズ社から出版している。ポリウレタンの難燃化ではホスファゼン変性ポリウレタンやガラスを生成して高分子を難燃化する技術を開発している。この技術をベースに、高分子前駆体を用いて高純度SiC合成の新規ルートを実用化し、タイヤ会社で半導体治工具事業を起業している。これら技術開発においてデータサイエンスが効果的に活用されている。なお、データサイエンスの仕事は独身寮で大半がなされ転職前の５年間は板橋の自宅で行われた。
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たまたま某大学教授が行っているプログラミングの講座をYOUTUBEで見てびっくりした。表題の意味を大学生が理解するために苦労するというのだ。
その語学講座のようなYOUTUBEの番組内容にも首を傾げた。相手は教え方のプロなので間違っているとは言いにくいが、プログラミング言語は、言語と名がついているが、コンピューターに作業を命令するための記号である。
数学でもない。プログラミング言語を学ぶとは、コンピューターへの命令をどのように記述するのか、を理屈抜きで覚えることが中心になる。確かに言語のように意味を与えて記憶したほうが覚えやすいが、それでもそれは手続きを表す記号を覚えているに過ぎない。
AIが登場したので、人間の言語のようなプログラミング言語が出てきてもよさそうであるが、それはまだ先である。とにかく今手軽に利用できるプログラミング言語は、コンピューターへ指令を送るための二進数を人間の理解しやすい表示にしただけである。
まず、それを正しく学生に指導しなければいけない。表題を正しく理解できない学生が多い、という説明を理解しがたいのだが、コンピューターを動作させるときに、メモリーへ値を入れる表現が「＝」である、という説明ではいけないのだろうか。
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ちなみに、右辺に書かれた内容を左辺のメモリーへ格納するという意味が、「A＝A＋１」であって、これは方程式ではない。
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メモリーに値を入力する記号として「＝」を使ったので、左辺と右辺が等しい時にTrueと出力する記号では「＝＝」を使うのである。
すなわち、「A=A+1」とは、あるメモリー領域に入っていた数値に1を加えて、またそのメモリー領域に入力する命令を表しており、数学の「＝」とは全く異なる用法である。というよりも、プログラミング言語と数学とは切り離して頭の中を整理していただきたい。
当方のPythonを説明する時には、まず、どのようにコンピューターは動作しているのか、という説明から行っている。あくまでもコンピューターへの命令の記号としてプログラミング言語がある、という説明をしている。
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ドラッカーは、「日々の仕事は、問題解決である」、と述べている。これを初めて聞くと、日々そんなにたくさん問題が発生しているのか、と驚く人と問題が発生しない仕事を担当出来て幸せ、と感じる人に分かれる。
その通りと、納得された人は、以下を読む必要はない。堺屋太一が「知価の時代」とか言い出す前に、またソリューションビジネスという言葉が流行するずっと前にそのような時代になったとドラッカーは５０年以上昔から述べていたのだ。
ここで仕事とは知識労働者の仕事であり、産業革命以降すべての労働は知識労働となった、と述べている。すなわち、「知」が資本財の世の中になった、というのである。
産業革命以前に資本は、人、モノ、カネで語られたが、産業革命以降はこれに「知」が加わったのである。その結果、知識労働者は、日々「正しい問題」を見出せるように働かなければいけなくなった。
面白いのは、２０世紀末から起きた、仕事の「見える化」である。すなわち、組織が複雑になり、仕事も複雑になり、問題が見えにくくなったので「見える化」しようというのである。
その結果、仕事のマニュアル化も進んだ。これはQMSの影響もあるだろう。ここで、新たな問題が発生している。それは何か。これにすぐ気がつかれた人は、知識労働者として優秀な人だ。
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研究開発業務でも営業の業務でも共通して要求される仕事のスキルとして問題解決法がある。30年以上のサラリーマン生活では研究開発業務以外経験していないが、ドラッカーの書にはこのように書かれている。
それは日々の仕事そのものが何らかの問題解決だからである。新入社員であれば、指導社員の指導に従い、業務を遂行すればよいが、その時その指導社員が問題解決であると意識して指導していなければ新入社員に日々の仕事が問題解決であることは伝わらず、それは単なる定型業務として身に着けることになる。
ドラッカーはそれではいけないと、その著書の中で述べている。トヨタ流の表現では「カイゼン」の重要性をドラッカーも古くから指摘していた。仕事の中に問題を見出し、カイゼンするのが知識労働者の仕事である。
ドラッカー自身は高校卒業後すぐに社会人としてのスタートをしているが、最初から問題解決の意識で仕事をやっていた様子を語っている。そして、学びなおす必要を感じ大学へ進学し、コンサルティングの道を目指したという。
すなわち、ドラッカーの膨大な著書は高校卒業後の実務経験がベースになっている、と見ても良いのかもしれない。彼が唯一組織の中で実務を担当したのはこの時期しかないからである。
高校時代からドラッカーの著書を読んできたので、社会人になって受講したセミナーの大半がドラッカーをベースにしていると理解できた。最近のこの手のセミナーが、何をベースにしているのか知らないが、少なくとも40年ほど前はドラッカーがベースとなっていたセミナーが多かった。
30年前に、慶応大学某教授が「問題学」を広めて有名になったが、これもドラッカーがベースである。ドラッカーの著書は、斜めに読むと問題解決法の書となる。
そして彼の「何が問題か」、と問うことの重要性を知ることができる。正しい問題を見出すだけで問題解決の80％はできたことになる、というのは彼の有名な言葉である。
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ホンダ車のリコールが発表され、部品を供給しているデンソーからは、故障原因と謝罪の説明があった。以前にも書いたが、材料系の品質問題が起きた時の部品供給側と自動車メーカーとの阿吽の呼吸のようなものを感じる今回の発表である。
すでにこの問題で1名死亡事故が起きているので迅速なリコール対応となったのかもしれないが、できれば品質管理技術を向上しリコールの撲滅を目指すのがあるべき姿だろう。
この点に関しては、1月に開催される日刊工業新聞のセミナーで弊社のコンサルティングの姿勢も含めてお話ししたい。弊社では、研究開発（注）あるいは開発設計段階から品質管理を徹底する指導を心掛けています。
https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/6917
さて、このリコール問題について特許を調べたところ、PPSで製造されていた部品をフェノール樹脂で置き換える発明がデンソーから2017年に出願されている（特開2017-82116）。この発明は住友ベークライトとの共同出願となっている。
もし、今回のリコールの原因となった燃料ポンプのインペラーがフェノール樹脂で作られていたならば、この発明が技術に用いられており、住友ベークライトが部品供給先と思われる。
インペラーの材料はPPS製も考えられる。しかし、東レからPPS製インペラーの発明が単独出願され権利化されているが、年金の支払いが2021年以降無く権利が消滅している。
このような特許の状況から推定されるのは、PPSの高価な部品を安価なフェノール樹脂製の部品で置き換えて、そしてその品質管理に失敗し今回の事故が起きた、というシナリオが見えてくる。
ただし、当方は、今回のリコール対象部品がPPSなのかフェノール樹脂なのか知らないので、このシナリオは「妄想です」とコメントを残しておきたい。
注意しなければいけないのは、フェノール樹脂とPPSでは、故障の原因となるメカニズムが少し異なるところである。前者は架橋型の樹脂であり、後者は熱可塑性樹脂だ。
この両者で耐久性を議論する時に注意しなければいけない点（例えばフェノール樹脂にはOH基があり、これは親水性なので耐久試験を行う時にガソリンに含まれるわずかな水をどのように考えるのかーーー。）があり、1月のセミナーではそこを詳しく説明予定である。ご興味のあるかたは、弊社へお問い合わせください。
なお、過去に当方が講師を務めるこのセミナーですでに時間温度換算則の問題や自由体積その他を説明しているので、熱可塑性樹脂と架橋タイプの樹脂で異なる点について今回の事故原因を気がつかれたと思います。今回のクレームがどちらの樹脂でおきているのかは不明だが、これまで樹脂部品を使ってきて問題が起きていなかった、と過去情報に書かれている。
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デンソーの燃料送液インペラーの不具合でホンダ車の軽自動車のリコールが発表された。ホンダ自動車のホームページを見ると、問題の詳細が図付きで解説されている。
早々とデンソーはそのミスを認め、樹脂の密度が低かったためにインペラーが燃料により膨潤し変形したと詳しく解説し、謝罪している。
リコールの発表からその原因の詳細まで迅速だったことから、詳細な原因の解明がデンソー側でできているのだろうが、発表された説明を聞く限り、不安が残る。
１月に日刊工業新聞主催のセミナーでもこの問題を取り上げようと思って、デンソーの特許を調べたところ、問題となったインペラーにはフェノール樹脂が使われている可能性がある。ただし、特許によればPPS製の可能性もあり、使用材料について不明である。
ただし、フェノール樹脂については、ゴム会社に勤務していた時に１年研究し、そこから高純度SiCの製造技術を生み出している。フェノール樹脂について恐らく樹脂メーカーの技術者よりも当方が詳しい、と自信を持っている。
特許にはPPSよりも膨潤しないのでインペラーに適していると書かれており、この記載から想像するとPPS製のインペラーを用いた製品があるのだろう。何やかやと興味がわいて調べていったところ、デンソーの技術者は、高分子の耐久試験に関しとんでもない誤解をしている可能性があることに気がついた。
続きは、昨日この欄で紹介した１月のセミナーでお話ししますが、本件は４０年以上前にデータが示された問題と類似であることをヒントとして書いておく。１月の日刊工業新聞で開催されるセミナーにつきましては弊社へお問いあわせください。
カテゴリー : 一般
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表題に関して日刊工業新聞主催のWEBセミナーが１月に開催されます。弊社にお申込みいただければ割引サービスいたしますのでお問い合わせください。
https://corp.nikkan.co.jp/seminars/view/6917
高分子材料の破壊につきましては、セラミックスや金属と異なりトランスサイエンスであり、他の材料では行われている非破壊検査も困難な状況です。
本セミナーでは事例により、高分子の破壊と耐久劣化の問題について、現象の解説だけでなく品質管理の手法や解析方法を解説いたします。
カテゴリー : 一般 電気/電子材料 高分子
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「科学技術大国ニッポン」とバブル崩壊前は、メディアのタイトルとしてよく使われていた。企業の研究所でも技術開発を科学的に行うことが技術開発競争の必勝法として強制された。
今でも科学こそ人類を幸福にする唯一の哲学と信じている研究者も多いのかもしれない。しかし、世の中にはトランスサイエンスが溢れてきた。
トランスサイエンスについては、1980年代に雑誌サイエンスに論文が登場しているので、もう時代遅れの言葉かもしれないが、21世紀になり日本では改めて流行しだした。
2010年からは第三次AIブームとなり、このブームは第一次や第二次と異なり、10年以上続いているだけでなく、生成系AIの登場によりもう１０年続きそうな勢いである。
さらに、科学で答えられない問題に対して、AIに答えを出してもらおうという機運も出てきた。しかしこの矛盾に気がついていない。科学で答えられない問題に対してAIが出した答えをどのように捉えたらよいのか。
それが正しいのか間違っているのかも判断できないかもしれない。しかし、問題解決できれば良いので、という前提に立てば、ＡＩの答えが非科学的であっても構わない。
ならば、人間が科学の枠を飛び越えて非科学的に思考して答えを出していいはずである。20世紀にはそれが許されなかった体験談を先日書いた。しかし、iPS細胞の研究でも非科学的手法で生み出されているのだ。
科学と非科学の境界は歴史により変化するそうなので、非科学と言われている考え方であってもそれを科学的とみなせばよいのかもしれない。
新帰納法などと怪しい言葉を用いて、第三次ＡＩブームで生まれたのがマテリアルズインフォマティクスだ。来年春の日本化学会春季年会でささやかな当たり前の科学的発表をします。
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12月18日10時から16時の予定で無料WEBセミナーを行います。このセミナーではデータサイエンスを活用した問題解決法について解説します。１８日以外でも希望者がございましたら、休日でも開催します。本セミナーは５時間コースですが、午後だけの３時間コースもございます。お問い合わせください。
なお、テキストご希望の方には、Pythonプログラム付で電子ブックを有償配布（10,000円）いたします。
＜内容＞
１．問題解決の基礎
２．データ駆動の考え方
３．Pythonは易しい
4. 事例
＊事例で使用したPythonプログラムを有償（テキスト付１万円）で配布します。
本問題解決法の特徴は、データの解析力を高めることができるところです。数理モデルをどのように考えるのかについても易しく説明します。すなわちデータサイエンス時代の問題解決法です。
但し、弊社で提供している問題解決法の一部となります。弊社の問題解決法全体をご希望の方は、別途ご相談ください。
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当方は、構造不詳の界面活性剤も含めて、メーカーのカタログデータを取り寄せ、主成分分析を行っている。その結果、第一主成分は、HLB値に強く相関する因子として特徴づけられたが、訳の分からない第二主成分の因子が気になった。
第二主成分を細かく検討したところ、原因は不明だが界面活性剤の粘度と高い相関が見出された。そこで第一主成分と第二主成分の象限において主成分得点の分布を観察したところ、第一主成分の周辺に集まったサンプル以外に、第一主成分の軸から離れたところに3群ほど異なるグループが出現した。
そこで、増粘した電気粘性流体を300個ほどサンプル瓶に分取し、1％づつ界面活性剤を添加し、一晩放置してみた。この実験で驚くべきことに、第一主成分の軸から離れたところの群に属する界面活性剤が添加された瓶で粘度の減少が観察された(主成分分析からサンプル瓶準備まで２４時間以内に行われている。当時はパワハラや過重労働など当たり前の時代だった。)。
メカニズムは不明だが、こうして見出された界面活性剤で耐久促進実験を行ったところ、1日経っても電気粘性流体の増粘は起きなかった。さらに1週間延長しても電気粘性流体の機能は初期性能のままだった。
こうして、電気粘性流体の増粘問題は解決されたのだが、科学的にHLB値だけで説明できないことが分かった。この結果を出してから、会議の前になるとデータFDが壊れるという怪しげな事件が起きるようになった。
電気粘性流体の問題は、科学的に否定証明されたが、非科学的方法で解決することができた事例である。データの解析力（1）においてカオス混合の事例を書いているが、この他にも、高純度SiCの前駆体合成技術はじめ当方の発明の大半は非科学的方法でなされ、その後発明を科学的に意味づけている。
そしてそのいくつかについて科学的にデータ収集しそれを解析し学位を取得している。また、来年3月の日本化学会春季年会では、40年以上前に「科学的に証明されたガラスを生成してポリウレタンを難燃化する技術」について、最新のアルゴリズムを用いた非科学的方法でデータを解析し、そのメカニズムを推定した結果について発表する。
すなわち、過去のスタイルと逆を行い、データサイエンス（マテリアルズインフォマティクス）(注)で遊んでいるのだが、ご興味のあるかたは３月に開催される日本化学会の講演を聞きに来てください。参加料を日本化学会に支払えば当方の講演以外の多数の講演を３日間聞けるコスパの高い講演会である。
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(注)入社して10か月後に高分子材料の難燃化技術研究を担当しているが、高分子の難燃化技術も燃焼という非平衡で進行する現象であり、トランスサイエンスとなるケースは多い。ゆえに、テーマを担当した当初からデータサイエンスを駆使して仕事をしていたら、上司である主任研究員から、「趣味で仕事をやるな」とか、「仕事は遊びではない」、「統計でﾓﾉはできない」、「それほどコンピューターを使って仕事をしたいなら、自分で買え、ローンの保証人になってやる」とか言われた。そして、MZ80Kにプリンターやフロッピーディスクなど周辺機器をそろえた状態の環境をローンで揃えている。初任給10万円の時代に80万円のローンで、保証人には上司の印が押された。このMZ80Kのセットが独身寮におかれてから、週末プログラマーの日常が始まっている。「花王のパソコン革命」という本が影響したのだが、研究室のOA用のプログラム開発を休日に行うことになっていた。昔はパワハラだけでなく、このようなことも耐えなくてはいけないサラリーマン生活だった。しかし、科学的に完璧な技術開発が難しい難燃化研究では、データサイエンスが重要で、さらにOA化のためにはプログラム事例が必要となり、それまでIBM3033を使っていたのだが、その使用料が予算外となることを嫌った上司からコンピュータを自前で揃えろという指示が出ている。マイコンが登場していて当時は胸をなでおろした記憶がある。IBM3033など家1件立てるほどのローンを組む必要があったが、カローラ1台分のローンで済んでいる。最近ビッグモーターにおける街路樹の伐採や、ゴルフボールで車をへこませる指示などが話題になっているが、担当者の自己実現には役立っていない。当方にとっては常識はずれのとんでもない指示を出していた上司だが、自己実現に役立っておりデータサイエンスは45年の学習歴である。最近お亡くなりになったと伺い、今となっては感謝の気持ちでお通夜に参列している。
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