昨日やや暗い書き方になったが、日本の大企業でもイノベーションを起こしやすい風土がある。今もその風土が残っているのか知らないが、早期退職するまでの5年間在籍した職場は、快適だった。
昇進とか処遇の問題は、定年前の年齢であり諦めていたが、最後に一発ぐらいホームランを打ちたかった。それが2発も3発もチャンスが巡ってきたのである。
打っても報われないホームランとわかっていた3発目だが、ダイヤモンドを廻ってくれた後輩が、社長賞の記念品を退職した当方まで送ってくれた。これには少し涙が出た。
特許にも当方の名前を残してくれていたので報償金が今でも届く。このような組織もあるのだ。ただ、会社全体がそうではない。その組織だけかもしれないが、一つの会社で異なる風土の組織が生まれるのは大きな会社では起こりうる。
さて、早期退職前に単身赴任した組織だが、それは事業統合した会社にあった複写機の生産技術を研究から調達まで担当する組織だった。商品発売まで半年しかないところで、生産歩留まりが10％もいかない仕事のリーダーを代わってくれと言ってきた部長がいた。
植木等のような調子のよい部長である。うまくゆけばその方が偉くなれるが、うまく行かなければ当方の責任となる。統合前当方が所属した組織の部長なら、マイナス条件を隠しおだてて依頼してくる。説明された業務内容は当方にとって良いことは何もない。
しかし、解決策について基盤技術も何もなく、さらに世界のトップクラスのメーカーが供給しているコンパウンドの設計が誤っていることがわかったので、その部長が言うように世界を探しても当方以外の誰もできない仕事であることは明白だった。
成功しても評価されない仕事を引き受ける人などいないだろう。それも当方の考えた解決策が成功しなければ失敗することが確実な仕事であり、大ホームランを打てるチャンスだった。
単身赴任して驚いた。あと半年しかないにもかかわらず、その組織に悲惨さが無いのだ。当方が単身赴任したことで、問題が簡単に解決するとメンバーの大半が信じている。
解決策についてコンパウンド供給メーカーにも技術が無いので、自前でコンパウンドの設計をやり直す以外に問題解決法は無いのだが、3か月でコンパウンド工場を建てる計画（この計画自体混練技術を理解しておれば笑っても良い計画だが）に反対したのはただ一人、統合前の当方と同じ会社出身の課長だけだった。
ゆえにその課長の気持ちと考えていることをよく理解できた。たとえ失敗してもうまく仕事をまとめたかったのである。当方はチャレンジすることの説得を最初から諦め、上司を口説く戦略を練った。
しかし、風土を信じてストレートにチャレンジ案を説明したら上司のセンター長は、問題解決できるなら決裁権限上限までの予算を使ってよい、と気前よく賛成してくれた。
それで中途採用で若い技術者一人採用し、現場で退職前の技能員一人異動してもらって、プロジェクトを立ち上げた。反対した課長に当方の権限を委譲しマネジメントを任せたので全面協力が得られた。
そして、当方は週末根津にある混練機の会社メンバーとともに装置開発を行い（東京までの交通費は自腹を切っているが、混練機の勉強をするには良いチャンスだった。）、無事3か月でコンパウンド工場を子会社の敷地で稼働させることができた。
カオス混合が可能な最新工場で、そこで生産されるコンパウンドを使用すると10％以下の製品歩留まりが一気に100％になった。大ホームランである。コンパウンド会社ではない写真会社でこれは大きなイノベーションだが、高純度SiCの事業化経験を大いに活かすことができた。
この仕事では、ドラッカーが言っていたように、貢献と自己実現の働きとなったが、サラリーマンの最後は睡眠時間を忘れるほど勉強できて気持ちよく仕事もまとまった。すなわち、統合相手の組織は、このようなチャレンジに協力的でQMSの問題も各部門の部長が解決してくれたのである。
企業内のイノベーションが成功するためには風土が極めて大切である。たとえ反対者がいたとしても、チャレンジを支える組織風土さえあれば、成功確率は高くなる。
野球のホームランはバッター一人の力量の問題だが、業務でのホームランは、それ以外に組織全体の協力があって初めてホームランとなるのだ。ゆえに組織風土が大きく影響する。
ビッグモーターではゴルフボールで傷をつけると儲かることが分かり、それを歓迎する風土だったため今回の事件になったのである。
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ビッグモーターの不正が連日ニュースとなっている。その内容の異常さに驚き、経営者が誰一人問題の是正に動かなかった問題を不思議に思っている方がおられるのかもしれない。
当方は、除草剤がまかれ街路樹が無くなっても、それを管理している組織が機能せず放置していた公共の組織に疑問を感じている。今回の事件で街路樹の問題に初めて気がついたとしたならば、税金泥棒である。
ビッグモーターでは街路樹を処分する業務も含め、従業員全員が正常な業務と感じていたかもしれないが、公共の器物の異常に気がつかないお役所仕事を正常としてはいけない。
当方は、ゴム会社で高純度SiC半導体治工具事業を住友金属工業とのJVとして立ち上げたが、研究所内で当方に対する周囲からの嫌がらせが常態化していた。
社会のイノベーターは組織内でもイノベーションを起している、とドラッカーは指摘していたので周囲の不満を当方は覚悟をしていた。
しかし、FDを壊されたり机にナイフが刺さっていたりと、A本部長からB本部長へ交代してから異常なでき事へエスカレートしていったので人事部に相談している。
しかし、新しく代わったB本部長が隠蔽化する方針である以上どうしようもない、と異常事態を放置する回答だった。そして当方は立ち上げた事業へ影響を恐れ当時の直属の上司に相談し転職し、無事事業は３０年近くゴム会社で続き、現在は愛知県のセラミックス企業が継承している。
しかし、当方の業務を引き継いだ上司は、その後過大なストレスのため脳梗塞となり早世するのだが、不正と組織問題については、健全な組織風土の維持が重要であると感じている。それは経営者の仕事でもある。
ちなみに、当方が高純度SiC事業を起業した時の最初の上司は胃潰瘍から胃がんを発生し早世している。当方は過重労働や残業代も出ない問題までは我慢できたが、命だけは大切にしたかった（このような正常な判断ができたのはドラッカーのおかげである。またその判断を肯定された理事には感謝している。）。
当方の当時の体験について、一部手紙などが証拠として残っているので企業内でイノベーションを起こすためのマネジメントとしてまとめたいと思っている。ビッグモーターの問題は異常に見えるかもしれないが、一流企業でも起きるかもしれない組織と風土の問題であることを経営者は認識すべきである。
ビッグモーターの不正や当方の体験が特別なものではなく、ドラッカーが指摘していたように組織風土の問題を含んでおり、過去にはリコール不正やマンション建設における杭打ち不正、品質データの改ざん問題など大手一流企業でも異常な問題が普通に起きている。
また、裁判にもなったが、財務省の問題では自殺者が出ている。少し問題が異なるのかもしれないが、STAP細胞の騒動では、研究所内で首つりである。
ゴム会社では、当方の転職後何も対策がとられなかったようで本社社長室で新聞沙汰として表に出た、これらと同様のとんでもない事件が起きている。
数日間ニュースとして報じられたのでご存知の方もおられるかもしれない。事件を点として捉えると一人の狂人による事件に見えるのかもしれないが、転職後事件をニュースで知った時に当方は残念に思った。
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１９７０年代にマイコンが登場し、１９８０年代にはそれが個人のコンピューター、パーソナルコンピューター、パソコンとして普及した。
パソコンは急速に性能向上し、当初８ビットのCPUは、１０年で３２ビットのCPUがパソコンに搭載されるまでになった。しかし、１９９５年にウィンドウズ９５が登場してもOSは１６ビットのままだった。
CPUの性能を１００％活かせるOSが一般に普及したのは、ウィンドウズNTやウィンドウズ２０００からである。すなわち、ハードウェアーが先行し、ソフトウェアーが後追いする発展の様子だった。
ただし、ソフトウェアーは、ただハードウェアーの進歩を追いかけていただけではない。１６ビットパソコンの普及機にオブジェクト指向という概念が登場し、C＋＋が普及しはじめた。
オブジェクト指向という概念はソフトウェアの擬人化を実現しており、コンピューターで問題を解くアルゴリズムとして、プログラミング言語にサポートされたのである。
すなわち、オブジェクト指向を実装したプログラミング言語が従来の言語と大きく進歩した点は、問題解決に成功したプログラムを部品として使回しが容易となったことである。
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1970年代に大型コンピューターで多変量解析を利用できるようになり、人文科学系研究のデータ活用レベルを飛躍的に高めた。
データサイエンスの黎明期であり、マイコンの登場もあって1970年末には情報工学科設置ブームが大学で起きている。
ところが、日科技連から公開された新QC7つ道具に多変量解析が紹介されながらも、技術開発ではデータによる演繹的推論よりも仮説を重視した実験データを積み上げる帰納的推論で研究開発が行われた。
すなわち、データは仮説を直接実証する目的で収集され、データサイエンスの手法は技術開発において一部の統計手法以外利用されなかった。
2010年初めに登場したマテリアルズインフォマティクスでは、ＡＩを活用したデータマイニングが注目され、2017年には大学でデータサイエンスの講座設置ブームが起きている。
データサイエンスに半世紀以上の歴史があっても、その手法を用いた問題解決法がこれまでの仮説中心の科学的な手法とは異なるゆえに、これを技術開発に応用するときに戸惑う技術者は多かったのではないか。
また、一口にデータサイエンスと言っても多数の手法があり、例えば多変量解析だけでも２種類以上解析手法が存在する。
本セミナーでは、データサイエンスを用いる開発手法が、従来の科学的手法と異なる点に着目し、科学と技術の相違点ゆえに開発スピードの向上と独創性を生み出す手法として利用できる長所を解説する。
すなわち、問題解決手法には科学的問題解決法と非科学的問題解決法の二つのパラダイムが存在する。30年以上の技術開発において後者のパラダイムに位置づけてデータサイエンスを活用した成功体験から事例を選び、コンピューターを用いた問題解決法事例として説明する。
また、過去に多変量解析で解いた問題を比較のためにディープラーニングで解き、ビッグデータではない身近な問題では多変量解析が便利であることを示す。
また、弊社のセミナーでは多変量解析について、重回帰分析と主成分分析のプログラムコードを用いて解説する。すなわち数学的手順をプログラムの処理手順として説明し、数学の不得意な技術者でも理解できるように説明する。
なお、このプログラムコードは普及の始まったPythonで書かれており、すべて無料のモジュールを使用している。それゆえ、Python初心者には無料ライブラリーの活用テクニックをこのプログラム事例から学ぶことができる。
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Pythonが本格的に普及している。恐らく年内にはコンピューター使用言語のトップになるのではないか。昨年にも、すでにプログラマーに限定すれば使用言語トップになっていた。
２０年ほど前にはC#が注目されてVBを置き換えるような勢いで普及していったが、VBからの移行が容易な仕組みがあってもVBよりも使用者は増えなかった。
オブジェクト指向言語としては、もっとも洗練された設計であるにもかかわらず、現在はC＋＋と同程度の普及率である。
PythonはC#よりも早く誕生したオブジェクト指向言語であるが、登場当時にはすべてのオブジェクト指向の機能を実装していなかった。
Pythonがオブジェクト指向のすべてを実装したのはVer3以降である。すなわち、コンピューター言語として見た場合にC#よりも、その言語設計は劣っている。
しかし、データ構造の設計やスクリプト言語としての使いやすさがプログラマー以外のプログラム初心者に受けた可能性がある。すなわち、BASICよりも易しいのだ。
Pythonのブームはこれまで２回あり、今回３回目のブームである。過去２回との相違点はデータサイエンスの普及と連動しているところである。
すなわち、データサイエンス用の言語としてPythonが伸びている。データサイエンス用にPythonが使用されているのは、豊富なライブラリーと便利なエディターにサポートされMS-EXCEL並みに使いやすいからだ。
とにかく、実用的なコンピューター言語として使いやすく、学びやすく、そして大半のライブラリーが無料である。当方は最近MS-EXCELの使用頻度が著しく低くなった。グラフを書くにもPythonを使用するためであるが、過去のMS-EXCELデータの活用が容易なので業務スピードも速くなった。
弊社は、リスキリングを目指す技術者のために、土日限定でPython入門セミナーを企画しようかと模索中である。価格の希望も含めて弊社へ問い合わせていただきたい。
すでに無料のPython入門セミナーがＷEB上に公開されているので、弊社ではこれらの無料セミナーと異なる技術者専用の入門セミナーとし、さらにプログラムの無料配布をしている。現在パーコレーションとタグチメソッド、２つのテーマを扱った入門セミナーを用意しているので、来週日曜日からでも受講可能です。
とりあえず土日限定価格一人２万円という価格設定をしましたが、複数の仲間と受講されれば割引も致します。お問い合わせください。
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受講されたい方のニーズ合わせるため、弊社のセミナー運営を見直しました。リスキリングの動向を踏まえ、個人受講者の価格と開講日に便宜を図っておりますので、セミナー一覧をご覧ください。
現在まだ２セミナーだけ開講していますが、順次テキストができ次第開講案内を出してゆきます。予定として以下を考えています。
１．データサイエンスに関するセミナー
データサイエンスの全体像、そのスキル獲得を目的としたセミナーで、コンピューターを用いた問題解決法となります。
２．Pythonのスキルを身に着けるセミナー
データサイエンスで主流のプログラミング言語はPythonであり、コンピューターの環境構築からプログラミングスキル獲得を目指したセミナー。これまでエクセルを用いてきた技術者はエクセルのように活用できるところまで目指します。
３．高分子のプロセシングに関するセミナー
混練から射出成形、押出成形、コーティングプロセスまで、高分子材料プロセシングに関するセミナー。
４．高分子の機能化に関するセミナー
高分子の難燃化技術、半導体高分子製造技術、帯電防止技術、高分子の熱伝導率制御技術、高分子の熱膨張制御技術、ブリードアウト制御技術、滑り性など表面改質技術などこれまでの経験知を盛り込んだセミナーを準備しています。
５．高分子の破壊と劣化、耐久性、寿命に関するセミナー
６．高分子の物性評価に関するセミナー
７．セラミックスに関するセミナー
その他材料技術に関するセミナーを順次公開予定ですが、詳細はお問い合わせください。すべて２１世紀の学会と社会情勢のトレンドを盛り込んだ内容で構成しております。
詳細はこちら
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日曜日の千秋楽では豊昇龍が泣いた。同じ柔道場に通ったライバル霧島に先を越されたが1場所で追いついた。「最初に親方に、次に叔父に優勝の報告をしたい」と語ったが、叔父はあの朝青龍である。
おそらくこれまで、そして今後も朝青龍との比較で余分なプレッシャーをかけられていたと思う。方や貴乃花と並ぶ歴代トップの横綱昇進である。すでにその叔父とは3年以上昇進が遅れている。
昨日のTVインタビューでは、「同じところまで行けなくても近づきたい」と答えている。自己実現意欲ではロールモデルの存在が重要である。
ゴム会社でフェノール樹脂とポリエチルシリケートのポリマーアロイを前駆体とした高純度SiCの合成に成功し事業開発を開始した時に、JSR設立がロールモデルと説明された上司がいたが、研究所建設の起工式で倒れ、竣工式の日にお亡くなりになった。
ゴム会社の研究所から長い間事業が育っていないので、この上司は当方の発明を大変喜ばれた。しかし、末期の胃がんが見つかり他界されたのだが、当方はそれから8年胃の痛くなるような思いで仕事をしている。
U本部長の時に無事住友金属工業とのJVとして半導体治工具事業が立ち上がってゆくのだが、ロールモデル以外に周囲の応援が重要である。足の引っ張り合いやつぶしあいは土俵の上だけで、稽古に邁進で切るように、強い横綱と成長するように周囲は配慮すべきである。
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昨日日産自動車のリコールの話題を書いたが、自動運転技術で感心するのは、ぶつからないように制御されている安心感である。ただし、この安心感は砂上の楼閣のようなものだ。
ソフトウェアーにバグがあった場合には、制御が危険な方向に行われるか、制御不能となる。オーラに乗っていて感心した点は、多数のバグらしきものがあっても、常に車の基本機能が安全側に制御されていたことである。
新車納入後の点検のたびにクレームとして問題を指摘してきたが、また、最初にはA4用紙にクレームをまとめなければいけない事態だったが、それでも車を信じていた。
おそらく新車納入時の車が、中国の名もないメーカーの自動運転車だったならこのような安心感は無かっただろう。やはり「技術のニッサン」に対する信頼は大きい。
しかし、これは理解できることだが、ディーラーにクレームをつけてもソフトウェアーの問題は新しいソフトウェアーが提供されていない限り対応できない。
バグの修正のないまま乗り続けることになる。今回のリコール対象となった、プロパイロットをオフした時の急加速については、車間距離をとっている高速道路上であれば何ら問題を感じなかった。
最初は驚くが、車が運転者の操作に応答してくれたようで当方は好感を持っていた。おそらく車が頭脳を持ち進化していったときに怖いのはこの信頼感だろう。
10年ほど前に自動車の評論を読んでいた時に、自動運転車になれば事故が減るようなことが書かれていた。当方はこの意見に疑問を持っている。おそらく一定数まで事故は減少するのかもしれないが、0にはならないだろう。
まだ現在のレベルであれば、運転者は自動運転のミスを検知できる可能性が高いが、技術が高度化した時に自動運転のミスに運転者が気づけない場合が出てくる。
すなわち想定外のバグ発生に対する安全技術は、自動運転技術の高度化とともに難易度が上がってゆく可能性がある。すでにオーラレベルの自動運転でバグなのかそれが仕様なのかわかりにくいケースが出てきた。
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先日１４日に日産自動車オーラやセレナのプロパイロットについてリコールが公開された。プロパイロットをオフにしたときに他の操作と重なると急加速するからだそうだ。
当方はオーラ４駆に乗っているが、これ以外にいろいろ不具合があった。例えばサイドミラーを格納し、次回乗車時にサイドミラーを使用可能にすると微妙にミラーの角度が変わっていたり、ナビシステムの不具合、プロパイロット使用時にセンターライン寄りになるなどである。
ナビシステムの不具合は、突然進路を示していたイエロウラインが消えたり、画面がメニュに戻ったり、ハードスイッチが応答しなかったり、と様々な問題が起きていた。
プロパイロット使用時にセンターライン寄りになるのは居眠り防止かと誤解していたのだが、トラックが近寄ってきたときにトラックの方に近づくので居眠り防止というよりも肝試しに近かった。
自動運転中は、安全側に制御されるので、車が好き勝手に動いてもそのまま任せていたが、今回のリコールでプログラムの修正が行われた車に乗ったところ、すべて解消されていた。
さて、リコール対象となったプロパイロットをオフにしたときの急加速について、当方はそれが車の仕様だと誤解していた。プロパイロットの使用は高速道路限定が鉄則で一般道での使用は想定していない、とマニュアルに書かれている。
一般道での使用を禁じているのは、赤信号でも突っ込んでゆく車について行ってしまうからだが、高速道路の使用でオフ時に急加速してくれるのは気持ちが良い。
ゆえに、当方は高速道路での急加速を異常と感じていなかった。車がOKと答えてくれているような感覚で使用していた。自動運転がさらに進化した時に、自動車と運転者とのコミュニケーションがとられるようになるのだが、その時何が異常なのか気づくのが難しくなるのではないか。
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研究開発のゴール設定が難しい時代になった。ソフトウェアー業界では早くからアジャイル開発が行われるようになり、研究開発のゴールの陳腐化しない工夫がなされた。
セラミックスフィーバーの時にゴム会社の研究開発本部リーダーに就任したU本部長は、ソフトウェアー業界が導入する前からアジャイル開発を指向していた。
「まず、モノ持ってこい」と研究企画会議で管理職に命じている。「モノができないから研究を行う」と答えた管理職には、「女学生より甘い」と、今ならばパワハラや差別発言など非難されるような厳しい言葉がかけられた。
もっとも研究所の体質も新入社員に始末書を書かせて平気な係長や課長が管理職を務めていたような部門であり、さらに事業でも起業しようものなら周囲から袋叩きにあうような、研究だけやっていたいという甘い集団だった。
18歳からドラッカーを愛読書としていた当方には、その風土にびっくりしている。タイヤ事業部門の研究開発部隊は別組織となっており、同期の技術系社員の大半はそこに配属され、この甘い研究組織に配属されたのは博士課程出身者の1名と修士卒の当方含めた2名だけだった。
タイヤ事業部門に配属された同期からは、事業機会を逃がさないために残業の多さも含め厳しい職場環境の、ある意味幸せな愚痴が漏れていた。企業の技術開発にあこがれていた当方は大学よりもアカデミックな風土になじめず、苦労していた。
事業を目標としていない研究テーマにその意味を感じていなかったので、U本部長が就任された時には、研究所の風土が変わることに期待して無機材質研究所からこの研究所に戻っている。
さて、ドラッカーは担当した業務について「常にそれが事業の何になるのか問え」と言っていた。組織の中で働くときに担当した職務から事業が見えないケースは、組織が大きくなればなるほど個人の役割は抽象的になるので多くなる。
それゆえ、事業の何になるのか問う個人の努力が重要となってくる。方針管理は1970年代にQCが定着した頃から行われているが、個人の業務のゴール管理は、バブル崩壊後からではないか。
研究所においては、研究所のミッションさえ明確にしていないところも存在するらしい。いまや基礎研究でも個人の研究テーマのゴールを明確化すべき時代である。
しかし、DXの進展により時代の流れが40年前と比較できないほど早くなった。そのような時代に数年後のゴールなど設定できない。1年後でさえ難しい、と思っている。
たとえ難しくてもとりあえずのゴール設定をしなければ効率的な研究開発などできないので、どうしたらよいのか悩まれている方は弊社へご相談ください。
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