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問題意識を明確にせよ！！（4月活動記録）

こーし

どうも。こんにちは。
ケミカルエンジニアのこーしです。

最近は、天気も良く気候も穏やかで気分が良いですね！
それでは、少し遅くなりましたが、4月の活動記録を簡単に書いてみます。

1．所感

（1）活動記録

早いもので、２０２４年はすでに４ヶ月（１／３）も経過しました。。。
ここで、年初に掲げた目標の進捗確認をしてみます。

すでに４ヶ月経っているので、進捗率は4/12 = 1/3 = 33.3%が理想です。
では見ていきましょう。
①ブログ100記事到達 +29記事　6/29 = 20.7% ×
②note ＋20記事　この記事含め 5/20 = 25.0% △
③X +300ポスト　40/300 = 13.3% ×
④読書　30冊　18/30 = 60.0% ◎

まあまあヤバい結果でした。。
毎度、インプット（読書）が多めで、発信が少なくなってしまいます。

Xでもポストしましたが、イノベーション必須の現代では、アウトプットが重要なので、「問題意識」をハッキリと明確化させ、ブログやnote、Xにアウトプットしていきたいと思います！

（2）問題意識

アウトプットに絡んだ話として、「問題意識」について思うところを書いてみます。

先日、「右脳思考を鍛える」を読了しました。

ビジネスの世界では、「ロジカルシンキング」が何よりも重要とされており、「勘と経験」から来る「ひらめき」を重視することはタブー視されています。

しかし、アップルのiPhoneは「ロジカルシンキング」から生まれた訳ではありません。まさに「ひらめき」としか言いようがありません。

この「ひらめき」をどう生み出していくのかというテクニックが、本書に書かれていました。それは「問題意識を持つこと」です。

問題意識を持つことで情報が引っかかるようになり、記憶も脳内でレ点が入った状態になります。あとは勝手に潜在意識（右脳）が働き、来るべきタイミングで「ひらめき」に至るそうです。

新入社員の頃に読んだ自己啓発書（何の本か忘れました）に、「自部署の課題をいつでも挙げられるようにしておけ」という文言がありました。
確か、①自分が主担当で取り組んでいる仕事の課題と、②自分の部署の課題（例えば〇〇課）、③さらに上位の部署の課題（例えば、〇〇部）の3つを即座に言えるようにしておけという内容でした。

これも、「問題意識」が重要であることを示唆しています。

また、仕事だけでなく、「個人の課題」も大事だと考えています。
個人の課題も明確にすることで、人生がより豊かになると思います。

例えば、下記のような課題がよいと思います。
・休日を返上しても良いと思えるような研究テーマ
・今の仕事を辞めたとしても続けたいと思う研究（勉強）テーマ
・自分の人生をより良くしていく（と思われる）テーマ
　（生き方、お金、人間関係、健康、宿命、結婚、家族など）

これらの課題は、自分の置かれた環境（宿命）から生まれる「興味関心」がベースになっていると思います。休日であろうと、「面白そう」と自ら思えることを調査したり、勉強したり、研究してみることが大事ですね。

ちなみに、私の場合の「問題意識（公開できるもの）」は下記の通りです。

  • 未来を予測する技術

  • 化学メーカーの未来（あるべき姿）

  • 新規事業

  • 一次産業（農業）と化学メーカーの関係

  • マネジメン（昭和の経営者たち）

  • ソフトセンサー、異常検知

  • 見える化Webアプリ（ Python）

仕事が早く終わった日や休日の朝などは、これらのテーマについて勉強したり、読書すると「良いことをした」という感覚が生まれるので、精神衛生的にも良いことのような気がします。

2．気になるニュース

（1）夢は絶対に語るべき

ユーグレナ出雲社長のYouTubeを見ていたところ、最近悩んでいた”課題”の解決策がわかった気がしました。

出雲社長の発言を抜粋すると下記の通りです。

  • 答えが一つしかない分野では、「なんで？」って問いに意味がある。

  • しかし、今はもう「なぜ？」ではなくて根拠がない自信とか妄想とか。
    「ミドリムシで世界を救う」っていう"妄想"で突き進んでいかないと。

  • 今、本当に根源的な難しい社会課題しか残っていない

  • よって、とにかく突撃（行動、深掘り）してそこから学んでいくしかない

世の中をよく知った上で「最適な課題に取り組むべきだ」と考えてしまいがちですが、世の中はそんなに単純な構造で成り立っていないのです。

「こうあるべきだ」、「こうしてみたい」という「夢（妄想）」をベースに行動してみて、初めて世の中の複雑性を紐解くことができるのだ。という風に私は理解しました。

なんとなく「面白そうだな。やってみようかな。」と思うテーマ（夢）に対し、”バカになって突撃（行動、深掘り）していく”勇気が少しついた気がします。出雲社長ありがとうございます。

（2）テスラの運転支援プログラム

テスラの運転支援機能（FSD）は、ニューラルネットワークにより、30万行あったC＋＋のコードを3,000行まで減らしたそうです。

これはつまり、人間の頭で考えたロジックを、ほとんどAIに置き換えたことを意味します。

化学プラントの例で言えば、カスケード制御や比率制御、モデル予測制御、シーケンス制御のような人間の頭で考え定式化したロジックを、ほとんどニューラルネットワークに置き換えたということです。

ソフトセンサーやプロセス制御の分野でも、1990年代からニューラルネットワークの研究は進められてきました。しかし、思うような精度が出ずに運用するまでに至っていません。

それをテスラは実現してしまったのです。
この流れが化学業界にも波及すると考えると、ニューラルネットワークが必要とする「大量のデータ」を「保存」するだけでなく「使う」ことを前提にデータ基盤を見直す必要があります。

今後もテスラの動きに注目ですね。

3．データサイエンス勉強記録

（1）pythonコードをGitHubに公開

ブログに公開していたPythonコードをGitHubに公開しました。
本来のバージョン管理としての使い方ではないですが、コードを整理して保管する意味でGitHubを活用していきたいと思います！

自分のブログをいちいち読み返さなくて良いので、個人的に重宝しています笑

（2）部分的最小二乗回帰（PLS）

モデルの解釈が容易な線形回帰手法の中で、特に現場でよく使われている部分的最小二乗回帰（PLS）についてブログで解説してみました。

今後は、非線形の回帰分析手法（決定木やランダムフォレスト、サポートベクター回帰など）や変数選択手法についてブログで解説できたら良いなと考えています。

ではまた、今週（今月？）も楽しくお勉強しましょう！

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