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生産システム、そのパラダイム・シフト

「工場づくりが仕事です」と、よく自分のことを説明してきた。ときどき、「おたくの会社はプラント屋じゃないの?」といわれることもある。だが、英語でたとえばCar plantとは自動車工場であり、Plant Managerは工場長を指す。だから「プラント」と「工場」を区別するのは、日本独特の習慣だとも言える。

ところで、「工場」とは、そもそも何を指す言葉か? じつは、ここにいささかややこしい事情が生じる。というのも、工場とは、以下のような複数の意味合いで使われるからである:
・建物を指す場合(「工場建設」のように)
・組織を指す場合(会社組織図で、AA事業部の下に「aa工場」がある)
・機能を指す場合(「ウチの工場は納期が長くって」・・)
こうした問題があるため、工場を論じると、しばしば誤解や行き違いが生じる。まことに面倒である。

かりに、ここで工場を「生産機能」として括ったとしても、それでは、工場に製品設計の機能は含むのか、購買機能や物流出荷機能はは含むのか、という疑問が生じる。いや、工場と呼ぶからには、純粋に製造機能だけを指すべきだ、というご意見もあろう。しかし、「純粋な製造機能」だけを、はたして括り出せるのか。たとえば、部品保管や、配膳や、電気・水・ガス供給は、製造ではないのか? 等々。

そこで、わたし自身は、機能的な仕組みを表すとき、あえて「工場」ではなく、『生産システム』という言葉を使うことにしている。

(本サイトの読者には毎度の注釈で、くどいけど、「システム」とは『仕組み』を指す言葉である。コンピュータ・システムだけのことを指しているのではない)

では、生産システムとはどのようなものか。実際の工場には、機械加工もあれば組立もあれば化学も金属精錬も食品もある。すべて個性があり、ばらばらだ。それら全てに共通する「仕組み」なんて、あるのだろうか?

もちろん、ある。そうでなければ、たとえばドイツは「インダストリー4.0」なんてことを考えなかっただろう。ものごとの個別性・共通性は、相対的なものだ。林檎とオレンジは、まったく別物だともいえるが、木になる果実で、丸くて手にのるサイズだ、というレベルでは共通だとも言える。わたし達の文化はなぜか個別性にこだわりたがるが、西洋文化はわりと抽象化思考を好む。

そこで、「生産システム」についても、かなり抽象化したレベルでの、共通モデルを示すことは可能だ。システムの機能を説明するときは、インプット・プロセス・アウトプット(頭文字をとってIPOモデルと略称することもある)を理解することが鍵である。それが図だ。この図は2年前にも説明したが、あえて再掲しておく。
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生産システムのアウトプットは、製品(の形で具現化された付加価値)である。これに対し、主要なインプットは、需要情報である。需要情報とは、確定した受注かもしれないし、予測された需要の場合もあろう。そして、原料資材と、副資材・ユーティリティが、脇からのサイド・インプットとなる。

設計情報について言うならば、受注設計生産の場合は、生産システムの中で設計が行われる(設計機能がシステムに含まれる)。それ以外の生産形態(繰返受注生産や見込生産など)では、設計はすでに終わっていて、外部からインプットとして与えられることになる。設計部門はたぶん、本社に座っているのだろう。いや、工場の建物にいるのかもしれないが、そこは生産システムとは別のライフサイクルで動いている機能だ。

生産システムの主要な構成要素(構造)をあげると、以下のようになる:
・働く人
・機械設備(ツール・金型・治具等を含む)
・空間と、それを支える建築(用役供給を含む)
・情報系(伝票とコンピュータ・システム類)

この中を、モノが流れていくわけだ。いわゆる生産の「4Mといわれるもの(Man=人、Machine=機械、Material=モノ、Method=方法)のうち、加工対象のモノ(マテリアル)は機能の対象であり、仕組みそれ自身には含めない。

そして、生産システムには動的特性に応じた制御が付随する。「制御」といっても、このレベルでは、通常「生産管理」と呼ばれる機能を指す。すなわち、計画系(指示)と実績(報告)系の、両方からなるコントロールである。計画・指示のない生産管理はないし(それは管理ではなく「なりゆき」と呼ばれる)、実績・報告のない企業では、お金をきちんと勘定できない。

指示と報告の対象としては、
(1) 数量・納期の指示と結果(進捗)報告
(2) 仕様の指示と、性状(品質)の報告
があげられる。もちろん、「かんばん」のような同期化の仕組みも、制御の一種である。そして、異常の発見と処理も、制御の一部だ。

生産システムは、その要素に人間を含む第二種のシステム(法政大学西岡教授の用語)だから、制御に隣接した項目として、ルールや評価尺度も含むことになる。また、生産システムをとりまく環境・制約条件なども、考慮する必要がある。

こうした、いわば最上位レベルの機能・構造・制御は、業種や品種によらず、ほぼ共通である。ただ、実際の工場づくりに進むためには、業種業態に応じて、この下のレベルに設計(システム・デザイン)が入ることになる。

ところで、2年前の記事「生産システムとは、どういう仕組みだろうか」 https://brevis.exblog.jp/24388827/ でも書いたことだが、四半世紀前の時代は、生産というもののとらえ方は一般に、もっと単純だった。それは、「原料・部品」を主インプットとし、「用役・副資材」がサイド・インプットで、アウトプットは「製品」だった。この絵には、どこにも需要情報が登場しない。かりに描くとしても、サイド・インプットの扱いだろう。
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なぜか。それは、作れば売れたから、である。これが戦後復興期から昭和の高度成長期を経て、平成初期まで長く続いてきた、従来の考え方だった。基本的に、社会の側に、需要はある。良いものを作れば、必ず、売れる。そうした無意識の仮説が、ずっと世の中を支配してきた。

先日も、自動車業界のある大手企業に招かれて講演をした折に、上記の図をお見せしたところ、生産システムの主要なインプットが「需要情報」であるのはなぜか、との質問をいただいた。昔は、原料・部品が生産における重要な制約であったが、今は需要情報の方が大事になったので、主客逆転が起きたのだ、とお答えした。たとえ手元に十分な原料部品があり、品質について満足できる状態であっても、需要がないところで製品を作ることは、現代では無意味なのだ。

ところが、多くの日本企業では、この思考方法の転換(パラダイム・シフト)がうまくいっていない。

プル型の生産方式、という言葉は、世の中に普及するようになった。Pull型とは、すなわち、需要情報を主要なインプットとして、工場を動かす方式を言う訳だ。だから、実質的には同じ事をいっている。では、工場のマネジメントの人に、絵を描いてもらったら、上記のような絵になるだろうか? 相変わらず、原料・部品が製品に変わる絵を描くのではないか?

もう10年以上、いや15年以上も前から書いてきていることだが、「大量見込生産の仕組みを残しながら、多品種短納期の受注生産に対応しようとしてる」ことが、日本の製造業を難しくしている根本問題である。時代の変化についていくためには、生産システムの抜本的な再考・再設計が必要なのである。

そこを、多くの会社では怠ってきた。そういう問題意識で、物事を見てこなかった。

では、システムとは、どう設計すべきものなのか。それを考えるためには、システムとは、どういった性質を持つものかを理解しなければならない。

システムを考える際、まず理解すべきことは、「ミクロを積み上げてもマクロにはならない」という原理だ。全体は部分の総和ではない、と言いかえてもよい。

これはすなわち、「ベストなプレイヤーを9人集めればベストな野球チームになる」とは限らないことを示している。あるいは、「総員その持ち場で最善を尽くせ」、という類いの方針が、全体の最良のパフォーマンスを生む保証はないのだ。

むしろ余計な、ムダに見える部分を置くことで、かえって全体がよくなることがある。これを意図して行うのが、システム設計のポイントである。そもそも、限られたリソース(経営資源)を、どこに傾斜配分するかがマネジメントの鍵だ。経営資源には限りがある。

上から順にベストなメンバー9人をチームに揃えられないとき、じゃあ、どこを強くしてどこは抜くかを考えるのが、野球の監督の仕事だ。同じように、どこを手厚くし、どこは緩くしておくかを、生産システムでは考えなければならない。

そしてシステムでは、効率性(生産性)と柔軟性(追随性)は、しばしば相反する。列車の目的は移動することで、速く走れて多くの乗客を乗せられる新幹線はある意味、最高の効率をもつ。だが、その線路は簡単に引いたり変えたりすることはできない。車にたとえるならば、最高速で走れるレーシングカーは、しかし、狭い町中を小回りするには向いていないのだ。そこにはトレードオフが存在する。同じように、低コストと短納期だって、簡単には両立しない。だから、何を重視し、何を犠牲にするかについて、設計思想がいるのだ。

したがって、工場を構想する人は、システムの設計原理を知るべきである。工場づくりは、すぐれてシステムズ・エンジニアリングの問題なのである。こういう思考方法をすっ飛ばしたまま、自動車業界で有名な「なんとか生産システム」の、道具立てだけ導入しようとしても、ふつう役には立たない。無理にそんな事をトライしても、結局「コンサル疲れ」した現場が残るだけだ。

そして、わたしがここに書いたようなことは、本当は、経営レベルが理解すべき事である。

だが、世の現実を見ると、工場を監督する立場にある人は、本社の営業出身か設計出身の事業部長だったりして、「工場が生産システムである」ことを知らないことが多い。だからせめて、現場を預かる中堅技術者は、知っていなければならないと思うのである。営業云々と書いたが、これは文系・理系の問題ではなく、そういう視点を持ち得るかの問題である。

だからわたしは、工場よりも本社の多い東京・新宿で、あえて生産計画系のセミナー を引き受けているのである。「生産システムとは何か」を、ここに書いたよりは1段階詳しいレベルで、理解してもらうためだ。セミナー講師が生業ではないから、せいぜい年に1回か2回程度だが、演習を交え、多少自分の手を動かして、身につけられるようなコースにしている。こうした視点でモノを考えてみたいという方のご来聴をお待ちしている。

この1〜2年、IoTブームがきっかけとなって「スマート工場」が脚光を浴びている。さらに人手不足が深刻化したせいで、生産自動化のための投資も、久しぶりに承認を得やすい状態になってきている。そうした仕組みを考えるためにも、ぜひ「生産システムズ・エンジニアリング」の分野への関心が高まってほしいと願う次第である。


<関連エントリ>
 →「生産システムとは、どういう仕組みだろうか」 https://brevis.exblog.jp/24388827/ (2016-05-17)
 →「特別な我が社」 https://brevis.exblog.jp/2641571/ (2001-02-03)


by Tomoichi_Sato | 2018-04-28 14:56 | サプライチェーン | Comments(0)

書評:「自由人物理」 西村肇・著


自由人物理―波動論 量子力学 原論」西村肇・著(Amazon.com)


1927年10月。数年に一度開かれる国際的な科学者の会合であるソルヴェイ会議に、錚錚たる物理学者たちが集まっていた。ニールス・ボーア、アインシュタイン、ハイゼンベルク、シュレーディンガー、パウリ、ド・ブロイ、ディラック・・。会議のテーマは原子内における電子と光について。だが、議論の内実は、量子力学の主流派であったボーア、ハイゼンベルク、ボルンらの「コペンハーゲン解釈」の主張と、それに反対するアインシュタイン、シュレーディンガーらの批判だった。

ハイゼンベルクらが行列力学と不確定性関係を提唱したのも、シュレーディンガーが波動力学を提案したのも、その会議のほんの1〜2年前のことで、原子内部の物理像については百家争鳴の状態だった。しかし、数日間の猛烈な論争は、主流派の勝利に終わった。そしてこの時以来、「粒子と波動の相補性」「不確定性原理」「波動関数の確率解釈」を中心とした物理現象の説明が、アカデミアと教科書を支配するようになる。

しかし、コペンハーゲン解釈を柱とした説明は、物理モデルとして奇妙な(直感的に理解できない)問題をいろいろと残した。それは、たとえば電子線の2スリット干渉問題であり、内部構造を持たないはずの電子の「スピン」(自転)だったりした。後に、シュレーディンガーは確率解釈を皮肉って、有名な「シュレーディンガーの猫」という思考実験を披露した。

主流派の武器はハイゼンベルクの行列力学だった。対する波動力学も、数学的には等価であると証明されたのだが、シュレーディンガー側の不備もあって、論争には負けた。ただ、ここには奇妙な現実がある:じっさいには誰も、行列力学なんか計算に使わないのだ。とくに、量子化学の分野では。

物理学は科学の帝王である、純粋科学である、という自負を、物理学者たちは内心抱いている。物理学では、すべては原理から演繹的に・連続的に導出されるよう構成されている。知識の暗記など、本来は不要である。たとえば化学はディスクリートな学問で、沢山の知識を要求する。物理はそうではない。だから物理学者は単純な基礎現象に集中したがる。素粒子を多数組み合わせた原子や分子の挙動など、「あとは化学の問題に過ぎない」と彼らは言った。

ところで、個人的なことになるが、わたしは大学入試で、物理と化学を理科の選択科目とした。そして物理は最後の1問を除き満点だったと思っているが、化学はほぼ白紙回答で提出した。それほど化学嫌いで、物理が好きだったはずなのに、大学に入ってしばらくすると、いつのまにか物理学への興味も情熱も失ってしまった。点数は赤点スレスレ。いったい、どこで道に迷ってしまったのか?

大学の物理の授業は、沢山の数学(数式)はあるが、背後の思想の説明がない。今にして思うと、それが原因だったような気がする。いったい何を目指し、どうしたいから、そんな数学的手法をつくるのか。その目的意識が分からぬまま、いわば行き先不明のまま、先人の後をついて山登りをするような気がした。当時はそんな風に言語化できず、ただ自分は理系の劣等生なのだと感じていたのだが。

たとえば、大学初年でラグランジュの解析力学を習う。ニュートン力学の微分方程式問題が、最大最小問題(変分問題)と等価であることを習い、また一般化された座標系の使い勝手を知る。だが、なぜそんな面倒な定式化を考えるのか、なぜラグランジュアンが運動エネルギーとポテンシャルエネルギーの差なのか、納得がいかないまま、授業はどんどん先に進んでしまう。わたしが知りたかったのは、研究の「いかに How」だけではなく、「なぜ Why」だったのかもしれない。

研究者とは、思想を持つ存在である。優れた研究者とは、学問における戦略性と体系化にたけている人だ。アインシュタインとか、数学のグロタンディークを思えば良い。まだ未解決の中核問題をみつけ、巧みなアプローチで攻める。また優れた学者は、概念の体系、ゴシック建築のような美しい構造物を作り上げる。それが本来の姿だろう。

しかし、現代の科学者は基本的に大学人であり、アカデミアの中で生きて競争している。その結果、支配的なパラダイムに適応する必要がある。また論文になりやすい研究をする。研究費を稼ぐ必要があるからだ。とくに、現代物理学は巨大な実験装置を必要とする学問である。研究費も組織も役職も大切である。そして、ここに一種の「淘汰圧」が働く。主流のパラダイムに適応して生き残るための、淘汰圧だ。つまり、職業人の物理学となりがちなのだ。

自由人物理』とは、独立研究者による物理学である。ただひたすら、真理の探究と理解を目的とする、物理愛好者の学問だ。どこからも研究費も報奨も出ない。発見自体が面白い、という事だけが唯一の報奨である。巨大実験を排して、思念(と数式)だけでどこまで到達できるか、が問われる。

その到達点を示すのが、本書「自由人物理 〜波動論 量子力学 原論」である。

著者の西村肇氏は、物理学者ではない(少なくとも社会的には)。氏は東大工学部の名誉教授だが、機械工学出身で、東大宇宙研で工学博士の学位をとった。そして化学工学科(現・化学システム工学科)で終生勤め上げ、とくに学会ではプロセスシステム工学のパイオニアとして著名だ。

しかし、アカデミアの分類でいえば、物理学には「素人」である。ついでながら、この人の大学での最後の10年間はバイオテクノロジー研究だったが、生物学にも素人だ。Natureに論文まで載ったが、農学部からは「生物の素人がなぜ学生に教えているのか」と抗議が来たという。

そして、定年退官後はまったくの自由人として、2001年に「水俣病の科学 増補版」を研究・執筆し、毎日出版文化賞を受賞する。

水俣病研究の最後の鍵は、工場の反応器内でのメチル水銀の生成過程だった。それまで、有毒なメチル水銀は、水俣湾の環境中で生成するという推測が多数派だったが、著者はそれをくつがした。厳密な量子化学の問題として、新しい発想で解決し、共同実験で確認した。それは「水俣病の科学」の最後の部分に書かれている。ただ、その探究の中で、著者の頭には、分子軌道(Molecular Orbitals)論とは何なのか? 電子の存在確率、そして排他律を支配する量子数=スピンとは何か? という根本的な疑問がわいてきたらしい。

著者の学風の特徴は、大胆なモデル化を用いた、複雑な系の解明と予測にある。元々、化学工学Chamical Engineering自体が、モデル化を多用する学問である。そこに、技術物理(機械工学)の発想を持ち込む点が著者のユニークな点だ(ちなみに、本書で初めて知ったのだが、旧ソ連では、物理と技術は地続きであって、純粋物理が学問として偉い、という思考は薄いらしい。著者は英語の他にロシア語も堪能だから、若い頃そちらからも影響を受けたのかもしれない)。

モデル化を武器とする学風を持つ著者が、物理学の発展という、長く複雑な対象系を分析し、「量子力学の混迷」と著者が呼ぶ中核問題に挑んだのが本書である。すなわち、非常にユニークな物理学史の記述、再構成になっている。その際に用いるのが、物理学者の思想・学風を「数学派」「物理派」に二分する大胆なモデルである。

著者によれば、数学派の代表格は、古典力学ならばニュートン、量子力学ではハイゼンベルクやフォン・ノイマン、となる。日本ならば朝永振一郎だろうか。他方、物理派の代表格は、古典力学のラグランジュ、マックスウェル、また量子力学ではシュレーディンガー、ド・ブロイ、ディラック、であるという。日本ならば武谷三男、もっと後ならば南部陽一郎だ。

そして1927年のソルヴェイ会議は、数学派と物理派の格闘であり、数学派が勝利して主流の地位を得た、というドラマであった、と解釈される。なお、ここでいう数学派・物理派とは、数学が得意だとか実験物理が得意といった、研究者の資質による分類ではない。そうではなく、この世界を数学的秩序で記述することを求めるか、それとも物理像(物理モデル)を重視するか、という基本的な思想の違いだと、著者は言う。

話は、古典力学からはじまる。

ニュートンの「プリンキピア」は、ギリシャ幾何学にならった、宇宙の公理論的な記述方法であった。しかし同時に、ニュートンという人の底意地の悪さについても、かなり詳しく書かれている。

ちなみに、著者は可能な限り原著・原典にあたり確認する姿勢を怠らない。そこはさすが学者であって、安易な孫引きに頼った、素人の印象批評ではない。ここには書斎で安楽椅子に座りながら、資料だけで事件の全容を解明していく探偵小説のような面白さがある。

ニュートンの力学から、ラグランジュの方程式(最小作用の原理)、そしてハミルトンの正準方程式というのが、大学授業での普通の説明コースである。これは、単なる数学的発展のように見える。しかし、その背後には思想的なドラマがあったことが、本書を読んではじめて理解できた。ラグランジュが、先人モペルテュイの提案した最小作用量の原理を、変分問題に発展させたのは、「質点系(剛体)の問題を、静力学と動力学を統合した形で記述したい」、という目的意識があったからだ。

それだけではない。ラグランジュが活躍したフリードリヒ大王の宮廷が、当時の啓蒙時代(著者によれば「理性革命」時代)のヨーロッパ大陸の思想界にあって、どのような地位を占めていたのか。イギリス経験論哲学からフランス革命につながる縦糸の、どの結節点に位置していたのかを、著者は大きな見取り図の中で示してくれる。数学・物理学・哲学・社会思想は、すべて一つの大きな知的活動の部分的様相にすぎないし、当時の学者はそういう意識の中で生きていた。こうした記述論的な部分こそ、本書の真骨頂であろう。
(ちなみに数式の説明もあるが、どこもごく簡略になっていて、わたし程度ではとても追い切れなかった)

古典力学は、ラグランジュによる作用量関数の定式化を経て、ハミルトン=ヤコビの方程式へと続く。ここでのポイントは、力学と光学の並行関係である。光の進む道は、最短時間の経路をたどるという「フェルマーの原理」が、光学の基礎にある。ハミルトン=ヤコビの方程式と、電磁気学のマックスウェル方程式が、量子力学への架け橋になる。

ここから本書は第2部・量子力学に入る。そして、まず「量子」概念の発見者は、プランクなのかアインシュタインなのか、という問題が提起される。実はこの論争をしかけたのはアインシュタインなのだが、彼が自分で矛を収めたため、現代ではあまり知られていない。この論争は、量子化される物理量の原像はエネルギーか、作用量か、という事を問うている。

プランクの発想のきっかけとなったのは、黒体輻射問題だった。著者はこの問題を、マクスウェルの電磁波理論・ハミルトンの正準変換・調和振動子の統計力学を援用して丁寧に分解し、作用量の離散性こそが本質であると論証する。「作用量子論は運動法則に素量を認める立場です。(中略)量子を実体の性質とみるか、運動法則と見るかで、結論は大きく変わってくる筈です」(p.151)−−これが、第2部を通した大きな布石となる。

第2部では、著者はハイゼンベルクの交換関係(pq - qp = h/πi)の発見と、ボルン、ジョルダンによる「行列力学」化についても、同じような再構成を試みている。つまり、研究者の目的意識からみた、発見の手順である。位置pと運動量qの積が可換ではない、ということは、量子力学の世界での物理量は、演算子(操作)であることを示す。これはわたしにとって、ずいぶん新鮮な学びだった。

ただ、「数学派」のハイゼンベルクらは、数学的な無矛盾性さえ達成できれば、原子内部の物理的描像については無頓着だった。「粒子でありかつ波である」とか「内部構造のない電子が自転する」といった説明が、人間の直感に反していても、「そういうものだ」で済ませてしまうのだ。

これに対し、貴族で素人物理学者だったド・ブロイの発想は違っていた。彼は、フェルマーの原理にしたがって、粒子の運動を先導する物質波というものを構想する。ある変換によって、電子の運動に対するフェルマーの原理が、モーペルテュイの最小作用量原理とまったく一致することに気づいたのだ。彼の構想を、シュレーディンガーは波動方程式へと発展させる。さらにそれを相対論化した、ディラックの波動方程式へと続く流れである。

「物理派」のアインシュタイン、ド・ブロイ、シュレーディンガー、ディラックに共通する思想とは、波動による物理像(モデル)である。それはコペンハーゲン解釈への批判でもあった。

著者はさらに、パウリの「スピン」論とディラックのスピン解釈へと、考察を進める。ここから、いよいよ分子軌道論の話になる。そして、物理学者達が「化学の問題に過ぎない」といった分子構造論について、ハイトラー・ロンドンの共有結合(波動関数の交換積分)、化学結合におけるウッドワード・ホフマン則を経て、著者による“化学と物理を結ぶ”分子軌道に関する新モデル(「分子内ド・ブロイ・モデル」)になる。ここでは、電子の「スピン」の著者流の再解釈が披露される。

「物理派」と「数学派」の対立軸で、量子力学台頭期の論争を読み解く視点は非常に面白い。ただ、「物理派」と「数学派」の対立軸を、著者は「無神論(Atheist)」と「キリスト教」の区分で捉えている。その面もあるかもしれないが、この対立はもっと深い(古い)問題に根ざしているのではないかと、わたしは思う。それは、「宇宙は単純で美しい数学的秩序から生成しているべきだ」という信念をもつかどうかの違いである。

たとえば、つい先日、物故した物理学者ホーキングを例にとってみよう。彼は先輩筋に当たるロジャー・ペンローズの著書「心は量子で語れるか」に反論を寄せて、こういう。

「私(ホーキング)は恥知らずな還元主義者であると、まず最初に言っておきます。(中略)基本的にペンローズはプラトン主義者で、唯一の観念の世界が存在すると信じている。一方、私は実証主義者で、物理理論は私たちが構築する数学モデルにすぎないと思っている。」

数学派のペンローズは、彼のツイスターという純粋に数学的着想を中心に、量子重力論という宇宙像を描き出そうと努力している。その彼を、ペンローズは「プラトン主義者」と呼ぶ。プラトン主義とは、イデアの世界の実在、ここではシンプルで美しい数学的原理から宇宙は生じた、と信じる思想だ。

ただし、このような思想は、歴史上プラトンが創始者という訳ではない。バートランド・ラッセル「西洋哲学史」によると、実はもっと古く、紀元前6世紀に活躍したピタゴラスにさかのぼる。

「ピタゴラスと共にはじまった数学と神学との結合は、ギリシャ、中世、そしてカントに至る近代における宗教哲学を特色づけた。プラトン、トマス・アクィナス、デカルト、スピノザおよびカントにおいては、宗教と理性との、無限なるものへの倫理的渇望と論理的賛美との、内密な結合があって、これはピタゴラスに発している。
プラトン主義と見えているものは、本質的にはピタゴラス主義である。感覚にではなく知性に対して啓示された永遠の世界という全概念は、彼に由来している。」(林達夫・訳より)

このような「数学と宇宙観との結合」は、ギリシャから欧州に流れ込み、西洋的な思想の一つのルーツ、あるいは特徴となっている。キリスト教は中東の片隅で誕生した宗教だが、ヨーロッパで大きく育ったため、こうした感覚を色濃く受け継いでいる。著者はハイゼンベルクを例にひいて、「数学派は必ずしも数学能力が高い人ばかりではない」といっているが、そもそも数学派とは「宇宙の基礎にはシンプルで美しい数学的原理があるはずだ」と信じる人たちなのだろう。一方、物理派とは、「数学モデルは物理現象の近似モデルに過ぎない」と考える人たちである。

あるいはW・パウリを考えてみてもいい。ユダヤ系キリスト教徒の家に生まれ、幼児洗礼ではエルンスト・マッハが名付け親になった。だが大人になり、最初の結婚に失敗した頃から、キリスト教会を離れ、「半分ユダヤ人」と自称する。ただ、彼は数秘術みたいなものに関心を持ち続け、微細構造定数が素数137の逆数である理由を、生涯探求した。そういう点で、彼はキリスト教徒ではないけれども、数学派だった。

数学的秩序が宇宙の基礎にあるはず、という感覚は、われわれ東アジアの文化圏には乏しいものだ。日本にも数学的能力の高い物理学者はいるが、彼らを単純に数学派といいきれないないのはそのためだろう。たとえば日本生まれで後に米国に帰化した南部陽一郎は、一般書「クォーク」第2版18章で、こんな風に書く。

「神が宇宙の設計をしたとき、重力、電磁力、強い力などの構成について公式に従って正確に図面をひいた。しかし弱い力に来たとき計算ちがいをしたのか、物指しを読みちがえたのか、図面のところどころにくいちがいが生じてしまった。直線は垂直に交わらず、四辺形はうまく閉じない。そして弱い力の骨組みが他の力の枠に対して少し傾いている。けれども遠くから見たのではあまり目立たないので、神はそれをそのまま使って宇宙を建ててしまった。」(p.222)

しかし南部は、宇宙がかくも不整合で美しくないからといって、当惑している様子もない。同じ著書の別の箇所で、南部は「超弦理論」を批評して、

「超弦理論だけですべてが解決するかどうかは、少なくとも私には大いに疑問である。自然はわれわれの想像以上に複雑豊富なものであると思うからだ。」(p.309)

とも述べている。ハドロンの弦モデルはもともと南部が考案したものだが、現代の超弦理論はある意味で、数学派の権化のようなところがある。南部は明らかに、そのような思考には組みしていない。

そのような訳で、著者が指摘するように、日本の物理学は式と計算に熱中する割に、あまり根っからの数学派は多くないように思われる。まあ、西洋人のいうことを信奉しやすい日本人は多いので、数学派風のパラダイムで仕事をすることに、さして疑いを持たないのだろうか。批判すべきとしたら、むしろこの点だと思う。

数学を単なるモデル化や近似の手段であるとする態度は、数学を宇宙の構造の中心におく信念とは、正反対のものだ。前者は現象から帰納的に物理法則や原理を発見しようとし、後者は原理から演繹的に物理現象を予測する。健全な科学にとって、この二つのアプローチは車の両輪だ。しかし論争となると、帰納派は演繹派よりも分がわるい。帰納は完全にロジカルではないからだ。単純で説明力の高いモデルを構築するのは、一種のアートでもある。

著者が本書で描いた二つの対立軸、
 <数学派 = コペンハーゲン解釈学派 = キリスト教> と
 <物理派 = 波動関数学派 = Atheist>
も、一種のモデルだ。こういうモデルを用いると、混迷を理解し整理しやすい。わたしはキリスト教かどうかよりも、ピタゴラス主義かどうかというパラメータを使う方が便利だと考えるが、どちらを採用しても、いろいろな例外は生じよう。しかし、例外があっても、モデルは有用なのだ。我々の理解と予測を助けるからだ。"Models are all wrong, but they are useful."という格言があるように。

わたしが西村研究室に入ったしたのは1980年。修士1年のときだった。そして、考えてみると、モデル化を重んじつつも、それに酔わない態度は、西村さんの学風に影響されて、わたし自身、身につけたものだと思える。だから、こうした態度を教えてくれたこと自体が、わたしにとって一番の財産ではないかと思う。

別にわたしが弟子だったから、本書をほめている訳ではない。本書は高度に論争的だが(そして論争的なのも西村さんの学風なのだ)、理路整然としていて内容的に非常に面白いのだ。そして、本書の一番の長所は、読むと「もっと物理を勉強したくなる」ところだろう。

ただ、本書は仙台の出版社から上梓されているが、事実上の自主出版であり、プロによる編集が足りない点が、いささか残念ではある。やはり、編集者はだてに編集をしている訳ではないのだ。

本書の最後の章は、著者自身の半生を(あるいは戦闘歴を)一瀉千里に振り返っている。東大紛争をきっかけに、化学プロセスのシステム工学から、社会システムの問題(公害)の研究に踏み出すのだが、その結果、東大を追い出される寸前までいく。しかし、著者は別に、社会運動家でも左翼思想家でもない。ただ単に、権威や権力に依存した人間の、非合理性を憎むだけだ。つねに、物理(モノのコトワリ)にこだわる人なのだ。

だからこそ、「自由人物理」なのである。


by Tomoichi_Sato | 2018-04-23 22:14 | 書評 | Comments(0)

講演のお知らせ:「生産スケジューリングの基礎とリードタイム短縮のポイント」(6月27日)

お知らせです。6月に、生産スケジューリングとリードタイム短縮をテーマとした研修講演を行います(有料)。
わたしは長年、エンジニアリング会社で国内外の工場・プラント作りに関わってきました。また、それなりに数多くの工場も見てきましたが、疑問を感じるケースが少なくありませんでした。「なぜ、こんな所に在庫を持つのだろう?」「どうしていらないモノはたくさんあるのに、必要なモノは欠品しがちなのか?」「ここを工夫すれば、もっと効率よく、かつ楽に仕事ができるはずなのに」
そうした非効率が生じるのは、生産活動の仕組み=『生産システム』の基本デザインに問題があるからです。つまり、生産活動のシステム・エンジニアリングが欠けているのです。むろん、ここで言うシステムとは、コンピュータのことではありません。情報系も一要素ですが、むしろ働く人々と、機械設備と、物流と、それを包む建築空間のことをいっています。こうした基本的なことを抜きにして、ただ最近の流行である「スマート技術」を追いかけても、部分的な改善効果しか生まないのがつねです。
また生産システムは、自社を取り巻くサプライチェーンの特性に応じて、適切な機能構成を選ばなくてはなりません。単に、業績の良い他社の物真似をしても、生産形態が違えば、役に立たないのです。
拙著「革新的生産スケジューリング入門」や「BOM/部品表入門」をお読みになった方はご承知の通り、わたしは具体的なテクニック論のみならず、原理・原則に関する体系的な理解を重視しています。そのため、生産システムをより良く運用するにはどうしたらいいか、より上手に設計するためには何に留意したらいいを考える『システムズ・アプローチ』をとります。したがって業種分野については、わりと間口を広くとってお話しできる点が特徴です。年1回行っているこの講演も6回目になりますが、今年はさらにバージョンアップしてお届けするつもりです。

普通の現場改善コンサルタントや、ITベンダー系コンサルタント達の提言に、飽き足りない気持ちでおられる技術者の皆さんの、ヒントになればと思っています。

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「生産スケジューリングの基礎とリードタイム短縮のポイント 〜演習付〜」(3月24日)

日時: 6月27日(水) 10:30~17:30
主催: 株式会社日本テクノセンター
会場: 株式会社日本テクノセンター研修室
     東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル22F
     (都営地下鉄大江戸線「都庁前」駅または丸ノ内線「西新宿」駅)

生産計画とスケジューリング、リードタイム短縮について、事例と演習を含めてお話しします。

セミナー詳細: 下記のURLをご参照ください(受講申込もここからできます)

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関心のある大勢の方のご来聴をお待ちしております。

佐藤知一


by Tomoichi_Sato | 2018-04-15 23:56 | サプライチェーン | Comments(0)

プロジェクト・マネジメントの能力は何で決まるか



先週からまた、大学で行う週一回のプロジェクト・マネジメントの講義が始まった。準備にはそれなりに手間がかかるが、それでも、授業自体は楽しい仕事だと思う。わたしはなるべく、大学の講義をインタラクティブにやろう、と心がけている。単なる一方的な講義形式では面白くないし、自分が学生だった頃のことを思い出してみても、そうした授業で頭に残った事は少ない。

教育とか研修は、それを受けた後で、自分自身の行動が変わらなければ、ほとんど価値がない。学びとは、自分の能力を高めるために行うものだ。単に知識が増えただけで、自分の行動に変化がなければ、何かを学んだことにはならない。だから、せめて授業の間は、なるべく学生に考えてもらい、また、手を動かしてもらうようにしている。インプットだけでなく、何かアウトプットしてもらうことで、相手の理解も測れるからだ。

そしてもちろん、一番良いのは、質問をしてもらうことである。ただ、授業中に「何か質問ありますか?」と問いかけても、学生が手をあげてくる事は、ほとんどない。他の皆の前で、何か質問を口に出すことには、心理的な抵抗があるらしい。私たちの社会におけるコミニケーションには、「受信者責任の原則」とも言うべき暗黙のルールがあるらしく、理解できないのは、受け手の側の理解力が低い(=頭が悪い)せいだ、と判断されかねないからだろう。

仕方がないので、わたしは講義の際、毎回必ず「出席シート」の紙を配り、そこに授業で感じた質問や、コメントを書いてもらうことにしている。こうすると、無口な学生たちもそれなりに、色々と質問を書いてくれる。こうして出た質問は、次の週、授業で極力回答するようにしている。

中でも、いい質問だなぁ、と感じる問いに対しては、「今週のGood Question賞」を与えることにしている。良い質問は、教える教師にとって、何よりもうれしい報酬である。質問が出るという事は、教え方に足りない点があったことを示しているし、特に良い質問は、教師のものの見方に、新しい光を投げかけてくれるからだ。良い質問は大抵、答えるのがやや難しい質問だし、それを考えることで、むしろ教師を育ててくれるのだ。

さて、先週のプロジェクトマネジメント講義の第一回目のテーマは、「プロジェクトとは何か? マネジメントとは何か?」だった。まぁ要するに、全体へのイントロダクションである。プロジェクトの定義を説明し、それを自己流に敷衍する。さらに「マネジメント」なる言葉の意味の中核には、「人を動かす」ということがあると説明した。

さて、帰り道に出席シートを読んでいると、次のような質問に出くわした。なかなか面白い質問だと思う。読者諸賢だったら、この問いにどう答えられるだろうか?

「マネジメントの能力は、どう見極めるのが良いのでしょうか。単にプロジェクトの成功・失敗だけで評価するなら、プロジェクトの難易度に差があるので、不公平だと思いました。それとも『結果がすべて』なのでしょうか?」

とても良い視点からの質問だ。プロジェクトを扱ういろいろな企業の経営者に、そのまま問いただしてみたい気持ちにもなる。プロジェクトは一つ一つが固有の、その場限りの、時限的な取り組みだから、難易度に差があるのも当然である。この学生はちゃんと、その本質を理解している。その上で、この問いを投げかけている。

「プロマネは結果が全て」という決めつけ方に、わたしはずっと反対してきた。それは、個々のプロジェクトを取り巻く環境の違い、難易度の差をまるで無視した、ものの言い方だからだ。以前も書いたが、プロジェクト・マネジメントの能力は、いわば確率的な能力である。プロ野球の選手だって、一度限りの打席の結果だけで能力を判定したりはしない。何試合分か、ないしはシーズン全体の打率(ヒットの確率)で、能力を測るのである。

「優秀なプロマネなんかいない。運の良いプロマネがいるだけだ。」という言葉を、最近、ある大先輩から聞いた。一種の逆説であろう。優秀なプロマネさえ連れてくれば、どんなに難しい大規模プロジェクトでも、うまく収まるはずだ、といった思い込みに警告を発する言葉だ。

そもそも、プロジェクト・マネジメントの能力とは、プロマネ個人の能力だけで決まるものなのだろうか? このような思い込みは、世間でかなり根強い。

こうした信憑は、さらに3種類に区分することができるように思う。第一は、プロマネの能力は、その人の人柄や根性、あるいは頭の回転の速さで決まるという考え方である。「あの仕事がまとまったのは、プロマネの彼が根っから優秀だからだよ」と言うわけだ。つまりプロジェクト・マネジメントの能力は、プロマネの資質で決まるとの信憑である。

もしこのような考え方が正しいのだとしたら、会社がプロジェクトマネジメントの能力を向上するには、どういう対策が必要だろうか? 資質はある意味、生まれつきのものである。である以上、生まれつき優秀な人間を、プロマネの座につけるかどうかで、ビジネスの成否が決まってしまう。逆に言えば、だめなプロマネ達は、もう一度生まれ変わるしかない、ということになる。まことに身もふたもない結論だ。だが、これで能力向上の処方箋と言えるだろうか?

第二の考え方は、「プロジェクト・マネジメントの能力はプロマネの知識で決まる」というものである。こちらの方が、能力は生まれつきだと言うよりは、多少救いがある。知識ならば、本や研修から得ることができるからだ。十分な知識があるかどうかは、ペーパーテストなどの試験で検証可能だ。そして実際、PMP (Project Management Professional)の資格試験などは、こうした論理でてきあがっているように思う。そうでなければ、パソコンの端末に向かって何時間も、ひたすら4択問題を答えさせる、などという資格審査の方法を思いつくだろうか。

しかし本当に、プロジェクト・マネジメントの能力を、知識だけで判断して良いのだろうか? 知識量と記憶力では、人間はコンピュータにかなわない。だとすると、いずれプロマネの仕事は、AIが人間を駆逐することになる。そして人々は、ただコンピュータの指示に従って、仕様書を書いたり、構築結果をテストしたりするだけの身分になる。・・これで本当に、全てのプロジェクトは、成功するようになるだろうか? この考え方は、いささか疑問に思える。

となると、プロジェクトマネジメント能力は、プロマネ個人のスキルである、ということになる。資質でもなく、知識だけでもない、と。これが三番目の考え方である。スキルとは身体化された技能で、かつ、ある程度まで属人的なものだ(「あの人のスキルはすごい」というが、「あの会社は高いスキルを持っている」とは、普通言わない)。

スキルは身に付けることができる。なおかつ、スキルを身に付けるには、練習が必要である。ここが単なる知識取得と違う点だ。そのためには、実地練習の場を作る必要がある、ということになる。練習の場とは、言い換えれば、失敗しても、傷つかずにすむ場所である。そうした場を作り、提供できるかどうかが、エンジニアのPM能力の向上のカギになると言うことだ。

ところで、ここまでは、PM能力はプロマネ個人の能力だけで決まる、と言う立場の議論だった。これに対し、いや、プロジェクトのパフォーマンスは、プロマネとチーム員の能力で決まるはずだ、という見方もありうる。つまり、組織としての能力ということである。わたしは、どちらかということこの意見に組する。

ただ、この考えも、2種類に区分できよう。よくありがちな見解は、「組織の能力は、構成員の能力の足し算である」、との考えだ。これは、能力ある人間を揃えれば、自動的に組織のパフォーマンスもよくなる、という、単純な足し算の論理である。オリンピックなどで、トップチームのスタープレイヤーばかりを集めた「ドリームチーム」を作れば最高だ、という話がでるが、この延長上の発想だと思う。

では、この考え方からは、どのような能力の向上策が導かれるだろうか。各人の能力はまちまちである。となると、良いプロジェクト運営をしたければ、ベストなメンバーを選ぶしかない、ということになる。つまり社内での人の取り合いを、推奨するわけだ。でも、これでは企業全体のパフォーマンス向上にはつながるまい。

そしてドリームチームが必ずしも最高でないのと同じように、組織もまた、単なる能力の足し算では決まらない。そもそも能力といっても、いろいろ種類がある。プロマネに求められる能力と、チーフ・デザイナーに必要な能力と、品質管理責任者の能力は異なる。こうした別々の能力が、適材適所に生かされるよう構成配置し、かつ問題を速やかに検知して対処するのが、そもそもプロマネの仕事ではないか。つまりマネジメント能力とは、「能力に関する能力」、ないし「能力を活かす仕組みづくりの能力」なのである。

そうした仕組み(システム)を、組織の全員が理解・共有し、皆がその中で安心して働ける状態になっていること。だから、毎回書いていることだが、プロジェクト・マネジメントにはシステムズ・アプローチが大切なのである。そして、システムズ・アプローチから生み出されたWBSやCPM・EVMSといった技術が重要になる。

つまり、プロジェクト・マネジメント能力は、組織が共有する技術で決まる、というのがわたしの考えだ。技術は本来、蓄積・移転可能なものだ。その技術をもとに、仕組み(システム)を作る。無論、プロマネ個人のスキルも、もちろん必要である。ただ、それだけで十分条件にはならない。組織の構成員一人ひとりが、その思考と行動習慣(=組織のOS)を共有すること。これが能力向上の処方箋である。
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ここに書いたようなことは、別にわたしの独創ではない。落ち着いて順序立てて考えれば、誰でも思いつくことだ。もちろん、見解の差はあるだろう。「やっぱり人間の能力は、生まれつきの差だろ」と信じるのは自由だ。だが、そこから、どういう帰結が生じるかも、考えてみてほしい。

もしも仕事のパフォーマンスを左右する能力が、リーダーやプロマネ個人に付随する能力だけで決まるのだとしたら、企業の成長力は、優秀な人間の頭数で制約されることになる。優秀な人間は限られていて、急には育たない。したがって、このような思想に立つ限り、ビジネスをスケールアウトすることはとても難しいーーこれが道理である。

わたし達の社会は、こんな個人依存の考え方を、もう20年この方、続けてきた。その間、海の外の競合相手は、仕事のシステムを作ることで、成長とスケーラビリティを実現してきたのだ。今やその差は、歴然としつつある。

わたし達に必要なのは、仕事に関する基本的な概念について、思い込みや常識をいったん置いて、ロジックを見直してみることではないだろうか。それは、上に述べたように、大学生にだって発問できるのである。知識を勉強することだけで十分ではない。良い質問を考える事こそ、はるかに価値があるのだ。


<関連エントリ>
 →「マネジメントとリーダーシップはどう違うか」 https://brevis.exblog.jp/24082343/ (2016-01-25)
 →「天の時・地の利・人の和と、プロジェクト」 https://brevis.exblog.jp/26170090/ (2017-11-12)


by Tomoichi_Sato | 2018-04-08 23:48 | プロジェクト・マネジメント | Comments(0)

「インテグレーター不在」という深い谷間

先日、ある技術系コンサルタントの方が来訪したので、最近の話題を聞いた。AI技術がこのところ注目を集めており、工場の製造現場でも、様々な取り組みを始めている。ただ、汎用的なAIのエンジンを、自分たちの仕事の用途に合わせて、テーラーメイドで開発するには、それなりの力量が要る。

そこで最近は、FA用途に向けた「アプリケーション特化型」のAIソフトが出てきた、という。特定の目的、例えば機械の振動のデータを蓄積分析して、異常の予兆を診断するといった、目的特化型のAIソフトが出てきているらしい。これが次のトレンドかな。なるほど、なかなか面白い。

ただ、ひとつ心配な点がありますね、とわたしは指摘した。そうしたアプリケーション特化型のAIソフトを売るベンダーと、工場でそれを使用したユーザとの間に、1つ問題となるギャップがある。それは、AIのソフトウェアパッケージと、工場側の具体的な制御システムないしMESとの、インテグレーションの仕事である。

その仕事を、自分たちだけでできるユーザが、果たして日本の工場でどれだけいるだろうか? かといって、2つのシステムを統合する難しい仕事を引き受けてくれる業者、すなわち製造現場に強いシステム・インテグレーターがいるかというと、世の中には決して多くない、という事情がある。

つまり、AIベンダーと製造現場のユーザーとの間に、「インテグレーター不在」という深い谷間があるのだ。

いや、話はAIのソフトウェアに限らない。MESのソフトを導入するにせよ、あるいはデジタル屋台のシステムを買ってきて、社内の3D-CADとつなげるにせよ、同様の困難がある。いや、それどころではない。例えば産業用ロボットを買ってきたり、あるいは気の利いた搬送システムや立体自動倉庫を買ってきて、自動化・省力化を図る場合だって、自社の製造ラインとのインテグレーションが必要になるのだ。こうした仕事はしばしば、生産技術を受け持つ機械エンジニアだけの手には余る。

もちろん、高価な機械を何台も買ってやるから、ついでにインテグレーション業務もしてくれ、と機械メーカーに要求することは可能だ。実際、有力な機械設備メーカーの中には、自社製品を買ってくれることを条件に、請け負ってくれる企業もある。ただ、そうした「つなぎ」の仕事は、しばしば、子会社や下請けにやらせたりするらしい。

逆に、いや、それはお客さんの仕事です、と突き放すメーカーもある。請ける・請けない、いずれの場合も、機械メーカーやパッケージソフト・ベンダーが、製造現場におけるインテグレーションの仕事自体を好んでいない点では、同じだ。

なぜか。儲からないからである。

『インテグレーション』とは何か。それは、それぞれ単独で完結した機能を持つ要素群を、上手に連結して、一体として働くようにすることである。

例えばパソコンのソフトに例えるならば、ワープロと表計算とのあいだで、クリップボードを経由したコピー&ペーストを可能にすることも、インテグレーションの一例だ。今日では、まるっきり当たり前のように思えるこの機能も、'90年代前半までMS-DOSやCPMといった旧世代のPC用OSを使っていたユーザにとっては、とても新鮮なものだった。当時の感覚では、Lotus 1-2-3で表を作成して、WordPerfectの文章の中に貼るなど、想像しにくい使い方だったのだ。

だからMacOSやウィンドウズが登場して、OSレベルでカット&ペーストをサポートし、複数のアプリケーション間でデータのやり取りを統合的に行えるようにした事は、ほとんど革命的な進歩だった。これがインテグレーションの価値なのだ。

あるいは、鉄道の世界でたとえるなら、インテグレーションとは「相互乗り入れ」がそれに該当する。私の勤務先は横浜の「みなとみらい」地区だが、実家は今は埼玉県所沢市にある。以前は、職場から実家まで帰るためには、渋谷と池袋で2回、乗り換えなければならなかった。そのたびごとに階段を上り下りし、行列に並んで席に座らなければいけない。

だから、西武池袋線と副都心線と東横線・みなとみらい線が相互乗り入れを開始し、みなとみらい駅のホームに小手指行き列車が到着した瞬間は、頭がクラクラするほどの衝撃があった。実際、乗り換えの不便が減ったし、所要時間も圧倒的に短くなった。これも、インテグレーションがユーザにもたらす価値だ。

周知の通り、システムにおける要素間のインタフェースには、密結合疎結合の2種類がある。製造現場の例で言えば、一貫生産ラインは密結合であり、工程間に在庫のスペースがあるのは、疎結合である。コンピュータなら、「ファイル渡し」は疎結合であり、APIの呼び出しなどは密結合だ。

高度なインテグレーションとは、サブシステム間を密結合・強連結にすることである。すなわち、一つの指示(インプット)で、複数の要素が連携協調して動作するようにすること。あるいは、モノやデータの受け渡しのある要素間では、処理量とタイミングを同期化することだ。

また、部分に異常が生じたら、全体が安全にスローダウンする、ないし、共通したアラームを発信するといった対応もいる。さらには、必要に応じて、個別要素を部分的に立ち上げたり、全体を止めずに切り離したりできる機能も必要だ。

したがって、構成要素数が多く、かつ高度にインテグレーションされたシステムには、主要な全要素をモニタリングする「情報のハブ」が、必然的に生まれてくる。そこが、全体のタイミングをとり、要素に適切な指示を出す。まあ、オーケストラの指揮者のようなものである。

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こうした「インテグラルなシステム」を作る仕事のプロが、インテグレーターである。

つまり、インテグレーターの仕事とは、システム構築=仕組みづくりである。だが、「システム」という、目に見えないものが理解できない人たちには、そもそもその価値が分からない。この人達には、目に見えやすいもの、たとえばロボットだとか、立体自動倉庫だとかAIソフトパッケージだとかいったものが、価値の中核に見える。インテグレーション作業はオマケだ、という訳である。

高価な機械を買ってくれる代償として、周辺のインテグレーション作業を請け負うメーカーは、ある意味、そうした理解ないし誤解を助長しているとも言える。もちろん、エンドユーザーを助けるという積極的な面もあるわけだが。

インテグレーションの仕事は、ユーザの個別性の高い要求(制約条件)に合致するよう、複数の要素を選んで組み合わせる能力を必要とする。つまり、「すり合わせ」型の業務である。工場のように、既存の機械や仕組みと組み合わせる場合、相手の状況に応じて作業量が変わるし、つながらないリスクもある。だから、本来は固定金額の見積にはなじまない仕事だ。

それなのに、たいていの顧客は、インテグレーション・サービスに要した人工(工数)分の費用しか、インテグレーターに払ってくれない。曖昧でリスクが大きいのに、である。だから、インテグレーションは儲からない商売だ、という事情が生まれる。

だったら、単体売りに徹する方が、商売として「堅い」「手切れが良い」ということになる。かくて、ウチは単体設備メーカーです、というスタンスを持った企業が栄えることになる。いいかえると、優秀な部品メーカーは多いが、全体システムの売り手はあまりいない、ということで、どこかの業界によく似た構図ができている。

工場系の生産システム・インテグレーターは、機械メーカーの下請けに位置せざるを得ない。だから、中小零細企業が多い、という話を良く聞く。そうなると、人材の確保や育成も課題だ。

それでも、信頼できるインテグレーターを、身近に抱えている企業なら、まだ良い。多くの場合は、ユーザが自分でインテグレーションするしかない。そこで、機械設備やIT系における、モノの受け渡しやデータ通信インタフェースの標準化、せめて共通化が望まれる。

いや、本当は、機械設備メーカーやITベンダーなどは、インテグレーションされることを前提に、自社製品を考える態度が必要なのだろう。だが、かつてIBMのOS/360開発のプロマネで、後に名著『人月の神話』を書いたBrooks Jr.によると、要素をインテグレーション可能な形にするには、単に作るだけに比べて、3倍の費用がかかる、という。

これはソフトウェアの場合の話で、機械設備の場合は、もう少し小さな数字になるだろうが、余計なコストがかかるのは事実だ。コストがかかれば、製品の価格に跳ね返る。価格競争にさらされるメーカーにとっては、ありがたくない話だろう。

では、どうしたら良いのか。要素技術のプロバイダーと、ユーザの間には、「インテグレーター不在」という深い谷間がある。ここうまくつながないと、ユーザが困るだけでなく、優れた技術を持つAIベンダー・機械メーカー等のベンチャー企業も、日本では育たないことになる。

もちろん、エンドユーザーである日本の製造業の、経営管理職の人たちが、インテグレーションの価値を認めて、それにきちんとお金を払うようになることが、理想型である。しかしそれは、百年河清を待つ、の類だろう。

わたしは、こうしたFA系のインテグレーターたちが、下請けや系列の地位から脱するためにも、せめて一個の独立した業界として認められ、その価値を世間に対してアピールしていくような方策が必要だろうと思う。そのためには、業界団体の結成も、ひとつの手段だろう。聞くところによれば、近々、経産省の旗振りで、「ロボット・インテグレーション協会」が設立されることになる見通しだと言う。これは良いニュースだ。

しかし「深い谷間」の問題は、ロボットという(先進的な見かけの)部分だけでは留まらないはずである。より広く、産業システムのエンジニアリング、ないし生産システム・インテグレーションの担い手が、求められているのだ。以前、政府の「ものづくり白書」には、『ラインビルダー』という言葉も紹介されていた。こうした業界の確立を助けるために、国の支援策も必要だろうし、標準的な契約や仕様のあり方も、議論される必要がある。

ドイツのIndustry 4.0の向こうをはって、日本は「ソサエティー 5.0」を目指すのだそうだ。"Connected Industries"というスローガンも、よく見かける。それが具体的に何を意味しているのか、わたしにはまだよくわからない。だが、少なくとも、インテグレーター不在と言う深い谷間を、埋めるための努力が必要だという事だけは、明らかだろう。



by Tomoichi_Sato | 2018-04-01 18:45 | サプライチェーン | Comments(0)