【資格】資格の品質が急上昇している QC検定2級

2月に定年となり、自分の経歴(入社後7年間品質管理の仕事をしていた）と関連付けられる資格として、3月にQC検定2級を受験しました。

この資格ならば、定年後に付け焼刃で取ったペーパー資格ではなく、実務経験もあるというスタンスで今後の就活等にアピールできるのではと考えたからです。


お蔭様で、昨日Web発表で合格を頂きました。

でも、あまりにドタバタ受験だったので、今後　受けられる方の為に、どういう事が起こったのかを記しておきます。



35年程前に、一度セミナーで勉強したことがある分野ですので、単語は覚えているのですが、特に統計分布や計算方法などはすっかり忘れていて殆どゼロからの再学習になってしまいました。

「お金をかけない」という基本方針で取り組もうとして、ブックオフにて360円で５年前の”2級直前実力テスト”なる本を買ってきて、休日に半分解いてみました。


何も復習をしていないにも関わらず、多分これで正解だろうという答えを選んでいったら、各章85%ぐらいの正解率でした。

これなら楽勝だろうと、すっかり安心してしまってその後放っておきました。

しかし、受験が近づいてきたので、試験3週間前に、一応　本屋で最新の問題集も買ってみました。（ラッキーにも、会社の補助金が使えました）

それを、解いてみたら、、、、、何と、ブックオフで買った古本とはダンチガイに難しくなっていて、全然解けません（特に統計手法）。


ヤバイと思い、日科技連の2級問題集（新しいもの）をもう1冊入手して、その2冊を平日の夜　少しずつ解いてみて、解けなかった所は、解答を見ながら自分用の参考ノートを作る作業を行っていきました。

ブックオフの中古本も含めて3冊を一通り解き終えたのは試験2日前です。復習する時間はありませんでした。


でも、やれる事はやったし、まあ大丈夫なのでは？という根拠の無い自信を持っていたのですが、試験前日の寝る直前に、問題集の最後の最後の所に実際の過去問が1回分載っている事に気が付きました。

その日はコンディションを整える為に、寝てしまい試験当日の朝、会場へ向かう電車の中でつり輪に掴まりながら、過去問を解いていきました。
駅についても解き終わらなかったのでコーヒーショップで続きを解きました。


感触としては、80％以上は正解できたかな。という事で、それは良かったのですが、問題量がこんなに多いという事をこの過去問で初めて知りました。時間との競争になると気がつきました。


会場に着くと、20－30代の人が多く、私の様な60才というシニアの人は誰もいません。


大学の教室での受験でしたので、入学試験の様に一人おきに座って机の上に時計と電卓、鉛筆を置いて時間を待ちます。

だんだん、緊張が高まってきます。


開始と同時に全問をパラパラと見て、答え易い問題から解く様にしました。


問題集等では、回答を○×で答える2択問題も多かったのですが、実際の試験は大問15－6問の内、2択はたったの1問。他は5択以上の問題ばかり。


周囲の人は一問目から解いている様で、1－2分のズレはありますが、そこここで同じ様な時間にページをめくる音がします。

私は違う問題から解き始めたので、周囲のページめくりの音に焦るという事はしないで済みました。


今回の統計手法は、問題集ではあまり出てこなかったカイ二乗分布を使うものが出て、テコズリました。勉強が手薄な所です。焦って、時間がどんどん無くなります。


あと1分で終了時間という時にも、まだ答えられていない問題があって、5問程は当てずっぽうでマークシートを埋めてしまいました。一応　埋め終わったと思って時計を見たら残り1秒。

でも眼を解答用紙に戻したら、大問1つ（枝問７問）をまるまるをスッポリ回答してしいない事に気が付きました。見落しです。

でもそこで、時間終了。

結局、時間を気にして焦ってしまい見直しも出来ずに、ケアレスミスを色々してしまった様です。やはり試験は怖い。


私の経験から、今後　QC検定を受けられる方へのアドバイスとしては、

①ケチって古い本は使うな。最新の問題集を使え。

②試験の時の時間配分と取り掛かる順番に気を付ける事。
　（事前に時間を測りながら過去問を解く事を5セット
　　ぐらいしておけばコツが分かるのではと思います）

となります。


受験してから知ったのですが、QC検定　特に2級はここ数年で合格率が急速に落ちてきています。

2009年は合格率50％だったものが、2013年は40％、
2014年は30％、16年からは20％になっています。


これは、

・試験問題が以前より難しくなって（だから古本はカン
タンだった）いる事。内容は基本問題ではありますが。

・マグレや偶然を排除する問題形式に変えて来ている事。
（2択が殆ど無くなった事）

・合格判定点を本当に70％に上げてきているらしい。

という事の様に思えます。

主催者は、QC検定という資格自体の品質を向上させようとしているのでしょう。


QC検定の難易度についてネットや本屋での記述は以前の状況を前提に書かれているものが多く、簡単な部類として出ていますが、近年のQC検定は合格難易度はかなり高めの資格の一つにになってきているのではないでしょうか？


少なくともマジメに勉強しないと受からないと思います。


今回の受験を通して、QCから離れていた35年の間にISO9001シリーズが制定されていたり、シックスシグマや、品質工学などこの世界にも色々な波（トレンド）が起こったのだなと分かりました。


QCの考え方やアプローチの仕方は、どんな仕事にでも活用できる基礎力になると思います。

昔は日本のお家芸だったのですが、今は下火になってしまっている気がしますが、若い方は一度勉強しておいて損はしないジャンルだと思います。


受験される方は、頑張ってください。


私も、又　時間が出来たら1級にチャレンジするのも良いかと思っています。
実験計画法（直交実験など）もしっかり思い出したいので。

【本】暮らしを支える「熱」の科学 梶川武信 SBクリエイティブ

生活の中で、地味に活躍している熱に関する技術やしくみを分かりやすく解説している本です。

ヒートテックは、日頃　使っているのですがその仕組みを初めて知りました。

吸湿発熱繊維　という言葉で語られている様ですが、「吸湿発熱」という言葉は学校の物理で習った覚えがありません。

熱を出すのは、「断熱圧縮」とか、「凝集熱」という言葉は習った覚えがあります。
私は、ヒートテックは物理現象ではなく、化学的反応で発熱するのかとボンヤリ思っていました。しかし、違った。

ヒートテックは、3層構造（吸湿層、断熱・水の水路層、吸水・通気層）になっていて、皮膚から発散された汗の水蒸気を、生地（吸湿層）の中で凝縮して、そこで発生する凝集潜熱を皮膚のごく近くの断熱層に閉じ込めて、その熱を身体に密着することで熱伝導によって皮膚に暖かさを伝えます。凝集して液体になった水分は、毛細管現象を利用して熱伝導が良く通気性にすぐれた外側の層へ導き、外部の熱で水蒸気に変えて放出するとのこと。

もう一つの暖かい肌着の作り方は、半永久的に4-14μmの遠赤外線を放出する黒鉛ケイ石（グラファイトシリカ）と呼ばれる物質を0.3μ程度の大きさまで細かくして、それをポリエステル繊維に練り込んだ糸を作り生地にしたもので、これが成功したのが「あったか肌着」とのこと。

でした。

それ以外でも、熱にからむ生活を支える技術が一杯かかれています。

読み物としても面白かった。

【本】アルファ碁 vs イセドル ホンミンビョ・キムジノ 東京創元社

アルファ碁と戦ったイセドル九段の友人のホン九段が、この５番勝負を解説をしながらまじかに見た内容を碁の手の読みを含めて説明している。


人類の代表として戦うイセドル棋士の心の葛藤を教えてくれると同時に、アルファ碁との５番勝負を棋譜に従って数手ずつ、何が起こっていたのかを説明してくれます。


何よりも、人間とは違うAIはどう打ったのかが良く分かります。


読んだ感想としてアルファ碁は、人間ならば、攻められたら、その流れに対して順応するか抵抗するか、反撃するかになりますが、そうではなく、碁盤全体を見て打ちたい所（擬人化しすぎた表現ですが）に打つ事。


自分がこう打ったら、相手はこの様に受けてくるハズ。という従来からの囲碁感覚で考えていくと虚を突かれる感じになる様です。


５局中、第４局はイセドル氏の勝利になりました。
でも、解説によると、それを決定付けた1手があって、その1手はアルファ碁は打たれる確率が1万分の1と計算していた手だったとのこと。
それにより、その次の2手ぐらいはアルファ碁は変な判断をしているとのこと。
これが、状況を一変させる転機になりました。


しかし、その手は実はイセドル氏が読み間違えて打った手であった様です。
これが逆に、アルファ碁の虚を突きました。


印象としては、AIは超物知りの優等生という感じです（メチャクチャなボリュームの勉強をしているのですから、当然そうなりますよね！）。その優等生が、想定していなかった手に慌て乱れてしまったという事。


想定外を打っていく事で、AIに対しても攻めていく事が出来るのかもしれませんね。
囲碁は今まで以上に、創造力の勝負のゲームになりそうです。


人類を代表して戦った、イセドル氏には、本当にご苦労様でしたと言いたいです。


もうすぐ、アルファ碁がさらに進化して「マスター」と名を変えて、世界No.1の中国棋士と戦います。

一体、どの様な試合になるのか、楽しみです。

【音楽】イロトリドリ ゆず x いきものがかり

ゆずのデビュー２０周年ベスト盤に、ゆずと関わりの深い後輩ミュージシャンとのコラボが入るとのこと。

昨日　いきものがかりとのコラボ「イロトリドリ」のMTVがユーチューブに公開されました。

それが、とてもイイ。

見るととても「楽しく、暖かく、優しく」なれます。

ゆずの声と吉岡さんの声と、良く合っていて元から一つのグループだったと言われても全く違和感なしです。

世間はキナ臭い状況が続いていますが、このMTVは「ホッと一息」つかせてくれるめっけもの。

こういうコラボがもっと増えると楽しいですね。

【ドラマ】NHK大河ファンタジー 精霊の守り人

精霊の守り人第２章が終わりました。

原作は読んでいないので、このドラマだけでしか知らない話なのですが、何となく第１章の初回を見始めたら、いつの間にか引き込まれて全部見ています。

俳優の方々が、各登場人物のキャラクターを皆　光らせていてすごいな。魅了されます。

主役のバルサは、第１章では強い戦士ですが、第２章では敵に傷を負わされて、殆どが手負い状態で強さを出し切れない場面が多いのですが、その代わり強い意志力、精悍さが良く伝わってきました。綾瀬はるかさんの殺陣もかなり凄みを増してきています。

新ヨゴ国帝は、得体が知れず、薄気味の悪い感じを上手く醸し出しています。

第２章で登場した真木よう子さん演じるシハナは、とにかくカッコ良いし、強さと哀しさがヒシヒシと伝わってくる様です。
本ドラマでピカ一のハマリ役なのではないでしょうか。

ヒュウゴ（鈴木亮平さん）も存在感がスゴイ。

お金も掛けているのでしょうが、本当に豪華な物語を見せてもらっていると感じます。

視聴率はかなり苦戦していると聞きます。
ストーリーが複雑だし、暗い面が多いのでお笑いや明るいラブストーリーが受ける最近のTVでは、とっつきにくいドラマなのでしょう。

でも、私は１１月から始まる最終章を楽しみにしたいと思います。

【本】植物と話しがしたい 神津善行 講談社

作曲家の神津さんですが、それだけではなく早稲田大学理工学部の研究室と一緒に、「植物と音の関係」をずっと研究されているとの事。

日頃から私が、なんとなく気になっていた植物の知らない生き方について色々と調べておられていて、とても嬉しい、ナルホド、ビックリの本です。


まず、長年の研究と観察を踏まえて、神津さんは木は枝の根元には判断脳があるのではと感じられているそうです。

先週、桜が少し咲き始めた時に、街の桜の木を良く眺めてみました。
すると、確かに枝ごとに花を咲かせるか、まだ咲かせないかを判断している様に見えました。
咲かせている枝にも個性？があって、おずおずと数輪だけ咲かせている物もあれば、キップ良く枝の殆どの花を咲かせている枝もあります。その隣の枝は一輪も咲かせていないのに、、、

それを見て、この本は　なかなかスルドイなと思いつつ、先を読みました。

研究で、生体電位測定法というもので植物の色々な所に電極を付けて電位波形を見る事をされているようです。
以下は、気になった部分の内容紹介です。

西洋音楽は１２音階（ドレミなど）しかないのですが、自然はもともと無限音階。
無限音階は深い心とのつながりがある。

波の音を聞きながら読書をすると、本の内容に引き込まれると、波の音が聞こえなくなる。
内容に興味がなくなると自然と聞こえて来る。

植物の生体電位波形で、植物のリズムが聞こえてくる。

木は枝別に家族をなしている波形が取れる。
木の本体を本社とすると、枝は支店で、その先は営業所という感じ。

樹木が集団で林や森を形成すると、樹木の種類に関係なく、いくつかのグループを作る。隣の木でも違うグループに属している場合も多い。（グループ内は似たリズムを打つ）どのグループにも属していない木は育ちが悪い。

各グループにはボス的な木がある。その波形にグループ員は従っている。


玉ネギを庭に畑を作って５つの球根を植えると真ん中の玉ネギは、少し隣との間隔が狭い為に貧弱な成長になる。
電位の波形でもその個体だけ微弱な波になっており、他の４つはシンクロする大きな波形を示した。
同種植物を人工的に集団化すると、グループ集まりをしなくなると同時に個性のない植物に育つ傾向がみられる。


音。人間が聞こえる音の幅（周波数）の下使っているのが植物。上を使っているのが小動物。
カルガモのお母さんは、超高音の声で子供達を誘導して一列にならばせて連れて行く。


葉と根と茎の電位波形を見ると、元々発芽タネがあった所（地表より少し下の部分）からマスターパルスが出て、それに対する応答を葉や根がしている事が見えた。但し、この様な統一している指令部分の存在そのものが植物学会で否定されている。

マスターパルスを出している部位を切開して見ると、十数本調べたが常にその中心部に移動する白い細胞群が存在していた。これが、思考する細胞かどうかは著者には分からないが、この白い塊は移動するらしく、実体顕微鏡で見ている間にも場所を変えた。

植物にウイスキーの水割りを与えてみると、電位波形が時間と共にヨレヨレ（酩酊状態？）になった。色々な種類の植物で試しても同じ結果。
ただ、どれも１ヶ月後には枯れて死んでしまった。

黄金分割（61.8対38.2）は、自然では枝の出し方や花びらのつけ方など、沢山使われている。

モンゴルでは、数秒で子供が眠りにつく子守歌がある。５つの音を使った曲だが、それらの振動数差は黄金分割になっている。

西洋音楽でも、黄金分割を活用して曲を作った人がいる。ベーラ・バルトーク。
「弦楽のためのディヴェルテメント」を聞くと良い。

との事。

植物や自然の有様を知りたい方にお勧めの一冊です。

【本】アルファ碁はなぜ人間に勝てたのか 斉藤康己 ベスト新書

2016年にイ・セドル9段を4勝1敗で破り、世界中にAI旋風を起こしたアルファ碁はどうやって碁を打っているのかを説明してくれる本です。

シロウトが考えると、こういうゲームは超高速の計算機でシラミツブシに計算してしまえば良いのでは？と考えてしまいます。対称性などもあるので、機械的に全ての組み合わせを計算する必要はないのですが、計算しなければならない盤面の数は、

三目並べ　　　　１０の３乗
チェッカー　　　１０の２０乗
オセロ　　　　　１０の２８乗
チェス　　　　　１０の４７乗
将棋　　　　　　１０の７０乗
囲碁（１９路）　１０の１７０乗
との事。（これを木検索と言います）

日本が誇るスーパーコンピュータ「京」で、宇宙が出来てからの150億年間ずっと計算しても、10の33乗ぐらいしか計算できないとの事。という事で、囲碁を木検索では物理的に解けません。

囲碁ソフトは色々な変遷があるのですが、モンテカルロ木検索という方法が登場して、実力がグンと上がりました。

簡単に言うと、盤面の点からランダムに打って、その後に終局までプレイして勝つか負けるかを見て、最初のにどの手を打つと勝つ確率が高いか評価しようというもの。

これは、殆ど碁の知識を持っていなくても計算できてしまいます。

9路盤での初手を計算してみると、天元とその周り8目ぐらいの所に、打つと勝つ確率が高そう事になったそうです。

一方で、ニューラルネットワークという人間の脳を模した認識手法も進化してきました。片方から入力して、何層かの伝達の末に出力になるのですが、そこで出力された答えと正解とのGapが小さくなるように、中間層での伝達事の重み付けを何度も調整していくという物。

中間層を多層にしたものを深層学習（ディープラーニング）と呼ばれます。
この学習をするには、沢山の正解出力の分かっている問題（入力）を用意してそれを元に微調整をしていく事が必要になります。

さらに、それの効率をアップしたのは中間層で一度　ノードの数を絞って、そこから又展開して正解との差を見るというやり方（自己符号化器）。これで非常に高い認識率を得る事ができる様になりました。

又　映像等を少しずつズラした情報から特徴点を抽出するという「畳み込み」というやり方で、少々のズレなどで影響されない認識特徴量を抽出する事ができるようになりました。（色々な写真からネコを認識できたという事で有名になりました。映像系認識には有力な手段になります）

アルファ碁ではこのニューラルネットとモンテカルロ木検索の両手法を組み合わせて作られています。

まずプロ棋士の棋譜8万1000と、KGSという有名なネット碁サイトで6段以上の人の棋譜8万6000から、”次の一手”のデータを各約1650万個集め、それを使って学習した有望な次の1手を教えるニューラルネット（ポリシーネットワーク）を持ちます。

もう一つ、モンテカルロ木検索から得られるであろう、局面の最終勝率がどれぐらいになるか学習したニューラルネット（バリューネットワーク）を持つ。

さらに、モンテカルロ木検索のプレイを先に進める時の次々の打ち手を生成する為の「ロールアウトポリシーネットワーク」というほぼポリシーネットに似た仕組みも持ちます。

ポリシーネットは正解付き問題で学習した後、過去の世代のポリシーネットと対戦を通じて強化学習で磨きをかけています。それらは50台のGPU（CPUの10倍の能力を持つ）を使って丸1日　128万局の対局をしました。

それらの対局から、ランダムに次の1手の3000万の局面データ（正解付き）を作り、それでバリューネットを学習させました。

アルファ碁は戦略や流れなど考えていません。毎回その時の盤面をパターン認識して同じアルゴリズムで「次の1手」を計算して探すという事しかしません。

毎回、ポリシーネットで次の1手の候補を出して、それをバリューネットで評価し、有望そうな手を終局までプレイしてみて、それらの結果最も高いスコア（勝率が高そう）を生む手を打ちます。

しかも、CPU 3000台分の分散処理計算パワーを使って持ち時間中に計算できる所までする。

アルファ碁に、どういう思想でそこに打ったのか？と聞いても答えられません。思想なくその時、その時の計算で打っているから。

但し、次の1手を学習した元データは人間の上級者の打った棋譜から作っているので、
アルファ碁の対戦相手は、「変な手を打たない」という感想を持つ事になります。

ちなみに日本のディープゼン碁も同じくニューラルネットとモンテカルロを組み合わせた物。ただし、CPU等はスタンドアロンなのでアルファ碁よりも圧倒的に非力です。

アルファ碁は自己対戦での強化学習等で、まだまだ強くなって行けます。

ただ、人間ならば、13路盤や21路盤なども柔軟に打っていけますが、アルファ碁ではプログラムの変更が必要だし、学習の元になる大量データもありません。

そういう面はAIの限界があります。
AIは怖い、AIに仕事を取られると考えるのではなく、AIを上手く使いこなそうと考えれば良いとの事です。

この本を読んで見て、アルファ碁の中で何が起こっているのか、どうして作りあげられたのかが良く分かりました。

もしかしたら、エリートデータで学習したアルファ碁は、ド素人の決して強い人は打たないような突拍子もない手には戸惑ってボロを出すかもしれないな、、と感じました。

逆に、アルファ碁が強いのは、強い人間の棋譜データを沢山飲み込んだからとも言えます。

アルファ碁と対戦するというのは、世界の強い人の全てを吸収した代表と打つという事になるのかもしれませんね。