２．２ 労働安全と知識
「初心忘れるべからず」と言いますが、毎日毎日の少しずつの積み重ねで、いつの間にか初志とは反対の方向に進んでしまいます。久しぶりに会った友人に指摘されて、そのことに気づき、愕然とした経験が数多くあります。私自身は、共同研究や技術相談などで、外部の機関に出かけることが多く、自己の属する組織と訪問先の文化の違いを認識する機会を多く持ちました。訪問（実験）先は研究所だけではなく、生産工場などに出向く機会も多くり、訪問先ごとで安全に対する注意や風土(文化)の違いを認識しました。しかし、どの企業も余裕のある空間を準備し、綺麗に整理整頓されていました。
現象の可視化を生業としていたため、自動溶接作業時の不具合の発見とその改善とを依頼されることも多く、企業による肌合いの違いは強く感じました。一般的な感覚として、生産ラインでは不具合が起こらない限り設定条件を変更するのには大きな抵抗がありました。もっと良い方法があるよ、と示唆しても、現状を変更するのは二の足を踏んでいました。また、必然的にエラーが生じる工程においても、その工程を開発して功績をあげた人が幹部になっている場合には、「本質的にその方法ではミスが生じる」と言うことが現場の担当者には理解してもらえても、改善要求を上に上げるのをためらう企業もたくさんありました。
人間の行動・パフォーマンスは、右図のようにまとめられます。無知では対策は立てられませんが、ある程度の知識があれば、おそるおそる実行することはできます。あまり良く知らない段階では、不安の要素が前面に出るため、ぎこちなく・石橋をたたいて渡る状況になります。ある程度似た経験があれば、慎重に物事を運べます。試行錯誤を繰り返し、良い状況・悪い状況について、知識が身につくと、物事をスムーズに運べるようになります。
日本語は便利な言語です、と言うより、同じような環境で育った人同士でのみ話をすることが多いので、代名詞を多用してあいまいに表現しても、何となく相互で同じ理解をしていると思い込むことが多い言語です。
水中で効率的に溶接・切断を行おうと思うと、必然的に自動化・知能化を目的とすることになり、そのための研究を実施してきました。その間、情報について何かと考える機会が多くありました。一般的に、情報の分類と関係性を示すのに、右上図のようなモデルが使われます。
科学は世界共通と一般的に考えられています。しかし、環境が違うと微妙に異なるのではと感じることも多々あります。環境・文化が異なると、対象とするデータそのものが異なるのはよくあることです。実際にはデータの必要性は、そのデータから情報を抽出する過程ではっきりします。環境・文化が異なると、採取すべきデータの判断が異なります。その結果、異なるデータを選択して情報を抽出した結果としての、知識・知恵が異なるものになりがちです。
「過ぎたるは及ばざるが如し」とよく言われます。その格言に当てはまる図を右に示します。物事を理解するためには最低限の知識が必要です。ある程度の知識があれば、想像力や思考の深化が可能になります。しかし、あまりに強力な伝統や重厚な知識が身につくと、見に染み付いた常識とは異なる新奇なアイデアを拒否しがちな傾向が出てきます。システム性（知識の構造化と体系化）と創造性（新システムを開発する能力）のバランスをいかにうまく塩梅するかがこれからのシステム開発とシステムの安全確保に必要な事項となります。
ロボット化に際して最も大きな課題となるのが暗黙知と一般的に言われている知識です。20世紀の自動溶接は主に熟練工の動きをロボットに教え込み、教えられたとおりにロボットが作業して作業効率を上げる方法でした。少品種多量生産工程では、その方法が最も効率が良い方法でした。しかし、多品種少量生産、あるいは受注単品生産が求められ、なおかつ、熟練工が不足しがちな現在では、ロボット自身が暗黙知を理解・構築していく必要性が高くなっています。また、システムの安全性確保の観点からも、従来の評価の尺度を考え直す必要性も高くなっています。
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