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長らくブランドビジネスをやってる企業にはロングセラーの定番品があります。コンバースのオールスター、ラルフロレーンのポロシャツなどなど上げたらキリがないですが、このアイテムを買うならここでしょ！みたいなブランドの顔とも言うべきものがあることはある意味強みでもあります。 中にはこれしか買わない！みたいな根強いユーザーもいて何十年も愛用しているコアなファンも多いと思います。 こういったものをいくつか持ってる企業は計算を立てやすいです。定番品は爆発的に売れることはそれ程多くはないですが、逆に全く売れなくなるといったこともありません。もちろん年度によって多少の浮き沈みはあるでしょうが、モデルチェンジしましたなど何か特別なことがない限り数年単位の売上同行をみればある程度の予測はつくものです。それを見越してシーズン品の作り込みを考えることができれば優秀なMDと言えるでしょう。ただ稀にこの定番品が品切れしてしまうことがあります。 理由はもろもろあるでしょうが、一番の要因はシーズン品に目が行きすぎて定番品のバジェットが少なすぎるということです。 そんなの当たり前やろ！と言われるかもしれませんが、意外にこれができないMDは多いです。 デザイナーでもバイヤーでもそうですが、どうしても新しいこと新しい物に目が行きがちです。当然ファッションですから流行は目まぐるしく変化していきます。そしてその時代にあったシルエット、素材など探究心しお客様へ最新のものを提案するのです。 もちろんそれ自体は決して間違っていませんが、一方でその長く時代の変化を生き抜いてきた定番品も非常に大事なアイテムです。 コアなファンは長

“Drug Discovery”の記事でもお話しましたが、マテリアルデザインにおいては、現在一番進んでいる分野は創薬です。では、なぜ他の分野は創薬分野に追いつけないのでしょうか。ここでは、ポリマーを対象に、マテリアルデザインが抱える難しさを考えます。 ポリマーとは？ ポリマーは、小さな分子（モノマー）がたくさん連なった長い鎖状分子の総称です。我々の身近なところでは、車のタイヤ、ビニール袋などのプラスチック製品は全てこのポリマーです。図1は、その中でも代表的かつシンプルな高分子であるポリエチレンを表しています。ポリエチレンは、その名の通り、エチレン（C2H4）がいくつも結合し長くなったポリマーです。我々が目にするポリエチレンは、そのような鎖状分子が大量に混ざったものです。このような混ざりあったポリマーは、お互いが絡み合っており、この絡み合いがポリマーの機械的特性に大きく寄与していることが知られています。 図1：ポリエチレンの分子の様子ポリマーデザインの困難点 このような分子的背景を持つポリマーは、なぜAIを用いたマテリアルデザインが難しいのでしょうか。アメリカ国立標準技術研究所（NIST）のA. J. Debraらが出した論文を参考にしながら、要因をまとめます [A. J. Debra et al., ACS Macro Lett. 6, 1078 (2017)]。 ポリマーのデータ不足 A. J. Debraらは、まず、ポリマーのデータ不足を指摘しました。タンパク質や化合物は、古くからデータベースが確立されており、RCSBが管理するタンパク質構造データバンク（PDB）はその中

Drug Discoveryは、マテリアルデザインの中で最も発展している領域の一つであり、既に多くの産官学連携プロジェクトが進行しております。また、実験およびシミュレーションによって膨大なビッグデータを抱える分野ですので、機械学習を用いた効率化も盛んに行われています。 今回は、現在日本で行われている、Drug Discoveryを目的とするアライアンスやコンソーシアムを眺めます。 図１：Drug Discoveryの流れライフインテリジェンスコンソーシアム（LINC） LINCは、京都大学の奥野恭史教授が代表を務め、理化学研究所を中心に行われている、製薬・化学・食品・医療・ヘルスケア関連のAIとビッグデータ技術の応用を目指すコンソーシアムであり、17大学、72企業と国内最大級のプロジェクトです。この中でも、現在、図１のドッキングシミュレーション、あるいは分子シミュレーションに用いられるソフトウェアを提供する企業が以下となります： 株式会社システム計画研究所、（株）クロスアビリティ、（株）京都コンステラテクノロジーズ、HPCシステムズ（株）、（株）情報数理バイオ、（株）知能情報システム、みずほ情報総研（株）、三井情報（株） この他にも極めて広範囲の企業が参画しており、産学連携を推進する姿勢が伺えます。既に3年目を迎えるこのプロジェクトですので、今後は産学連携による成果や連携が公開されると期待されるため、今後注目していきたいです。 シュレディンガー、武田薬品工業 シュレディンガー社は、アメリカニューヨークに本社を置く、計算科学用ソフトウェアを提供する企業です。2017年7月21日、

Drug Discoveryは、マテリアルデザインの中で最も発展している領域の一つであり、基礎研究、国家プロジェクトから民間企業プロジェクトまで、その取り組みは多岐に渡ります。 今回は分子シミュレーションに着目したいと思います。 図１：Drug Discoveryの流れ分子シミュレーション 分子シミュレーションとは、分子の動きを再現できるコンピュータシミュレーションの総称です。ですので、実は、ドッキングシミュレーションというのは、分子シミュレーションの一つとなります。図１のように分子シミュレーションと分けているのは、分野としては適切ではありません。ここで指す“分子シミュレーション”は、“ドッキングシミュレーション以外の分子シミュレーション”として捉えて頂ければと思います。 分子シミュレーションは、大きく分けて以下の２つがあります： ■分子動力学（MD）シミュレーション：原子の動きを時々刻々と再現することで、分子の動きを再現できる手法 ■ モンテカルロ（MC）シミュレーション：乱数を使ったシミュレーションで、分子の動きの確率分布を得ることができる手法 MCシミュレーションは、分子の静的な性質（結合自由エネルギー、結合構造、etc）を得ることができます。MDシミュレーションは、分子の静的および動的な性質（拡散係数、粘度、etc）も計算することが可能となります。 ドッキングシミュレーションとの違い Drug Discoveryを考える上で、ドッキングシミュレーションと分子シミュレーションの違いを見ていきます。ドッキングシミュレーションは、「タンパク質と薬は構造的にくっつきやすいと良い

こんにちは。ぐりじいこです。時代の流れには乗っていないです。以前の車ではCDを入れるところがあり、聴きたいと思ったら聴いていました。今の車はアップルカープレイとなっており、CDを入れるところはありません。接続しないと利用できませんが、接続もしていません。今使っている所はラジオ局一局と燃費・走行距離のみです！電話機能も使っていませんし、もちろん接続していないのでナビも使っていません。不便は無いんです（笑）主人や娘にいろいろ言われてはいるのですが。。。ドライブは、景色を眺めて季節を楽しんだり、窓を開け風を感じ、車の音を聞いたり。どうしても、の電話や地図（今はスマホ）は安全なところに止まって。出かける前に目的地の大体を把握し、道路標識などもよく見て走ります。もう地図を見ることはないですが、やはり地図は分かりやすかったですね。「森を見てから林を見る（資格の勉強なども一緒ですね）」。正方形のひとマスが一辺5キロと、見やすく目的地までの全体像が把握しやすかったです。さて、20年前のCDを無性に聴きたくなることがあります。さてどこで聴けばいいのか、考えた末、ここしか思いつかず！DVDプレーヤーに入れ、テレビで聴きました！！聴けて良かったです🎶今やMDを聴けるところも無くなってきていますし、車のCDチェンジャーなどお分かりでしょうか(-"-)本日もお読みくださりありがとうございます。＾＾

カセットデッキも修理し完全復活。ほかにも機材がいろいろそろったこともあり、個人的なMD・カセットテープだけでなく。他にも再生できずに困っている方向けに変換サービスを開始しました。カセットテープは最近見直され再び需要があったり、MDは機器はもう数えるぐらいしかメーカーは取り扱っていないものの、まだカーオーディオやコンポで使われている方も少なからずいらっしゃると思います。自身の機器が壊れるまでのサービスですが、あのテープをまた聞きたい。そんなニーズがありましたらご検討ください。