以前は残業が酷かったけど今は改善されたよ（笑）

２００３年の製造業の年間労働時間はサービス残業を含めると、２２７３時間（総務省労働力調査）。
米国は１９２９時間であり、その差は３００時間以上になる。
そのため近年ワークライフバランスの必要性が指摘されている。
一方、中国を初めとするBRICs諸国がその人口と低賃金労働力で存在感を強めており
少子化の進む日本は、仕事を効率化する必要がある。
製造業では製品開発の際の評価実験（試行錯誤）に最も時間を費やすため
いかに少ない実験回数で開発を完了するかが、労働時間短縮の鍵となる。

製造業（製品開発）で必要となる主な数学の分野を列挙すると
・微分方程式　（設計因子と実験結果：因果関係の把握）
・線形数学　　（製品開発の際の設計因子の取捨選択）
・確率統計　　（各設計因子の最適化）
が揚げられる。
微分方程式は、多くの分野で現れる振動現象を理解するために必須となる。
例えば、単振動の共振周波数を調整する際に、設計因子として
振動物体の質量と体積、ばね定数、ばねの長さ、空気抵抗の５項目がある場合
各項目で上中下3種類の設計値を実験すると、総当りの実験回数は３の５乗＝２４３回となる。
単振動の数式モデルを理解している者なら、共振周波数を決める主要因が
質量、ばね定数、空気抵抗の３項目と分るため、実験回数は３の３乗＝２７回である。
研究や新製品開発では製品特性の因果関係（数式モデル）が分らない事が多々ある。
その場合のアプローチを上記した例で例えると、まず２４３回の実験を行い、その結果から
一次独立となる３項目を求め、次期製品の開発では実験回数を２７回とする。

このように実験時間短縮には、数学に基づく論理的アプローチが必要な事がわかる。
一方、社会人になると実務の習得に精一杯で、数学、物理などの理論を学ぶ余裕は無い。
しかし残念な事に、学生が苦手科目として真っ先に列挙するのが、上記した３分野である。

実際、日本の技術者の開発現場でも、数式アレルギーが蔓延し
実務家による経験則偏重＝前例主義に支配されている。
前例主義からはヒット商品は生まれない。
後続企業は技術的遅れ、少ないシェア、価格競争の３重苦を強いられる。
人件費が圧縮され、サービス残業が横行するのは必然である。
こうした実務偏重・前例主義が最も際立ったのが、就職氷河期。
即戦力か否か（実務経験の有無）で選別された氷河期世代は社会人10年目前後であり
今後、新入社員となるゆとり世代の評価を行う上司となる。

上司は直接実験を行わないが、実験の成果には責任を負わねばならない。
そのため少しでも実験の成功率をあげるため、実験項目を増やそうとする。
ひどい場合は理論的・技術的背景を無視し、実験が成功するか実験予算が尽きるまで
評価実験をエンドレスで続けさせる上司もいる。
理論の勉強不足を、実務能力とサービス残業で補ってきた氷河期世代に対し
ゆとり世代は論理的思考力も実務経験も乏しく対抗手段を持たない。
はたしてワークライフバランスは実現するのだろうか？
サービス残業は今後ますます必要とされるだろう。