[財報閱讀] JSR 2020Q2



JSR跟ZEON一樣本業是做橡膠的，因為主力產業轉移了就從舊名字日本合成橡膠改名，我也是就活才第一次知道這家公司，不過因為主力產品的面板材料(彩色光阻、配向膜)、半導體光阻跟台灣產業很搭，所以在台灣還比較有名(?)

財報顯示的主力產品別業績如下：

數位解決方案
  • 營收363億日圓比去年同期增1%，利益78億日圓減7% (營益率21.5%)
  • 半導體材料增加、面板材料下跌

生命科學
  • 營收126億日圓比去年同期增2%，利益8億日圓減5% (營益率6%)
  • CDMO跟CRO收益增加

彈性體(elastomer)(橡膠)事業
  • 營收274億日圓比去年同期減40%，虧損56億日圓
  • 汽車用跟輪胎市場低迷

合成樹脂
  • 營收162億日圓比去年同期減35%，利益5億日圓減75% (營益率3.1%)
  • 主要市場的汽車業界低迷

五年股價

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來日本讀理工科研究所的路線選擇分析

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  分享一下我自己觀察的想法跟實際經驗，但是根據不同的實驗室不同的老師會有非常大的差異，所以一定請依自己的狀況斟酌選擇參考！ 台灣的大學畢業後來日本念理工科研究所基本上可以大略分為下面三種情況: →日本碩士→日本就業 →日本碩士→日本博士 →台灣碩士→日本博士   1. 來日本唸碩士然後直接找工作應該是一般人最常選擇的路，因為這是取得日本學位效率最高，進大手公司機會最大的選擇，不過其實並不是一條非常好走的路，這邊可以再從入學跟畢業兩方面探討，入學的部分，碩士大部分是要跟日本人一起考入學考，日本跟台灣差不多，進厲害的公司技術職基本要碩士起跳，所以好學校的研究所入學考競爭非常激烈，然後也不是都會提供英文的考卷，所以日文不好的話可能就掰掰了，雖然留學生專門選考或英語課程入試也是有的，但選擇就會變得很少，同時也是要跟各個國家厲害的人競爭，所以進去的時候就會面臨第一個困難點，另外就是做實驗跟畢業的部分了，因為日本人基本上是大三就把課都修完，大學最後一年待在實驗室做畢業專題，所以你的同學都比你多一年的實驗室經驗，跟同學老師也比較熟悉，當開學後大家都很快開始在進行自己的實驗課題和跟老師討論下一步計畫，你卻一個人傻傻的不知道該幹麻，跟不上實驗室的進度就會造成恐慌感，如果再加上日語不好的話，不僅修課的選擇很少，功課或實驗不會想找同學老師問也不是很容易，又會造成跟實驗室的疏離感，雖然不至於畢不了業，但會過得非常辛苦。每半年主要在做的事可以大概參考下面的表，其中還有一個點就是找工作，是一個非常勞心勞力且花時間的事，所以大概有半年是沒有辦法好好做實驗寫論文的，加上修課，當你進入做實驗的狀況後，可能發現根本沒有時間做實驗就要畢業了。當然講了那麼多困難的點，其實還是有些方法可以改善的，容後再談。       2. 先說結論，對一般的人來說念博士最大的問題就是畢業之後要走學界還是業界了，但無論是哪一個其實我基本上都不推薦日本碩士博士一起唸 ，雖然這是日本人設計好的路線，這麼說是因為像是在找入學資料的時候會很困惑的就是很多地方分了博士前期跟博士後期，不知道要選哪一個，這是因為日本人把博士班分為前期兩年(一般定義上的碩士)跟後期的三年(一般定義上的博士)，再說回來不推薦的原因，要走學界的話，日本的學界基本上是偏封閉的，並不是說沒有跟外國的交流，但是是他們有自己的一套學術體系，這個講起來有點複雜，不過
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J-STORE - 日本科學技術振興機構JST運營大學、公家研究機關可技轉專利資料庫

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之前有介紹過日本的 可授權專利資料庫 (Licensable Patent Information Database) ，是日本的公家機關製作了平台提供私人公司、大學和研究機關展示其可授權專利，如果別的公司或個人找到有興趣的技術專利，只需要聯絡專利的持有者，談妥授權及使用費等相關契約即可使用，其中也包括了一部分未公開的專利。最近又發現一個叫做 J-store (JST Science Technology Research Result Database for Enterprise Development) 的資料庫網站，由JST日本科學技術振興機構所運營，刊載了全世界包含日本大學、公家研究機關可技轉專利，希望能讓這些專利能夠好好被使用以促進社會的進步，另外為了活化這些專利的運用，甚至還提供 專利地圖 的服務。例如 二次電池專利地圖 、 太陽能電池專利地圖 等共有100多項類別。 2021/10/8的現在錄有日本專利9456件、外國專利4749件，然後很神奇的是 中國的大學專利 還特別分了一個區有198件，包含了上海交大、清華、浙大、大連理工、中科大與北大等六所大學(可以解讀為日本認證的厲害中國大學?)。 其中還有一區是注目專利區，目前有16項，是JST的專利管理推進部特別選出來，認為會對公司的新事業開發或既有問題的解決有很大幫助的專利。 Light-responsive artificial nucleotide having photo-crosslinking ability Dynamical network biomarker based early diagnosis Super antibody enzyme Super engineering plastics with high transparency and heat resistance    C12A7 electride 固体高分子形燃料電池用電解質膜 低環境負荷氫氣製造技術 Functionally gradient foam metal materials Pseudo-spin-MOSFET based low power consumption IC architecture Spin polarized electron source 紅外光檢出器 Photonic crys
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疫情/後疫情時代的研究開發轉型(RX) -日本研究開發戰略中心報告書

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  日本科學振興機構(相當於台灣科技部)下的研究開發戰略中心 CRDS 提出了關於疫情/後疫情時代的科學研究開發方針，稱之為RX(Research Transformation) 全世界的研究開發活動都受到疫情很大的影響，日本也不例外，像是大學學生的入校時間限制，高等教育與研究活動的停滯和產學研究的減速等，新型態的研究開發應該如何重啟展開是日本政府在考慮的，所以提出了一份報告書，藉由一些正在展開的例子加上日本國內外的政策動向來為大家指出未來的研究開發可能的方向。 總共78頁的報告書共分為四章，第一章簡介了現在正在改變的大環境包括了疫情的影響和進展中的對策包括遠程研究開發，實驗室現場的少人化、自動化與AI化，第二章是藉由一些各產業的正在進行中的例子來看看未來研究開發的可能性，第三章是國內外的政策動向與最後第四章的總結。內容非常的豐富，下面大概簡單了整理一下比較有興趣的內容，之後可能會再補充。 日本研究開發的現狀 COVID-19關聯研究→ 研究持續進展，國家研究經費投入加大→ 研究成果增加 一般科學實驗研究→ 研究減緩或停止，計畫經費減少→ 成果低迷，人才減少 資訊、理論計算相關研究→ 與疫情前無太大改變，需要做實驗的研究者暫時或者永久轉行加入→ 成果變好的同時也加大了競爭或產出重複，另外實驗停擺造成的分析、驗證數據不足也會造成理論研究上的限制。 各個產業上進展中的實際例子 Robot scientist Eve → 劍橋大學與曼徹斯特大學以機械學習幫助新藥開發。 DBTL(Design-Build-Test-Learn) cycle pipeline → 曼徹斯特大學以自動化DBTL加快微生物合成特用化學物質。 使用AI與機器人對細胞內分子觀察自動化 → 大阪大學的團隊用機械學習的方式以機器判別細胞內的分子運作情形。 機器人達成生命科學實驗自動化 →日本理化學研究所與產總研共同開發機器人實驗室，希望將高勞力、高危險、再現性確認等生命科學實驗由機器人完成。 新型動物實驗環境 →疫情造成的實驗用動物進口不足或者因設施關閉飼養困難的情況，開發自動化的飼養系統 實驗室內可移動化學實驗機器人 → 英國利物浦大學的"材料創新工廠"在2018年開設，希望以組合機器人與計算化學來進行材料的創新，現在機器人一天能做實驗21.5小時 ( Materials Inno
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