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特許7590697化学構造発生装置、化学構造発生プログラム、及び化学構造発生方法

書誌要約請求の範囲詳細な説明課題実施例実施するための形態図面の説明

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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-11-19

(45)【発行日】2024-11-27

(54)【発明の名称】化学構造発生装置、化学構造発生プログラム、及び化学構造発生方法

(51)【国際特許分類】

G16C 20/70 20190101AFI20241120BHJP

【ＦＩ】

G16C20/70

【請求項の数】 12

(21)【出願番号】P 2021540953

(86)(22)【出願日】2020-08-18

(86)【国際出願番号】 JP2020031178

(87)【国際公開番号】W WO2021033695

(87)【国際公開日】2021-02-25

【審査請求日】2022-12-08

(31)【優先権主張番号】P 2019149873

(32)【優先日】2019-08-19

(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP

(73)【特許権者】

【識別番号】000004178

【氏名又は名称】ＪＳＲ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110001771

【氏名又は名称】弁理士法人虎ノ門知的財産事務所

(72)【発明者】

【氏名】渕脇純太

(72)【発明者】

【氏名】滝本嘉夫

【審査官】藤原拓也

(56)【参考文献】

【文献】国際公開第２０１４／０３４５７７（ＷＯ，Ａ１）

【文献】米国特許出願公開第２００３／０２０３４００（ＵＳ，Ａ１）

【文献】吉川舜亮，方向性を持たせたグラフ構造変換による仮想化合物ライブラリ構築の研究，情報処理学会研究報告バイオ情報学（ＢＩＯ）［ｏｎｌｉｎｅ］，2015年03月13日，２０１５－ＢＩＯ－４１，第１２号，p.1-6

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ１６Ｃ１０／００－９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

１以上の化合物からなる反応物リストであって、反応物のリストからなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成する発生部と、
前記生成物リストを新たな反応物リストとして前記発生部に与えるとともに、前記反応物リストと前記生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行い、前記新たな反応物リスト及び前記化学反応リストに基づいて前記発生部に新たな生成物リストを生成させる制御部とを備え、
前記反応物のそれぞれには、数値情報が対応づけられ、
前記発生部は、前記生成物リストの候補となる化合物を生成する際に、前記候補となる化合物それぞれに対応する情報を更に算出し、算出した前記情報に基づいて、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めるか否かを決定し、
前記反応物のそれぞれに対応づけられる前記数値情報は、前記反応物のそれぞれの生成物としてのコストを表す情報であり、
前記発生部は、前記候補となる化合物それぞれに対応する数値情報を、当該候補となる化合物の原料となる前記反応物のコストと、当該反応物から当該候補となる化合物を生成する化学反応に係るコストとの和を用いて生成する、化学構造発生装置。

【請求項2】

１以上の化合物からなる反応物リストであって、反応物のリストからなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成する発生部と、
前記生成物リストを新たな反応物リストとして前記発生部に与えるとともに、前記反応物リストと前記生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行い、前記新たな反応物リスト及び前記化学反応リストに基づいて前記発生部に新たな生成物リストを生成させる制御部とを備え、
前記反応物のそれぞれには、情報が対応づけられ、
前記発生部は、前記生成物リストの候補となる化合物を生成する際に、前記候補となる化合物それぞれに対応する情報を更に算出し、算出した前記情報に基づいて、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めるか否かを決定し、
前記反応物のそれぞれには、前記反応物のコストを表す情報が対応づけられ、
前記発生部は、前記反応物のコストを表す情報に基づいて、前記生成物リストの候補となる化合物のコストを算出し、算出した前記生成物リストの候補となる化合物のコストを予め設定された閾値と比較し、
前記コストが前記閾値を上回る場合、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めない、化学構造発生装置。

【請求項3】

前記発生部は、前記反応物リストから、１以上の化合物を抽出し、前記化学反応リストから、前記１以上の化合物が反応物になるような化学反応を抽出し、前記化学反応の生成物を前記１以上の化合物からなる生成物リストに追加する、請求項１又は２に記載の化学構造発生装置。

【請求項4】

前記発生部は、生成される前記生成物リストから除外される生成物、又は前記化学反応リストから除外される化学反応を定める規則である禁止規則に更に基づいて、前記生成物リストを生成する、請求項１～３のいずれか一つに記載の化学構造発生装置。

【請求項5】

前記発生部は、前記生成物リストの候補となる化合物が、以前に生成された生成物リストの中に含まれているか否かを判定し、前記候補となる化合物が、以前に生成された生成物リストの中に含まれていると判定した場合、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めない、請求項１～４のいずれか一つに記載の化学構造発生装置。

【請求項6】

前記反応物のそれぞれには、数値情報が対応づけられ、
前記発生部は、前記数値情報に基づく優先順位に従って、前記生成物リストの候補を発生させる、請求項１又は２に記載の化学構造発生装置。

【請求項7】

前記制御部は、前記発生部が生成した前記生成物リストを、前記データベースとして記憶部に記憶させる、請求項１～６のいずれか一つに記載の化学構造発生装置。

【請求項8】

更新される前記データベースの少なくとも一部は、機械学習における学習用データとして用いられる、請求項１又は２に記載の化学構造発生装置。

【請求項9】

１以上の化合物からなる反応物リストであって、反応物のリストからなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成する処理と、
前記生成物リストを新たな反応物リストとして与える処理と、
前記反応物リストと前記生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行う処理と、
前記新たな反応物リスト及び前記化学反応リストに基づいて新たな生成物リストを生成させる処理と、
をコンピュータに実行させ、
前記反応物のそれぞれには、数値情報が対応づけられ、
前記生成物リストを生成する処理は、前記生成物リストの候補となる化合物を生成する際に、前記候補となる化合物それぞれに対応する情報を更に算出し、算出した前記情報に基づいて、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めるか否かを決定し、
前記反応物のそれぞれに対応づけられる前記数値情報は、前記反応物のそれぞれの生成物としてのコストを表す情報であり、
前記生成物リストを生成する処理は、前記候補となる化合物それぞれに対応する数値情報を、当該候補となる化合物の原料となる前記反応物のコストと、当該反応物から当該候補となる化合物を生成する化学反応に係るコストとの和を用いて生成する、化学構造発生プログラム。

【請求項10】

１以上の化合物からなる反応物リストであって、反応物のリストからなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成する処理と、
前記生成物リストを新たな反応物リストとして与える処理と、
前記反応物リストと前記生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行う処理と、
前記新たな反応物リスト及び前記化学反応リストに基づいて新たな生成物リストを生成させる処理と、
をコンピュータに実行させ、
前記反応物のそれぞれには、情報が対応づけられ、
前記生成物リストを生成する処理は、前記生成物リストの候補となる化合物を生成する際に、前記候補となる化合物それぞれに対応する情報を更に算出し、算出した前記情報に基づいて、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めるか否かを決定し、
前記反応物のそれぞれには、前記反応物のコストを表す情報が対応づけられ、
前記生成物リストを生成する処理は、前記反応物のコストを表す情報に基づいて、前記生成物リストの候補となる化合物のコストを算出し、算出した前記生成物リストの候補となる化合物のコストを予め設定された閾値と比較し、前記コストが前記閾値を上回る場合、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めない、化学構造発生プログラム。

【請求項11】

化学構造発生装置により実行される化学構造発生方法であって、
１以上の化合物からなる反応物リストであって、反応物のリストからなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成し、
前記生成物リストを新たな反応物リストとして与え、
前記反応物リストと前記生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行い、
前記新たな反応物リスト及び前記化学反応リストに基づいて新たな生成物リストを生成させ、
前記反応物のそれぞれには、数値情報が対応づけられ、
前記生成物リストを生成する処理は、前記生成物リストの候補となる化合物を生成する際に、前記候補となる化合物それぞれに対応する情報を更に算出し、算出した前記情報に基づいて、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めるか否かを決定することを含み、
前記反応物のそれぞれに対応づけられる前記数値情報は、前記反応物のそれぞれの生成物としてのコストを表す情報であり、
前記生成物リストを生成する処理は、前記候補となる化合物それぞれに対応する数値情報を、当該候補となる化合物の原料となる前記反応物のコストと、当該反応物から当該候補となる化合物を生成する化学反応に係るコストとの和を用いて生成することを含む、化学構造発生方法。

【請求項12】

化学構造発生装置により実行される化学構造発生方法であって、
１以上の化合物からなる反応物リストであって、反応物のリストからなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成し、
前記生成物リストを新たな反応物リストとして与え、
前記反応物リストと前記生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行い、
前記新たな反応物リスト及び前記化学反応リストに基づいて新たな生成物リストを生成させ、
前記反応物のそれぞれには、情報が対応づけられ、
前記生成物リストを生成する処理は、前記生成物リストの候補となる化合物を生成する際に、前記候補となる化合物それぞれに対応する情報を更に算出し、算出した前記情報に基づいて、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めるか否かを決定し、
前記反応物のそれぞれには、前記反応物のコストを表す情報が対応づけられ、
前記生成物リストを生成する処理は、前記反応物のコストを表す情報に基づいて、前記生成物リストの候補となる化合物のコストを算出し、算出した前記生成物リストの候補となる化合物のコストを予め設定された閾値と比較し、前記コストが前記閾値を上回る場合、前記候補となる化合物を、前記生成物リストに含めない処理を含む、化学構造発生方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、化学構造発生装置、化学構造発生プログラム、及び化学構造発生方法に関する。

【背景技術】

【0002】

コンピューターシミュレーションを用いて、機械学習により有用な性質をもつ分子を設計する方法に興味が持たれている。一例として、まず学習フェーズにおいて学習用のデータセットを用いて例えば深層学習等の機械学習により学習済モデルを生成し、続いて実行フェーズにおいて、学習フェーズにおいて生成された学習済モデルを用いて、例えば物性値の予測や、所望の物性を有する分子の探索を行う。

【0003】

ここで、例えば深層学習等の機械学習を行うためには大量の学習用データ（訓練データ）が必要になることから、質の良い学習用データをどのように効率よく生成するかが重要となる。このような観点から、機械学習の学習用データとして用いることが適切であるような分子の構造を自動的に発生させる化学構造発生装置が重要となる。

【0004】

ここで、原子数に対して可能な分子構造の数は、原子数が増大するにしたがって指数関数的に増大し、組み合わせ爆発がおこるため、候補となる分子の構造を網羅的に発生させるのは現実的には不可能である。加えて、利用可能な分子、すなわち、実際に安定に存在し、商業的に利用可能な分子の数の、ありうる分子構造の数に対する比は、原子数が増加すると急激に減少する。機械学習を行う上で、商業的に利用可能ではない分子構造を多数含む学習用データを用いることは時間的にも経済的にも極めて非効率的である。従って、商業的に利用可能であり価値の高い分子だけを効率的に発生させることのできる化学構造発生装置が望まれる。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0005】

【文献】国際公開第９５０１６０６号

【文献】米国特許出願公開第２０１８／０９６１００号明細書

【文献】特開２００１－０５８９６２号公報

【文献】国際公開第９７３６２５２号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0006】

本発明は、機械学習の学習用データとして用いられるのに適切な分子構造を効率的に発生させることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明に係る化学構造発生装置は、発生部と、制御部とを備える。発生部は、１以上の化合物からなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成する。制御部は、生成物リストを新たな反応物リストとして発生部に与えるとともに、反応物リストと生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行い、新たな反応物リスト及び化学反応リストに基づいて発生部に新たな生成物リストを生成させる。

【0008】

また、本発明に係る化学構造発生プログラムは、１以上の化合物からなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成する処理と、生成物リストを新たな反応物リストとして与える処理と、反応物リストと生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行う処理と新たな反応物リスト及び化学反応リストに基づいて新たな生成物リストを生成させる処理と、をコンピュータに実行させるプログラムである。

【0009】

また、本発明に係る化学構造発生方法は、化学構造発生装置により実行される化学構造発生方法であって、１以上の化合物からなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成し、生成物リストを新たな反応物リストとして与え、反応物リストと生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースの更新を行い、新たな反応物リスト及び化学反応リストに基づいて新たな生成物リストを生成させる方法である。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、機械学習の学習用データとして用いられるのに適切な分子構造を効率的に発生させることができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】図１は、本発明の実施形態に係る化学構造発生装置の概略を表す図である。

【図2】図２は、第１の実施形態に係る化学構造発生装置における化学反応リストの一例を示す図である。

【図3】図３は、第１の実施形態に係る化学構造発生装置における禁止反応リストの一例を示す図である。

【図4】図４は、第１の実施形態に係る化学構造発生装置が行う処理の流れを表すフローチャートである。

【図5】図５は、第１の実施形態に係る化学構造発生装置が行う処理について説明した図である。

【図6】図６は、図４におけるステップＳ２００の処理の流れについてより詳細に説明したフローチャートである。

【図7】図７は、第１の実施形態に係る化学構造発生装置が行う処理について説明した図である。

【図8】図８は、第２の実施形態に係る化学構造発生装置が行う処理の流れを示すフローチャートである。

【図9】図９は、図８におけるステップＳ２００Ａの処理の流れについてより詳細に説明したフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施形態に係る化学構造発生装置を説明する。

【0013】

（第１の実施形態）
図１は、本発明の実施形態に係る化学構造発生装置１の概略を表す図である。化学構造発生装置１は、処理回路１００と、記憶部１２０と、データベース１１０と、入力装置１３０と、ディスプレイ１４０とからなる。処理回路１００は、発生機能１００ａ、制御機能１００ｂを備える。データベース１１０は、化学反応（chemical reaction）の反応物(reactant)等のリストである反応物リスト１１０ａ、化学反応の生成物(product)等のリストである生成物リスト１１０ｂ、化学反応リスト１１０ｃ、禁止反応リスト１１０ｄ、数値情報リスト１１０ｅを備える。化学構造発生装置１は、機械学習に用いる学習用データの基になる化学構造を、反応物リスト１１０ａまたは生成物リスト１１０ｂとして発生するための装置である。

【0014】

処理回路１００は、プログラムを記憶部１２０から読み出して実行することで、発生機能１００ａ、制御機能１００ｂ等の機能を実現するプロセッサ（例えば、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＡＳＩＣ（ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＳｐｅｃｉｆｉｃＩｎｔｅｇｒａｔｅｄＣｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（ＰｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅＬｏｇｉｃＤｅｖｉｃｅ）等）である。すなわち、発生機能１００ａ、制御機能１００ｂ等による処理機能は、当該プロセッサにより実行可能なプログラムの形態で記憶部１２０に記憶される。これにより、プログラムが読み出された状態の処理回路１００は、発生機能１００ａ、制御機能１００ｂ等の機能を有する。すなわち、発生機能１００ａ、制御機能１００ｂは、それぞれ発生部、制御部の一例となる。なお、処理回路１００が有する各機能の処理の詳細については後述する。

【0015】

データベース１１０は、化学構造発生装置１が新たな化合物を発生させる処理において処理回路１００により参照される様々なデータベースであり、例えば、反応物リスト１１０ａ、生成物リスト１１０ｂ、化学反応リスト１１０ｃ、禁止反応リスト１１０ｄ、数値情報リスト１１０ｅなどで構成される。これらのデータベースは、必要に応じて記憶部１２０に記憶される。

【0016】

なお、化学反応リスト１１０ｃ、禁止反応リスト１１０ｄ、数値情報リスト１１０ｅは、処理回路１００が化学構造を発生する処理を行うに際して用いられるデータである。これに対して、反応物リスト１１０ａまたは生成物リスト１１０ｂは、後段の機械学習に用いる学習用データの基になるデータであり、これらのリストの生成を行うことが、化学構造発生装置１が行う処理の一つの目的となる。

【0017】

反応物リスト１１０ａは、化学反応の基となる反応物等のリストであり、反応物を表す化合物等で構成される。より正確には、反応物リスト１１０ａは１以上の要素からなり、当該要素は、単体、化合物、反応物を選択しない操作を表す要素又は分子内反応を表す要素である。ここで、実施形態に係る化学構造発生装置１は、初期化合物から出発して反応物リストを逐次更新していく。従って、反応物リスト１１０ａは、初期状態（第０世代（ｐ＝０））の反応物リストＸ_０と、第１世代の反応物リストＸ_１と、第２世代の反応物リストＸ_２と、・・・、第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐとからなる。ここで、第ｋ＋１世代の反応物リストＸ_ｋ＋１は、第ｋ世代の反応物リストＸ_ｋを完全に含んでもよいし、第ｋ＋１世代の反応物リストＸ_ｋ＋１は、第ｋ世代の反応物リストＸ_ｋを完全に含まなくてもよい。

【0018】

また、各世代の反応物リストＸ_ｋは、任意的構成要件として、反応物を表す化合物ｘ_ｋ１…ｘ_ｋｎの他に、特殊操作を表す特殊化合物ｘ_ｎｕｌｌ、ｘ_{ｉｎｔｒａ}等を含んでもよい。これらの特殊化合物については後述する。これらの特殊化合物を要素として含まない場合、第ｋ世代の反応物リストＸ_ｋの要素は、第ｋ世代の反応物を表す化合物ｘ_ｋ１、ｘ_ｋ２…、ｘ_ｋｎとなる。逆に、これらの特殊化合物を要素として含む場合、第ｋ世代の反応物リストＸ_ｋの要素は、例えば、ｘ_ｋ１、ｘ_ｋ２…、ｘ_ｋｎ、ｘ_ｎｕｌｌ、ｘ_{ｉｎｔｒａ}となる。

【0019】

生成物リスト１１０ｂは、化学反応の生成物リストであり、生成物を表す化合物等で構成される。より正確には、生成物リスト１１０ｂは１以上の要素からなり、当該要素は、単体、化合物、反応物を選択しない操作を表す要素又は分子内反応を表す要素である。ここで、反応物リスト１１０ａの場合と同様、生成物リスト１１０ｂは、第０世代（ｐ＝０）の生成物リストＹ_０と、第１世代の生成物リストＹ_１と、第２世代の生成物リストＹ_２と、・・・、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐとからなる。

【0020】

なお、いくつかの実施形態においては、第ｋ＋１世代の反応物リストＸ_ｋ＋１の要素は、第ｋ世代の生成物リストＹ_ｋの要素と等しくなる。

【0021】

化学反応リスト１１０ｃは、可能な化学反応リストであり、反応物の部分構造のリストと、当該反応物を用いて行われる化学反応により生成される生成物の部分構造のリストとが、対応づけられたリストである。また、化学反応リスト１１０ｃは、必要に応じて、当該化学反応のコストに関する情報を含む。

【0022】

図２に、反応物が２つまたは１つであり、それに対応する生成物が１つである場合の化学反応リスト１１０ｃの一例が示されている。

【0023】

図２の１行目には、部分構造「X₁-COOH」と、部分構造「X₂-H」とから、構造「X₁-CO-X₂」が発生する場合について記載されている。かかる場合、反応物の部分構造リスト｛「X₁-COOH」,「X₂-H」｝と、当該化学反応により生成される生成物の部分構造リスト｛「X₁-CO-X₂」｝とが対応づけられたリスト｛｛「X₁-CO-X₂」｝, ｛「X₁-COOH」,「X₂-H」｝｝が、化学反応リスト１１０ｃの一例となる。

【0024】

また、図２の２行目には、部分構造「X₁-CO-X₂」から、構造「X₁-CHOH-X₂」が発生する場合に記載されている。かかる場合、反応物の部分構造リスト｛「X₁-CO-X₂」｝と、当該化学反応により生成される生成物の部分構造リスト（「X₁-CHOH-X₂」）とが対応づけられたリスト｛｛「X₁-CHOH-X₂」｝, ｛「X₁-CO-X₂」｝｝が、化学反応リスト１１０ｃの一例となる。また、本化学反応は、H₂も部分構造と考え、｛｛「X₁-CHOH-X₂」｝、｛「X₁-CO-X₂」、「H₂」｝｝と表現してもよい。

【0025】

また、図２の３行目には、例えば、部分構造「X₁-CHOH-X₂」と、部分構造「X₃-H」とから、構造「X₁-CHX₃-X₂」が発生する場合に記載されている。かかる場合、反応物の部分構造リスト｛「X₁-CHOH-X₂」,「X₃-H」｝と、当該化学反応により生成される生成物の部分構造リスト（「X₁-CHX₃-X₂」）とが対応づけられたリスト｛｛「X₁-CHX₃-X₂」｝, ｛「X₁-CHOH-X₂」,「X₃-H」｝｝が、化学反応リスト１１０ｃの一例となる。

【0026】

なお、図２では、反応物が２つまたは１つであり、それに対応する生成物が１つである場合について説明したが、実施形態はこれに限られず、反応物は３つ以上であってもよい。例えば、部分構造Ａと、部分構造Ｂと、部分構造Ｃとから、構造Ｄが発生する場合、反応物の部分構造リスト｛Ａ,Ｂ,Ｃ｝と、当該化学反応により生成される生成物の部分構造リスト｛Ｄ｝とが対応づけられたリスト｛｛Ｄ｝,｛Ａ,Ｂ,Ｃ｝｝が、化学反応リスト１１０ｃの一例となる。

【0027】

また、上述の場合では、生成物が１つの場合について説明したが、実施形態はこれに限られず、生成物は２つ以上であってもよい。例えば、図２の１行目の逆反応として、部分構造「X₁-CO-X₂」から、構造「X₁-COOH」と、構造「X₂-H」とが発生する場合について考える。かかる場合、反応物の部分構造リスト｛「X₁-CO-X₂」｝と、当該化学反応により生成される生成物の部分構造リスト｛「X₁-COOH」, 「X₂-H」｝とが対応づけられたリスト｛｛「X₁-COOH」, 「X₂-H」｝, ｛「X₁-CO-X₂」｝｝が、化学反応リスト１１０ｃの一例となる。

【0028】

以上の内容を式を用いて表現すると、例えば、部分構造ｙ_ｋと部分構造ｙ_ｌから新たな構造y_ｋｌ'が生成される場合、リスト｛｛y_ｋｌ'｝, ｛y_ｋ , y_ｌ｝｝が、化学反応リスト１１０ｃとなる。また、一般的に、ｎ個の部分構造ｙ_ｑ１,ｙ_ｑ２…ｙ_ｑｎから、新たなｍ個の構造ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；１}、ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；２、}…、ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；ｍ}が生成される場合、リスト｛｛ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；１}、ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；２、}…、ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；ｍ}｝,｛ｙ_ｑ１,ｙ_ｑ２…ｙ_ｑｎ｝｝が、化学反応リスト１１０ｃとなる。

【0029】

なお、いくつかの実施形態では、化学反応リスト１１０ｃは、反応物リスト１１０ａや生成物リスト１１０ｂとは異なり、要素は世代ごとに更新されず、世代を通じて要素は固定される。

【0030】

禁止反応リスト１１０ｄは、禁止される化学反応リストであり、反応物の部分構造リストと、当該反応物を用いて行われる化学反応により生成される生成物の部分構造リストとが、それが禁止される化学反応である旨の情報とともに、対応づけられたリストである。

【0031】

例えば、部分構造ｙ_ｋと部分構造ｙ_ｌから新たな構造y_ｋｌ'が生成される場合、生成される当該新たな構造に商業的価値がなく生成物としては適当でない場合、リスト｛｛y_ｋｌ'｝,｛y_ｋ , y_ｌ｝｝が、禁止反応リスト１１０ｄとなる。また、一般的に、ｎ個の部分構造ｙ_ｑ１,ｙ_ｑ２…ｙ_ｑｎから、新たなｍ個の構造ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；１}、ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；２、}…、ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；ｍ}が生成される場合、当該生成物が商業的価値がない等の理由により生成物としては適当でない場合、リスト｛｛ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；１}、ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；２、}…、ｙ_{ｑ１ｑ２…ｑｎ；ｍ}｝、｛ｙ_ｑ１,ｙ_ｑ２…ｙ_ｑｎ｝｝が、禁止反応リスト１１０ｄとなる。なお、商業的価値の有無については、例えばコスト、安定性、毒性などの観点に基づいて、分野ごとに判断される。

【0032】

図３に、禁止反応リスト１１０ｄの一例が示されている。図３は、禁止反応リスト１１０ｄに係る処理について説明した図である。

【0033】

図３の上段には、部分構造「X₁-COOH」と、部分構造「X₂-H」とから、構造「X₁-CO-X₂」が発生する場合について記載されている。このような構造の発生を制限する理由は特にないことから、この構造の発生は、許可（Allow）となる。

【0034】

一方、図３の下段には、部分構造「X₁-COOH」と、部分構造「X₂-CO-CH₂-CO-X₃」とから、構造「X_x-CO-CHX₁-CO-X_３」が発生する場合について記載されている。生成された構造が化学的に不安定であり、例えばある分野においては商業的価値がないと判断される場合、このような構造の発生は禁止され、この構造の発生は、禁止（Deny）となる。すなわち、リスト｛｛「X₂-CO-CHX₁-CO-X_３」｝、｛「X₁-COOH」、「X₂-CO-CH₂-CO-X₃」｝｝が、禁止反応リスト１１０ｄとなる。

【0035】

数値情報リスト１１０ｅは、反応物リスト１１０ａ中の各化合物それぞれのコスト等を表す数値情報リストである。数値情報リスト１１０ｅについては、第２の実施形態において詳しく説明する。

【0036】

記憶部１２０は、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ハードディスク等の記憶領域であり、処理回路１００が実行する各種プログラム及び当該各種プログラムの実行結果、データベース１１０等を記憶する。

【0037】

入力装置１３０は、化学構造発生装置１を使用するユーザが各種の操作を行うためのデバイスである。入力装置１３０は、例えばマウス、キーボード、タッチパネル又はハードウェアキーで構成される。

【0038】

ディスプレイ１４０は、各種情報を表示する。例えば、ディスプレイ１４０は、ＣＰＵの処理結果や、ユーザから各種操作を受け付けるためのＧＵＩ（Graphical User Interface）等を表示する。ディスプレイ１４０は、例えば液晶ディスプレイ、有機ＥＬ（Electro Luminescence）ディスプレイ又はブラウン管ディスプレイで構成される。なお、例えばタッチパネルのような形態で、入力装置１３０とディスプレイ１４０とが一体に構成されても良い。

【0039】

なお、実施形態は上述の例に限られない。実施形態によっては、記憶部１２０、入力装置１３０、ディスプレイ１４０等は、化学構造発生装置１の必須の構成要素ではなく、すなわち化合物発生装置１は記憶部１２０、入力装置１３０、ディスプレイ１４０等を含まなくてもよい。また、別の例として、記憶部１２０、入力装置１３０、ディスプレイ１４０等は、例えば、ネットワークを介して化合物発生装置１の外に配置され、処理回路１００とデータのやりとりが行われてもよい。

【0040】

続いて、実施形態に係る背景について説明する。

【0041】

【0042】

ここで、例えば深層学習等の機械学習を行うためには大量の学習用データが必要になることから、質の良い学習用データをどのように効率よく生成するかが重要となる。このような観点から、機械学習の学習用データとして用いることが適切であるような分子の構造を自動的に発生させる化学構造発生装置が重要となる。

【0043】

ここで、原子数に対して可能な分子構造の数は、原子数が増大するにしたがって指数関数的に増大し、組み合わせ爆発がおこるため、候補となる分子の構造を網羅的に発生させるのは現実的に不可能である。加えて、利用可能な分子、すなわち、実際に安定に存在し、商業的に利用可能な分子の数の、ありうる分子構造の数に対する比は、原子数が増加すると急激に減少する。機械学習を行う上で、商業的に利用可能ではない分子構造を多数含む学習用データを用いることは時間的にも経済的にも極めて非効率的である。従って、商業的に利用可能であり価値の高い分子だけを効率的に発生させることのできる化学構造発生装置が望まれる。

【0044】

係る背景に鑑みて、実施形態に係る化学構造発生装置１の有する処理回路１００は、発生機能１００aと、制御機能１１０ｂとを備える。処理回路１００は、発生機能１００aにより、１以上の化合物からなる反応物のリストである反応物リスト１１０ａと、化学反応のリストである化学反応リスト１１０ｃとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物のリストである生成物リスト１１０ｂを生成する。処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、生成物リスト１１０ｂを新たな反応物リストとして発生機能１００ａに係るプログラムに与えるとともに、反応物リスト１１０ａと生成物リスト１１０ｂとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベース１１０の更新を行い、当該新たな反応物リスト及び化学反応リスト１１０ｃに基づいて発生機能１００ａに係るプログラムに新たな生成物リストを生成させる。

【0045】

これにより、実施形態に係る化学構造発生装置１は、機械学習の学習用データとして適切な質の良い学習用データを効率的に発生させることができ、これらの学習用データを用いて生成された学習済モデルを用いることで、分子設計の効率を高めることができる。

【0046】

かかる処理の詳細について、図４～図７を用いて説明する。

【0047】

図４は、第１の実施形態に係る化学構造発生装置が行う処理の流れを表すフローチャートである。

【0048】

はじめに、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、化合物リストの生成を開始する（ステップＳ１００）。処理回路１００は、発生機能１００ａにより、初期状態においてはｐ＝０として、第０世代の反応物リストＸ_０に基づいて、ｐを増加させながら、第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐを、当該化合物リストとして生成する。

【0049】

続いて、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物リスト１１０ａである第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐと、化学反応リスト１１０ｃとに基づいて、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐを、生成物リスト１１０ｂとして生成する。（ステップＳ２００）。すなわち、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物リスト１１０ａにおける１以上の化合物からなる反応物リストと、化学反応リスト１１０ｃとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リスト１１０ｂを生成する。ステップＳ２００の詳細な処理については、図６であらためて説明する。

【0050】

続いて、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐを、新たな反応物リスト（第ｐ＋１世代の反応物リストＸ_ｐ＋１）として、発生機能１００ａに係るプログラムに与える（ステップＳ３００）。すなわち、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、ステップＳ２００で生成された生成物リストＹ_ｐを、新たな反応物リストＸ_ｐ＋１として発生機能１００ａに係るプログラムに与える。

【0051】

また、かかる処理を実行するとともに、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、反応物リスト１１０ａと生成物リスト１１０ｂとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベース１１０の更新を行う。ここで、データベース１１０の更新を行うとは、データベース１１０に対して新たな要素を追加する等によりデータベース１１０の要素を変更する操作、例えば、生成物リスト１１０ｂのうち一部の要素を新たな反応物リスト１１０ａの新たな要素としてデータベース１１０に入力する操作等を意味する。例えば、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、ステップＳ３００において、反応物リスト１１０ａの更新を行う。

【0052】

なお、このように更新されるデータベース１１０の少なくとも一部は、例えば機械学習における学習用データとして用いられる。一例として、処理回路１００は、図示しない学習用データ生成機能により、更新された反応物リスト１１０ａに基づいて、機械学習における学習用データを生成する。一例として、処理回路１００は、図示しない学習用データ生成機能により、更新された反応物リスト１１０ａの要素それぞれに対して、当該要素の物性値を対応づけることにより、化学構造と当該化学構造の物性値とが対応づけられた教師ありデータを作成し、当該教師ありデータが、機械学習における学習用データとして用いられても良い。このような学習用データを用いて機械学習が行われて学習済モデルが生成されることで、未知の化学構造の物性値を予測することができ、これにより、例えば望ましい物性値をもつ化学構造の探索を行うことができる。また、別の例として、処理回路１００は、図示しない学習用データ生成機能により、更新された反応物リスト１１０ａに基づいて、教師なしデータを作成し、当該教師なしデータが、機械学習における学習用データとして用いられても良い。

【0053】

続いて、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、ｐの値を１増加させる（ステップＳ４００）。ここで、ｐの値が、事前に設定された閾値ｐ_ｍａｘより大きい場合（ステップＳ５００Ｙｅｓ）、処理は完了する。すなわち、繰り返しの世代数ｐが、事前に設定された閾値ｐ_ｍａｘを上回った場合、制御機能１００ｂを有する処理回路１００は、生成物リスト作成処理の終了条件を満たしたと判定し、処理を終了する。一方、ｐの値が、ｐ_ｍａｘより小さい場合（ステップＳ５００Ｎｏ）、処理回路１５０は、ステップＳ２００からステップＳ４００の処理を繰り返す。すなわち、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、ステップＳ３００における新たな反応物リスト及び化学反応リスト１１０ｃにおける化学反応リストに基づいて、発生機能１００ａに係るプログラムに、新たな生成物リストを生成させる。なお、生成物リスト作成処理の終了条件については、実施形態は、上述のように、繰り返しの世代数ｐが一定の繰り返し回数を超えたことをもって終了とするものに限られず、処理回路１００は、例えば生成された生成物リストの要素数が一定の値に達した等、別の終了条件を持って生成物リスト作成処理を終了してもよい。

【0054】

図５に、かかる処理により順次生成される化合物の一例が示されている。図５は、第１の実施形態に係る化学構造発生装置が行う処理について説明した図である。

【0055】

化合物１０ａ及び化合物１０ｂは、初期状態、すなわちｐ＝０において第０世代の反応物リストＸ_０に含まれる化合物の例を示している。ｐ＝０において、ステップＳ２００において、処理回路１００は、発生機能１００aにより、化合物１０ａ及び化合物１０ｂに基づいて、化合物１１を、第０世代の生成物リストＹ_０として生成する。ｐ＝０において、ステップＳ３００において、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、第０世代の生成物リストＹ_０を、第１世代の反応物リストＸ_１として、発生機能１００aに係るプログラムに与える。すなわち、化合物１１は、第１世代の反応物リストＸ_１に含まれる。また、制御機能１００ｂを有する処理回路１００は、発生機能１００ａにより生成されたこれらの生成物リストを、記憶部１２０に記憶させる。続いて、ステップＳ４００において、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、ｐの値を１増加させてｐ＝１とする。

【0056】

続いて、ｐ＝１において、ステップＳ２００において、処理回路１００は、発生機能１００aにより、化合物１０ａ及び化合物１１に基づいて、化合物１２ａを、化合物１１に基づいて、化合物１２ｂを、第１世代の生成物リストＹ_１として生成する。ｐ＝１において、ステップＳ３００において、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、第１世代の生成物リストＹ_１を、第２世代の反応物リストＸ_２として、発生機能１００ａに係るプログラムに与える。すなわち、化合物１２ａ及び化合物１２ｂは、第２世代の反応物リストＸ_１に含まれる。続いて、ステップＳ４００において、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、ｐの値を１増加させてｐ＝２とする。

【0057】

以下同様に、処理回路１００は、発生機能１００aにより、化合物１０ｂ及び化合物１２ｂに基づいて、化合物１３ａを生成し、化合物１０ａ及び化合物１３ａに基づいて、化合物１４を生成する。このようにして、化学構造発生装置１は、さまざまな化合物を、効率よく順次生成することができる。なお、図５において、化合物１２ａ及び化合物１１から、化合物１３ｂを生成する化学反応は、禁止反応リスト１１０ｄに含まれる化学反応に該当するので、このような場合、処理回路１００は、生成された化合物１３ｂを、生成物リストに加えない。

【0058】

続いて、図６を用いて、図４のステップＳ２００の処理の詳細について説明する。すなわち、図６のフローチャートは、図４におけるステップＳ２００の処理の流れについてより詳細に説明したフローチャートである。

【0059】

なお、前述したように、各世代の反応物リストＸ_ｋは、任意的構成要件として、反応物を表す化合物ｘ_ｋ１…ｘ_ｋｎの他に、特殊操作を表す特殊化合物ｘ_ｎｕｌｌ、ｘ_{ｉｎｔｒａ}等を含んでもよい。これらの特殊化合物については後で説明することとし、ここでは、まず、各世代の反応物リストＸ_ｋが、これらの特殊化合物を含まない場合について説明する。

【0060】

また、以下、説明が複雑になるのを避けるため、図６においては、生成物リストの生成に用いられる化学反応が、２つの反応物から１つの生成物を生成する化学反応である場合について説明する。

【0061】

はじめに、ステップＳ２１０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、生成物リスト１１０ｂにおいて、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐの生成を開始する。ここで、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第０世代の反応物リストＸ_０、第１世代の反応物リストＸ_１、第２世代の反応物リストＸ_２、…第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐに基づいて、各ｐ世代の生成物リストＹ_ｐの生成を開始する。処理回路１００が発生機能１００ａにより生成物リストＹ_ｐの生成を開始した直後においては、生成物リストＹ_ｐは、空集合である。第ｐ_０世代まで処理が行われる場合、このようにして、生成された生成物リストＹ_０、Ｙ_１…Ｙ_p0の和集合が、機械学習の学習用データとして用いられるデータとなる。換言すると、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、生成された生成物リストＹ_０、Ｙ_１…Ｙ_p0の和集合として、機械学習の学習用データとして用いられるデータを生成する。

【0062】

まず、ステップＳ２２０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第０世代の反応物リストＸ_０、第１世代の反応物リストＸ_１、第２世代の反応物リストＸ_２、…第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐのいずれかの反応物リストから要素を一つ選択し、第１の要素ｘ_ｍとして抽出する。

【0063】

例えば、第０世代の反応物リストＸ_０＝｛ｘ_０１、ｘ_０２｝、第１世代の反応物リストＸ_１＝｛ｘ_１１、ｘ_１２｝としてｘ_０１＝「ＣＨ_３ＯＨ」、ｘ_０２＝「ＣＨ_４」、ｘ_１１＝「ＣＨ_３ＣＯＯＨ」、ｘ_１２＝「Ｃ_２Ｈ_５ＣＯＯＨ」、ｐ＝１の場合を考える。この場合、例えば、ステップＳ２２０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第０世代の反応物リストＸ_０から要素を一つ選択し、要素ｘ_０２＝「ＣＨ_４」を、第１の要素ｘ_ｍとして抽出する。また、別の例として、ステップＳ２２０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第１世代の反応物リストＸ_１から要素を一つ選択し、要素ｘ_１２＝「Ｃ_２Ｈ_５ＣＯＯＨ」を、第１の要素ｘ_ｍとして抽出する。

【0064】

続いて、ステップＳ２３０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐから要素を一つ選択し、第２の要素ｘ_ｎとして抽出する。例えば、ｐ＝１の場合、ステップＳ２３０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第１世代の反応物リストＸ_１から要素を一つ選択し、要素ｘ_１１＝「ＣＨ_３ＣＯＯＨ」を、第２の要素ｘ_ｍとして抽出する。このようにして、ステップＳ２２０及びステップＳ２３０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物リストから、１以上の化合物を抽出する。

【0065】

なお、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、様々な第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎについて、ステップＳ２２０～ステップＳ２８０の処理を繰り返す。

【0066】

なお、当該繰り返し処理において、処理回路１００は、すべての第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎの組み合わせについてステップＳ２２０～ステップＳ２８０の処理を行ってもよいし、逆に、第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎの取りうる組み合わせのうち一部の組み合わせについてのみ、ステップＳ２２０～ステップＳ２８０の処理を行ってもよい。

【0067】

続いて、ステップＳ２４０及びステップＳ２５０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、選択された要素から、化学反応が行われる部分構造を選択する。

【0068】

ステップＳ２４０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ステップＳ２２０で抽出された第１の要素ｘ_ｍから、第１の部分構造ｙ_ｍを抽出する。例えば、ステップＳ２４０で抽出された第１の要素ｘ_ｍが、「Ｃ_２Ｈ_５ＣＯＯＨ」の場合、この構造は、「Ｒ－ＣＯＯＨ」の形の構造とマッチすることから、ステップＳ２４０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ｙ_ｍ＝「ＣＯＯＨ」として、第１の部分構造ｙ_ｍを抽出する。また、部分構造の抽出の別の例として、ステップＳ２４０で抽出された第１の要素ｘ_ｍが、「Ｃ_２Ｈ_５ＣＯＯＨ」の場合、この構造は、「Ｒ－Ｈ」の形の構造とマッチすることから、ステップＳ２４０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ｙ_ｍ＝「Ｈ」として、第１の部分構造ｙ_ｍを抽出する。

【0069】

また、同様に、ステップＳ２５０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ステップＳ２４０において抽出された第２の要素ｘ_ｎから、第２の部分構造ｙ_ｎを抽出する。

【0070】

なお、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、様々な第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎについて、ステップＳ２４０～ステップＳ２８０の処理を繰り返す。

【0071】

続いて、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、記憶部１２０から化学反応リスト１１０ｃを読み出し、ステップＳ２４０及びステップＳ２５０で抽出した構造が、化学反応リスト１１０ｃに記載された化学反応に含まれるかどうかを判定する。第１の部分構造ｙ_ｍと第２の部分構造ｙ_ｍとが、化学反応リストと一致しない場合（ステップＳ２６０Ｎｏ）、新たな第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎについて、ステップＳ２４０～ステップＳ２８０の処理が繰り返される。一方、第１の部分構造ｙ_ｍと第２の部分構造ｙ_ｎが、化学反応リストと一致する場合（ステップＳ２６０Ｙｅｓ）、処理は、ステップＳ２６５に進む。例えば、第１の部分構造ｙ_ｍが、「ＣＯＯＨ」であり、第２の部分構造ｙ_ｎが「Ｈ」であった場合、これらの部分構造は、化学反応リスト｛「Ｘ_１－ＣＯ－Ｘ_２」、｛「Ｘ_１－ＣＯＯＨ」、「Ｘ_２－Ｈ」｝とマッチする。従って、このような場合、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、当該化学反応により新たな化合物を生成することが可能と判定し、処理はステップＳ２６５へと進む。

【0072】

このようにして、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ステップＳ２２０及びＳ２３０で抽出された１以上の化合物が反応物となるような化学反応を化学反応リスト１１０ｃから抽出する。

【0073】

続いて、ステップＳ２６５において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、記憶部１２０から禁止反応リスト１１０ｄを読み出し、ステップＳ２４０で抽出した第１の部分構造ｙ_ｍ及びステップＳ２５０で抽出した第２の部分構造ｙ_ｎが、禁止規則と一致するかどうかを判定する。第１の部分構造ｙ_ｍと第２の部分構造ｙ_ｍとが、禁止規則と一致する場合（ステップＳ２６５Ｙｅｓ）、この部分構造の組み合わせについては、処理回路１００は新たな処理を行わず、新たな第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎについて、ステップＳ２４０～ステップＳ２８０の処理が繰り返される。例えば、第１の部分構造ｙ_ｍが、「-ＣＯＯＨ」であり、第２の部分構造ｙ_ｎが「-ＣＯ－ＣＨ_２－ＣＯ－」であった場合、これらの部分構造は、禁止反応リスト｛「Ｘ_２－ＣＯ－ＣＨＸ_１－ＣＯ－Ｘ_３」、｛「Ｘ_１－ＣＯＯＨ」、「Ｘ_２－ＣＯ－ＣＨＸ_１－ＣＯ－Ｘ_３」｝とマッチする。従って、このような場合、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、当該化学反応により生成された新たな化合物について商業的な価値がないと判定し、この部分構造の組み合わせについては、処理回路１００は新たな処理を行わず、新たな第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎについて、ステップＳ２４０～ステップＳ２８０の処理が繰り返される。一方、第１の部分構造ｙ_ｍと第２の部分構造ｙ_ｎが、禁止規則と一致しない場合（ステップＳ２６５Ｎｏ）、処理は、ステップＳ２７０に進み、得られた生成物が、生成物リストＹ_ｐに追加される。

【0074】

このようにして、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、禁止規則に更に基づいて、生成物リストＹ_ｐを生成する。なお、上述の例では、化学反応ベースで禁止規則を定める場合、すなわち禁止規則が、ステップＳ２６０における化学反応リストから除外される化学反応を定める規則である場合について説明したが、実施形態はこれに限られない。すなわち、生成物や反応物ベースで禁止規則を定めてもよい。換言すると、禁止規則は、生成物リストＹ_ｐから除外される生成物や、生成物リストＹ_ｐから除外される生成物に対応する反応物を定める規則であってもよい。なお、実施形態は上述の例に限られず、化学反応リストから除外される化学反応を定める規則である禁止規則ではなく、化学反応リストに組み入れられる化学反応を定める規則である許可規則に基づいて、処理回路１００が発生機能１００ａにより生成物リストＹ_ｐを定めても良い。

【0075】

続いて、ステップＳ２７０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、化学反応リストに基づいて生成物ｙ_ｍｎを生成する。例えば、第１の要素ｘ_ｍが、「Ｃ_２Ｈ_５ＣＯＯＨ」であり、第２の要素ｘ_ｎが「ＣＨ_４」であり、第１の部分構造ｙ_ｎが「-ＣＯＯＨ」であり、第２の部分構造ｙ_ｍが「－Ｈ」であり、当該化学反応リストが｛「Ｘ_１-ＣＯ－Ｘ_２」、｛「Ｘ_１－ＣＯＯＨ」、「Ｘ_２－Ｈ」｝｝の場合、処理回路１００が発生機能１００ａにより生成する生成物ｙ_ｍｎは、「Ｃ_２Ｈ_５－ＣＯ－ＣＨ_３」となる。

【0076】

続いて、ステップＳ２７５において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ステップＳ２７０において生成された生成物ｙ_ｍｎ、すなわち生成物リストＹ_ｐの候補となる化合物が、以前に生成された生成物リストの中に含まれているかどうか、すなわち以前の処理においてすでに生成された化合物であるか否かについて判定を行う。処理回路１００が、発生機能１００ａにより、ステップＳ２７０において生成された生成物ｙ_ｍｎが、以前に生成された生成物リストの中に含まれていると判定した場合、すなわち以前の処理においてすでに生成された化合物であると判定した場合（ステップＳ２７５Ｙｅｓ）、処理回路１００は、当該生成物ｙ_ｍｎについては、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐに含めず、新たな第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎについて、ステップＳ２４０～Ｓ２８０の処理を繰り返す。

【0077】

一方、処理回路１００が、発生機能１００ａにより、ステップＳ２７０において生成された生成物ｙ_ｍｎが、以前の処理においてすでに生成された化合物でないと判定した場合（ステップＳ２７５Ｎｏ）、処理はステップＳ２８０に進み、処理回路１００は、当該生成物ｙ_ｍｎを、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐに対して追加する。このようにして、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ステップＳ２６０で抽出された化学反応の生成物ｙ_nmであって、ステップＳ２７０で生成された生成物を、１以上の化合物からなる生成物Ｙ_ｐのリストに追加する。

【0078】

処理回路１００は、発生機能１００ａにより、与えられた第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎについて、第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎを変えながら、様々な第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎについて、ステップＳ２４０～Ｓ２８０の処理を繰り返す。また、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、様々な第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎについて、ステップＳ２２０～ステップＳ２８０の処理を繰り返す。

【0079】

なお、実施形態は、上述の例に限られない。

【0080】

図６において、化合物の生成に用いられる化学反応が、２個の反応物から１個の生成物を生成する化学反応（反応の次元数が２）である場合について説明したが、実施形態はこれに限られない。一例として、化合物の生成に用いられる化学反応は、３個の反応物から１個の生成物を生成する化学反応（反応の次元数が３）であってもよく、また、１個の反応物から２個の生成物を生成する化学反応であってもよく、また１個の反応物から当該反応物とは異なる１個の生成物を生成する化学反応であってもよい。

【0081】

例えば、化合物の生成に用いられる化学反応が、３個の反応物から１個の生成物を生成する化学反応である場合について説明する。かかる場合、ステップＳ２２０～ステップＳ２３０に代えて、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第０～ｐ世代の反応物リストＸ_０～Ｘ_ｐのいずれかの反応物リストから第１の要素ｘ_ｍ1を抽出し、第０～ｐ世代の反応物リストＸ_０～Ｘ_ｐのいずれかの反応物リストから第２の要素ｘ_ｍ２を抽出し、第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐから第３の要素ｘ_ｍ３を抽出する。また、ステップＳ２４０～ステップＳ２５０に代えて、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第１の要素ｘ_ｍ１から第１の部分構造ｙ_ｍ１を抽出し、第２の要素ｘ_ｍ２から第２の部分構造ｙ_ｍ２を抽出し、第３の要素ｘ_ｍ３から第３の部分構造ｙ_ｍ３を抽出する。処理回路１００は、発生機能１００ａにより、与えられた第１の要素ｘ_ｍ１、第２の要素ｘ_ｍ２、第３の要素ｘ_ｍ３の組み合わせについて、様々な第１の部分構造ｙ_ｍ１、第２の部分構造ｙ_ｍ２、第３の部分構造ｙ_ｍ３について同様の処理を行い、これらの処理を、様々な、第１の要素ｘ_ｍ１、第２の要素ｘ_ｍ２、第３の要素ｘ_ｍ３の組み合わせについて行う。

【0082】

また、例えば、化合物の生成に用いられる化学反応が、１個の反応物から２個の生成物を生成する化学反応である場合について説明する。かかる場合、ステップＳ２２０～ステップＳ２３０に代えて、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐから要素ｘ_ｍを抽出する。また、ステップＳ２４０～ステップＳ２５０に代えて、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、要素ｘ_ｍから部分構造ｙ_ｍを抽出する。ステップＳ２６０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、部分構造ｙ_ｍがマッチする化学反応を化学反応リスト１１０ｃから取得し、ステップＳ２６５において禁止規則のチェックを行ったのち、ステップＳ２７０において、当該化学反応リストに基づいて、２つの生成物ｙ_ｍ：１、ｙ_ｍ；２を生成する。ステップＳ２７５において、これらの生成物それぞれが、すでに生成された化合物であるか否かの判定を行ったのち、すでに生成された化合物でなければ、ステップＳ２８０において、生成物を、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐに追加される。

【0083】

これらの処理は、化合物の生成に用いられる化学反応が、ｑ個の反応物からｒ個の生成物を生成する化学反応である場合に、容易に一般化できる。

【0084】

なお、化合物の生成に用いられる化学反応は、例えば、反応物「Ｒ－ＯＨ」から、生成物「Ｒ－Ｂｒ」を生成する化学反応のように、１個の反応物から１個の生成物を生成する化学反応であってもよい。当該化学反応は、例えば、｛｛「Ｒ－Ｂｒ」｝、｛「Ｒ－ＯＨ」｝｝のように表現できる。

【0085】

また、実施形態では、発生機能１００ａを有する処理回路１００が、ステップＳ２２０において、第０世代～第ｐ世代の反応物リストＸ_０～Ｘ_ｐから第１の要素ｘ_ｍを抽出し、ステップＳ２３０において、第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐから第２の要素ｘ_ｎを抽出する場合について説明したが、実施形態はこれに限られない。例えば、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、ステップＳ２３０においても、第０世代～第ｐ世代の反応物リストＸ_０～Ｘ_ｐから第２の要素ｘ_ｎを抽出してもよい。

【0086】

続いて、図６において、反応物リストＸ_ｐが、特殊化合物ｘ_ｎｕｌｌを要素として含む場合について説明する。特殊化合物ｘ_ｎｕｌｌは、化合物を選択しない操作を示す特殊な要素であり、特殊化合物ｘ_ｎｕｌｌが選択された場合には、化合物が選択されなかったものとして取り扱われる。

【0087】

例えば、反応物リストＸ_ｐが、通常の化合物であるｎ個の要素ｘ_１、ｘ_２…ｘ_ｎ及び特殊化合物ｘ_ｎｕｌｌからなる要素ｎ＋１個のリストであり、このリストから、重複を許して３個の要素を抽出する場合を考える。特殊化合物ｘ_ｎｕｌｌ以外の化合物が、ｘ_ｋ、ｘ_ｌ、ｘ_ｍのように３個抽出された場合、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物がｘ_ｋ、ｘ_ｌ、ｘ_ｍの３個である３次元反応を抽出する。また、ｘ_ｎｕｌｌが１回抽出され、ｘ_ｎｕｌｌ以外の化合物が、ｘ_ｋ、ｘ_ｌのように２個抽出された場合、１個の化合物が選択されなかったものとして取り扱われ、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物がｘ_ｋ、ｘ_ｌの２個である２次元反応を抽出する。また、ｘ_ｎｕｌｌが２回抽出され、ｘ_ｎｕｌｌ以外の化合物が、ｘ_ｋのように１個抽出された場合、２個の化合物が選択されなかったものとして取り扱われ、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物がｘ_ｋの１個である１次元反応を抽出する。このように、反応物リストＸ_ｐを、ｎ個の化合物ｘ_１、ｘ_２…ｘ_ｎ及び特殊化合物ｘ_ｎｕｌｌからなる要素ｎ＋１個のリストとし、ここから重複を許してｄ個の要素を抽出することで、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物の個数が１からｄまでの、すなわち反応の次元がｄ以下の化学反応を、もれなく数え上げることができる。すなわち、反応物リストＸ_ｐが化合物を選択しない操作を要素ｘ_ｎｕｌｌとして含み、処理回路１００が発生機能１００ａにより、反応部リストＸ_ｐから、化合物の抽出に代えて要素ｘ_ｎｕｌｌを抽出することで、要素ｘ_ｎｕｌｌを抽出しなかった時と比較して少ない個数の反応物に係る化学反応により得られる化合物を、生成物リストＹ_ｐに追加することができる。

【0088】

また、反応物リストＸ_ｐは、ある一つの化合物の構造を変換してもとの化合物とは異なる一つの化合物とする操作を要素として含んでもよい。ここで、「ある一つの化合物の構造を変換してもとの化合物とは異なる一つの化合物とする操作」の例としては、分子内反応、異性化、官能基の置換等の操作が考えられる。

【0089】

かかる操作について、図７を用いて、分子内反応の場合を例にとり説明する。図７は、第１の実施形態に係る化学構造発生装置が行う処理について説明した図である。

【0090】

まず、分子内反応でない通常の化学反応の場合について説明する。反応物リストＸ_ｐの含まれる化合物ｘ_０が、図７に示される化合物１５である場合について考える。ここで、分子内反応でない通常の化学反応の場合、図７の中段に示されるように、化合物１５が２分子集まって化合物１６が生成される。かかる場合、当該化学反応の反応物は、｛「化合物１５」、「化合物１５」｝、当該化学反応の生成物は、「化合物１６」、当該化学反応は、｛｛「化合物１６」｝、｛｛「化合物１５」、「化合物１５」｝と表される。

【0091】

次に、分子内反応を含む場合について考える。分子内反応が存在する場合、図７の下段に示されるように、化合物１５の１分子に分子内反応が起こることにより、化合物１７が生成される。かかる場合、当該化学反応の反応物を、「化合物１５」、当該化学反応の生成物を、「化合物１７」、当該化学反応を、｛「化合物１７」、「化合物１５」｝と表現することも可能であるが、以下のように、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、分子内反応を行う操作ｘ_{ｉｎｔｒａ}を、反応物リストＸ_ｐに含まれる要素として取り扱うこともできる。すなわち、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、当該反応の反応物を、分子内反応を行う操作ｘ_{ｉｎｔｒａ}に対応する特殊要素を用いて、｛「化合物１５」、ｘ_{ｉｎｔｒａ}｝、当該化学反応の生成物を「化合物１７」、当該化学反応を、｛｛「化合物１７」｝、｛「化合物１５」、ｘ_{ｉｎｔｒａ}｝｝として表現した上で、図６で説明した処理を行う。発生機能１００ａを有する処理回路１００は、分子内反応を行う操作ｘ_{ｉｎｔｒａ}を、反応物リストＸ_ｐに含まれる要素として取り扱うことにより、反応物リストのいずれかの化合物に対して分子内反応を行って得られる化合物を生成物リストＹ_ｐに追加する。この例で示されるように、分子に対する操作を、分子の候補の集合に含まれる要素として取り扱うことにより、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、例えば分子内反応等の操作により得られる分子の候補を、系統的に発生させることができる。

【0092】

なお、ステップＳ２７０で処理回路１００が発生機能１００ａにより生成する生成物ｙ_ｎｍは、通常何らかの化学構造（化合物）であるが、実施形態はこれに限られない。例えば、ステップＳ２７０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、特殊化合物ｘ_ｎｕｌｌやｘ_{ｉｎｔｒａ}などを、生成物ｙ_ｎｍとして発生させてもよい。例えば、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物として選択されたすべての要素がｘ_ｎｕｌｌである場合、ステップＳ２７０において、ｘ_ｎｕｌｌを、生成物として発生させる。また、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物として選択されたすべての要素がｘ_{ｉｎｔｒａ}である場合、ステップＳ２７０において、ｘ_{ｉｎｔｒａ}を、生成物として発生させる。なお、反応物として特殊化合物のみが選択された場合、図６のステップＳ２４０、ステップＳ２５０、ステップＳ２６０、ステップＳ２６５、ステップＳ２７５等の処理は実行されることを要しない。

【0093】

以上のように、第１の実施形態に係る化学構造発生装置１によれば、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、１以上の化合物からなる反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、１以上の化合物からなる生成物リストを生成し、制御機能１００ｂにより、生成物リストを新たな反応物リストとして与え、新たな反応物リスト及び化学反応リストに基づいて発生部に新たな生成物リストを生成させる。これにより、機械学習の学習用データとして用いられるのに適切な分子構造であって、商業的に価値がある分子構造、実際に製造可能な分子構造を効率的に発生させることができる。

【0094】

（第２の実施形態）
第２の実施形態においては、商業的に価値がある分子構造を更に効率的に発生させる方法として、候補となる化合物それぞれに数値情報を付与し制御を行うことで、商業的に価値がある分子構造を更に効率的に発生させる化学構造発生装置について説明する。

【0095】

第２の実施形態においては、化学構造発生装置１は、候補となる化合物それぞれについて、数値情報リスト１１０ｅに基づいて数値情報を付与し、当該数値情報を基に制御を行う。ここで、化合物それぞれに対して、付与される数値情報とは、例えば当該化合物を生成するのに必要なコストを示す情報である。

【0096】

典型的な場合においては、各化合物それぞれについて、当該数値情報が付与される。
例えば、第ｐ世代目の反応物リストＸ_ｐが、化合物ｘ_１、ｘ_２、…ｘ_ｎからなり、化合物ｘ_１、ｘ_２、…、ｘ_ｎを生成するコストがそれぞれ、ｗ_１、ｗ_２、…、ｗ_ｎである場合を考える。この場合、第ｐ世代の反応物リストに対応する数値情報リストＷ_ｐの各要素は、それぞれ、ｗ_１、ｗ_２、…ｗ_ｎとなる。

【0097】

なお、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、反応物リスト１１０ａと数値情報リスト１１０ｅとを統合して、化合物それぞれに対して、数値情報が属性（attribute）として設定された一つの化合物リストＸ’_ｐ＝｛ｘ_１（ｗ_１）、ｘ_２（ｗ_２）、…ｘ_ｎ（ｗ_ｎ）｝を生成することもできる。

【0098】

なお、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、それぞれの化合物に対して、当該数値情報を算出する。具体的には、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、数値情報が既知である化合物については既知の数値情報を数値情報として与え、それ以外の化合物の数値情報については、当該化合物の合成経路に基づいて、当該化合物の反応物の数値情報を基に数値情報を、数値情報が既知であるような化合物にたどり着くまで再帰的に定義する。

【0099】

図８及び図９を用いて、かかる処理の流れについて具体的に説明する。図８及び図９は、第２の実施形態に係る化学構造発生装置が行う処理の流れを示すフローチャートである。図８は、処理の全体の流れを表すフローチャートであり、図９は、図８のステップＳ２００Ａの処理について説明したフローチャートである。なお、図８及び図９において、第１の実施形態ですでに説明した処理については、繰り返しての説明は割愛する。

【0100】

はじめに、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、化合物リストの生成を開始する（ステップＳ１００Ａ）。処理回路１００は、発生機能１００ａにより、初期状態においてはｐ＝０として、第０世代の反応物リストＸ_０及び、当該反応物に対する数値情報リストＷ_０に基づいて、ｐを増加させながら、第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐ及び第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐの反応物それぞれに対応する数値情報リストＷ_ｐを、それぞれ化合物リスト及び数値情報リスト（コスト情報のリスト）として生成する。一例として、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、反応物リストＸ_０＝｛ｘ_１、ｘ_２、…ｘ_ｎ｝及び数値情報等の情報（コスト情報）のリストＷ_０＝｛ｗ_１、ｗ_２、…、ｗ_ｎ｝を初期生成し、それらを基に、反応物に数値情報が対応づけられた、反応物リストＸ_０’＝｛ｘ_１（ｗ_１）、ｘ_２（ｗ_２）、…、ｘ_ｎ（ｗ_ｎ）｝を初期生成し、化合物リストの生成を開始する。

【0101】

続いて、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物リスト１１０ａである第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐと、化学反応のリストである化学反応リスト１１０ｃとに基づいて、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐを、生成物リスト１１０ｂとして生成する。この処理とともに、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐの生成物それぞれに対応する数値情報リストＷ_ｐもあわせて算出する。すなわち、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐを、各生成物に数値情報が対応づけられた形で生成する（ステップＳ２００Ａ）。ステップＳ２００Ａの詳細な処理については、図９であらためて説明する。

【0102】

続いて、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐ及び当該生成物それぞれに対応する数値情報リストＷ_ｐを、それぞれ新たな反応物リスト（第ｐ＋１世代の反応物リストＸ_ｐ＋１）及び新たな数値情報リストＷ_ｐ＋１として、発生機能１００ａに係るプログラムに与える（ステップＳ３００Ａ）。このように、制御機能１００ｂを有する処理回路１００は、各生成物に数値情報が対応づけられた、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐを新たな反応物リスト（第ｐ＋１世代の反応物リストＸ_ｐ＋１）として、発生機能１００ａに係るプログラムに与える。

【0103】

続いて、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、ｐの値を１増加させる（ステップＳ４００）。続いて、処理回路１００は、制御機能１００ｂにより、新たな反応物リストＸ_ｐが空集合か否かを判定する。第２の実施形態においては、発生機能１００aを有する処理回路１００は、数値情報リストＷ_ｐを用いた制御を行い、生成される化合物を抑制するので、ｐが大きくなるに従い、新たな反応物リストＸ_ｐの要素数が自然に減少していく。従って、制御機能１００ｂを有する処理回路１００は、新たな反応物リストＸ_ｐが空集合になるｐをもって、ｐに関する処理のエンドポイントとすることができる。

【0104】

すなわち、新たな反応物リストＸ_ｐが空集合の場合（ステップＳ５００ＡＹｅｓ）、処理は終了し、新たな反応物リストＸ_ｐが空集合でない場合（ステップＳ５００ＡＮｏ）、処理はステップＳ２００Ａに戻る。このような処理の停止条件を行うことで、例えばコストが与えられた閾値未満の化合物であって、商業的に価値の大きい化合物を、効率よく発生させることができる。

【0105】

続いて、図９を用いて、ステップＳ２００Ａの処理の詳細について説明する。なお、図９においては、反応物それぞれに対応する数値情報リストＷ_ｐが、当該反応物それぞれの生成物としてのコストを表す情報である場合について説明する。

【0106】

なお、図６と同様、図９においては、生成物リストの生成に用いられる化学反応が、２つの反応物から１つの生成物を生成する化学反応である場合について説明するが、実施形態は、すでに述べたように、反応物または生成物の数がこれと異なる場合にも、同様に適用できる。

【0107】

はじめに、ステップＳ２１０Ａにおいて、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、生成物リスト１１０ｂにおいて、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐの生成を開始する。処理回路１００が発生機能１００ａにより生成物リストＹ_ｐの生成を開始した直後においては、生成物リストＹ_ｐは、空集合である。

【0108】

第１の実施形態と同様に、ステップＳ２２０Ａにおいて、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第０世代の反応物リストＸ_０、第１世代の反応物リストＸ_１、第２世代の反応物リストＸ_２、…第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐのいずれかの反応物リストから要素を一つ選択し、第１の要素ｘ_ｍとして抽出する。

【0109】

続いて、ステップＳ２３０Ａにおいて、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、第ｐ世代の反応物リストＸ_ｐから要素を一つ選択し、第２の要素ｘ_ｎとして抽出する。このようにして、ステップＳ２２０及びステップＳ２３０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、反応物リストから、１以上の化合物を抽出する。

【0110】

なお、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、様々な第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎについて、ステップＳ２２０Ａ～ステップＳ２８０Ａの処理を繰り返す。

【0111】

続いて、ステップＳ２３１において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ステップＳ２２０Ａで選択された第１の要素ｘ_ｍと、ステップＳ２３０Ａで選択した第２の要素ｘ_ｎとを含む反応について、反応物のコスト（原料コストの和）を算出する。ここで、生成物のコストは、反応物のコスト（原料コストの和）と、化学反応を行うのに係るコストとの和であるが、原料コストの和の時点で許容コストを超過していた場合、化学反応に係るコストを考えるまでもなく、生成物のコストが、最大許容コストを超過することになる。従って、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、部分構造に係るループに入る前のステップＳ２３２において、枝刈り処理を行う。

【0112】

すなわち、反応物のコスト、例えばステップＳ２２０Ａで選択された第１の要素ｘ_ｍに係るコストｗ_ｍと、ステップＳ２３０Ａで選択した第２の要素ｘ_ｎに係るコストｗ_ｎの和ｗ_ｍ＋ｗ_ｎが、許容コストを超えた場合（ステップＳ２３２Ｎｏ）、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、ステップＳ２２０Ａ及びステップＳ２３０で選択された第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎは適切な要素でないと判断し、新たな第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎについて、ステップＳ２２０Ａ～ステップＳ２８０Ａの処理を繰り返す。一方、反応物のコスト、例えばステップＳ２２０Ａで選択された第１の要素ｘ_ｍに係るコストｗ_ｍと、ステップＳ２３０Ａで選択した第２の要素ｘ_ｎに係るコストｗ_ｎの和ｗ_ｍ＋ｗ_ｎが、許容コストを超えない場合（ステップＳ２３２Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２４０へと進む。

【0113】

続いて、ステップＳ２４０及びステップＳ２５０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、選択された要素から、化学反応が行われる部分構造を選択する。例えば、ステップＳ２４０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ステップＳ２２０で抽出された第１の要素ｘ_ｍから、第１の部分構造ｙ_ｍを抽出する。また、同様に、ステップＳ２４０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ステップＳ２３０において抽出された第２の要素ｘ_ｎから、第２の部分構造ｙ_ｎを抽出する。

【0114】

なお、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、様々な第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎについて、ステップＳ２４０～ステップＳ２８０Ａの処理を繰り返す。

【0115】

【0116】

このようにして、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ステップＳ２２０Ａ及びＳ２３０Ａで抽出された１以上の化合物が反応物となるような化学反応を化学反応リスト１１０ｃから抽出する。

【0117】

続いて、ステップＳ２７０において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、化学反応リストに基づいて生成物ｙ_ｍｎを生成する。

【0118】

【0119】

一方、処理回路１００が、発生機能１００ａにより、ステップＳ２７０において生成された生成物ｙ_ｍｎが、以前の処理においてすでに生成された化合物でないと判定した場合（ステップＳ２７５Ｎｏ）、処理はステップＳ２７１Ａに進む。

【0120】

ステップＳ２７１Ａにおいて、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、ステップＳ２７０において生成された生成物ｙ_ｍｎについて、生成コストｗ_ｍｎの算出を行う。ここで、生成コストｗ_ｍｎは、反応物のコストの和ｗ_ｍ＋ｗ_ｎと、化学反応のコストｚ_ｍｎとの和である。すなわち、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、生成物リストＹ_ｐの候補となる化合物ｙ_ｍｎそれぞれに対応する数値情報を、候補となる化合物の原料となる反応物のコストの和ｗ_ｍ＋ｗ_ｎと、反応物から候補となる化合物ｙ_ｍｎを生成する化学反応｛ｙ_ｍｎ、｛ｘ_ｍ、ｘ_ｎ｝｝に係るコストｚ_ｍｎとの和を用いて生成する。ここで、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、化学反応のコストｚ_ｍｎを、化学反応リスト１１０ｃから取得する。化学構造発生装置１は、化学反応リスト１１０ｃに、化学反応と、当該化学反応のコストとを、関連付けて記憶部１２０に保存する。

【0121】

続いて、ステップＳ２７２において、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、ステップＳ２７１Ａで算出された生成物ｙ_ｍｍの生成コストｗ_ｍｎが、最大許容コストｃ_ｍａｘ以下であるか否かを判定する。生成コストｗ_ｍｎが、最大許容コストｃ_ｍａｘ以下でない場合、（ステップＳ２７２Ｎｏ）、当該生成物ｙ_ｍｎは、生成物リストＹ_ｐに追加されず、新たな第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎについて、ステップＳ２４０～ステップＳ２８０Ａの処理が繰り返される。一方、生成コストｗ_ｍｎが、最大許容コストｃ_ｍａｘ以下である場合、（ステップＳ２７２Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２８０Ａに進む。

【0122】

このように、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、生成物リストＹ_ｐの候補となる化合物ｙ_ｍｎを生成する際に、候補となる化合物ｙ_ｍｎそれぞれに対応する数値情報である生成コストｗ_ｍｎをステップＳ２７１Ａにおいて算出し、算出した数値情報である生成コストｗ_ｍｎに基づいて、ステップＳ２７２において、候補となる化合物ｙ_ｍｎを、生成物リストＹ_ｐに含めるか否かを決定する。

【0123】

すなわち、反応物リストＸ_ｐに含まれる反応物のそれぞれには、反応物のコストを表す情報が対応づけられ、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、反応物のコストを表す情報にもとづいて、生成物リストＹ_ｐの候補となる化合物ｙ_ｍｎのコストｗ_ｍｎをステップＳ２７１Ａにおいて算出し、算出した生成物リストＹ_ｐの候補となる化合物ｙ_ｍｎのコストｗ_ｍｎを、ステップＳ２７２において予め設定された閾値である最大許容コストｃ_ｍａｘと比較し、コストｗ_ｍｎが閾値である最大許容コストｃ_ｍａｘを上回る場合（ステップＳ２７２Ｎｏ）、候補となる化合物ｙ_ｍｎを、生成物リストＹ_ｐに含めない。

【0124】

ステップＳ２８０Ａにおいて、処理回路１００は、当該生成物ｙ_ｍｎを、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐに対して追加し、生成物ｙ_ｍｎの生成コストｗ_ｍｎを、第ｐ世代の数値情報リストＷ_ｐに対して追加する。このようにして、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、１以上の化合物からなる生成物Ｙ_ｐのリストに追加する。

【0125】

処理回路１００は、発生機能１００ａにより、与えられた第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎについて、第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎを変えながら、様々な第１の部分構造ｙ_ｍ及び第２の部分構造ｙ_ｎについて、ステップＳ２４０～Ｓ２８０Ａの処理を繰り返す。また、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、様々な第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎについて、ステップＳ２２０Ａ～ステップＳ２８０Ａの処理を繰り返す。

【0126】

実施形態は、上述の例に限られない。

【0127】

実施形態では、化合物それぞれに対応する数値情報リストＷ_ｐが、当該化合物のコストを表す情報である場合について説明したが、実施形態は、これに限られない。例えば、化合物それぞれに対応する数値情報リストＷ_ｐは、化合物ごとに定められたスコアであってもよい。一例として、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、化合物ごとに、単純な原料の価格のみならず、取扱いの技術的難易度、原料の調達容易性、マーケット需要など様々な要因を基に総合的な商業的有用性を判断して化合物ごとにスコアを定め、当該スコアが高い、あるいは一定の閾値を上回るものを優先的に次の世代の反応物リストに追加してもよい。ここで、化合物ごとに定められるスコアは、スコアが高いほど望ましい化合物を示すようなスコアであってもよいし、逆にスコアが低いほど望ましい化合物を示すようなスコアであってもよい。また、化合物それぞれに対応する数値情報リストＷ_ｐの例として、化合物の物性に関する情報、例えば、分子量、蒸気圧、沸点、融点、双極子モーメント、油水分配係数（例えばｌｏｇＰ）等が用いられても良い。

【0128】

また、実施形態では、発生機能１００ａを有する処理回路１００が、生成物リストＹ_ｐの候補となる化合物を生成する際に、候補となる化合物それぞれに対応する数値情報を更に算出し、算出した数値情報に基づいて、候補となる化合物を、生成物リストＹ_ｐに含めるか否かを決定する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られない。例えば、発生機能１００ａを有する処理回路１００が、生成物リストＹ_ｐの候補となる化合物を生成する際に、候補となる化合物それぞれに対応する数値情報ではない情報を更に算出し、算出した情報に基づいて、候補となる化合物を、生成物リストＹ_ｐに含めるか否かを決定してもよい。ここで、数値情報ではない情報の例としては、例えば特定の置換基を含むか否かの情報や、公的期間による危険物分類等の情報が挙げられる。かかる場合、例えば、発生機能１００ａを有する処理回路１００は、生成物リストの候補となる化合物が、特定の置換基を含んでいたり、または特定の危険物分類に分類される化合物を、生成物リストＹ_ｐから除外する。

【0129】

図９のフローチャートにおける、第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎに係る繰り返し処理について、第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎの選択を、化合物それぞれの数値情報リストＷ_ｐの内容によらず順次行う場合について説明したが、実施形態はこれに限られない。発生機能１００ａを有する処理回路１００は、化合物それぞれの数値情報に基づく優先順位に従って、例えばコストの低い順やスコアの高い順に従って、第１の要素ｘ_ｍ及び第２の要素ｘ_ｎの探索を行い、生成物リストＹ_ｐの候補ｙ_ｍｎを発生させてもよい。

【0130】

また、実施形態において、化合物のコストとは、化合物の単純な価格のみを示す情報に限られず、例えば安全管理の難易度や原料の調達容易性や安定性等、価格以外の種々のコストを含めてもよい。

【0131】

また、実施形態における数値情報は、スカラー量の形式での数値情報に限定されず、必要に応じて、ベクトル量またはテンソル量の形式での数値情報であってもよい。

【0132】

なお、実施形態では、処理回路１００が、第０世代の反応物リストＸ_０に基づいて、第ｐ世代の生成物リストＹ_ｐを順次生成していく場合について説明した。すなわち、実施形態では、第０世代の反応物リストＸ_０という１つの初期リストをもとに、１つの反応物リストＹ_ｐを生成する場合について説明した。しかしながら、実施形態はこれに限られず、複数の初期リストをもとに、当該複数の初期リストそれぞれに対応する複数の反応物リストを生成してもよい。

【0133】

例えば、ある化合物（この化合物自体は必ずしも本化合物発生装置の計算対象ではない）が２以上の原料群（例えば、Ａ群、Ｂ群、Ｃ群・・・）を必要とする場合に、それぞれの原料群の化合物リスト（Ａ群の化合物リスト、Ｂ群の化合物リスト、Ｃ群の化合物リスト・・・）を、許容コスト内で生成する場合を考える。

【0134】

この時、例えば、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、Ａ群の化合物に関する第０世代の反応物リストＸ_０、Ａを基に、Ａ群の化合物に関する第ｐ世代の化合物リストＹ_ｐ、Ａを生成し、Ｂ群の化合物に関する第０世代の反応物リストＸ_０、_Ｂを基に、Ｂ群の化合物に関する第ｐ世代の化合物リストＹ_ｐ、_Ｂを生成し、Ｃ群の化合物に関する第０世代の反応物リストＸ_０、Ｃを基に、Ｃ群の化合物に関する第ｐ世代の化合物リストＹ_ｐ、ｃを生成する。

【0135】

まず第１のケースとして、各原料群のそれぞれに、許容コストが定められている場合を考える。かかる場合、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、各原料群のそれぞれについて、各原料群について定められた許容コストを、図９のステップＳ２７２における最大許容コストｃ_ｍａｘとして、すでに説明した処理を実行すればよい。例えば、Ａ群及びＢ群の２つの２種類の原料群の化合物リストを生成する場合であって、全体の許容コストｃが与えられ、またＡ群の許容コストとＢ群の許容コストの比が８：２と定められている場合を考える。この場合、処理回路１００は、Ａ群については、許容コストはｃ_ｍａｘ＝０．８ｃであり、Ｂ群については、許容コストはｃ_ｍａｘ＝０．２ｃであるとして、それぞれの処理を行う。

【0136】

次に、第２のケースとして、各原料群のそれぞれではなく、原料群全体で、許容コストが定められている場合を考える。かかる場合、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、各原料群のそれぞれについて、並行または交互にそれぞれの処理を進めたうえで、図９のステップＳ２７２の処理において、他の原料群において生成されている化合物リストの許容コストに関する情報を参照しながら、生成物の生成コストが最大許容コスト以下かどうかを判定する。一例として、Ａ群の化合物リストを生成する処理におけるステップＳ２７２の処理において、現在生成されている生成物の生成コストと、Ｂ群の化合物リストの中の生成コストの最小値との和が、全体の許容コストを上回った場合、処理回路１００は、発生機能１００ａにより、当該生成物を、生成物リストに追加しない。

【0137】

以上の処理を行うことで、処理回路１００は、２以上の原料群に関する化合物リストを同時並列的に生成することができる。

【0138】

このように、第２の実施形態では、処理回路１００は、候補となる化合物それぞれに数値情報を付与し化学構造発生の制御を行う。これにより、機械学習の学習用データとして用いられるのに適切な、商業的に価値がある分子構造を更に効率的に発生させることができる。

【0139】

このように、本発明の実施形態によれば、機械学習の学習用データとして用いられるのに適切な分子構造を効率的に発生させることができる。

【0140】

なお、本発明の実施形態は、例として提示されたものにすぎず、種々の置き換え、変更等を行うことができる。

【0141】

上述の実施形態に関して、発明の選択的な特徴として以下の付記を開示する。

【0142】

(付記)
１以上の化合物からなる反応物リストと、１以上の化合物からなる生成物リストとのうち少なくとも一方のリストを有するデータベースと、化学構造発生装置とを備えるデータ処理システムであって、
前記化学構造発生装置は、
前記反応物リストと、化学反応リストとに基づいて、前記生成物リストを生成する発生部と、
前記生成物リストを新たな反応物リストとして前記発生部に与えるとともに、前記データベースの更新を行い、前記新たな反応物リスト及び前記化学反応リストに基づいて前記発生部に新たな生成物リストを生成させる制御部とを備える。

【符号の説明】

【0143】

１００処理回路
１００ａ発生機能
１００ｂ制御機能
１１０データベース
１１０ａ反応物リスト
１１０ｂ生成物リスト
１１０ｃ化学反応リスト
１１０ｄ禁止反応リスト
１１０ｅ数値情報リスト
１２０記憶部
１３０入力装置
１４０ディスプレイ

【図1】