特許文書から抽出した化学物質情報の知識化─オープンデータとの連携─

Knowledge Based Information Processing in Chemicals from Patent Documents

株式会社富士通研究所

池田紀子

Ｒ＆Ｄマネジメント本部 企画部、技術士（応用理学／総合技術監理部門）、電子・光学デバイス材料の設計および分析、並列処理および分子モデリングの研究、特許読解支援システムの開発に従事。

株式会社富士通研究所

田中一成

知識情報処理研究所 ナレッジシステム PJ、テキストマイニング技術の研究、特許読解支援システムの開発、LOD の研究に従事。

2.1

1 はじめに化学物質情報ツール

我々が開発した化学物質情報ツールは、以下のような化学分野の特許文書には、化学物質に関する多様・膨特徴があり、テキストの化学物質名から化学構造理解を大な情報が蓄積されている。しかし、特許文書には独特支援できる [1]。の読み難さがある。そして、化学分野の特許文書には、①特許文書をコーパスとして用いることで、有機化合物他分野とは異なる請求項の書き方や、化学物質名の膨大（炭素原子の骨格構造が基本）の化学物質名と化学式な羅列がある。これらのことが原因で、人が化学分野のの対応関係を抽出する。

特許文書を読んで知識を得るには、予想以上に高度なス②化学物質の命名規則を元に作成した部品化ルールにキルと多大な労力が必要である。そこで、化学分野の特よって、化学物質名と化学式の対応関係を増やす。

許読解を支援する目的で、化学物質名と化学式の対応関③部品のデータベースを利用することで化学物質名を意係を抽出し、可視化する手法について考案して、実証実験を行っている。さらに、化学分野に特化した特許[1]

読解支援システムの応用を通して、様々な情報を統合し味ある単位に分割する。
④化学物質の部分構造の配置関係を表構造で可視化する。

利活用する可能性が広がると考えている。本稿では、化学物質情報の知識化について、特許読解支援システムの実用化とオープンデータとの連携事例について述べる。

2.2

特許読解支援システム

当社では、テキストマイニング技術を応用した特許検索システムを構築している。その特許文書表示機能とし2 特許読解支援システムの実用化て特許読解支援システムを位置付け、図 1 に示すよう化学分野の特許文書を読み解くには、化学物質名とそを構築している [2]。特許読解支援システムのオプショの化学構造を認識することが重要である。そのための化ン機能として、2.1 の化学物質情報ツールを実装した。

学物質情報ツールを開発し、特許読解支援システム上で本ツールを用いて、化学物質に関する特許出願の権利範実用化した。

囲の把握に役立てている。に、検索から読解までをシームレスに連携したシステム

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オープンデータ利用の容易化・促進に焦点を置いている。
LOD4ALL は富士通研究所、Fujitsu Laboratories ofEurope、および、アイルランド国立大学ゴールウェイ校の研究機関 INSIGHT Centre for Data Analytics（旧名称 DERI）の共同プロジェクトである KI2NA プロジェクトの成果である。

3.2

化学物質データベース

主な化学物質データベースについて、2016 年 8 月
現在の収録化学物質数、公開年、ライセンスを表 1 に
特許読解支援システムの構成図示す。
表1

主な化学物質データベース

3 オープンデータとの連携
人工知能関連技術を仲介として、特許情報と様々なオープンデータをつなげることにより、単独のデータからは得られない有用な知識が得られるものと期待されている。ここで、「オープンデータ」と言えるためには、①機械判読に適したデータ形式で、②二次利用が可能な利用ルールで公開されたデータである必要がある [3]。

3.2.1

日化辞

日本政府のオープンデータセット数は 17,000 を超

日 本 化 学 物 質 辞 書（ 日 化 辞 ） は、 科 学 技 術 振 興 機、オープンデータ化を進める地方自治体数も増加

構 JST（The Japan Science and Technology

中で、日本にも本格的なオープンデータの時代がやってAgency）が管理運営する国内最大級の有機化合物デーきた。こうした状況の中、LOD（Linked Open Data）タベースである [6]。日化辞では化合物（2 種以上の元は機械処理が可能なデータによる Web の実現を目指し素原子から成る純物質）の名称（日本語および英語表記）、て誕生し、急速に普及発展しようとしている。データを分子式、分子量、法規制番号、化学構造（MOLfile 形式）、相補的に使うことで、より多くの化学物質情報を入手で用途語（JST 科学技術用語シソーラス由来）などを収き、LOD が、特許からの化学情報（製造方法、化学反応、録している。現在、J-GLOBAL にて提供が行われていパラメータ、用途など）抽出のブレイクスルーを生み出る [7]。セマンティック Web に適合した記述モデルです可能性があると考えている。

あ る RDF（Resource Description Framework） で

え[4]

3

データによる分析と評価

図1

Linked Data として記述し、RDF の問い合わせ言語で3.1

LOD4ALLある SPARQL により検索することができる [8,9]。これ

富 士 通 研 究 所 で は、LOD の 活 用 基 盤 で あ るらの情報は、CC BY のもと 2015 年 5 月に一般公開

LOD4ALL を公開中である [5]。世界中で公開されていされた [10]。RDF データを利用することで、EBI（Theる LOD を収集して一括検索することを可能にする。利

European Bioinformatics Institute）[11] が提供する用可能な Linked Data の横断的なブラウジング、検索、

UniChem[12] に収録されているデータベースを含め 30アクセスを提供している。また、LOD を利用したアプ種類以上のデータベースへのリンク情報を一括して取得リケーションの開発プラットフォームを提供することもすることができる。UniChem は、化学構造識別子間の目指しており、今後は開発プラットフォームとしてのポインタのデータベースで、単純、大規模、非冗長である。

機能を拡充していく予定である。LOD4ALL は利用可

3. 2. 2

能なデータセットのカタログを提供することではなく、ChEMBL

日化辞からは、医薬品及び医薬品候補化合物などの生YEAR BOOK 2O16 205

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物活性低分子のデータベース ChEMBL[13] と連携でき、表2化学物質の機能・用途と代替物質目的とする化学物質の情報が一括して効率的に収集することができる。ChEMBL では化合物プロパティ（化学物質の性質の指標、例：分子量、分配係数等）の計算結果を蓄積している。化合物構造は半無限的に考えられるが、その性質を評価するために指標を実験的に求めていくプロセスは時間とコストがかかる。この化合物プロパ
ティを LOD 連携に加えると、スループットをあげることができる。また、世界の特許情報から抽出した 1,500万件以上の化学構造式のデータベース SureChEMBL

表3も無料公開中である。
3.2.3

化学物質基本情報CAS

米 国 化 学 会 ACS（American Chemical Society）の 下 部 組 織 で あ る CAS（Chemical Abstracts
Service）が、有料データベースを運営している [14]。
現在、CAS は、化学研究に不可欠な巨大データベー
ス と し て 世 界 中 で 利 用 さ れ て い る。ACS が 発 行 す
る Chemical Abstracts 誌で使 用さ れる化合物番号（CAS registry number）は、化学物質を特定するための番号である。
3.2.4

PubChem

3.3

知識化

特許文書の化学物質名を認識し、オープンデータと連携することで、化学物質情報の知識化を進めている。

PubChem は米国国立医学図書館 NLM（National

表 2 に、化学物質「ポリエチレングリコール」についLibrary of Medicine） が 提 供 す る デ ー タ ベ ー ス でて、特許文書から抽出した機能・用途、機能・用途ご

米 国 国 立 衛 生 研 究 所 NIH（National Institutes ofとの出現頻度、代替物質の候補を示す。開発中の Web

Health）ロードマップに基づく化合物（1000 原子

API の利用により、取得した化学物質データを加工し以下、1000 結合以下の低分子）とその生体活性を網て表示したり、新たなアプリケーションを作成したりす羅的に収集している [15]。アッセイ（実験）の結果をることが可能である。関係ありそうなデータ群を仮説検収 録 し た PubChem BioAssay、 化 学 物 質 の 情 報 を証的に解析することから、想定内の期待を裏切らずに、

収 録 し た PubChem Compound お よ び PubChem

いろいろなことが発見されるであろうと考えている。そSubstance の 3 つから構成されている。

こで、表 2 中の可塑剤、ジブチルフタレートやジオク

3.2.5

チルフタレートについて化学物質データベースと連携

ChemSpider

ChemSpider は、英国王立化学会が提供する、クラして化学物質情報を抽出した。表 3 は、日化辞との連ウドソーシング的アプローチの化学データベースであ携を表示した例である。表 3a は、構造を、表 3b は、る [16]。ユーザが化学構造、スペクトル、情報整理等を別称を抽出した例である。表 4 は、ChEMBL と連携提供することができる。文献やウェブページから化合物して化合物プロパティを、表 5 は CPCat（Chemical名を同定して抽出し、化合物名を化学構造に変換するアand Product Categories）[17] と 連 携 し て 製 品 情 報

ルゴリズムを用いている。その結果、ChemSpider はを 抽 出 し た 例 で あ る。CPCat は、 米 国 環 境 保 護 庁、150 以上のデータリソースの統合システムとなっていEPA (United States Environmental Protection

る。このデータリソースは、文献や化学情報である。

Agency) が提供する、43,000 以上の化合物の用途や機能を分類した化学物質と製品のデータベースである。

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化学物質の構造式と分子式

表 3b

化学物質のその他の名称

表4化合物プロパティ

3表5

データによる分析と評価

表 3a

製品情報3）化学物質名の別称
表 3b は、化学物質名の別称を連携して表示した例である。ジオクチルフタレートは、フタル酸ジ n- オクチ
ルとフタル酸ジ（2- エチルヘキシル）の上位概念であることや別称数が多大であることを確認できた。
4）化合物プロパティ
表 4 は、ジオクチルフタレートの化合物プロパティを連携して表示した例である。化学製品設計や開発プロセスで化学物性を推定するための基本データとして使うことができる。
1）化学物質基本情報
表 3 は、ジオクチルフタレートのラベルと日化辞番

5）製品情報表 5 は、ジオクチルフタレートの製品情報を連携し号を表示した例である。て表示した例である。製品含有率の違いを比較し、購入、2）構造設計、使用等で確認できる。

表 3a は、化学式（構造式と分子式）を連携して表示

このように、様々な情報ソースを LOD の基盤上で連した例である。ジオクチルフタレートに、2 つの構造異携させて使うことによって単独のデータからは得られな性体を確認できた。

い情報を集約して、知識として活用できるようになる。

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4 おわりに[3] 総務省 オープンデータ戦略の推進 http://www.
soumu.go.jp/menu_seisaku/ictseisaku/

特許データをオープンデータとマッシュアップするこ

ictriyou/opendata/opendata01.html#p1-1とで新たなイノベーションや価値を生み出す可能性は大[4] データカタログサイト http://www.data.go.jp/

きい。ビッグデータ解析が一層進み、仮説のないところ[5] LOD4ALL http://lod4all.net/ja/index.html

から新しい因果関係を発見する機会が増えることも期待[6] 日 化 辞 http://dbarchive.biosciencedbc.jp/jp/

されている。これまでデータベース作成・提供者は、そnikkaji/desc.htmlのデータベースに化学物質の外部リンク情報を記載する[7] J-GLOBAL https://jglobal.jst.go.jp/

際、個々のリンク情報を地道に収集、整理する必要があ[8] NBC RDF Portal http://integbio.jp/rdf/

り、データの同期がたいへん困難であった。それらの作[9] 日化辞 RDF データの公開と化合物情報の統合、情業が LOD 連携で大幅に軽減することになる。しかし、化学物質のデータから知見を得るには、解析結果を概念的・俯瞰的・動的にいろいろな観点で検討する必要があ

報管理 vol.58 no.3（2015）[10] creativecommons https://creativecommons.
org/licenses/by/3.0/

る。そのための収集したデータをタイムリーかつ効果的[11] EBI https://www.ebi.ac.uk/に可視化する WebAPI は発展途上である。また、知識[12] UniChem https://www.ebi.ac.uk/unichem/の有効活用に向け、パターンが発見できても、様々な[13] ChEMBL要因が絡み、複雑化した場合、そのパターンが有効か[14] CAS

否かの判断を下すことが困難となる。そこで、トポロ[15] PubChem

ジカル・データ・アナリシス TDA（Topological data

https://www.ebi.ac.uk/chembl/

http://www.cas-japan.jp/gov/analysis）のような人工知能技術をさらに取り込んで[16] ChemSpiderいく必要があると考えている。

[17] CPCat

さらに、現実の課題の地球環境やエネルギーの問題等

https://pubchem.ncbi.nlm.nih.
http://www.chemspider.com/

https://actor.epa.gov/cpcat/

faces/home.xhtmlに取り組もうとすると、化学の知識だけでは不十分で、化学以外の知識収集にも LOD が欠かせない。特許文書から抽出した情報とオープンデータを相補的に使うことで、より網羅的で正確な知識を活用することが可能になると考えている。
今後、化合物製造法の特許を読み解き、複雑な化学反応を呈する化学反応式群を抽出・知識化して可視化する手法に取り組みたい。そのためには、まず、化学物質と化学反応の関係を構造化したオントロジーを構築する必要があると考えている。

参考文献[1] 池田紀子、田中一成 : 特許文書からの化学物質情報の抽出、Japio YEAR BOOK 2015、p.274-281（2015）[2] 田中一成、池田紀子 : 特許調査業務を改善する特許読解支援システム―特許情報と技術者を近づけるための技術―、情報処理学会デジタルプラクティス Vol.7
No.4（2016）

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