化学における知的システム
神沼二真
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1.

者は，インテレクティクス( Intellectics ，思惟術)

はじめにという用語を導入することによって，上記の諸分

知的システム (Intellectic System)とは，人野を，ひとつの学問分野として統ーしたいと考え間の思惟 (Intellection) を支援したり，代行している.このような定義を前提とすれば，化学にたりする計算機システムのことである.計算機技

おけるインテレグティグスの現状を紹介するこ術の究極の目標のひとつは，このようなシステムと，および化学における知的(インテレクティグ)を実現させることにある.現在，計算機があらゆなシステムを紹介することが，この論文の目的でる分野に普及し，浸透してゆくにつれ，計算機にある.

期待される機能も次第に高次なものになってきている.つまり，比較的定型化され，定常化された

2. 知的システムの分類

仕事以外に，人間の専門家の判断や意思決定，創人間の思惟の基本パターンとしては，帰納，演造活動を助けるような計算機への関心が急速に高緯，発想の 3 つがある.そして，人聞の思惟はこまってきているのである.

れらの 3 要素を自在に構造化したものである.化

このような試みの基礎となる技術のひとつは，学における思惟，すなわち，化学の研究や開発に思惟科学 (In tellecticScience) ，あるいは思惟工おいて，人間の思考を総合的に助けるようなシスEngineering) [12Jとでも呼ぶ

テムは，まだ存在していない.それゆえ，以下でべき，理論あるいはソフトウェアに関する知識では，まず，帰納，演揮，発想(創造)のそれぞれをある.

個別に支援するシステムについて論じ，最後に，学 (Intellectic

特に後者は，統計的決定理論，パターン認識，人工知能などという名のもとで，これまで研究が行なわれてきた.これはまた，理性的な行動計画技法である OR とも深い繋りがある.これらの学聞はつまるところ，人間の思考のメカニズムをモデル化して，それを情報機械で実行させることを理性的な行動を支援する計画の技法について論ずることにする.

3. 帰納を支援するデータ解析システム
帰納とは，事実(データ)を集め，そこから通則を導くことである.

目的とする.しかし，これまで，そのような研究

化学においても，実験データの処理は，コンビには，統一的な名称が与えられていなかった.筆ュータ処理の大きな部分を占めており，その目的とするのは知識，またはその断片の生成にある.

かみぬま

つぐちか

1982 年 7 月号

(財)東京都臨床医学総合研究所

特に化学においては， Hansh解析[7]に代表され© 日本オペレーションズ・リサーチ学会. 無断複写・複製・転載を禁ず.

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るような，分子の構造と，その属性(スペグトルよび半幅など少数のパラメータに庄縮して記録し特性，物性値，生物活性)との関係を明らかにすたり，分子の 3 次元構造を，いくつかの特性パラることが大きな課題である日 J.

メータで縮約して表現するなどの研究がある.

ここでの基本的なアプローチは，集めたデータから，それらの聞さらに新しい傾向としては，統計を専門とするの隠された関係(法則)を見出すという方法であ研究者の道具ではなく，化学を専門とする研究者る.ところで，もちろん，これらのデータは多次の道具となるデータ解析システムを開発する試み元的なものであるから，データを眺めただけではがある.たとえば，仮説に気づくのはむずかしい.しかも，データはは，後述する化学研究サポートシステム，記号や，数値だけとは限らない.スベクトルのよ

PHET [IJ のデータ解析部分のみを独立したシうな波形や，立体化学的な特性も扱える必要があステムとしたものである.この種のシステムの特る.

徴としては，したがって，化学におけるデータ解析システムに要求される機能としては，

PROｭ(1)処理はコマンドによって行なわれる(2) いわゆる関係型のデータベースをもっ(1)数値や記号だけでなく，波形や立体構造データを扱えること，(3) 結果の図表による，表示機能がすぐれている(2) 人聞がデータに学び，データから発想することを助ける何かをもっていること，があげられる.ところで，これまでデータ解析システムというと，BBN 社で開発された RS/lBMD や SAS のような統計パことがあげられる.すなわち，図や表によって人間の発想を刺激することを狙っているのである.

4. 演揮を支援する判断システム

ッケージが主流であった.統計パッケージは，こ帰納によって導出された知識を用いれば，推測れまでの統計学者の主たる関心事である仮説の検や意思決定を，ある程度自動的に行なうことも可定手法は豊富に含んで、いるものの，上記の 2 点へ能である.一般に，ある判断規則(群)を計算機の配慮は無きに等しかったと言えよう.に入れておいて，新しいデータが与えられた時，このギャップをうめるものが，パターン認識の手法である.しかし，統計的決定理論とパターンそれに応じて演緯的推論を行なうための計算機システムを，知的応答システムという.

認識手法の本質的な違いは，双方の研究者の聞でこのようなシステムは，推定，予測，およびコも正しく理解されていないことが多い.一言で言ンサルテーションに使われる.たとえば，与えらえば，パターン認識は統計学者が最近提唱し始めれたスペクトルデータから分子構造を推定 (elu­自ploratory dataanalysis [l 8J の一種なcidate) したり，既知の化合物の毒性や薬効のデのである.たとえば，上記のいわゆる構造活性相ータから，新しい(仮想的な)物質の毒性や薬効関の研究において，パターン認識手法 [8J が注目を予測するためのシステムは，推測や予測のためされているが，これは，仮説の検定を目的としたのシステムである.また，ある既知の，あるいはものでなしむしろ，隠れた関係を明らかにする

未知の化合物をいかなる経路をたどって合成すべという，仮説づくりのほうが主たる目的なのであきかについて助言するシステムは，コンサルテーる.

ションシステムと呼ばれる.

た，情報を縮約するというのも，パターン認識の重このような知的応答システムを構成するには，要な応用のひとつである.これには，たとえば各2 通りのアプローチがある.第 1 は，基礎となる種のスペクトルを，そのピーグの位置と高さ，おデータを集め，これを統計的決定論やパターン認

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オベレーションズ・リサーチ

識手法によって解析することによって，判断規則てコンビュータにも推論を行なわせて，逆に人間を作成する方法である.

よく知られているようの判断を助ける道具にしようというのが，コンサに，この時使われるのは，いわゆる Bayes の決ルテーションシステムの思想である.しかし，コ定理論やパターン認識の識別理論である.これら

ンザルテーションシステムの本質は，の方法論では，ある種の最適性が保証されているも，判断機能にあり，それを“助け"とするか否ものの，データが十分揃わなかったり，欠損してかは人聞の側の勝手な解釈の問題になる.したがいる場合には信頼性が急落するという欠点があって，その限りにおいてコンサルテーションシス

る.

テムは，統計的決定理論やパターン認識にもとづ

第 2 の方法論は，人間の専門家の判断定石を，計算機で実行可能な規則の形で書き下して，あくまでくシステムと同じ範隠に属しているのである.

これを推論規則とするものである.このような方

ただし，次の点は重要である.コンビュータを法論は，最初医学診療の分野で，従来の統計的手自動判断システムとするならば，判断の主体はコ法やパターン認識手法に代わる方法論として，ンビュータにあるから，その論理が人聞にわかり1970年代の始めに提唱された [9J ， [I 7]ものであやすい必要はない.すなわち，結果よければ，する.その後それは，r人工知能 (A 1)J 手法臼]べてよしである.これに対して，判断の主体は人と俗称され，第五世代計算機の計画などと関連し間にあり，コンピュータはその補佐役にすぎないて注目を集めるにいたった.とすれば，コンピュータの用いる論理は，ステッ

現在，第 1 の方法論は，主に構造活性相関の研究に使われているが，これは他で解説されるので，ここでは省略する.

プ・パイ・ステップで進む人間の判断形態に見合った，人聞にとってわかりやすいものである必要がある.それゆえ，この場合には統計学やパター

第 2 の方法論は，構造の推定と合成コンサルテーションシステムの構築に使われている.

ン認識の理論にもとづくアルゴリズムよりは，専門家の経験知識を整理することによって作成した構造推定とは，既知の化合物のスペグトルや構アルゴリズムのほうがすぐれているであろう [9].

造に関する情報(知識)を用いて，未知の化合物

しかし，後者においては，前者のような最適性やの分子構造を推定しようとするもので，佐々木慎

信頼性に関する保証がないことは，もちろんであーらの CHEMI CS [1 6J , Lederberg や Bucha­

る.

nann らの DENDRAL [13J がよく知られている.

経験則に頼らざるをえない，というもうひとつ

CHEMICS は可能な分子の種類と大きさにの理由として，問題の複雑さがあげられる.一般

制限を課す代わりに，高い予測精度を狙い，他方に，統計理論やパターン認識理論は，データを集DENDRAL は，基礎となる知識の量が大きく，めることが簡単な対象に関しては，一応有効であユーザーとの対話が柔軟に行なえるのが特徴である.しかし，たとえば，合成経路を探索(正しくる.いずれのシステムも実用までもう一歩というは探検)するというような複雑な問題においてところにある.しかし，本当に実用的なシステムは，たとえば統計学的な検討に値するだけのデーに脱皮するためには，両方とも，方法論的飛躍がタを集めること自身，非常に困難な仕事である.

必要であろう.

したがって，このような問題領域においては，専5. 化学合成における論理と発見

門家の経験知識から出発せざるをえないのである.

人間の専門知識を，コンピュ}タで実行可能な

このような前提に立つと，次に問題となるの推論規則として書き下ろし，この規則にもとづいは，専門家の経験知識を引き出し，それをもとに1982 年 7 月号

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してコンピュータ用の判断規則を作成する仕事である.つまり，専門家の勘やヒラメキ，アイデアの生み出し方などを，具体的な論理や発見的な手続きとして表現することである.このようなプログラムを，有機合成の分野で推進したのが].Corey のLHASA

E.

(LogicandHeuristics

AppliedtoSyntheticAnalysis) プロジェグトことができる.

6.

毛デルと発想(創造)の支援

人聞の発想のメカニズムが不明な現在，これをコンピュータに代行させることは不可能である.

しかしながら，新しい化合物を探索したり，化合物の働きを解明したり，新しい合成方法を考えた[2J である.同じような試みは，他の幾人かの研りする局面において，化学者を助けることを目的究者によっても行なわれている日 J.とするシステムは現に存在する.この時カギとなけれども，これまでのととろ，最も成功を収めているのは，るのは，分子の立体的構造である [6J.

LHASA プロジェグト，あるいはその流れをくむ

化学の究極の目標のひとつは，分子の構造(形)システム日 9J であると言えよう.これは，このよとその機能(働き)の関係を明らかにすることでうな研究にたずさわっている有機化学者として，ある.これはまた，生命科学の基礎学問である分Corey が最もすぐれていることの裏返しでもあ子生物学の目標のひとつである.そして科学の原る.

理から言えば，構造を知ることによって，機青島はLHASA プロジェクトで開発されている，同じ予測することができるはずで、ある.したがって，名称のコンピュータシステム， LHASA は，有機化合物のアイデンティティそのものである，分子合成に関する知識ベースをもち，専門家の経験則の構造を表現することは，化学において最も重要にしたがって判断(後戻り推論)を行なう.このな課題なのである.ところで，分子式やWLN な

意味で LHASA は，現在話題になっている，いど，これまで化学者が慣用としてきた構造表現はわゆる人工知能システムであり，また知識(工学)二次元的であり，しかも静的であった.つまり，システムであると言える.それにもかかわらず，それらは，現実にいろいろな機能を発現する，“生人工知能や知識工学の研究者は，きた"分子像を伝えるものとしてはきわめて不十StanfordのH
euristicProgramming Project (HPP)のDENDRAL[13J や MYCIN [1 7]は宣伝しても， LHASA にはまったく言及していない.

分なものであった.
それゆえ，もしコンピュータによって分子を動的にかつ立体的に表現できれば，化学者はより豊

それは，この分野の研究者が HPP の責任者でかな発想を始めるに違いない.そしてそれは，構ある Feigenbaum [3 J の宣伝上手に乗せられて，造の推定，構造活性相関予測，新しい合成法の探

インテレクティグスにおける方法論と，その実現索，新しい化合物の設計などに非常に役に立つこにおけるコンビュータプログラムの作成技法とをとになるであろう.

混同しているからに他ならない.

たしかに，

LH

ASA は主として FORTRAN で書かれた単独のシステムであるので，このような研究は，コンピュータによるドラッグ・デザインとの関連で，最近非常に注目される

HPP 流の INTERLISPようになった.その中心となるのは，与えられたによって書かれたシステムほど，コンビュータプ(原子結合)構造をもっ分子が実際にどういうふるログラムとしては洗練されていない.しかし，そまいをするかを，動的にシミュレーションする，の構成と秘められた有用性から言えば，いわゆるMolecularShapeA
nalysis [!5J と呼ばれる研人工知能あるいは知識工学的なシステムとして究と，その表示を行なうコンビュータグラフィッは，今後最も発展性のあるシステムであるというクス技術である.

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オベレージョンズ・リサーチ

このような傾向は，化学における一種の思考革命ということができるだろう.

ここにおいて，コンピュータ自身が発想したり，創造したりするわのためのなくてはならない道具となるのである.

を行なっているのは，

データベース

現在このような路線で精力的なシステムづくり
DuPont の Pensak であり，彼のシステムである，TRIBBLE [14J はこの分野で最も進んだシステムである.正確に言えば， TRIBBLE はサブシステムとして LHASAをもっている.

もし，TRIBBLE に先に述べたデータ解析や構造推定の機能を加えれば，それは次に述べる研究開発のトータルシステムとなる.

7. 総合化図 1

人間の思惟は，帰納，演緯，発想、とノミラパラに行なわれるものではない.それらはある目的に対して有機的に構造化されなければ意味がない.

次の機能を有する.

(1)

化学における研究サポートシステム

イナミックス)，投与計画 [10J などの問題である.
いずれの問題にも，基礎データを蓄積した，データ

ところで，化学における総合的研究サポートは一一一一一一けではないけれども，コンピュータは発想や創造(知識)ベース [IIJ と，理性的な制御を計画するためのモテ。ル作成とシミュレーションロOJ が不可欠な道具となる.

人聞にとって望ましい物質を探索し，さらに，いずれの場合も基礎となる知識は，化学物質と生体系，あるいは生態環境系との相互作(3) 効果的に使用する.

用である.しかし，この知識は化学物質そのもの

しかし，これまで述べてきた中には，上記の (3)に関する知識に比較して常に絶対的に不足していをサポートするシステムは含まれていない.

実(2) それを効率的に合成し，る.

したがって， われわれは絶えず，極度に貧弱

際，人類が現在直面している最大の課題のひとつな情報のもとで，ある特定の化学物質を使用したが，実は (3) の問題なのであり，これはまた，り，規制したり，禁止したりするという，意思決。

R の問題，正確には制御の問題そのものとも言えょう.

定問題に直面しているのである.
残念ながら，過去の事例を見るかぎり，この問題に関するわれわれの意思決定の仕方は，理性的8. 化学と ORというにはほど遠かった.一方で，コンピュータ

上記の問題は結局のところ，環境における化学を駆使した理性的な思考術を発達させながら，他物質の流れとその制御の問題と，生体内における方で，理性的な思惟が真に必要な，人類の重要な化学物質の流れとその制御の問題に帰着する.前

意思決定問題は，ほとんど研究の対象とさえなっ者に関連するのは，環境汚染，それによる健康被ていない.

害，毒性(安全性)試験，化学物質の使用規制な

化学と OR との関係を考えると，r科学技術のどの問題であり，後者に関連するのは，生体内の進歩と調和した，科学技術を活用するための科学物質輸送(キネティクス)，物質の代謝，作用(ダと技術の研究」の必要性を痛感する.それはまた1982 年 7 月号

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インテレクティクスの究極の目標でもある.もち[111 T. Kaminuma and A. Kurihara:A Dataろん，インテレクティクスが直接何かすぐれた解BaseofDataBanksf
orToxicological Inforｭ

答を出すとは期待できなくとも，インテレクティ

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