化学データ利活用サービスに向けたナレッジグラフ構築
─化合物と製造方法の理解─

Knowledge Graph Construction for Chemical Data Utilization Service

株式会社富士通研究所

田中一成

人工知能研究所 ナレッジテクノロジー 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、ナレッジグラフの研究に従事。
tanaka.kazunari@jp.fujitsu.com

044-754-2652

株式会社富士通研究所

池田紀子

R&D 戦略本部 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。

1 はじめに識をナレッジグラフとして連携させることで、知識の利一般社団法人 日本化学工業協会のアニュアルレポー活用拡大と調査の負担削減の可能性が高まる。

トによると、プラスチック製品とゴム製品を含めた日本

第 2 節では、ナレッジグラフの基本的な考え方につの化学工業の 2015 年の出荷額は 44 兆円、その付加いて説明する。第 3 節では、化学情報のアプリケーショ

価値は 16 兆円である。日本の産業別状況では、いずれンの 1 つとして、検索・読解支援システムについて提も輸送用機械器具製造業に次ぐ第 2 位で、日本の経済案する。第 4 節では、化合物のナレッジグラフについに大きく貢献している。また、2016 年の従業者数はて示す。第 5 節では、化合物の製造方法情報の抽出と87 万人にのぼり、雇用面でも国民の生活を支えている。

製造方法のナレッジグラフについて説明する。

しかし、製造しているものがあまりにも多岐にわたるた分野の特許や論文等から、原料や助剤等の化合物名を抽2 ナレッジグラフ

出し、最終生成物の製造方法を理解するには、高度なスナレッジグラフは、グラフ形式で表現された知識ベーキルに多大な時間と労力が必要である。化学・バイオ分スであり、実世界における知識を表現、統合、解析する野の特許には、化学物質や製造方法の特定が容易でないことが可能である。

め、その姿が見えにくい［1］。そのため、化学・バイオ発明がある。さらに、用途や物性発明のように、化学・バイオ分野に特徴的なものが多くあり、他の分野とは異256

2.1

ナレッジグラフ技術なる特質がある。化学分野の特許（以下、化学特許）にナレッジグラフ技術は、各分野で扱われる多種多様なは、論文以上に詳細で現実的な製造の実施例が埋もれて知識データを統一的なグラフ形式のデータに変換し、統いる。これまで取り組んできた化合物名の抽出方法をさ合的な一つの知識ベース（ナレッジグラフ）として扱えらに進化させると共に、製造方法情報を特許文書から抽るようにする。従来、個別に扱われてきた知識を統合す出する方法を考案した。化合物や製造方法についての知ることで、今まで記述が困難であった複雑な関係性などを記述できるようになった［2］。

名前が「ビスフェノール A」であるという関係と組み合わされることで、「2,2-ビス（4-ヒドロキシフェニル）2.2

ノードとエッジプロパン」を入力して検索を行う場合でも、「2,2-ビスナレッジグラフの基本的な要素は、「ノード」と「エッジ」である。「ノード」（円）が概念、「エッジ」（矢印）が関係を表す。例えば、図 1 の上段は化合物「2,2-ビ（4-ヒドロキシフェニル）プロパン」の名前の 1 つが「ビスフェノール A」であり、「ビスフェノール A」が「特図2．ナレッジグラフによる検索
願 2000-xxxxxx」の中に現れるという関係をたどるス（4-ヒドロキシフェニル）プロパン」の名前の 1 つことができるため、「ビスフェノール A」で書かれていが「ビスフェノール A」であるという関係を表している。

る特許「特願 2000-xxxxxx」も漏れなく探すことが

図 1 の中段は「2,2-ビス（4-ヒドロキシフェニル）プできる。

いる。また、図 1 の下段は、「ビスフェノール A」が「特図1．関係の例

願 2000-xxxxxx」で示される特許文書中に現れると「2,2‐ビス「ビスフェノールA」(4‐ヒドロキシフェニル)のURIプロパン」
化合物が化合物名のURI出現する

図2いう関係を示している。

「特願2000-xxxxxx」のURIナレッジグラフによる検索

化学情報には、膨大な化合物に多数の化合物名があ2,2‐ビス(4‐ヒドロキシフェニル)プロパン

ビスフェノールA
化合物名

グラフにデータを蓄積しておき、必要に応じてエッジをたどってアクセスできるようにしておくことで、知識のHO2,2‐ビス(4‐ヒドロキシフェニル)
プロパン

り、多種多様なデータが存在する。このため、ナレッジ利活用拡大に有効ではないかと考えられる。
INTERNAL USE ONLY

化学構造

特願2000-xxxxxx
化合物が出現する

図1

Copyright 2018 FUJITSU LA

3 化学情報検索・読解支援HO

ビスフェノールA

1

化学情報の利活用支援のために、化学情報検索・読解支援システムを試作した。図 3 に、本システムの構成関係の例を示す。Japio YEAR BOOK 2016 では、従来の特「ノード」や「エッジ」に、名前または場所などを識許検索システムに読解支援を追加した構成について示し別する識別子、URI（Uniform Resource Identifier）

た［3］。これに対し、今回は、検索機能として、全文検索を使用する。ナレッジグラフでは、URI によって示さ

図3．化学情報検索・読解支援システムのエンジンに、ナレッジグラフを組み合わせる構成にした。

れた項目間に意味を表す関係を定義することでデータをINTERNAL USE ONLY0構成
Webサーバ(検索画面)

ヒドロキシフェニル）プロパン」の構造式を示す場合には、ナレッジグラフの中に画像データを登録しなくても、

Copyright
キーワード▼2018 FUJITSU LABORATORIES LTD.

製造蓄積する。例えば、図 1 の中段の場合、「2,2-ビス（4-ビスフェノールA

キーワード▼特許検索 論文検索
上位概念 代替物質

レ 日本
米国
共起物質

検索結果

インデックス

検索結果

化合物名

インデックス作成

名寄せ

構造式を公開しているアドレスを URI として持っておURI

くことにより、必要に応じで画像データを参照できるよ化学
ナレッジグラフ

構造化

うになる。

特許文書
情報抽出
読解支援サーバ

新規構成

ナレッジグラフを利用した検索は、ノードやエッジを指定したクエリによって行う。例えば、図 1 の下段の全文検索サーバ

化合物名▼

LOD4ALL
名寄せ フロントエンド

出願番号

図3

INTERNAL USE ONLY

化学情報検索・読解支援システムの構成
2Copyright 2018 FUJITSU LABORATORIES LTD.

グラフを利用して、「ビスフェノール A」というノードの URI と「化合物が出現する」という関係を表す URI

3.1

特許情報の高度な情報処理技術

3ロパン」の化学構造が右の構造式で表せることを示して全文検索エンジンを指定したクエリにより、「特願 2000-xxxxxx」とい全文検索は文字列一致で検索するもので、特許検う特許を得ることができる。さらに、図 2 に示すよう索などで広く使われている検索エンジンである。一般に、「2,2-ビス（4-ヒドロキシフェニル）プロパン」の的なキーワードで検索するようなシステムでは、全YEAR BOOK 2O18 257

文検索エンジンが有効である。実績の高さで有名な物名にタグを付けた学習データを用意しておき、機械学

Elasticsearch を採用した。

習によって、化合物名を抽出するためのルールを学習する。このように、辞書に登録されていない化合物名の候

3.2

ナレッジグラフ補を抽出することが可能となる。

全文検索を用いて、化合物名で検索を行う場合には、この学習には distant supervision の考え方を応用

長い化合物名や別称、抽象的な名称の問題が調査の妨げすることができる［6］。固有表現抽出では、多くの学習になる。化合物は多くの別称を持つものが少なくなく、データが必要となるが、学習データを作成するには多く特に慣用名は文字列の類似性では判別できないものが多のコストがかかる。distant supervision では、予めいため、全文検索のように文字列の部分一致で検索をす

化合物名の辞書を用意しておいて、辞書にマッチする文

ると、目的の化合物について書かれている化学特許が漏字列にタグを付けることで学習データを増やすことにれてしまう原因になる。そこで、検索の対象となる化学より、より効率的に学習を行う考え方である。化合物

特許文書から化合物名を抽出して名寄せを行った。そし名の場合、日化辞を辞書として活用できる［7］。抽出して、図 2 に示したように、URI に変換してから特許のたい化合物名のバリエーションは膨大にあるが、頻繁URI と関連付けてナレッジグラフとして蓄積することに出てくる化合物名については、ある程度は化合物 DBにした。に登録されていると考えられる。そのため、distant

さらに、化学情報には、例えば、「アルカン」のようsupervision の考え方は有効ではないかと考えられる［8］。に 1 つの化合物を特定しない抽象的な名称も存在し、以前の方式と固有表現抽出には一長一短があるため、そうした抽象的な名称で検索したい場合もある。そこで、これらをうまく組み合わせて用いることにより精度向上

化合物名を抽象的な名称と関係付けをしておく。化学特が期待できる。

許をもれなく検索するためには、検索条件として与えられた化合物名や抽象的な名称を URI に変換し、URI の4.2関係付け抽出された化合物名は名寄せをして化合物を表す URI接続関係をたどって検索する。

を付与する。化合物を表す URI と化学構造の情報を表4 化合物のナレッジグラフ

す URI を関係付けたり、特許の URI とその特許に出現4.1

くことで、ナレッジグラフが組み上がっていく。化合物化合物情報抽出

図 2 で示したような化合物と特許との関係を化学特

名の名寄せとは、同じ化学構造を持つ化合物名を同じと許から構築するためには、化学特許中の化合物名を抽扱えるようにする処理である。例えば、「2,2-ビス（4-出する必要がある。Japio YEAR BOOK 2017 では、ヒドロキシフェニル）プロパン」と「ビスフェノール特徴パターンと機械学習を組み合わせることにより、化A」は、化合物名が異なる表記であるが、同一の化学構。この手法では、抽造を持つ化合物として関係づける。化合物のナレッジグ

出する化合物名候補の文字列だけを見て抽出するため、ラフでは、図 2 に示したように関係付けておいて、検学習データを作りやすいという長所がある。しかし、新索の際には「化合物名」という関係をたどるようにしてたに抽出しようとする化合物名候補の文字列が学習デー

おくことで、同一の化学構造を持つ化合物を扱うことがタの中に含まれない場合には判別できないという短所ができる。別称を持つ化合物が多く、名寄せの処理が重要あった。になる。名寄せの方法としては、Japio YEAR BOOK

合物名を抽出する手法を提案した［4］

化合物名抽出の精度と漏れの少なさの両立を図る方法

2017 で提案した言い換えルール［4］や機械翻訳技術のとして、固有表現抽出を取り入れることにした［5］。固有応用が可能と考えられる。特許や論文から抽出された化表現抽出では、抽出する文字列前後の文脈を利用し、文合物名は、名寄せされて URI に変換され、文献と化合字列前後の数単語の表記や品詞、化合物名表記のパター物とのエッジが付けられる。

ンを利用した抽出ルールを学習する。事前に人手で化合258する化合物の URI を関係づけたりということをしていさらに、機能・用途、代替物質の候補といった情報も図4．化合物ナレッジグラフ
PubChemHO化学構造

フェノール

HO

日化辞
化合物

LogP

3.3

質量228.11503

特許

ビスフェノールAのURI

2,2‐ビス(4‐ヒドロキシフェニル)
プロパン

INTERNAL USE ONLY

分子量228.291

図4分子式C15H16O2

機能・用途

置換基
ヒドロキシ基

抗酸化剤

可塑剤

化合物ナレッジグラフ
3Copyright 2016 FUJITSU LIMITED

図5．化合の化学物構造の包含関係

化学特許から抽出し、化合物の URI と関係付けて蓄積として、「1,2-ジヒドロキシベンゼン」や「1,3-ジヒドすることもできる。機能・用途とは、化合物が何に使わロキシベンゼン」、「1,4-ジヒドロキシベンゼン」がある。

れるかという情報で、例えば、可塑剤や界面活性剤といっこれらの関係は、図 5 のように表すことができる。

たものがある。代替物質の候補としては、例えば、可塑剤という用途において、「ジブチルフタレート」以外に「ジジヒドロキシベンゼンオクチルフタレート」も使われるといった情報である。に2つのOHが置換した構造

これらの情報もナレッジグラフとして蓄積することに包含関係

よって、利用が容易になる。図 4 は「ビスフェノール A」に関係する情報のナレッジグラフを模式的に描いたもの

1,2-ジヒドロキシ
OHベンゼンである。ナレッジグラフを用いることにより、化合物にOH関する様々な情報を蓄積することができる。ナレッジグ
ラフを応用することによって、化合物の関連情報として、

1,3-ジヒドロキシOH
ベンゼン

1,4-ジヒドロキシ
OHベンゼン
HOOH

図5

化合の化学物構造の包含関係

分子式や分子量のような基本的な情報、日化辞で公開し化学特許の「ジヒドロキシベンゼン」は、置換基位ている別称情報、情報抽出によって得られた特許と化合

4
INTERNAL USE ONLY
置が特定されていない抽象的な意味で書かれている場合

物の関係、および、用途情報、アメリカの環境保護庁でや、置換基位置が特定された化合物の混合物を表す場合

公開している製品情報など、様々な情報を統合して表示などが考えられる。

することができる。

ナレッジグラフでは、これらの関係性をエッジによって表現し、必要に応じて検索に利用することができる。

4.3

化学構造の包含関係

特許情報の高度な情報処理技術

特願2000-133873

ビスフェノールA

化合物名

3化合物が出現する

化合物名

このようなナレッジグラフで情報を蓄積しておけば、置化学構造が一意に決まる化合物名以外にも、曖昧性が換基位置が特定されていない化学構造について書かれてある化合物名が特許文書や論文の中に出現する場合があいる化学特許でも必要に応じてノード間の関係をたどっる。例えば、「アルカン」のような総称や「ジヒドロキて情報検索や情報表示をすることができる。場合によっシベンゼン」のような化学構造が曖昧な名称がある。2ては、継承できる情報もあるため、推論や学習にも活用

価フェノールの「ジヒドロキシベンゼン」は、2 つのヒできるものと思われる。

ドロキシ基の結合位置が特定されていない化学構造である。2 つのヒドロキシ基の結合位置が特定された化合物

YEAR BOOK 2O18 259

4.4ナレッジグラフの可視化示されている。生成された化合物の例として、図 6 に、Japio YEAR BOOK 2016 で紹介した LOD4ALL「白色粉末状」「を得た」等と示されている。有機化合物

フロントエンドという技術を用いて可視化することがでと原料や助剤、最終生成物の対応関係を用いて、原料や。LOD4ALL フロントエンドでは、必要に応助剤、最終生成物をリスト化することが可能である。さじてページをカスタマイズできるため、多様な化合物情らに、化学量を加えて、以下に示すように、表 1 に原料、報の中からユーザに必要な情報を提供することができ

表 2 に助剤、表 3 に最終生成物の各リストを生成する

きる

［2］
［9］

る。また、Linked Data の特性を活かして、ユーザの表1．原料リスト、表2．助剤リスト、表3．最終生成表1．原料リスト、表2．助剤リスト、表3．最終生成物
表1．原料リスト、表2．助剤リスト、表3．最終生成物リスことができる。

操作によりエッジをたどって掘り下げてみていくこともできる。

表1．原料リスト
表 1表1．原料リスト
原料リスト
表1．原料リスト
化合物（下線は官能基を⽰す）
化学量

原料化合物（下線は官能基を⽰す）
化学量 100g(0.255モル)
原料 原料 化合物（下線は官能基を⽰す）
化学量
モノマー①2,2-ビス(4-ヒドロキシフェニル)プロパン

5 化合物の製造方法の抽出

100g(0.255モル)モノマー①2,2-ビス(4-ヒドロキシフェニル)プロパン
モノマー①2,2-ビス(4-ヒドロキシフェニル)プロパン
100g(0.255モル)②NaOH
8重量%⽔溶液550mℓ②NaOH③塩化メチレン②NaOH③塩化メチレン③塩化メチレン
④ホスゲン
④ホスゲン
④ホスゲン

化合物の製造では、複数の原料、さまざまな設備に

表2．助剤リスト
表 2 助剤リスト
表2．助剤リスト
表2．助剤リスト
化合物
化学量

加え、高度な技術と経験の伝承が必要であると言われている。化合物の製造に関する電子化日本語特許は約 40万件で、多くの関連情報が開示されている。この情報を利活用して、化合物の製造に関する情報を抽出・整理して、製造方法と製造プロセスの理解を支援することがで

8重量%⽔溶液550mℓ
8重量%⽔溶液550mℓ
400mℓ
400mℓガスを10分問10℃
400mℓ
ガスを10分問10℃
ガスを10分問10℃

助剤

助剤 助剤

化合物 ⑤p-t-ブチルフェノール
化学量 1g
化合物
化学量
分⼦量調節剤
分⼦量調節剤⑤p-t-ブチルフェノール
分⼦量調節剤
1g 1g
触媒⑤p-t-ブチルフェノール⑥トリエチルアミン
10重量％⽔溶液3mℓ⑥トリエチルアミン 10重量％⽔溶液3mℓ
10重量％⽔溶液3mℓ
触媒 触媒⑥トリエチルアミン

表3．最終生成物リスト
表 3 最終生成物リスト
表3．最終生成物リスト
表3．最終生成物リスト
⽣成物
化合物
化学量

⽣成物 重合体 化合物
化合物 ⑦ポリカーボネート
化学量⽣成物
化学量

きる。
製造方法を記述する表現は、ある程度パターン化できると考え、記述パターンを利用した抽出ルールを想定し、ルールベースでの情報抽出を検討した。さらに、製造方重合体
重合体

5.2

⑦ポリカーボネート⑦ポリカーボネート

処理情報
INTERNAL USE ONLY

66
反応処理の例として、図 6 に、「を用い」「反応器にINTERNALUSE ONLY
INTERNAL
USE ONLY

6法に関する情報をナレッジグラフで表現した。図 6 は仕込み」「かきまぜながら」「吹き込んで」「重合を行った。」

化学特許中に書かれた、ビスフェノール A からポリカー「希釈した」「の順で」「洗浄した。」「得られた」「中に注ボネートを製造する実施例である。

ぎ」「再沈精製」等と示されている。反応条件の例として、

Copyr
Copyright201

図 6 に、「g」「モル」「重量 %」
「水溶液」
「ガス」
「分」
「℃」

5.1

原料や助剤、最終生成物情報「0.01 規定」「溶液」等と示されている。原料や助剤と有機化合物名は階層構造（元素の組合せを階層で構成

反応処理や反応条件の対応関係を用いて、反応や精製処して命名、炭素で骨格を形成）を持っているので、化合理をリスト化することが可能である。それらは、製造経物名を解析して、化合物の部分構造 ( 置換基 ) をリスト路理解につながる。

化することができる。

［10］

以下に示すように、表 4 に反応処理、表 5 に精製処

化合物の製造は複数の化学反応の組み合わせである。

理の各リストを生成することができる。最終生成物が得多くの場合、助剤を活用して、反応を促進させる。原料られても、原料の残存や生成した副産物が混合した状態の例として、図 6 に、明示的に「モノマーとして」「をであり、精製処理も重要である。精製方法によって、純用い」「反応器に仕込み」「重合を行った。」等と示され
図6．特許明細書からの抜粋例：製造例ている。助剤の例として、図 6 に、「触媒として」等と

表4．反応処理、表5．精製処理、表6．最終物の物性度が大きく異なり、最終価格に影響するからである。

表 4 反応処理
表4．反応処理
モノマーとして、2,2-ビス(4-ヒドロキシフェニル)プロパンを用い、この100g(0.255モル)と8重量%NaOH水溶液550mℓと塩化メチレン400mℓと分子量調節剤としてのp-t-ブチルフェノール1gと触媒としてのトリエチルアミンの10重量％水溶液3mℓとを、じゃま板付反応器に仕込み、激しくかきまぜながら、これにホスゲンガスを10分問10℃で吹き込んで縮重合を行った。
次いで、反応混合物を塩化メチレン1ℓで希釈したのち、水1ℓ、0.01規定NaOH水溶液500mℓ、水500mℓ、0.01規定HCℓ水溶液500mℓ、水500mℓの順で洗浄した。得られた重合体の塩化メチレン溶液をメタノール3ℓ中に注ぎ、再沈精製して白色粉末状の高分子量ポリカーボネートを得た。
このポリカーボネートの還元粘度は0.48dℓ/g、ガラス転移温度Tgは131℃であった。

図6

反応順
1①②③⑤⑥23処理
じゃま板付反応器に仕込み、激しくかきまぜながら、④吹き込んで表5．精製処理

特許明細書からの抜粋例：製造例
精製順

260化合物

1化合物

処理③1ℓで希釈したのち、

23⽔1ℓ、②0.01規定 ⽔溶液500mℓ

表6．最終
物性
還元粘度

ガラス転移

表4．反応処理
反応順
1化合物

処理

①②③⑤⑥

23

じゃま板付反応器に仕込み、激しくかきまぜながら、④吹き込んで表6．最終生成物の物性以外の化合物名や処理などは、他の化学情報とエッジで

表 5 精製処理
表5．精製処理
精製順
1

処理③1ℓで希釈したのち、23物性化合物②4⽔1ℓ、ガラス転移温度Tg131℃のステップからなると捉えた。ステップ
1 では原料と0.01規定 ⽔溶液500mℓ

分子量調節剤、触媒をじゃま板付反応器に仕込むまでと⽔500mℓ、5⑧HCℓ

0.01規定 ⽔溶液500mℓ

6⑨メタノール

3ℓ中に注ぎ、7して、その出力を空ノードで表した。実際にはこの空ノードにも何らかの URI を付ける。ステップ 2 では、ステッ再沈精製してプ 1 での出力を入力として、激しくかきまぜるまでと捉えた。ステップ 3 では、激しくかきまぜるという処

5.3

物性情報

理とホスゲンを吹き込むという処理を同時に処理するという形に表した。ナレッジグラフにおいて、矢印は時間
Copyright 2018 FUJITSU LABORATORIES LTD.

温度」「分子量」等と示されている。有機化合物と物性順序を表すとは限らないため、このナレッジグラフでは、の対応関係を用いて、最終生成物の物性リストを表示す時間順序の情報を処理順として、各ステップに持たせるることが可能である。以下に示すように、表 6 に最終ことにより、時間順序を表した。

付反応器に仕込み、きまぜながら、ナレッジグラフにすることで、製造方法を化合物間の特徴づける基本的な要素は構造と分子量である。一般に、関係を用いて検索したり、製造プロセスを可視化したり重合で得られる最終生成物は、構造と分子量が異なったすることが可能になる。

分子の集合体である。そこで、「還元粘度」から高分子濃度を、「ガラス転移温度」から耐熱性を把握できる。

んで

6 まとめ

表 6 最終生成物の物性表6．最終生成物の物性処理釈したのち、物性値

還元粘度0.48dℓ/g

ガラス転移温度Tg131℃

化学物質は使い方や使用量により、有益か有害か異なってくるので、反応性と安全性を確保して有効利用するための知識の集約がますます望まれている。そのため

定 ⽔溶液500mℓmℓ、

定 ⽔溶液500mℓ

5.4に、物質の化学的属性（物性）や化学反応性に注目した

図 7 に示すように、ポリカーボネートの製造プロセ原子団や化合物の全体構造を把握することが求められてスをナレッジグラフで表すことができる。ここで、灰色いる。さらに、静的、動的、潜在的な分子間相互作用をのノードは、この製造方法に固有の URI を持ち、それ把握できれば、新規化合物や新しい製造方法にたどり着注ぎ、製して製造方法のナレッジグラフ

図7．製造方法のナレッジグラフ

7

じゃま板付反応器
Copyright 2018 FUJITSU LABORATORIES
LTD.

2,2-ビス(3-シクロヘキシル-4-ヒドロキシフェニル)プロパン

モノマー

器具

原料

NaOH

原料

塩化メチレン

ステップ1

分子量調節剤

処理ステップ処理

製造方法1

トリエチルアミン

出力

1

仕込む

処理ステップ
処理ステップp-t-ブチルフェノール

触媒

処理順

入力

ステップ2
処理順

出力

処理
2

激しくかきまぜる
入力

ステップ3

同時処理

ステップ3-1

同時処理

処理順

ステップ3-2
3

処理

激しくかきまぜる

処理

原料
吹き込む

10分間

生成
温度

中間生成物2
INTERNAL USE ONLY

図7

ホスゲン

時間

10℃

製造方法のナレッジグラフ
8

Copyright 2016 FUJITSU LIMITEDYEAR BOOK 2O18 261

3

特許情報の高度な情報処理技術

物性の例として、図6 に、「還元粘度」「ガラス転移7
INTERNAL USE ONLY

5．精製処理、表6．最終生成生成物の物性リストを生成することができる。高分子を処理

値結ばれたノードとして蓄積する。この製造方法を3つ
還元粘度0.48dℓ/g

く支援ができると考える。また、道具として使ってみた

Proc. of LREC. pp. 2250-2253. 2018

いツールにするためにわかりやすさを兼ね備えることも［9］LOD4ALL フロントエンド〈http://lod4all.net/

重要である。ナレッジグラフ等を用いて効率的な集合知の利活用を確立して探索と推薦を可能にしたい。そこか［10］池田紀子，田中一成：特許文書からの化学物質情ら、臨機応変さに答えるリアルタイムな製造計画の実行報の抽出，Japio YEAR BOOK 2015，p. 274-や、乱雑な環境に耐えるロバスト性の問題対応につなげ281（2015）ていきたい。製造の最適化は効率だけではなく、コスト、時間、安全性などが含まれ、与えられた制約条件下で何らかの評価指標を最良にすることである。多くの場合、評価指標は複数に及び、しかも、評価基準はトレードオフの関係にある、多目的最適化問題である。この最適化問題にも挑戦したいと考える。

参考文献［1］暮らしと産業を支える日本の化学工業
https://www.nikkakyo.org/upload_files/
chemical_industry/overview.pdf［2］富士秀，森田一，後藤啓介，丸橋弘治，穴井宏和，
井形伸之：Deep Tensor とナレッジグラフを融合した説明可能な AI，雑誌 FUJITSU2018-7 月号，
p. 90-96（Vol. 69, No. 4）［3］池田紀子，田中一成：特許文書から抽出した化学物
質情報の知識化，Japio YEAR BOOK 2016，p.
204-209（2016）［4］田中一成，池田紀子：オープンデータを用いた化学 特 許 情 報 活 用 へ の ア プ ロ ー チ，Japio YEAR
BOOK 2017，p. 206-211（2017）［5］Tomoya Iwakura. A Named Entity Recognition
Method using Rules Acquired from Unlabeled
Data. Proc. of RANLP’11. Pp. 170-177.
［6］Mintz, Mike and Bills, Steven and Snow, Rionand Jurafsky, Dan. Distant Supervision forRelation Extraction Without Labeled Data.
Proc. Of ACL’09. pp. 1003-1011. 2009.
［7］日本化学物質辞書（日化辞）〈http://dbarchive.
biosciencedbc.jp/jp/nikkaji/desc.html〉［8］Kazunari Tanaka, Tomoya Iwakura, Yusuke
Koyanagi, Noriko Ikeda, Hiroyuki Shindo,
Yuji Matsumoto. Chemical Compounds
Knowledge Visualization with Natural
Language Processing and Linked Data.

262

frontend/〉

特許情報の高度な情報処理技術

3

YEAR BOOK 2O18 263