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
─特許情報から化学物質の知識を抽出するために─An approach to Chemical Patent information with Open Data
株式会社富士通研究所

田中一成

人工知能研究所 ナレッジ活用 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

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。

1 はじめに別できないというものがある。秒単位で増加する化合物

特許の三大分野は、特許庁の審査組織から、機械、化自然言語処理では、化合物名の途中で分断・抽出され、に対して、化合物辞書は追従できない。また、一般的な学、情報・通信ネットワークである。また、内閣府の第化合物名を正しく認識できない。

3 期科学技術基本計画（H18～22 年度）の分野別推

化学特許情報には、様々な知識が蓄積されており、正進戦略では、重点推進 4 分野（ライフサイエンス、情しく化合物名を判別できるようになれば、化合物に関す報通信、環境、ナノテクノロジー・材料）があげられた。

[1]

る情報を抽出できる可能性がある。

これら 4 分野のうち情報通信を除くと、化学分野の特第 2 節では、化学特許と化合物データベース（以下、許（以下、化学特許）が関与するので、化学特許調査を化合物 DB）の情報について述べる。第 3 節では、知支援する研究は重要と考えられる。化学特許では、権利識を抽出するために必要となる化合物名の抽出について範囲を確定する特許請求範囲（クレーム）が、他分野で述べる。第 4 節では、化合物が多くの体系名（構造をは見られない方法で発明を特定する場合がある。そのク表す名称）や別称を持つ理由と、オープンデータによるレームには、新規化合物（2 種類以上の原子が結合した体系名や別称の同一性判定について述べる。

物質）、新規組成物（複数の化合物が混ざったもの）、化合物の製造方法、物性などがある。
特許調査の理想は、データを効果的・効率的に収集・集約、分析し、知識を発見し、新たな価値を創造するこ

化合物の情報としては、以下のようなものがある。とである。特許調査の問題は、高度なスキルに多大な時・化合物名、別称間と労力が必要な点である。そのため、特許調査支援が・構造望まれている。

・物性情報

化学特許を調査する上での課題の 1 つに、化合物の命名法 [2] や構造表記が多様であるため、化合物名を判

2062

化学特許情報と化合物 DB の情報について・製造プロセス
・用途

製造メーカ製造メーカ【００４５】【００４５】
ポリエステル樹脂１～１１、ポリエステル樹脂Ａ、Ｂの混練条件 ポリエステル樹
ポリエステル樹
ポリエステル樹脂１～１１、ポリエステル樹脂Ａ、Ｂの混練条件
脂１００質量部に対してカプリル酸ナトリウム（日東化成工業（株）社製 ＣａｐＮａ、ＣａｐＮａ、
脂１００質量部に対してカプリル酸ナトリウム（日東化成工業（株）社製
融点２２０℃）０．７質量部、及びＡＲＵＦＯＮ ＵＧ－４０５０（東亜合成（株）社製、ＵＧ－４０５０（東亜合成（株）社製、融点２２０℃）０．７質量部、及びＡＲＵＦＯＮ
Ｍｗ：８５００、エポキシ価６７０ｅｑ／ｔｏｎ、屈折率１．５５）０．５質量部をラボプラ
Ｍｗ：８５００、エポキシ価６７０ｅｑ／ｔｏｎ、屈折率１．５５）０．５質量部をラボプラ
ストミル Ｃモデル
Ｃモデル 「２０Ｃ２００」（（株）東洋精機製作所製）で溶融混練し、混練樹「２０Ｃ２００」（（株）東洋精機製作所製）で溶融混練し、混練樹
ストミル
脂を製造した。
融点脂を製造した。
物性情報
製品名
製品名
図1．特許文書に化合物の物性情報や製品情報が書かれる例
図1．化学特許での化合物の物性情報や製品情報の記述例
図 1 化学特許での化合物の物性情報や製品情報の記述例「好ましいフェノール系酸化防止剤としては、例えば２，６－ジ－ｔ－ブチル－４「好ましいフェノール系酸化防止剤としては、例えば２，６－ジ－ｔ－ブチル－４－メチルフェノール、２，４，６－トリ－ｔ－ブチルフェノール、．．．．．．１，１－ビ－メチルフェノール、２，４，６－トリ－ｔ－ブチルフェノール、．．．．．．１，１－ビス（４－ヒドロキシフェニル）シクロヘキサン、．．．」
ス（４－ヒドロキシフェニル）シクロヘキサン、．．．」
図2．化学特許での機能・用途や代替物質の記述
図2．化学特許での機能・用途や代替物質の記述例
図2 化学特許での機能・用途や代替物質の記述例

・製品情報

2.2と活用への課題

これらの情報は、どれも有用であるが、膨大にある化合物についてこれらの情報を収集することは容易ではなオープンな化合物 DB から得られる情報

化学特許から抽出する以外にも、これまでに整備されている化合物 DB を利用することで知識を得ることが可い。

能である。代表的な化合物 DB を表 1 に示す [3][4][5][6][7]。

2.1

化学特許から得られる情報化合物に関する電子化日本語化学特許は 100 万件を超えており、その中には技術を権利化するための多くの情報が開示されている。
例えば、図 1 に示すように、化合物の組成、融点、分子量などの物性情報や、製造メーカ、製品名、スペッ表表1．代表的な化合物DB
1 代表的な化合物 DB
データベース

化学物質数

収録開始

ライセンス

3,590,000

2005

無料(CC BY 2.1 JP)ChEMBL

2,100,000

1994

無料(CC BY-SA 3.0)CAS132,440,000

1907

有料

PubChem

91,750,000

2004

無料(Public domain)

ChemSpider

59,000,000

2007

無料(CC BY-SA 3.0)

⽇化辞クなどの製品情報が書かれる場合がある。また、図 2

CAS は化学物質の収録数が最大である [5] が、有料のように特許文書中では、機能・用途、代替物質候補群であり他のシステムとの連携が難しいため、無料の DBについても書かれる場合が多くある。これらの情報を化に着目する。

学特許全体から抽出することができれば化合物の知識と[3]は、有機化合物約 359
日本化学物質辞書（日化辞）して再利用が可能になる。また、どういう化合物がよく万件を収録している。日化辞には化合物の日本語と英語使われているのか、どういう官能基（化合物の部分構造の体系名や別称、構造式や分子式などの情報を収録してで、物質の化学的属性や化学反応性に着目した概念）がいる。

良く出現しているのかを知ることができ、新たな実験へ

また、PubChem には、低分子の生化学活性が登録の知見や、環境への影響についての情報も得ることがでされている [6]。アメリカ合衆国環境保護庁から発行さきる。

れている CPCat には、化学物質の使用方法と機能や、特許情報では、構造式（化合物の構造を原子と原子の製品のカテゴリ別リストが登録されている [8]。

つながりによって表したもの）などは画像データとして含んでいるが、画像データは意味付けが容易ではなく、再利用が難しい。

このように、化学特許と化合物 DB では、収録されているデータが異なるので、相補的な活用が望まれる。
これらの情報をつなげて有効に活用するための課題は、まず、化合物名を抽出すること、また、同じ化合物を表す化合物名の同一性判定をすることである。

YEAR BOOK 2O17 207

特許情報の高度な活用

2

代替物質の候補
代替物質の候補機能・用途機能・用途

3 化合物名の抽出について倍に向上した。

特許や論文といった技術文書から、化合物の情報を抽出しようとした場合、化合物名を抽出することが基本に4 化合物名の同一性判定についてなる。

化合物の情報を抽出する際に問題なのが、化合物名の自然言語処理の分野では固有名詞を抽出する技術が知同一性判定である。化合物名についてはある程度抽出がられている。しかし、化合物名の場合には一般的な固有可能になってきたが、化合物には多くの体系名や別称が名詞と異なるため、単純に上手くいくとは限らない。日あり、どの化合物名が同一の化合物であるのかを判定す

本語の化合物名の特徴はカタカナ、特定の記号、特定のることは大変困難である。

漢字で構成されるという点である。この特徴に当てはまる文字列を抽出することである程度妥当な化合物名の候補を抽出することが可能である。さらに、得られた化合物名の候補について機械学習による分類器を用いること

4.1

化合物名の問題

化合物は以下のような原因で様々な体系名や別称を持つ。

でゴミを除き化合物名を高精度で抽出することができ・表記ゆれる。

・表記方法の違い

今回、化合物名の抽出手法として、特徴パターン抽出

・置換基名の違いと機械学習を組み合わせる方法を採用した。まず、部分・命名法の違い

構造名の文字種の組合せパターン（片仮名、英数、「酸」

例えば、日化辞によると、「フタル酸ジブチル」といなどの漢字、括弧などが連続して並ぶ）から化合物名のう化合物では、表 2 のような体系名と別称を持ってい候補を抽出する。次に、機械学習を用いて化合物名としる。てふさわしいかどうかを判別する。

体系名や別称の違いは、図 3 に示す例のように命名

特徴パターン抽出によって得られた化合物名候補規則の違いによって発生する場合もあれば、同じ構造7383 件について化学の専門家複数人によって、これに対して複数の別称が付けられている場合もある。「フらの抽出データを正例（例：ビスフェノール A）か負例タル酸」は、「ベンゼン-1,2-ジカルボン酸」の IUPAC（例：サービス A）かを仕訳した。その結果、正例 2,947で許容されている慣用名（体系的な名称ではないが、広件、負例 4,436 件が得られた。これらの学習データをくその分野で用いられている名称）である。

用いて機械学習により分類器を作成し、化合物名を判別したところ、化合物名の認識精度は、8 割程度であった。
他のツールによる判別結果と比べて、抽出精度が 1.5化合物の同一性判定ができない場合には、以下のような問題が発生すると考えられる。
・情報が分散して有効に活用できない

表表2．体系名(命名規則の違い)と別称の例
2 体系名（命名規則の違い）と別称の例
種類

化合物名

備考

体系名

フタル酸ジブチル官能種類命名法

別称

ジブチルフタラート

官能種類命名法英語名のカタカナ表記

ジブチル=フタラート「ジブチルフタラート」に二重結合記号も表記

1,2‐ベンゼンジカルボン酸ジブチル

置換基命名法(CAS)

ベンゼン‐1,2‐ジカルボン酸ジブチル

置換基命名法(IUPAC)

フタル酸n‐ブチルn‐ブチルフタラート
DBP

略称

エラオル
ヘキサプラスM/B
Dibutyl phthalate・・・

208

英語名

フタル酸＋ジ(2つの)＋ベンゼン＋ジ(2つの)＋＝ブチル

カルボン酸＋ジ(2つの)＋ブチル

フタル酸ジブチル＝

図3．命名規則の違いによる体系名の例
図3 命名規則の違いによる体系名の例

・法規制などを正しく判別できない化辞のデータを利用した言い換えルール辞書を用いて、・化合物名や官能基の出現回数を集計する場合に正し化合物名の同一性判定をするアプローチを検討した。

くカウントできない

4.3 日化辞のデータを利用した言い換えルー集計ができるようになると、特許中の官能基の出現頻

ルの抽出

度、メーカ、メーカが関与する官能基の出現頻度を知ることができる。Linked Open Data（以下、LOD）と日化辞には、4.1 節で例を示したように、多くの化合連携すると、メーカの製品情報（官能基の供給元、官能物の体系名や別称が登録されている。日化辞のデータを基の消費先など）を示すことができる。

利用して化合物名のどの部分がどのように言い換えられているのかを調べることで化合物の部分構造の言い換え

4.2

化合物名の同一性判定へのアプローチルールを得ることができる。

表記ゆれについては、ある程度パターン化することで例えば、図 4 のように「アクリル酸 4-tert-ブチルフェ回避できる。例えば、「テレフタレート」を「テレフタラー

ニル」と「アクリル酸 4-（1,1-ジメチルエチル）フェト」に統合するといったことである。

ニル」の共通部分を除いていくことで、言い換えられて表記方法については、化合物名の他に、分子式、示性いる部分「tert-ブチル」と「1,1-ジメチルエチル」を式、SMILES などの表記法を用いる方法もあるが、一特定することができる。

意に決まらなかったり、可読性が低かったりといった問

日化辞全体から 146 万以上の言い換えルールの候補題がある。

を抽出することができた。ただし、単純な手法によるも日本語の化合物名から化学式を生成する手法についのなので低出現頻度の言い換えルールは信頼性に乏し。また英語の化合物名からい。高出現頻度の言い換えルールについても、「パ」と「ピSMILES という化合物の表記法を生成する手法についオ」の言い換えのような意味を持たない文字列の言い換ても研究を進めているても研究報告がある[9]。

えルールもあったため、文字数が一定以上あるものだけ[10]

そこで置換基名の違い、命名規則の違いについて、日アクリル酸4‐tert‐ブチルフェニル対応に絞るなどフィルタをかけることで表 3 のような言いアクリル酸4‐(1,1‐ジメチルエチル)フェニル共通部分を除く

tert‐ブチル対応

1,1‐ジメチルエチル
言い換えルール：置換基名の違い「tert‐ブチル<‐>1,1‐ジメチルエチル」
を蓄積

言い換えルール
辞書
図4．言い換えルールの抽出
図 4 言い換えルールの抽出

YEAR BOOK 2O17 2092

特許情報の高度な活用

ベンゼン‐1,2‐ジカルボン酸
ジブチル

表 3 高頻度の言い換えルール
表3．高頻度の言い換えルール
出現頻度

言い換えルール：置換基名の違い

備考2624 プロペン<‐> アクリル

異なる構造のため言い換え不可(「2‐プロペン酸」と「アクリル酸」は同じ構造)

1766 エテニル<‐> ビニル

同じ構造の別称

1210 ベンゼン<‐> フェニル

「ベンゼン」から水素がいくつか抜けたものが「フェニル」

1204 p‐トリル<‐> 4‐メチルフェニル

同じ構造の別称

1176 プロパン酸<‐> プロピオン酸

同じ構造の別称

1158 プロペン酸<‐> アクリル酸

上位構造として同じ(「2‐プロペン酸」と「アクリル酸」は同じ構造)

1126 p‐トリル<‐> (4‐メチルフェニル)

同じ構造の別称

974 アニリン<‐> ベンゼンアミン同じ構造の別称

948 2‐プロペニル<‐> アリル

同じ構造の別称

947 オクタデカン<‐> ステアリン

異なる構造のため言い換え不可(「オクタデカン酸」と「ステアリン酸」が同じ構造)換えルールが得られた。上位のものでも信頼性に欠ける

日化辞でヒットすると、日化辞の持つリンク情報からものはあるが、妥当なものも多く抽出されている。図 4

PubChem や ChEMBL などともつながるようになっに挙げた「tert-ブチル」と「1,1-ジメチルエチル」のている。

言い換えも 450 回以上出現しており、置換基名の違いをある程度吸収できる可能性がある。

例えば、このシステムに、「2-（p-トリル）エタノール」を入力した例を図 5 に示す。この例では、入力された文字列とカタカナの表記ゆれでは日化辞にはヒット

4.4

言い換えルールを用いたクエリ拡張

せず、言い換えルールによって得られた「2-（4-メチル前節で抽出した言い換えルールを用いて、化合物名フェニル）エタノール」では日化辞、PubChem のいを入力として、化合物情報を検索するクエリ拡張システ

ずれもヒットした。こうして得られたリンクをたどるこムを試作した。このシステムでは、入力した文字列とカとで、この化合物の構造や分子量などの情報を得ることタカナの表記ゆれ、言い換えルールによってできた文ができる。

字列について、日化辞に対して完全一致で検索を行う。

このように化合物 DB にも登録されていない化合物名

この化合物名は、日化辞に登録されていない

構造
情報

こちらの化合物名は、日化辞に登録されている
図5．クエリ拡張システム
図5210

クエリ拡張システム

であっても、言い換えルールを活用することで、目的の引用文献化合物のデータへアクセスすることが可能になる。デー

1） 内閣府 第 3 期科学技術基本計画（平成 18～22

タベースを検索するような場合には、言い換えルールの年度）

信頼性が多少低くても必要な情報へアクセスする（再現

http://www8.cao.go.jp/cstp/kihonkeikaku/

率を向上させる）ために役立つ。これは、特許を検索すkihon3.html

る場合にも応用でき、化合物名を入力として特許の検索

2） IUPAC 命名法を行う場合に、このような手法でクエリの拡張を行って

3） 日本化学物質辞書（日化辞）特許がヒットする可能性がある。より実用的には、言い

http://dbarchive.biosciencedbc.jp/jp/nikkaji/

換えルールを頻度で足きりしたり、言い換え後の化合物

desc.html

名を人手でチェックしたりしたのち検索を行うといった

4） ChEMBL

方法で、検索の精度を高めると良いと考えている。言い5） CAS換えルールの精度が高まれば、特許文書中から抽出した

6） The PubChem Project

化合物名と化合物 DB とを自動でリンク付けすることもできるようになると考えている。

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

http://www.cas-japan.jp/

https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/
7） ChemSpider

http://www.chemspider.com/

8） Chemical and Product Categories（CPCat）

5 まとめ

https://www.epa.gov/chemical-research/chemical-and-product-categories-cpcat

化学特許情報や化合物 DB から化合物についての様々

9） 池田紀子，田中一成：許文書からの化学物質情報のな情報を効率よく収集するための基礎技術として、テキ抽出，Japio YEAR BOOK 2015，p.274-281

ストデータから化合物名を抽出する手法を実装し、抽出（2015）

した化合物名の同一性判定ために化合物名の言い換え

10） SMILES（TM）, Simplified Molecular Input

ルールを構築することにより、化合物の情報をリンクすLine Entry Systemるためのシステムを試作した。日化辞データを利用して

http://www.daylight.com/smiles/index.html

構築した言い換えルールにより、化合物名の検索性能向上の可能性を示した。
化合物の同一性判定を可能にすることで、特許、論文、化合物 DB、社内での実験データなど様々な情報をリンクして、より一層の情報活用を実現したい。化合物の情報を集約することができ、研究や調査といった業務に必要な情報に簡単にアクセスできるようになるものと期待する。
今後、大量のテキストデータから化合物と物性値や製造プロセスなどとの関係情報を抽出するとともに、化合物についての知識をナレッジグラフ（グラフ形式で表現された知識ベースであり、実世界における知識を表現、統合、解析することが可能）として連携させることで、利活用の拡大を図りたい。

YEAR BOOK 2O17 211

2特許情報の高度な活用から検索を行うことで、これまでには見つからなかった

https://iupac.org/what-we-do/nomenclature/