化学情報サービスに向けたナレッジグラフ
構築Ⅱ
高分子物性の理解

Knowledge Graph Construction for Chemical Data Utilization Service II

株式会社富士通研究所

池田紀子

人工知能研究所 デジタルナレッジプロジェクト、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、ナレッジグラフの研究に従事。
nona@fujitsu.com

044-754-2652

株式会社富士通研究所

田中一成

人工知能研究所 デジタルナレッジプロジェクト、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@fujitsu.com

044-754-2652

株式会社富士通研究所

吉田宏章

人工知能研究所 デジタルナレッジプロジェクト、環境・エネルギー材料の開発、エネルギーマネジメント、特許読解支援システム、ナレッジグラフの研究に従事。
yoshida.hiro-15@fujitsu.com

1258

はじめに

044-754-2652

読解支援に活用できる化学ナレッジ基盤の開発を進めている。これまで、言語的観点に化学的観点を加えた認識・化学分野の特許（以下、化学特許）文書には、他分野解析モデルアプローチで化学特許の読解支援に取り組んとは異なる請求項の書き方や化学物質名の膨大な羅列ができた。前報の「化学情報サービスに向けたナレッジグある。これらのことが原因で、人が化学特許を読み、理ラフ構築」では、化合物や製造方法についての知識をナ解し知識を得、さらにイノベーション創出に活かすためレッジグラフとして連携させることで、知識の利活用には、予想以上に高度なスキルと多大な労力が必要であ拡大と調査の負担削減の可能性が高まるとした [2]。ナる。例えば、イノベーションの発生過程は、「研究」→「開レッジグラフとは、グラフ形式で表現された知識ベース発」→「設計」→「製造」→「販売」のような直線的なで、効率的に知識を表現、統合、解析することができる流れでなく、各々が連鎖的に関連し、分野間でフィードという特徴をもつ。今回、未着手であった物性の読解支バックが起こりつつ発生する連鎖モデルである [1]。各援についてナレッジグラフを用いて検討したので、報告分野間では、それぞれの専門知識の間に大きなギャップする。第 2 節では、化学ナレッジ基盤と読解支援の基が存在するため、分野をまたぐ材料の設計やイノベー本的な考え方、第 3 節では、化学情報のアプリケーショション創出には、専門知識同士が紐づき統合されたナンの 1 つとして、検索・読解支援システム、第 4 節では、レッジ基盤が必要である。そこで筆者らは、化学特許の物性情報の抽出について説明する。

2

化学ナレッジ基盤の活用クライン（Stephen J. Kline）の連鎖モデルをもとに科学技術振興機構研究開発戦略センターが作成したイノベーションモデル [1] を参考に、アイデアの創出、知学情報検索・読解支援システムの開発を行ってきた。
①特許文書をコーパスとして用いることで、有機化合物の化学物質名と化学式の対応関係を抽出 [3]②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 [4]

識の流通・活用を目指す化学ナレッジ基盤の位置づけを③オープンデータによる体系名や別称の同一性判定のた

図１に示す。化学ナレッジ基盤を活用して、単なる一組めに日化辞データを利用した言い換えルール辞書を構の相関だけではなく、複数の関係性の特徴を加味するこ

築 [5]とで、材料開発や製品開発の信頼性向上を目指している。

④化合物のナレッジグラフや製造方法情報のナレッジグ

図3

図1

イノベーションモデルと化学ナレッジ基盤

2.2

化学特許読解支援のアプローチ

化学特許の物性

物性とは物質の力学的、熱的、電気的、光学的性質で2.1

化学特許の読解支援

図 2 に示すように、化学ナレッジ基盤を活用した化あり、モノづくりの根幹となる知識である。材料の物性と性質を紐づけることが今回の課題である。化学特許の学特許読解支援の主な要素技術には、文書分類、化合物物性に関する記載には、以下の問題がある。

や物性等の固有表現抽出、関係抽出、化合物の同一性判①物性の定義、測定方法、計算式などの明確な記述が不足定などがある。

②物性の技術的意義の明確な記述が不足③実施例のデータやパラメータが不足④余分な記載特許文書中の記載に上記のような不備がある場合、物性を理解することが困難である。そこで、特許文書だけではなく、他の文献との連携が必要であると考え、物性に関する複雑な関係について、ナレッジグラフを用いた抽出情報の拡充に向けて漏れなく必要な情報を記述していくことを試みた。

2.3
図2

化学ナレッジ基盤の主な要素技術

高分子化学特許の読解支援

化学分野の中でも高分子を例にあげる。材料開発は材料メーカーだけに留まらず、製品メーカーの関与も大きこれまで、特許文書の一文中から化学物質や化合物群い ｡ たとえば、材料を採用する製品設計者が、プラスチッを抽出でき、文同士の関係性から製造方法を捉えることク成形品の必要な物性をきちんと規定することや開発過ができた。図 3 に示すように、特許文書から化学に関程でできた候補材料の実用的な観点の評価試験を行ってする用語や知識を自動抽出し、体系化するための方法をいる ｡ 化学ナレッジ基盤の使用者の一例として、プラス考案している。それに基づいて、以下 4 つの内容で化

チック材料開発の材料設計者や製品開発の製品設計者をYEAR BOOK 2O19 259

3

特許情報の高度な情報処理技術ラフ構築の試み [6]想定する。両設計者は新材料や新製品の先行特許調査を行いながら、技術を見極め、物性と評価試験情報を深く理解しなければならない。この業務は研究部門や知財部門とも連携をとりながら進めていくので、化学ナレッジ基盤は関係部門に有効なシステムでなければならない。
本報では、プラスチックの性質と物性の関係のナレッジ

図5

検索入力画面化例について述べる。
また、プラスチック製品強度設計には、以下の課題があると言われている [3]。
①設計に関するデータベースの蓄積が比較的少ない②粘弾性特性を有するため、材料力学を適用できる設計範囲が比較的狭い③絶対強度が低いので、設計の許容値（応力、ひずみ）

図6

検索結果の特許明細書を狭くした範囲で設計をせざるを得ない④使用条件によって性能が変化しやすい⑤製品形状、成形条件、二次加工などの要因が関係するので、強度に影響するパラメータが多い

4

物性情報抽出4.1

材料の性質と物性の関係

化学特許文書中には、図 7 に示すように、産業上の3

化学ナレッジ基盤システムとツール

3.1

化学情報検索・読解支援システム

化学情報の活用支援のために、検索・読解支援システ

利用分野の中にポリカーボネート系樹脂組成物（以下、PC）などの材料の性質が記載されることがある。図 7の例では、PC 材料の性質として、明示的に「材料として好適な」「などに優れる」等と示されている。

ムを試作し、そのシステム構成を図 4 に示す。

図7

特許明細書からの抜粋例：産業上の利用分野

図 8 に PC 材料の優れた性質と物性を示す。図７から表 1 に示す 4 つの優れた性質を抽出できる。図 8 の
表 2 に前報で抽出した、最終生成物の物性を示す [2]。
図43.2

化学情報検索・読解支援システムの構成

化学特許検索ツール

化合物名や物性情報を抽出し、関係抽出、同一性判定を可能にした試作ツールを紹介する。キーワード、書

ここで、表 1 が示す優れた性質群と表 2 が示す物性群を抽出することができるが、性質と物性の各々の関係、すなわち、発明の具体的な数値が示す効果を理解することが困難である。
表1

優れた性質

表2

図8PC 材料の優れた性質と物性

誌情報、化合物名 ( 別称に対応 ) による検索を行える入力画面を図 5 に示す。検索結果の特許明細書について、化合物名や物性情報を自動抽出してハイライトした出力画面の一部を図 6 に示す

260

物性

そこで、計算機上に表現したい優れた性質と物性の関係のナレッジ化を図 9 に示す [7-9]。図中 a 図は還元粘度、b 図はガラス転移温度の優れた性質との関係を示す。一般に、重合で得られる最終生成物は、比較的簡単な構造単位が多数繰り返してつながった巨大な分子である。高分子の性質は個々の高分子鎖の形やサイズに著しく依存する。高分子を特徴づける基本的な要素は構造と分子量である。この PC 最終生成物の優れた性質について、「還元粘度」から機械的強度を、「ガラス転移温度」から耐を把握するプロセスについて述べる。

還元粘度と測定の関係のナレッジ化

還元粘度と分子量の関係のナレッジ化を図 11 に示
す [9,11]。測定で求めた還元粘度から極限粘度を外挿し、得られた極限粘度を代入した計算式から粘度平均分子量を求める 2 段階の方法である。粘度平均分子量を求める計算式について測定方法と測定条件の溶媒に関する報文が 2 桁以上あるので、その関係知識を抽出することが重要である。

a図

還元粘度
上図は極限粘度、下図は粘度平均分子量
図 11

還元粘度と分子量の関係のナレッジ化

図 12 に 耐 熱 性 と 物 性 の 関 係 の ナ レ ッ ジ 化 を 示
す [8-10]。図中上部は短期性質、下部は長期性質で時間変化を示す。両性質は次に示す構造変化を伴う。熱軟化とはガラス転移温度 Tg を超えると PC 高分子鎖が動き
b図
図9ガラス転移温度

優れた性質と物性の関係のナレッジ化始め、軟らかくなり変形しやすくなる。熱劣化とは熱により樹脂の化学結合がラジカル的に切れていく分解である。長期間、大気中の酸素に晒され、化学結合が切れや4.2材料の物性の関係具体化すくなってしまう酸化でもある。高分子の主鎖が切れて

還 元 粘 度 と 測 定 の 関 係 の ナ レ ッ ジ 化 を 図 10 に 示

いくと分子量が小さくなりネチャネチャした触感に変す [7,9,10]。還元粘度は測定から求めるが、測定方法と測わっていく。よって、長期性質に機械的強度の物性であ定条件が複数あるので、その関係知識を抽出することがる分子量が出現している。ナレッジグラフを用いて、分重要である。ナレッジグラフを用いて、それらの違いを子量の関係知識を引用できるようにするコンセプトであ確認できるようにするコンセプトである。

る。

YEAR BOOK 2O19 261

3

特許情報の高度な情報処理技術

図 10

熱性を把握できる。これらの物性から PC の優れた性質

5

まとめ

物質の化学的属性（物性）や化学反応性に注目した原子団や化合物の全体構造を把握することや、静的、動的、潜在的な分子間相互作用を把握できるようにしていくことで、新規化合物や新しい製造方法にたどり着く支援ができると考える。ナレッジグラフ等を用いて効率的な集合知の利用方法を確立して、構造や分子間相互作用の探索や推薦を可能にしたい。しかし、情報の有効性や信頼性の判断基準をどう構築するかが大きな課題である。そ図 12

耐熱性と物性の関係のナレッジ化のためにも化学知識抽出システム開発のために必要なコーパスやオントロジー等を整備しなければならない。

図 13 に熱劣化の機構と計算式の関係のナレッジ化を

これらは、実際に化学知識の抽出を行ったり、その結果示す [9,10,12]。種々の温度領域や環境で変化の様子が異を評価したりする際にも使用していく。複雑な化学知識なるので、その関係知識を抽出することが重要である。

をその本質を損なうことなく計算機上に表現し、化学知識を利用する技術を開発しなければならない。そのために化学オントロジーの表現方法や利用方法などを開発することも必要である。
現場では、当初の想定が外れてしまうことがあると踏
まえ、知識を段階的に獲得していくことを具体化したい。
それにより、その知識に応じて以降の設計などを修正していく場合に利用できると考える。さらに、知識の深掘

図 13

熱劣化の機構と計算式の関係のナレッジ化

図 9 ～ 13 に材料の性質と物性の関係の一例を示したが、これらの関係図をリアルタイムに表示していくことは、たいへん困難である。そこで、その仕組み構築に向けた取組みとして、有効なナレッジツール群の提供を目指している。そのため、物性名、対象、単位、取得方法（測定方法か計算式）、取得に必要なパラメータを参照するためのデータを収集中である。また、今回は材料の観点であったが、今後、製品の観点で「性能」や「機能」を追加していく。

262

り（当初には持っていなかった知識獲得）による構造や分子間相互作用の理解と類似から求めるアナロジー（類推）も目指していきたい。

参考文献[1] 平成 18 年版 科学技術白書[12] 電気用品安全法
コラム 07  イノベーションとは（2006）

https://www.meti.go.jp/policy/consumer/
seian/denan/

http://www.mext.go.jp/b_menu/hakusho/
html/hpaa200601/column/007.htm[2] 田中一成，池田紀子 : 化学情報サービスに向けたナ
レッジグラフ構築，Japio YEAR BOOK 2018，
p.256-262（2018） http://www.japio.

3or.jp/00yearbook/files/2018book/18_3_07.

特許情報の高度な情報処理技術

pdf[3] 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）
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2015book/15_3_06.pdf[4] 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）
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2016book/16_3_06.pdf[5] 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）
http://www.japio.or.jp/00yearbook/files/2017book/17_2_11.pdf[6] 課題解決に導く プラスチック製品の強度設計＆ト
ラブル防止策
https://tech.nikkeibp.co.jp/dm/atcl/
seminar/16/010600295[7] JIS K 7367（ISO 1628）プラスチック−毛細管形粘度計を用いたポリマー希釈溶液の粘度の求め方[8] JIS K 7121 プラスチックの転移温度測定方法[9] 高分子データベース（PoLyInfo）– 物性
https://polymer.nims.go.jp/PoLyInfo/guide/jp/Property.html[10] ユーピロン物性編
https://www.m-ep.co.jp/product/brand/iupi_nova/bussei.html[11] 極限粘度
https://www.ube-ind.co.jp/usal/documents/
b112_141.htm

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