プロセス産業においてデジタルツインを実現するために対象プロセスの挙動を正確に模倣できる物理モデルが必要であるが，精緻な物理モデルの構築には膨大な労力を要する．著者らは，物理モデル構築工程を効率化するために，物理モデルを自動で構築する人工知能（AutoPMoB)の実現を目指している．AutoPMoBの実現には文献からの変数定義抽出技術の開発が必要である．本研究ではその一環として，化学工学分野の42,323報の論文に含まれる命名法から549,840個の変数記号–変数定義ペアを抽出し，解析した．本解析により，化学工学分野では変数記号に𝜌,𝜇,𝛼，変数定義にはReynoldsnumberが最もよく用いられることと，変数定義の単語数が他分野と化学工学分野とでは異なることを明らかにした．

プロセス産業のデジタルトランスフォーメーション（DX）の実現に向けた最も重要な技術であるデジタルツインを実現するためには，対象プロセスの挙動を正確に再現できる物理モデルが不可欠である．しかし，高精度な物理モデルを構築するには，対象プロセスに関する専門知識を有する技術者や研究者が膨大な文献を調査し，モデル構築に必要な情報を収集し，それらを組み合わせて試行錯誤的に精度向上を行うことが必要とされている．著者らは，この物理モデル構築工程を効率化するために物理モデル自動構築AI（Automatedphysicalmodelbuilder;AutoPMoB）の実現を目指している[1]．物理モデルの表記では数式が重要な役割を果たしており，数式を理解するためには数式を構成する変数の意味を正しく認識する必要がある．しかし，論文中の変数の意味を正しく把握するためには，文中から変数定義を抽出したり別の情報源をもとに定義を予測したりする必要がある．論文には図1に示すようなNomenclatureが記載されていることがある．Nomenclatureとは用語に対する定義の一覧のことであり，一般に命名法と訳される．Nomenclatureが記載されている場合には変数記号に対する変数定義の意味を容易かつ正確に抽出できる．本研究は，AutoPMoBの実現に必要な要素技術の１つである変数定義抽出手法の開発の一環として，このNomenclatureを複数の論文から抽出して解析する．