過去20年間、人工知能（AI）、特に機械学習の進歩は、科学研究へのアプローチを根本から変えました。ゲノム配列の解析や新しい抗生物質の発見から、地球規模の気候変動の影響予測、さらには地球に似た惑星を探すための銀河のマッピングに至るまで、AIは多岐にわたる分野で研究を革新しています。
化学もまた、AIの導入によって飛躍的な進歩を遂げている科学分野の一つです。最新のホワイトペーパー「化学における人工知能：現状と将来の展望」では、独自の技術を用いて論文や特許の状況をマッピングし、AIと化学の関連性を探りました。その結果、AI活用で先行している化学分野と、AI技術の導入によって今後大きな可能性が開かれる分野を明らかにしました。
化学におけるAIはどこで成長しているのか？
AIに関連する化学分野の論文や特許数は爆発的に増加しており、2015年から2020年の間に6倍に達しました。私たちはAI関連の論文や特許に寄与している主要な学問分野を特定し、それらを比較することで、どの分野がこの新興技術を最大限に活用しているかを分析しました。AI導入で先行している分野には分析化学、生化学、工業化学、化学工学が挙げられ、一方で天然物化学や有機化学にはAI導入の大きな余地が残されています（図1）。
2000年から2020年までの論文と特許の関連性を調査し、AIの活用が研究者の課題解決にどのように貢献してきたかを分析しました（図2）。例えば、2000年代初頭から2014年にかけて、AI関連の論文や特許の焦点は、ヒトの疾患診断の探索から、遺伝的アルゴリズムを用いた創薬やマイクロRNAの応用へとシフトしました。
近年では、解決すべき課題の変化に伴い、論文や特許の焦点はDNAメチル化やがん研究へと移行しています。さらに最近では、COVID-19に関連する創薬に注目が集まっています。
当然の結果として、分析したAI関連の論文や特許において、小分子が最大の焦点となっていることが明らかになりました。これには創薬、逆合成、反応最適化といったトピックが含まれており、製薬企業による投資が集中している領域を反映しています。
化学における機械学習の機会はどこにあるのか？
7万件以上の論文を分析し、学際的な貢献度を調査して、主要分野と副次分野を特定しました（図3）。これにより、すべての分野をヒートマップ上にプロットし、色の濃淡で各分野の貢献度を可視化しました。一目で、AI活用で先行している化学分野と、まだ潜在能力が発揮されていない分野を確認できます。
例えば、分析化学や生化学では学際的な論文が多く見られます。ここでは機械学習アルゴリズムが、タンパク質、ペプチド、脂質、核酸の分析精度向上や、化学反応の予測、さらには新規分子の発見に活用されています。また、材料科学や物理化学においてもAIは広く利用されており、両分野が連携して機能性材料の予測、構造と物性の相関関係の解明、化学プロセスの最適化に取り組んでいます。
化学におけるAI導入の障壁
ウェビナー「化学における人工知能：現在のトレンドと将来の展望」では、第一線の専門家たちがAI導入の障壁について議論しました。彼らは、化学分野におけるAI導入の主な障壁として以下の3点を挙げています。
データの品質：精度の高い予測には、学習用としてポジティブとネガティブの両方の例を含む、堅牢で高品質なデータセットが不可欠です。現在、多くの組織にとって、データの収集、正規化、準備は大きな課題となっています。
テクノロジー：コンピューティング能力（量子コンピューティングやクラウドベースのアプローチ）は向上していますが、ユーザーの視点からは依然として限界が感じられています。しかし、ソフトウェアやユーザーインターフェースの進歩により、プログラミングの知識がなくても機械学習を研究に活用できる環境が整いつつあります。
人材不足：データサイエンス分野の人材不足は周知の事実であり、化学者がAIをどれほど身近に活用できるかを知らないケースも少なくありません。化学と他の科学分野との連携を深めることが、AI導入の加速につながるでしょう。
化学における機械学習の成長機会
世界中の研究機関でAIと学習用データセットを活用した問題解決やイノベーションが進んでおり、データ分析や創薬の分野で大きな可能性が広がっています。
当社の最新のホワイトペーパーでは、AI技術への投資によって恩恵を受ける可能性のある化学の領域をいくつか明らかにしました。導入の障壁はかつてないほど低くなっており、CASのようなパートナーと連携することで、分析に必要な大規模かつ高品質なデータセットにアクセスできます。科学研究にAIを組み込むことで、従来のデータ分析では不可能だった課題を解決し、飛躍的な進歩を遂げることが可能です。
当社の分析結果や洞察の詳細については、ホワイトペーパーをご覧ください。AI技術がどのように研究を支援できるかについてご質問がある場合は、CASまでお問い合わせください。
