Bayesian optimization assisted screening conditions for visible light-induced hydroxy-perfluoroalkylation

Journal of Fluorine Chemistry
Volume 276, May 2024, 110294
Accepted 24 April 2024

1. イントロダクション：研究者の「勘」と「時間」を解放するAIの光

化学のラボにおいて、新しい反応の「最適条件」を見つけ出す作業は、時に過酷な修行のようでもあります。温度、濃度、試薬の比率、そして光。無数に存在するパラメータの組み合わせから、最高収率を叩き出す一点を探し当てるプロセスは、熟練の研究者による「勘」と、膨大な回数のトライ＆エラー（試行錯誤）に支えられてきました。

しかし、この「職人芸」の世界に今、大きな変革が訪れています。お茶の水女子大学のTagamiら（2024年）による研究チームは、光触媒を用いたフッ素化合物の合成において、「ベイズ最適化（Bayesian Optimization: BO）」というAI手法を導入。これまで人間が費やしてきた膨大な時間を圧縮し、最小限の実験で「最適なレシピ」を導き出すことに成功しました。

本記事では、この日本発の画期的な研究を、ディープテク・アナリストの視点で解剖します。なぜAIが化学者の強力なパートナーになり得るのか。その核心にある「知的な探索の哲学」を紐解いていきましょう。

2. 驚きのポイント1：5つの変数を同時に操る「AIの目」

従来の実験手法では、一つひとつの条件を順番に変えていく「単因子探索」が主流でした。しかし、実際の化学反応はもっと複雑です。「光を強めると反応は早まるが、同時に試薬の濃度も上げなければ副反応が起きてしまう」といった、複数の要素が絡み合う「相互作用」が存在するからです。

本研究では、以下の5つのパラメータを同時に最適化の対象としました。

光の照射強度： 調光値1〜400（1.5〜625 mW/cm²）という極めて広いレンジ
フッ素源（ペルフルオロアルキルブロミド）の量
酸素（O₂）の量
添加剤（DIPEA）の量
基質の濃度

ここでAIの頭脳として機能したのが、**ガウス過程回帰（Gaussian Process Regression）**というモデルです。AIは、数回分の実験データから「おそらくこのあたりが有望だろう」という確率的な地図を描き、**期待改善量（Expected Improvement: EI）**という指標に基づいて、次に試すべき条件を論理的に提案します。

分析/考察： 人間が5次元の空間で起きている複雑な相互作用を直感で捉えるのは、至難の業です。しかし、ベイズ最適化という「AIの目」を用いることで、人間には見えない多次元の相関を数理的に整理し、最短ルートで最適解に到達できるのです。これは、ラボにおける意思決定のあり方を根本から変える可能性を秘めています。

3. 驚きのポイント2：あえて「失敗」を推奨する「探索」の哲学

ベイズ最適化の真骨頂は、「活用（有望な場所を深掘りする）」と「探索（未知の領域を調べる）」の絶妙なバランスにあります。

研究チームは当初、ランダムなサンプリングによる実験（Trial 1）を行いましたが、局所的な最適解（ローカル・マキシマム）に陥ることを避けるため、第2段階（Trial 2）では**ラテン超方格法（Latin Hypercube Sampling: LHS）**を採用しました。これは、実験領域全体を「数独」のパズルのように、どの列・どの行にもデータが重複しないように配置する、非常にバランスの取れたサンプリング手法です。

このプロセス中、AIはあえて収率がわずか「1%（entry 8）」という、一見すると大失敗の条件を提案することがあります。しかし、これこそが真の最適解を見逃さないための戦略なのです。

「これはベイズ最適化の『探索』の側面によるもので、アルゴリズムがさらなる探索のためにパラメータ空間の異なる領域を調査し、有望な領域を見つけようとした結果である。」

分析/考察： 効率だけを求めると、化学者はこれまでの経験から「外れなさそうな条件」ばかりを選んでしまいがちです。しかし、AIはあえて「回り道」を提案することで、人間のバイアスを排除し、真の最高得点（グローバル・マキシマム）へと導いてくれるのです。

4. 驚きのポイント3：データが明かした「真の支配因子」

AIが導き出したデータは、単なる「答え」以上の洞察を化学者に与えました。5つのパラメータのうち、実際に収率を支配していたのは「基質濃度（相関係数0.75）」と「添加剤DIPEAの量（相関係数0.64）」であることが判明したのです。

特筆すべきは、この統計データが化学的なメカニズムと見事に合致した点です。本反応の鍵は、添加剤（アミン）とフッ素源の間で形成される「ハロゲン結合」にあります。AIが「濃度が最も重要だ」と指し示したのは、希薄な溶液ではこの繊細なハロゲン結合が効率的に形成されず、反応が進行しにくくなるという化学的真理を、データを通じて裏付けた結果と言えるでしょう。

分析/考察： 化学者の「経験則」が、AIによる統計的な裏付け（エビデンス）を得ることで、より強固な理論へと昇華されます。AIは単なる最適化ツールではなく、現象をより深く理解するための「知的なレンズ」としての役割を果たしているのです。

5. 驚きのポイント4：基質が変われば「最適解」も変わるという現実

化学の難しさは、一つの化合物（モデル基質：1-デセン、最大収率78%）で得られた「成功の方程式」が、別の化合物（4-フェニルブテンなど）にはそのまま通用しない点にあります。実際、当初の条件では収率は45〜55%程度まで落ち込みました。

しかし、ここからが本研究の「アナリストとして最も注目すべき」ハイライトです。研究チームは、最初のBOで得られた「支配因子の知見」を活かし、新しい基質向けの最適化では変数を5つから2つ（DIPEA量と濃度）に絞り込むという戦略を取りました。これにより、わずか数回から10回程度の追加実験で、新しい基質に対しても68%という高い収率を再構築することに成功したのです。

分析/考察： 「一度学習した知見を活かして、次の課題を効率化する」というこのアプローチは、ラボの自動化・高速化において極めて重要です。AIを単に回すだけでなく、その結果から変数を絞り込む人間の判断が組み合わさることで、真の意味での「自律型ラボ（Self-driving Lab）」への道が開かれます。

結論：ラボの主役は「AI」か、それとも「人間」か？

本研究（Tagamiら, 2024）は、光化学反応という制御の難しい領域において、ベイズ最適化が極めて有効な武器になることを世界で初めて示しました。

AIは決して化学者を代替するものではありません。むしろ、膨大な組み合わせの検討という「力仕事」をAIに任せることで、人間は「どの変数を絞り込むべきか」「次は何を合成すべきか」という、より高度で本質的な問いに集中できるようになります。AIは、化学者の職人芸をより高い次元へと引き上げる、最高の「共創パートナー」なのです。

最後に、読者の皆さんに問いかけます。もし、実験の9割をAIが担うようになったとき、化学者が真に取り組むべき「創造的活動」とは何だと思いますか？