フローケミストリーと機械学習の融合

ケミカルタイムス（関東化学）2022, 1, 263 (2022年1月)

現代の化学者が対峙しているのは、千億個を超える膨大な分子ライブラリーという広大な海、そして一つの反応を最適化するために絡み合う「無数の変数」という迷宮です。温度、圧力、流量、触媒、そして溶媒の選択。これら複雑な要因が織りなす化学反応の空間において、一人の研究者が一生をかけて試行錯誤できる回数は、宇宙の広大さに比してあまりに微々たるものです。

これまでの有機化学は、人間の「熟練の勘」や「ひらめき」によって変数を極限まで絞り込むことで、この広大な探索空間を渡り歩いてきました。しかし今、計算機性能の飛躍とアルゴリズムの進化が、その歩みを根本から変えようとしています。データサイエンスとフローケミストリーを融合させた「プロセスインフォマティクス（PI）」こそが、研究室の成果を工業生産へと直結させ、持続可能な「グリーンものづくり」を実現する鍵となります。本稿では、化学の常識を塗り替える5つのパラダイムシフトを解き明かします。

パラダイムシフト1：成功体験の呪縛からの解放——「失敗データ」という錬金術

従来の有機化学において、価値あるデータとは常に鮮やかな成功を収めた「ポジティブデータ」を指していました。人間が一度に扱える情報量には限界があるため、失敗、すなわち「ネガティブデータ」は、論文にも公表されず、闇に葬られるのが常識だったのです。

しかし、機械学習のレンズを通すと、この景色は一変します。AIにとっては、なぜその反応が進行しなかったのか、なぜ特定の変数が選択されなかったのかという情報こそが、因果関係を解明するための貴重な「地図」となります。

「説明変数を如何に少なくするかに対し、熟考と実証が重ねられてきた。……しかし、選択されなかった説明変数やネガティブデータは、本当に目的変数に対して因果・相関関係はないのだろうか？」

この問いは、個人の「ひらめき」への依存から、データに基づいた「客観的な真理」への移行を促します。AIという限界なき知性が、人間が「無関係」と切り捨ててきた情報の断片から隠れた相関を掘り起こし、実験の確度を劇的に引き上げるのです。

パラダイムシフト2：「1変数ずつ」の決別——「9＋4＋1法」がもたらす速度の革命

反応条件の最適化において、長年踏襲されてきた「1変数ずつ変える手法（One Variable At a Time）」には、致命的な欠陥があります。それは、要因間の複雑な相互作用を見落とし、真の最適解ではない「局所的な解」に満足してしまうリスクです。

この停滞を打ち破るのが、実験計画法を応用した「9＋4＋1法」です。

「9」： 2要因3水準（計9条件）で反応空間の全体像を俯瞰する。
「4」： 暫定的な最高収率の周辺4条件を追加し、予測精度を研ぎ澄ます。
「1」： 導き出された最適条件を1回の実験で検証する。

わずか14回の試行、合計140分という圧倒的なスピードで最適解を特定するこの手法は、既にその有用性が証明されています。例えば、フィッシャーインドール合成では、従来報告されていた収率83％（24実験）に対し、本法はわずか14実験で99％という驚異的な成果を叩き出しました。また、副反応が起きやすいディールス・アルダー反応においても、94％（報告値85％）という高収率を達成しています。これは、AIが人間の「経験」を凌駕する最適解を、極めて短期間で提示できることを物語っています。

パラダイムシフト3：規模の拡大から効率の向上へ——6mLの配管が起こす「加熱」の魔法

フローケミストリーの核心は、その生産効率のスケールアップ思想にあります。象徴的なのが「マイクロ波」による内部急速加熱です。従来のホットプレートによる伝熱加熱が外部から全体を漫然と温めるのに対し、マイクロ波は溶媒分子を狙い撃ちし、内部から瞬間的に加熱します。水、エタノール、ヘキサンといった異なる溶媒が、それぞれの特性に応じて選択的に発熱するこの特性は、プロセスに比類なき制御性をもたらします。

ここで大きな課題となっていたのがマイクロ波の「浸透深さ（penetration depth）」でしたが、ミリメートルサイズの配管を採用することで、この物理的限界を克服。わずか6.05mLという、手のひらに収まる反応容積でありながら、シクロヘキサノールのアセチル化において**1日あたり9.0kg（年産3.1トン相当）**という、中規模工場に匹敵する生産量を実現したのです。「設備を巨大化する」のではなく「流速と反応効率を極限まで高める」。この転換こそが、廃棄物を最小化するグリーンケミストリーの極致と言えます。

パラダイムシフト4：経験を数値化する——AIが選ぶ「個人の範疇」を超えた溶媒

「どの溶媒を使うか」という問いは、これまでプロセス化学者の最も属人的な「職人芸」の領域でした。しかし、AIは数千種類の「分子記述子（分子の特徴を数値化したもの）」を用いて、溶媒を純粋な数値データとして処理します。

ここでの主役は、**サポートベクター回帰（SVR）**などの高度なアルゴリズムです。SVRは非線形な化学現象を極めて高い精度で予測し、人間の直感では選ばれにくいNMP（N-メチル-2-ピロリドン）やγ-バレロラクトンといった溶媒が最適であることを早期に予見します。実際、溶媒選定においてランダムな探索が平均21.5回を要するのに対し、AI手法は平均15.4回で正解に到達します。個人の経験という「閉じた知」を、データサイエンスという「開かれた知」へ。これが、未知の物質を創り出すための新機軸となります。

パラダイムシフト5：「死の谷」の架け橋——プロセスインフォマティクス（PI）の真価

研究室（ラボ）のフラスコで生まれた成果が、工場（プラント）の大規模生産へと至るまでの間には、常に「死の谷（Death Valley）」が横たわっていました。これは、化学者が描く基礎研究の理想と、エンジニアが直面する生産現場の現実との間にある情報の断絶に他なりません。

プロセスインフォマティクス（PI）は、この深い谷を埋めるための共通言語となります。基礎研究の初期段階から、一連の工程を情報科学的に捉え、スケールアップを見据えたデータ（プロセス化学者の知見をコード化したもの）を蓄積する。この「一気通貫」の視点こそが、開発期間の劇的な短縮とコスト削減を可能にするのです。

これは、特定の「英雄的な化学者」の直感に頼るものづくりから、データによる連続性を備えた「組織的な知」への移行を意味します。PIの活用によって、ラボでの閃きは、鮮度を失うことなく市場へと送り出される製品へと変わるのです。

結論：デスクトッププラントが描く、ものづくりの未来

近い将来、化学実験室からガラス器具の森は消え、自動化されたフロー装置とデジタルプラットフォームが鎮座する「デスクトッププラント」の風景が当たり前になるでしょう。多段階合成の自動化が進み、私たちが手にする製品の多くが、AIによってデザインされた反応プロセスから生まれる時代がすぐそこまで来ています。

技術の進化は、私たちに問いを投げかけます。「もし、AIがあなたの想像を絶する、しかし完璧な『最適解』を提示したとき、あなたは自分の磨き上げた直感と、冷徹なデータの、どちらを信じますか？」

この問いに答えを出した先に、次世代の「グリーンものづくり」の扉が開かれています。

本稿は、掲載論文に基づき生成AIを用いて要約・表現を作成しています。内容の正確性には配慮していますが、解釈や表現の過程で不正確な記載が含まれる可能性があります。特に構造式については不正確です。正式な情報は原論文をご確認ください。