普通論文
HPLC においてAI 技術により化学構造情報からlogk を予測するシステムLC-Providentia の開発
島津評論 83〔1・2〕 111～126 (2026)
要旨
HPLC の分野で最も時間を要する分析条件検討の解決策の一つとして分子構造式から保持係数logk を机上で予測するシステムLC-Providentia を開発した。分子構造式はSMILES 表記に変換，HPLC の分離にかかわる物性値としてはHansen Solubility Parameter（HSP）に着目し，SMILES 表記からHSP 値へはDeep Learning のアルゴリズムSmiles2vec を用いて予測し，求まったHSP 値からlogk の予測は機械学習の一つランダムフォレスト回帰を用い，良好な結果を得た。また予測の正確性を拡大する方策も確認し，将来への課題を提示することができた。以下本稿ではその詳細を報告する。
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