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化合物データベースにはどれくらいのデータが収録されていますか？
既存化合物(Compound)：1億700万件、新規化合物(独自AIにより生成)：1,100万件、
特許収録数：2,500万件、論文収録数：3,200万件、特性データ数：2億820万件です。
(2021年2月現在) 化合物データベースのアップデートは半年に1回を想定しております。
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サポートしている特許は何ですか？
US,EP,CN,JP,KR,TW,WO等の105カ国・地域の特許になります。
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Chemicals Informaticsに自社データを取り込むことは可能ですか？
現時点で、NLPのAPIは公開しておらず、公開データのみの取り扱いを基本とさせていただいております。
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特性は何種類ありますか？
2021年2月時点で36種類の材料特性、生化学特性情報を収録しております。それぞれの特性値について、予測値も出力することが可能です。
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特性の種類は増えますか？
随時追加しております。また、リクエストいただいた特性も、製品アップデートにて追加可能な場合がございますので、一度ご相談ください。
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探索AIがおこなう「掛け合わせ探索」の原理は何ですか？
100次元程度の有機構造・無機元素の特徴をベクトル化して、特徴ベクトル間のユークリッド距離を計算する、説明性を重視した計算法を採用しています。特徴ごとに重みを付けることも可能です。
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掛け合わせ探索とはAとBを掛け合わせた複合材や混合物を探索するということですか？それともAとBに近い構造を探索するということですか？
両方のパターンを同時に探索可能です。AとBの２系統だけでなく、混合物は最大４系統の掛け合わせ、構造は最大64系統の掛け合わせを探索可能です。複合材は指定した全系統の化合物を共通に含む特許を表示します。（2021年2月現在）
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有機、無機いずれも対応していますか？
はい、いずれも対応しております。
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モノマーだけでなく、ポリマーにも対応していますか？
はい、対応しております。探索条件にポリマー重合度を指定いただくことも可能です。
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目的とする特性から探索することはできますか？
はい、可能です。探索条件として指定する特性が少ない場合、探索結果として表示される化合物数が膨大になる可能性が高いため、特性を複数指定いただくか、目的とする特性に近い特性をもつ化合物を同時に指定いただくことをお勧めしております。
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公開文献を利用して特性を予測できるのはなぜですか？精度はどのくらいですか？
類似化合物群の用途を考慮した文献分布数に基づき特性を予測することで、2021年2月現在、16特性を相関係数0.71～0.95で予測可能です。予測に使用した化合物・文献は、特性値ごとに分類した文献リンクから英訳全文を確認いただけます。特性値ごとに詳細な前提条件・製法を確認可能です。
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新規化合物生成AIが生成した化合物の特許は日立ハイテクソリューションズが取得しているのですか？
いいえ。弊社では特許申請はおこないませんので、新規化合物生成AIが生成した化合物の有効性をご確認された場合は発見者さまにて特許申請していただくことができます。
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