拓海先生、お時間よろしいですか。最近部下に「逆合成（retrosynthesis）でAIを使えば新薬の候補が見つかる」と言われており、正直よく分かっておりません。要するにどういう技術革新があったのか、経営判断に役立つ形で教えていただけますか。
田中専務、素晴らしい着眼点ですね！まず結論だけ先に申し上げると、今回の手法は「人間の専門家の考え方に近い形でAIを繰り返し使い、途中でチェックを入れながら実行計画を練る」仕組みです。難しく聞こえますが、大事なポイントは三つだけです。1) 一歩ずつ提案する、2) 提案を検証する、3) 検証済みを再入力して深掘りする、の三点ですよ。
一歩ずつ、検証して深掘りする。これって要するに反復的にAIに尋ねて、化学的におかしなところを弾きながら経路を作る、ということですか。そこまでAIを信用してよいものか、投資対効果の観点で非常に気になります。
良い質問です、田中専務。ここで重要なのは「LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）をただ信用するのではなく、化学的検証ルールを組み合わせる」点です。言い換えると、AIが提案した案を現場のルールや物性チェックでフィルタして、専門家が最終判断しやすくする仕組みが肝心なのです。これなら誤った提案（hallucination、虚偽出力）を低減できるのですね。
なるほど。では現場導入で気をつけるべき点は何でしょうか。コスト、速さ、そして現場が使えるかどうかが心配です。あと、法規や安全面で問題になることはありませんか。
良い着眼点ですね！要点を三つにまとめますよ。第一はコスト管理で、初期は専門家による検証が必要なので人件費がかかる点です。第二はスピードで、AIが出す候補は早いが検証に時間がかかるため、業務フローを変える必要があります。第三はコンプライアンスで、特に化学物質の扱いや特許回避に関するルールをシステムに組み込むことが必須です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
ありがとうございます。実務に落とし込むと、どのくらいの専門性がIT側に必要ですか。うちの現場はデジタルに自信がないので、外注かオンサイトでのサポートが必要になりますか。
素晴らしい着眼点ですね！現場の負担を抑えるには二段階が有効です。最初は外部の専門家と短期のPoC（Proof of Concept、概念実証）を回し、次に現場の人材に操作や評価のポイントを教育して段階的に内製化していく方法です。この方法なら投資を段階化できるため、投資対効果が計測しやすくなりますよ。
分かりました。最後にもう一点、現場の化学者が納得しない提案を出すことはありませんか。人間の経験に勝る提案が出るイメージが湧きません。
良い質問です、田中専務。今回の仕組みは「人間の専門家を補完する」道具であって、置き換えではありません。AIは広い探索を短時間で行い、経験則では見落としがちな非自明な組み合わせを提示することがありますが、最終的に専門家が評価することで実務可能な経路を確定します。人とAIの役割分担がポイントですね。
よく分かりました。要するに、この論文の要点は「AIに試案を出させ、それをチェックしてまたAIに戻す、という反復で現実的な合成経路を探索する」ことですね。これならうちの現場にも取り入れられそうです。まずは小さなPoCから始めてみます、拓海先生、ありがとうございました。
