化学物質法規制では「すべての化学物質をリスクが許容レベルで管理しながら使う」としています。膨大な数の化学物質のリスクを1つずつ適切に評価して管理するには、多大な社会コストを要するほか、システム作りなど幾つもの技術課題があります。Initiative)研究支援を受け、自主管理や規制対応の実務的なリスク評価の省力化・加速化を支援することを目的として、高度なリスク評価技術および膨大な評価用データを搭載したツール(AIST-MeRAM日本語版と英語版)を開発し無料公開してきました。【2019年度の取組みと成果】2019年度は、新規物質や混合物のリスク評価に対応可能な高度化システムの構築をめざして、機械学習等の手法による有害性補完手法を開発しました。これまで、化学物質の構造情報から経験的に化学物質をグループ化し、logP(オクタノール/水分配係数)などを説明変数とした線形回帰モデル(QSAR式)を用いて生態毒性予測を行う手法が一般的でした。Keys)情報を基に、グラフ理論を応用したうえ、各種教師なしの機械学習手法を用いて、既存手法の様々な課題を克服したQSAR式を持たない斬新な予測手法を開発しました(図)。本研究はグラフ理論に基づいた機械学習手法によるAIST-MeRAMデータベース活用の研究成果です。開発した斬新な手法は、無機物質やイオン化物質を6割〜7割の予測精度で予測できること、能動的に新規追加データに対応し予測精度向上の自動化や予測結果の頑健さを視認可能であるなど、既存手法より優れています。ご指導ご助言をいただきました。ここに記して謝意を表します。