近年、科学研究分野では、大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）が新たなツールとして注目を集めています。特に化学や創薬などの分子科学において、LLMの活用は大きな可能性を秘めています。しかし、これらのモデルには重要な課題があります。それは、分子構造の理解に関する限界、特に分子構造をテキストで表現した「SMILES（Simplified Molecular Input Line Entry System）」の正確な解釈が苦手だという点です。
この記事では、LLMがSMILES表記をどのように理解し、その課題に対してどのようなソリューションが提案されているのかを、技術的な観点からわかりやすく説明します。
■ SMILESとは何か？
SMILESは、分子構造を文字列として表現するための記法です。たとえば、ベンゼン（C₆H₆）は「c1ccccc1」といった具合に表記されます。人間の化学者が読めば環構造＝ベンゼン環がすぐにわかりますが、言語モデルにとってはこれは意味のない記号列にすぎません。
ここで問題なのは、言語モデルが「わかっているつもり」で実は分子の構造的な意味を正確に理解できていない点です。実際、既存のLLMはSMILESを入力しても、分子内の環（リング）構造の数すら正しくカウントできないことが多いのです。
■ 新たなアプローチ「CLEANMOL」の登場
この問題を解決するために、研究チームは「CLEANMOL（Clean Molecular Representation and Understanding Framework）」という新しいフレームワークを提案しました。これは、SMILESベースのデータを用いて、LLMがより正確に分子構造を理解できるように支援するための方法です。
CLEANMOLでは、SMILESの解析を次のような明確で決定論的（予測可能で一貫性のある）タスクに分割して学習させます：
– サブグラフマッチング：特定の部分構造（たとえば水酸基、ベンゼン環など）を分子内から探し出す
– 全体グラフマッチング：2つの分子が同じ構造を持つかどうかを比較する
これらのタスクはすべて、グラフベースの分子構造と理論的に対応しており、LLMが表面的なテキストパターンではなく、構造的意味を学ぶことを意図しています。
■ アダプティブな学習プロセス
さらにCLEANMOLでは、学習時に「適応的難易度スコアリング（adaptive difficulty scoring）」という手法を用いて、モデルの学習進度に合わせてタスクの難易度を段階的に上げていきます。これは、簡単なタスクから始めて複雑な構造問題へと進むカリキュラム学習のようなアプローチで、構造理解の定着に効果的です。
加えて、研究ではオープンソースの言語モデル（たとえばLLaMAやMistralなど）を用いてCLEANMOLで前処理を行い、これらのモデルを強化しました。
■ モルインストラクション・ベンチマークでの成果
CLEANMOLの実力は、分子分野に特化した評価指標「Mol-Instructionsベンチマーク」で確認されました。これは、LLMに対して分子構造に関する様々な問いを投げかけ、その回答精度をチェックするものです。
結果として、CLEANMOLで強化されたLLMは、
– 構造的整合性の高い解答が可能
– リングの数、官能基の種類、立体構造の整合性といったタスクで従来のベースラインと同等か、それ以上の正確さを示す
など、非常に良好なパフォーマンスを発揮しました。
■ 技術的見解と今後の展望
技術的に興味深い点は、LLMに対してSMILESを「単なる文字列」ではなく「分子の構造グラフ」として理解させる段差を、教師あり学習タスクの分解とグラフ理論的アプローチで成功させたということです。従来のLLMは自然言語処理に特化して設計されていたため、グラフ構造のような非線形な情報には非常に弱いという特性がありました。
この研究は、LLMを分子科学などの「構造的知識」が要求される分野でも応用可能なツールへと進化させる大きな一歩です。今後はCLEANMOLのような「構造への誘導手法」を用いて、バイオインフォマティクスや材料設計、新薬探索など、より複雑で実用的なタスクへの応用も期待されます。
■ まとめ
– SMILESは化学で広く使われているが、LLMには難しい課題
– CLEANMOLは構造をグラフとして理解させる新フレームワーク
– 段階的な学習と構造的なタスク設計により、高精度な理解が可能に
– 科学技術分野におけるLLMの新たな可能性を示す成果
言語モデルに「構造を感じ取る力」を与えることで、他分野への拡張も視野に入れることができます。今後、このアプローチが多くの科学分野へ波及していくことが、科学的発見のあり方そのものを変えていく可能性を秘めています。
