口2026-0017

発表題目	大規模言語モデルによる低分子のにおい質予測とにおい特徴量エンジニアリング
発表者名	○永廣 卓哉、山下 怜子
発表会名	第39回におい・かおり環境学会
発表日	2026/8/25

概要

本研究では、低分子のにおい質予測への大規模言語モデル(LLM)の適用可能性を検討した。公知のにおいデータセットを用いて検証した結果、LLMは既存のグラフニューラルネットワークモデルを上回る予測精度を示し、モデルの性能向上に伴う精度改善も確認された。また、LLMは濃度依存的なにおいの知覚変化を再現可能であり、分子構造のみに依拠する手法では捉えられない文脈的情報を内部で符号化していることが示唆された。加えて、LLM由来の特徴量はにおい識別装置の出力予測にも有効であり、一部の基準ガスにおいて従来の分子フィンガープリントの精度を上回った。以上から、LLMはにおい質予測において構造ベース手法を補完しうることが示された。