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今日のデータ主導の世界では、AIは単なる地図上の存在ではなく、最速レーンとなっています。重要な洞察の採掘や規制シフトの追跡から、リスクの予測、従業員の安全衛生指標の監視、報告書の合理化まで、AIはEHS、持続可能性、コンプライアンスの未来に舵を切っています。しかし、専門家がハンドルを握るようになった今、この先にはどのような障害と青信号が待ち受けているのでしょうか。この連載では、EHSにおけるAIの未来をナビゲートします。
新しい化学分子を設計するのは、手間と時間と費用がかかる。この作業は従来、高度な技術を持つ科学者の専門知識に頼ってきた。科学者は何年もかけて既存の分子の構造を調べ、その性能を向上させるために手を加え、欠点に対処してきた。骨の折れるほど時間のかかる作業だ。
これは、PFASの毒性と難分解性の問題を解決するのが難しい理由のひとつである。試行錯誤の旧システムでは迅速な結果は得られないが、人工知能（AI）革命の中で、そのプロセスは今まさに変革の時を迎えている。
2025年8月21日、ワシントンD.C.で開催され、3Eも出席した米国化学会（ACS）秋季大会での講演で、サイオームのルチール・シャー最高経営責任者（CEO）兼サイエンティフィック・チーフは、この研究・情報学企業が、大規模なデータセットとアルゴリズムの力を利用して、まったく新しい化学物質を創出しようとしていることを説明した。
「私たちは、PubMedやその他の評判の良いデータベースから得たデータで訓練された大規模な言語モデルに基づいて、何百万、何千万もの化学構造について訓練する特許取得済みのアプローチを考え出しました」とシャーは言う。”私たちは、望ましい特性を持つ新しい化学物質を設計するように指示することができますが、毒性のような特定の特性を回避させることもできます”
サイオムがこのプログラムに着手したのは、既存製品の環境問題への対応や、来るべき規制に先んじた変更を切望する大手化学会社から、より迅速な化学品の研究開発に対する大きな需要があることに気づいたからである。
PFASはその好例だ。世界中の政府がPFAS化合物の規制を強化するよう圧力を受けていることは、3Eが以前、消火用泡に含まれるPFASを制限する英国の取り組みや、PFASの使用をめぐってEUが非政府組織からの圧力に直面していることなど、いくつかの記事で報告したとおりである。しかし、メーカーが効果的な代替品を間に合わせるのに苦労しているケースもある。
PFAS化学物質の望ましい特性のひとつは難燃性であり、そのためサイオームはAIに新規難燃剤の探索を依頼した。「しかし、毒性を避けることも求めました。その結果、176の新規分子が得られました」とシャーは言う。これらの新規構造をさらにAIでスクリーニングし、限定酸素指数値が27以上であれば、その分子が本当に難燃性であることを示す。
「およそ3分の2がそのテストに合格し、我々が望むことをするようですが、悪いことも避けるようです。「しかし、化学者なら誰でも知っているように、分子を設計することと、それを合成することは別物である。しかし、化学者なら誰でも知っているように、分子を設計することと、それを合成することは別のことなのです。我々はMIT（マサチューセッツ工科大学）のツールを使ってそれをチェックしました」。最終段階は、それらが現実の世界で機能するかどうかを検証することであり、これまでのところ、シャーと彼の同僚は20の化学物質でそれを成功させている。「予算の範囲内でできる限り多くの実験を行うつもりです」。
このようなAIの活用は、科学的発見プロセスがテクノロジーによっていかにスピードアップされているかを示す一例に過ぎない。最近では、新しい抗生物質がAIの助けを借りて発見された。化学企業がAIを効果的に活用できれば、規制当局の一歩先を行くことができるかもしれない。
