chemometricsとは？初心者向け解説と身近な活用ポイント共起語・同意語・対義語も併せて解説！

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高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

chemometricsとは何か

chemometrics（ケモメトリクス）は、化学データを数学や統計の力で読み解く学問です。試料のスペクトルやクロマトグラフの信号、反応データなどを扱い、データの背後にある情報を見つけ出すことを目的とします。日常の化学実験だけでなく、食品や医薬品、環境分析の現場で広く使われています。難しそうに見えるかもしれませんが、基本は「データを整理して、関係性をモデル化する」ことです。

初心者の方には、まず身近な例から理解すると良いでしょう。例えば果物の甘さを測るとき、果物の色や光の反射の強さなど、たくさんのデータが同時に出てきます。chemometricsはこれらの多くのデータを低次元にまとめて、糖度の予測や品種の識別といった目的に使えるモデルを作ります。

基本となる考え方

データの前処理は重要です。ノイズ除去やスケーリング、欠測値の扱いなど、モデルが正しく動くようにデータを整えます。

次元削減はデータの特徴を少ない数の指標にまとめる技術です。主成分分析PCAが代表的で、データのばらつきを最大限説明する軸を見つけます。

代表的な手法

PCA	データのばらつきを説明する主成分を見つけ、次元を削減します。視覚的にも理解しやすい特徴量を作ります。
PLS	部分最小二乗法で、説明変数と目的変数の関係を同時に捉えます。回帰や分類に使われ、化学データで特に人気の高い手法です。
回帰分析	化学データと目標値との関係を数式で表現します。良いモデルを作ると未知データの予測ができます。

実務での使い方の流れ

1. 目的を決める 何を知りたいのか、予測なのか分類なのかを決めます。

2. データを集める スペクトル、クロマトグラム、物性データなど、信頼できるデータを集めます。

3. 前処理 ノイズ除去、正規化、欠測値の扱いなどを行います。

4. モデル選択 PCAやPLS、回帰など、目的に合わせて手法を選びます。

5. 評価と検証 クロスバリデーションなどでモデルの頑健さを確認します。

初心者が学ぶときのヒント

まずは無料の教材やチュートリアルから始め、手を動かしてデータを分析してみましょう。Pythonのscikit-learnやRのパッケージ、MATLABなどのツールは初心者にも優しく、基本的な使い方をすぐに学べます。

最初は身近なデータセットを使い、PCAとPLSの違いを体感してみてください。グラフ化して視覚的に理解すると、どのデータが重要なのかが見えやすくなります。

なぜchemometricsが今注目されるのか

データが急増する現代では、大量の化学データを的確に解釈する力が求められます。品質管理や新薬開発、環境モニタリングなど、多くの場面でデータを使った意思決定が重要です。chemometricsはその意思決定を支える強力なツールとなっています。

chemometricsの同意語

化学計量学: Chemometricsの正式な日本語訳。化学データの設計・分析・解釈に統計・数学的手法を適用する学問領域。
化学計量分析: 化学データの定量・定性分析で統計・計量手法を用いるアプローチを指す語。chemometricsの実践領域を表します。
計量化学: 化学データの計量・定量的解析を指す表現。文献によって同義語として使われることがありますが、用法は限定的です。
化学データ計量学: 化学データを対象とした計量分析を指す語。chemometricsとほぼ同義で用いられることがあります。
統計化学: 化学データの統計的手法を用いる研究分野。chemometricsと関連するが、厳密には別分野として扱われることが多いです。

chemometricsの対義語・反対語

実験化学: chemometricsの対極。データ解析や統計を使わず、主に実験室での観察・手作業での評価に基づく領域。定量的データの活用よりも定性的な記述が中心となることが多い。
定性的化学: 定量的データの解析を重視しない、質的評価や記述を中心とする化学分野。数値化より言語的表現が優先される場面が多い。
非定量的分析: 分析結果を数値に落とし込まず、性質を質的に評価する方法。定量化を目的としない点が特徴。
非統計的分析: データの分布や関連性を統計的に解析しない手法。データ駆動の判断を避け、直感や経験則に頼ることがある。
理論化学: データ駆動の統計分析を前提とせず、分子の性質を理論モデルや量子化学計算で予測・説明する分野。実データ解析寄りではない点が対極。
直感的分析: データやモデルの根拠を重視せず、経験・直感に基づく分析アプローチ。再現性や客観性の観点でchemometricsとは異なる。
経験主義化学: 長年の観察・実験経験に基づく理解を重視するアプローチ。統計・データ解析の活用を必須としない点が特徴。

chemometricsの共起語

多変量解析: 複数の変数を同時に分析する統計手法の総称。スペクトルやセンサーデータなどの高次元データの構造を解明する際に用いられ、chemometricsの核心となる分野です。
主成分分析: データのばらつきを少数の新しい変数（主成分）に圧縮して可視化・前処理を行う次元削減手法。相関の強い特徴を取り出して扱いやすくします。
PLS回帰: 部分最小二乗回帰。説明変数が多く相関が高い場合でも予測モデルを安定させることができ、スペクトルデータの分析で特に有用です。
PCR（主成分回帰）: まず主成分分析を行い、その成分で回帰を行う手法。次元削減と回帰を組み合わせ、過学習のリスクを抑えつつ予測を行います。
MCR-ALS: Multivariate Curve Resolution-Alternating Least Squares。混合物データから純粋な成分スペクトルと濃度プロファイルを推定する手法です。
スペクトルデータ: 光の波長ごとに測定した強度データの集合。chemometricsではこのデータを多変量解析の対象にします。
近赤外分光: 近赤外領域の分光データを用いた分析。食品・医薬品・農産物などの品質・成分予測に広く使われます。
赤外分光: 赤外線を用いた分光法の総称。スペクトル情報から化学組成や性質を推定します。
データ前処理: 後続の解析を安定させるための処理の総称。ベースライン補正、正規化、平滑化などを含みます。
Savitzky-Golay平滑化: スペクトルのノイズを抑えつつ特徴を保持する平滑化法。曲線の形状を滑らかにします。
ベースライン補正: スペクトルの基準線を正しく引き、信号の傾向を取り除く処理です。
ノイズ除去: 測定ノイズを減らして信号をクリアにする処理です。
正規化: データのスケールを揃える前処理。値を共通の基準へ揃えます。
標準化: データを平均0・分散1の標準正規分布に合わせる前処理です。
スケーリング: データの範囲を一定化する前処理。最小-最大などが代表的です。
特徴量選択: 予測に有用な変数だけを選び、モデルの解釈性と性能を向上させる手法です。
交差検証: データを複雑な折りに分割してモデルの汎用性を評価する方法です。
過学習: 訓練データに過度に適合してしまい、未知データで性能が落ちる現象です。
校正データ: モデルのキャリブレーション（較正）に用いるデータ。測定条件の調整にも使われます。
検証データ: モデルの性能を評価するために用いるデータです。
実験計画法: DOE。実験の条件組み合わせを系統的に設計する手法で、データ効率を高めます。
クラスタリング: データを類似性に基づいてグループ化する無監視学習の一種です。
階層的クラスタリング: データを階層的に結合・分割して樹状図を作るクラスタリング手法です。
サポートベクターマシン: 境界を見つけてデータを分類・回帰する強力な機械学習アルゴリズムです。
k近傍法: 新しいデータ点を、近傍のデータの情報で予測するシンプルな手法です。
PLS-DA: PLS判別分析。PLSを分類タスクへ拡張した手法で、スペクトルデータの分類に用いられます。
QSAR: Quantitative Structure–Activity/Property Relationship。化合物の性質や活性を構造から予測する分野です。
MCR: Multivariate Curve Resolution。MCR-ALSの前身的な考え方や関連手法を指します。
SIMCA: サンプルが特定のクラスに属するかをクラスモデルで評価する手法。異常検知にも使われます。
MATLAB: 数値計算・データ可視化に強いプログラミング環境。chemometricsのツールボックスが充実します。
R: 統計解析と可視化に特化したオープンソース言語・環境。多くのchemometricsパッケージがあります。
Python: 汎用プログラミング言語。データ解析・機械学習に優れたエコシステムを持ちます。
scikit-learn: Pythonの機械学習ライブラリ。回帰・分類・クラスタリングなど幅広いアルゴリズムが実装されています。

chemometricsの関連用語

多変量校正 (Multivariate Calibration): 化学データのような多変量スペクトルデータを用いて、未知の試料の成分含有量やクラスを予測する一連の手法群。
主成分分析 (PCA): 高次元データの分散を最大化する直交成分にデータを射影する次元削減法。スコアとロード量を用いてデータの構造を解釈。
部分最小二乗回帰 (PLS): 説明変数と目的変数の関係を潜在変数で表現する回帰法。予測性能が高く、ノイズの多いデータにも強い。
PCR (主成分回帰): PCAで次元削減した後に回帰を行う方法。応用範囲は広いが、PLSほど説明変数と目的変数の関係を直接捉えない。
PLS-DA (部分最小二乗判別分析): PLSを分類問題に適用した手法。各サンプルをクラスへ割り当てる。
OPLS-DA (直交PLS-DA): PLS-DAの拡張で、データの直交成分を除去して解釈性と予測性能を向上させる。
MCR-ALS (多変量曲線分解—交互最小二乗): 混合物の成分曲線と純物のスペクトルを同時に分解する分解法。アルゴリズムはALSを交互に適用。
PARAFAC (Parallel Factor Analysis): 3次元以上のデータを分解する多元分解手法。スペクトル-時間などのデータ構造を扱える。
デザインオブエクスペリメント (DoE): 実験計画法。変数を系統的に操作して情報量を最大化する実験設計。
スペクトルデータ前処理: 測定ノイズや散乱の影響を低減するための処理群。基線補正、正規化、スケーリングなど含む。
基線補正 (Baseline correction): スペクトルの基線の揺れを取り除く処理。
正規化 (Normalization): データのスケールを揃える処理。比較を容易にする。
スケーリング (Scaling): データの単位や分散を整える処理。センタリングやオートスケーリング含む。
平均中心化 (Mean-centering): データの列ごとに平均を引く処理、PCA/PLSの前処理の基本。
オートスケーリング (Autoscaling): 各変数を平均0、分散1になるように標準化する処理。
SNV (Standard Normal Variate): スペクトルのスカラー差を除去して散乱を補正する前処理。
MSC (Multiplicative Scatter Correction): 散乱の影響を線形に回復する前処理。
VIPスコア (Variable Importance in Projection): PLSの変数重要度を示す指標。重要な波長を特定するのに用いる。
クロスバリデーション (Cross-Validation): モデルの過学習を防ぐため、データを分割して評価する手法。
留出法 (Leave-One-Out, LOO): データの1サンプルを検証用に、他を学習用にして評価するCV法。
K分割交差検証 (K-fold CV): データをK個の折り目に分け、K回学習・評価を行うCV法。
RMSE (Root Mean Squared Error): 予測値と実測値のズレの平方根をとった指標。
RMSEC / RMSEP / RMSECV: 訓練セット・検証セット・交差検証時のRMSEを表す指標。
決定係数 (R^2, R^2Y): 予測の適合度を示す指標。1に近いほど良い。
Q^2 (Q-squared): 交差検証に基づく予測力指標。1に近いほど良い。
スコアプロット / ロード量プロット: PCA/PLSの結果を可視化する図。サンプルの分布や変数の寄与を示す。
外部検証 (External Validation): 未知データセットで最終モデルの予測力を評価する手法。
SIMCA: 商用ソフトウェアの一つ。主成分分析ベースのクラス判定・モデル作成に使われる。
MATLAB / R / mixOmics / mdatools / plsパッケージ: データ解析ソフトウェア・ライブラリ。PLS/ PCA 等を実装。
ラマン分光 / NIR / IR / UV-Vis: 代表的な分光技術。化学成分や品質をスペクトルデータから推定。
アウトライヤー検出 (Outlier detection): データ中の異常値を識別し、モデルの健全性を保つ処理。
ロバスト化 (Robust chemometrics): 外れ値やノイズに強い方法論。例としてロバストPCA、RANSACなど。
SVD (Singular Value Decomposition): データの分解に用いられ、ノイズ除去・次元削減にも利用される基本手法。