口2025-0187

発表題目	SHAP値による染料吸着除去率の予測精度向上
発表者名	○永廣 卓哉、中橋 明子
発表会名	第38回日本吸着学会研究発表会
発表日	2025/11/12

概要

材料の吸着特性を効率的に評価するため、限定的かつ偏りのあるデータセットから機械学習を用いて吸着除去率を高精度に予測する手法を提案した。本研究では、6種類の合成条件下でグラファイト状窒化炭素を調製し、9種類の染料を対象とした吸着実験により270件の測定データを収集した。予測精度向上のため、eXtreme Gradient Boosting(XGBoost)モデルから算出したSHapley Additive exPlanations(SHAP)値を新たな説明変数として線形回帰モデルに組み込んだ。その結果、SHAP値を特徴量として追加することで、線形回帰モデルの決定係数は0.2程度から0.6以上へと大幅に改善され、複雑なXGBoostモデルと同等以上の予測性能を示した。