本研究では DFT 計算と機械学習を利用することで触媒反応メカニズムに及ぼす因子に関する情報を整理し、新たな知見を得ることを目的とした。触媒反応としてはメタロセン触媒におけるエチレンの配位-挿入反応を選択し、多数の錯体に対して DFT 計算による理論反応経路解析を実施した。得られた活性化エネルギーなどの物性値を目的変数、反応の始状態における立体的な効果 (Sterimol parameters (L, B1, B5)、Tolman-cone angle (T-CA), metal-centroid distance (MC-dist)) と電子的な効果 (LUMO, NPA) を説明変数とした機械学習を通じて、触媒反応の各段階でどのような記述子が影響を及ぼすかを調べた。
