ガスクロマトグラフィー質量分析法（GC/MS）は，広範な化合物の観測が行えるため，環境や材料化学，食品などの幅広い分野で活用されている．GC/MSの化合物同定は，データベース参照により行われるが，データベースに登録されていない化合物が多く存在する．それら化合物は，構造情報が無い未知化合物となり，その存在は仮説検証やトラブル解明を妨げるものである．我々はこのような化合物の構造式推定を目的に，精密質量測定が可能なガスクロマトグラフ飛行時間質量分析計（GC-TOFMS）と機械学習を組み合わせた解析手法を開発した．この手法により，既存の電子イオン化（EI）マススペクトルのデータベースに登録されていない化合物の構造推定が可能となり，従来手法より広範な化合物の構造情報が得られることを確認した．本記事では，開発した手法及び用いている機械学習技術と適用例を紹介する．
