32図1 機械学習を活用する精密フロー合成の最適条件探索図2 反応条件検討①（流速と反応温度）図3 ガウス過程回帰による収率推定結果（流速と反応温度）エステル2の重合や分解によるものと考えられたため、精密な反応条件制御が可能なフロー合成への展開を検討した。 まず出発原料2aを2.0当量に設定し、反応温度と流速について検討を行った。図2に示す5通りの実験結果を学習データとして用い、収率が可変パラメーターの変化に応じて正規分布するとしたガウス過程回帰を行ったところ、図3aに示すグラフが得られた。星印の点が実験結果で、収率は等高線を用いて示されている。“Good”と書かれた収率の高い部分に着目したところ、流速に関
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