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　コンピュータが化学の分野で使われるようになってきた1980年代後半より、大量の化学データの獲得とデータの処理が可能になってきました。　それにともない、大量のデータを数学的、統計学的に処理するための計量化学（Chemometrics：ケモメトリックス）の分野が発展し、さまざまな手法が開発されてきています。　これらの手法は化学のあらゆる分野の研究者にとって非常に有用で興味を引くものです。　Chemishはケモメトリックスに興味を持つ研究者が気軽に用いることができるように配慮して開発されたケモメトリックスソフトウェアです。　Chemishを用いることにより、多変量データ解析や予測などをより的確に短時間で行うことができます。

Chemish解説書『できるChemish』（2004R1版）

◆Chemish Pro,Standard機能比較表

計算	Pro	Std
基礎統計量	○	○
相関行列	○	○
Kohonen	○	○
CP	○	×
発火	○	○
MLR	○	○
PCA	○	○
PLS	○	○
QPLS	○	○
BP	○	○
クラスタリング	○	○
GAPLS	○	○
GAQPLS	○	○
STEPWISE	○	○
予測	○	○
一括予測	○	○
スコア計算	○	○
逆解析	○	×
候補のクラスタリング	○	×

QC	Pro	Std
ヒストグラム	○	○
パレート図	○	○
管理図	○	○

ツール	Pro	Std
化学構造読み込み	○	○
FLの読み込み	○	○
FLの編集	○	×
シェア率の計算	○	×
構造生成	○	×
化学構造表示	○	○


	1. データの表示、編集　 Chemishを操作するときのメイン画面です。ここで、データの値の確認や簡単な編集（値の入力、コピー、ぺースト、etc.）を行うことができます。
	２. 計算　データに適した、良好なモデルを得るために詳細な計算条件の設定を下図のようなダイアログにより行います。
	３．結果の表示　 Chemishでは計算結果を下図のようにグラフで表示する機能があります。グラフにすることで結果の特徴などを容易に把握することができます。

基礎統計量の計算機能	平均、分散、標準偏差、最大値・最小値
データ構造の分析機能	相関分析、主成分分析（PCA）
モデリング機能	線形重回帰分析（MLR） PLS QPLS Back Propagation Counter Propagation Kohonen Neural Network
クラスタリング機能	階層型クラスタリング
品質管理（QC）機能	ヒストグラム、パレート図、各種管理図

Chemishでは、上記のような計算手法のほかに以下のような高度な機能を使用することができます。

変数選択

　説明変数のセットに目的変数に関係しない変数、また同じような挙動をする変数があると、できたモデル式が不安定になものになってしまうことがあります。そこで、様々な変数選択の手法が提案されています。
　 Chemishには、説明変数セットの最適な組み合わせを探索する手段として、PLS, QPLSでは遺伝的アルゴリズム（GA）、重回帰分析（MLR）ではSTEPWISE法による変数選択機能があります。

逆解析

　逆解析とはモデル式の説明変数に値を入れて目的変数値（予測値）を得る通常の物性予測法とは逆に、目的変数に値を入れてそれを満たす説明変数の組（候補）を創出する操作です。　説明変数Xと目的変数Yの関係を様々なモデリング手法を用いてモデリング、定式化を行った後、目的物性値や制約条件を入力し、説明変数Xの多次元空間内の点を、指定した細かさで探索（全空間探索）することにより、目的物性値を満たす説明変数Xを得るという方法で逆解析を行います。

予測機能

　Chemishでは、得られたモデルを使用して、様々な値により目的変数値の予測を行うことができます。　説明変数に様々な値を入力することによって、それぞれに対する予測値が得られます。　予測値だけではなく、説明変数に値を与えた場合のモデル内部の挙動（例えばBack Propagationでは、中間層の挙動）も見ることができます。　また、手動入力だけではなく、ファイル入力による一括予測も可能です。

化学構造式処理ツール

　SDFileフォーマット形式の化学構造式データを読み込み、原子団寄与法的な解析ができます。　また、原子団寄与法で作成したモデル式を用いて、物性予測を行ったり、逆解析機能により要求物性を満たす化学構造の創出が可能です。