先のブログで公表した著作に関する報告は、表題のみであった。これだけでは、著書の詳細な内容が不明で、どのような内容が書かれているか不明であるので、以下に本著（分著）の目次を掲載します。是非、参考にしてください。
書籍表題：『デジタルトランスフォーメーション 事例100選』
分著：湯田 浩太郎
第９章医療、第８節
「化学データサイエンスおよび人工知能による
インシリコ創薬から自律型創薬へ」
目次：
1.イントロ
1.1時代の変化：「コンピュータ」時代から「情報」時代へ
1.2コンピュータの「自動化」時代から、「情報活用の自律化」時代へ
1.3「自律化」時代を先導するデータサイエンスや人工知能
1.4「自律化」時代の創薬
1.5「自律化創薬」の展開に向け、過去から現在のインシリコ創薬を知る
2.データサイエンス（ケモメトリクス）とAIの関係
2.1データサイエンスと最近のAIをつなぐ基本技術：機械学習
3.化学分野でのデータサイエンスとAI
3.1化合物構造（アナログ）情報のコンピュータ（デジタル）での扱い
3.2化合物の曖昧性及び多面性への対応
4.化学分野でのデータサイエンスやAI（人工知能）の実行プロセス
4.1化合物情報のコンピュータへの入力と解析実施及び結果の解読
4.2データサイエンスシステム（ADAPT）のブロックダイアグラム
4.3化学分野へのAI（人工知能）適用上での問題点
4.3.1サンプル数の問題
4.3.2要因解析が困難
5.創薬への適用（創薬研究の基本スタイル、創薬戦略、創薬戦術）
5.1現代から近未来の創薬スタイル：「自動型創薬」から「自律型創薬」
5.1.1研究者の日常的研究業務スタイル
5.1.2現在の創薬スタイルとは：実験の自動化を行う「自動型創薬」
5.1.3今後の創薬スタイル：研究者の創造的仕事を助ける「自律型創薬」
5.1.4「自律型創薬」とは：解析、判断、決定、方向性を伴う創薬
6.過去から現在における創薬アプローチの概観（戦略レベルと戦術レベル）
6.1戦略レベルでのアプローチ
6.1.1インテグレーテッド概念
6.1.2早期ＡＤＭＥ／Ｔ
6.2戦術レベルのアプローチ
6.2.1総合的アプローチ
(A)並列創薬
6.2.2リード候補化合物探索へのアプローチ
(A)リード候補化合物検索
(B)リード候補化合物再構築
6.2.3リード化合物の設計
(A)QSAR (Quantitative Structure Activity Relationships)関連
(B)３Ｄ－ＱＳＡＲ
6.2.4スクリーニング
(A)リアル化合物のHTS（High Throughput Screening）
(B)仮想化合物のHTS
(C)マルチ活性スクリーニング
(D)活性／ADME／毒性／物性の同時スクリーニング
6.2.5薬理活性のリストラクチャリング
(A)活性リストラクチャリング
(B)マルチ活性リストラクチャリング
6.3AI（人工知能）を用いた創薬
7.まとめ
