天然物は自然界で生物によって合成された化合物である。その活性の高さにより、昔から薬剤設計における候補化合物として見られてきた。また、近年では大量の分子データを自己教師あり学習によって学習した大規模な化学言語モデルが開発されており、それを下流のタスクに適用する研究も進んでいる。本研究では、事前学習した化学言語モデルを既知の天然物データでファインチューニングし、天然物に似た化合物を生成する言語モデルを構築した。このモデルによって薬剤候補となる化合物を効率的に生成する手法を提案する。