生物が産生する天然物は多様な生物活性を持ち、重要な創薬資源として古くから利用されている。天然物のユニークな構造的特徴を定量的に扱うために、天然物らしさを評価するスコアが開発されてきた。しかし、既存の天然物らしさのスコアは実在する天然物を低く評価するなどの実用上の課題がある。本研究では、天然物と合成化合物のデータを用いて化学言語モデルを学習し、それらの尤度に基づいて天然物らしさを評価する手法を新たに開発した。この手法で算出されるスコアを強化学習型の分子生成モデルに組み込み、高い天然物らしさを持つ新規化合物を効率的に生成することに成功した。