階層分析-指標相関係数による重み付け決定の組合せ重み付け法（AHP-CRITIC）と逆伝播人工ニューラルネットワーク（BP-ANN）によるシミュレーション予測を組み合わせて、帰志方の抽出工程を最適化した。AHP-CRITIC組合せ重み付け法は、人参サポニンRg₁、人参サポニンRe、人参サポニンRb₁、細葉遠志サポニン、芍薬苷、フェルラ酸および抽出率の重み係数をそれぞれ0.1907、0.2175、0.2341、0.0894、0.1195、0.0875、0.0613とし、最適な抽出工程は溶媒を10倍量加え、毎回2時間、3回抽出する方法であった。これに基づき、BP-ANNシミュレーションモデルで最適工程を予測・検証した。さらにAHP-CRITICとBP-ANNの統合分析を行い、溶媒10倍量、毎回1時間、2回抽出は前述の最適工程パラメータと統計的差異がなく、この工程で抽出効果を保証しエネルギーを節約できることが示され、後続の帰志方大量生産における抽出工程選択の参考となった。本稿で確立したAHP-CRITICとBP-ANN結合の総合試験手法は、中薬複方の抽出工程の現代的研究に信頼できる方法的支援を提供する。

帰志方; 階層分析-指標相関係数による重み付け決定の組合せ重み付け法（AHP-CRITIC）; 逆伝播人工ニューラルネットワーク（BP-ANN）; 抽出工程; 直交試験設計