JSON 出力の一覧

このページでは、--out-json で書き出す result.json と summary.json の欄（key）を、全コマンドに共通の欄とコマンドごとの欄に分けて示します。

--out-json フラグ

ML/MM 計算機を使用するサブコマンドとレポート系サブコマンドのほとんどは --out-json / --no-out-json（デフォルト: 無効）に対応しています。有効にすると、通常の出力と同じ場所に result.json と summary.json を書き出します。2 つのファイルの中身は同じなので、result.json を読みます。

mlmm opt -i r_complex_layered.pdb --parm7 real.parm7 -q 0 -m 1 \
  --max-cycles 5 --out-json --out-dir result_opt
cat result_opt/result.json | python -m json.tool

result_opt/result.json を開き、まず execution_status と scientific_status を読みます。opt、tsopt、path-opt は optimization_status も記録します。

共通エンベロープ

どの結果ファイルにも下の欄があります。「任意」と書いた欄は、そのコマンドが対応するデータを持つときだけ出ます。

フィールド	型	説明
schema_version	string	ファイルのスキーマの版。版が上がると構造が変わったことを示します。
command	string	単体のコマンドはサブコマンド名（例: "opt"）、all / path-search の要約はコマンドライン全体を記録します
mlmm_version / mlmm_toolkit_version	string	パッケージバージョン（単体のコマンドの結果は mlmm_version、all / path-search の要約は mlmm_toolkit_version）
execution_status	string	実行の完了状況: completed / failed。
scientific_status	string	結果の利用可否: success / partial / failed。
run_id	string	任意。現在の呼び出しの UUID。all の実行（各段を含む）で書かれます。
elapsed_seconds	float	任意。実行時間（秒）。時間を記録しないコマンドでは省きます
environment	object	ハードウェア情報（下表参照）

ML/MM 計算機を評価するコマンドは、さらに以下を記録します。

フィールド	型	説明
mlip_backend	string | null	バックエンドの識別子（uma、orb、mace、aimnet2、dft、custom）。dft の結果は dft、描画だけのコマンドが計算機を評価しなかった場合は null
mlip_model	string | null	正確なモデル/チェックポイント名。--calc-file では filename:factory
mlip_model_label	string | null	正確な識別子から導出した論文表記用のモデル名
mlip_task	string | null	複数ドメインのモデルで使ったバックエンドのタスク（UMA では calc.uma_task_name で変えない限り omol）。正確な識別子は mlip_model に保持
mlip_precision	string | null	実効精度の共通表記（fp32 / fp64）。dtype をユーザーのコードが管理する自作の計算機では null
mm_backend	string | null	MM のエネルギー/Hessian のバックエンド（hessian_ff / openmm）。描画だけのコマンドが計算機を評価しなかった場合は null
link_atom_method	string | null	リンク原子の置き方（scaled / fixed）。描画だけの出力では null
use_cmap	bool | null	CMAP 項を有効にしたか。描画だけの出力では null

environment:

フィールド	型	例
device	string	"cuda" または "cpu"
gpu_name	string	"<gpu model>"
gpu_vram_gb	float	<vram in GB>
cuda_version	string	"<cuda version>"
cpu	string	"<cpu model>"
n_cpus	int	<int>
ram_gb	float	<ram in GB>

実行の完了と指定した段の完了

すべての結果に execution_status と scientific_status を出します。複数段階の計算と scan は、各段の結果も下の欄に残します。必要な最適化や計算が欠けていれば、結果は未完了です。

フィールド	型	説明
execution_status	string	completed または failed。all では、IRC の後の端点の最適化が収束しなくても completed のままで、エラーで止まると failed になります。
scientific_status	string	指定した段がすべて収束すれば success、そうでなければ partial か failed。--tsopt を指定した all では、n_imag ≥ 2 の TS は partial になり、n_imag = 0 の TS は IRC の前で止まるので、success は n_imag = 1 を意味します。有効な TS と、片方の端点の最適化の失敗の組み合わせも partial です。単体の tsopt は収束だけを見て n_imag を見ないので、n_imaginary_modes を読んでください。
scientific_status_reasons	string[]	利用できない、または欠落した段の理由。正常終了時は省略されます。
expected_item_ids / observed_item_ids	string[]	欠けた作業を検出するための、期待された段と観測された段の ID。
stage_outcomes	object[]	stage、item_id、required、executed、converged、usable、reason、artifacts を持つ段階別の結果。
point_outcomes	object[]	point_id、executed、converged、energy_valid、artifact_written、seed_eligible、reason を持つ scan の点ごとの結果。

エラーエンベロープ（コマンドが例外で停止した場合）

フィールド	型	説明
error	string	エラーメッセージ
error_type	string	例外クラス名（例: "OptimizationError"）
error_class_chain	list[string]	例外のクラスとその親クラスの名前を、具体的なものから順に並べたもの（例: ["OptimizationError", "RuntimeError", "Exception", "BaseException"]）。エージェントはテキストを解析せずに階層を照合できます
error_module	string	例外クラスが定義されたモジュール
error_label	string	高レベルの CLI ステージラベル（例: opt は "optimization"、tsopt は "TS optimization"）

エラー処理

opt、tsopt、freq、irc、sp、dft、scan、scan2d、scan3d、path-opt、path-search が出力ディレクトリを用意した後に例外で止まった場合は、--out-json が無くても "execution_status": "failed" と "error_type" を含む result.json と summary.json を書き出します。それより前の失敗は使用上の注意点を参照してください。

最適化が収束せずに終わった場合、result.json には "optimization_status": "not_converged" が記録されます。再実行の前に何を変えるかは、トラブルシューティングの計算 / 収束 を参照してください。

オプティマイザは "optimization_status": "stalled" を返すこともあります。これは、力/ステップの収束基準を満たさないまま、設定した数の直近のサイクル（ウィンドウ）でエネルギーが下がらなくなった状態（エネルギープラトー）です。停滞は未収束の一種で、converged にはなりません。stop_reason にはエネルギーの範囲、ウィンドウ、満たせなかった基準が記録されます。--flatten を指定した opt と tsopt は、--max-cycles の残りがあれば、停滞の後も flatten ループを実行します。マイクロイテレーションでは、マクロステップと直近の MM 緩和の両方が収束したときだけ収束とみなします。MM 緩和が停滞しても、その時点で力が閾値を下回っていれば収束として扱います。

サブコマンド別スキーマ

sp

フィールド	型	説明
stage	string	"sp"
input	string	入力構造のパス
real_parm7	string	全系の Amber トポロジーのパス
charge / spin	int / int	ML 領域の電荷とスピン多重度
energy_au	float	ONIOM の一点エネルギー (Hartree)
forces_path	string	forces.npy のパス
hessian_path	string | null	hessian.npy のパス。--hess 無指定時は null
elapsed	string	人間が読める形の経過時間

opt

フィールド	型	説明
optimization_status	string	"converged" / "not_converged" / "stalled"（エネルギープラトー）
stop_reason	string	オプティマイザが収束せずに止まったとき（stalled か not_converged）だけ出力。エネルギープラトーの範囲・ウィンドウや満たせなかった基準など、止まった理由を記録
energy_hartree	float	最終 ONIOM エネルギー (Hartree)
n_opt_cycles	int	最適化サイクル数
opt_mode	string	"grad"、"hess"、"lbfgs"、"rfo" のいずれか
charge	int	ML 領域の電荷
spin	int	ML 領域のスピン多重度
n_atoms	int	全原子数（全層）
n_freeze_atoms	int	固定原子数
thresh	string	収束閾値プリセット名
max_cycles	int	最大サイクル数
input_file	string	入力ファイル名
final_max_force	float	最終 max gradient (Hartree/Bohr)
final_rms_force	float	最終 RMS gradient
final_max_step	float	最終 max 変位 (Bohr)
final_rms_step	float	最終 RMS 変位
convergence_thresholds	object	プリセットの収束閾値の数値
files	object	出力ファイルマップ
rigid_projection	object | null	任意。--flatten を実行したときに出ます。剛体モードの射影の記録を参照

tsopt

フィールド	型	説明
flatten_requested / flatten_enabled	bool	flatten 反復を設定したかどうか
flatten_skip_reason	string | null	それ以上 flatten のステップを行わなかった理由（該当時）
optimization_status	string	数値オプティマイザの結果: "converged" / "not_converged" / "stalled"。鞍点の次数とは独立
saddle_validation	string	最後の厳密な PHVA（部分 Hessian 振動解析）による "first_order" / "higher_order" / "no_imaginary" / "unavailable"
saddle_order_verified	bool	saddle_validation: "first_order" の場合だけ true
hessian_status	string	"completed" / "failed" / "skipped" / "unavailable"。失敗理由は hessian_error
reaction_mode_index	int|null	all が IRC でたどる、厳密な PHVA の負の固有値のモード。参照方向にそろったモードが無いときは 0 番を使ってその旨を記録し、反応のモードであることは確かめていません
reaction_mode_frequency_cm	float|null	選んだ負のモードの振動数
reaction_mode_source	string|null	モードの選び方（参照方向にそろえたか、0 番の代用か）
energy_hartree	float	TS エネルギー (Hartree)
n_imaginary_modes	int|null	虚振動モードの数。PHVA を実行しなかった場合は null
n_negative_modes	int|null	大きさを問わない負の振動数の数（閾値以内も含む）。n_imaginary_modes と並べて見る診断用の値で、PHVA を実行しなかった場合は null
imaginary_frequencies_cm	float[]|null	虚振動数 (cm⁻¹, 負の値)。PHVA 未実行時は null または []
frequency_zero_cutoff_cm / imaginary_mode_criterion / imaginary_frequency_threshold_cm	float / string / float	デフォルト値は 5.0、"frequency_cutoff_cm"、-5.0 で、ν < −5.00 cm⁻¹ だけを虚振動として数えます。
opt_mode	string	"grad"、"hess"、"dimer"、"rsprfo"、"rsirfo"、"trim" のいずれか。hess は RS-P-RFO を選択
opt_mode_requested	string	CLI で要求したプリセット
optimizer	string	実際に使用したオプティマイザのアルゴリズム
n_atoms	int	全原子数
n_opt_cycles	int	最適化サイクル数
charge	int	ML 領域の電荷
spin	int	ML 領域のスピン多重度
reference_mode_file	string|null	--ref-mode で渡した、経路から得たモードのファイル。Hessian を使うオプティマイザのみ
safeguards	object	Hessian を使う TS 最適化の診断: 却下したステップと回復、厳密な鞍点の確認、目標モードの同一性
rigid_projection	object	Dimer、flatten、最後の鞍点解析の剛体モードと Hessian の記録。剛体モードの射影の記録を参照
files	object	final geometry と振動モードのファイル。--dump-hess で書いたときは hessian_npy（絶対パス）を含む

TS 最適化が成功すると、反応モードの虚振動が 1 つ出ます。このとき saddle_validation: "first_order"、n_imaginary_modes: 1 です。最後の PHVA は、オプティマイザが収束したときかエネルギープラトーで止まったとき（stalled）に実行し、それ以外では実行しなかったこと（skipped）を記録します。PHVA が失敗した場合は、final geometry を残したまま hessian_status: "failed" を記録します。optimization_status と saddle_validation は独立しているので、収束した実行が saddle_validation: "higher_order" で終わることもあり、それは一次の TS ではありません。all が IRC に進む条件は tsopt の TS の判定 を参照してください。

freq

フィールド	型	説明
n_modes	int	基準振動モードの総数
n_imaginary	int	虚振動モードの数
n_negative_modes	int	大きさを問わない負の振動数の数（閾値以内も含む）
frequencies_cm	float[]	全振動数 (cm⁻¹)
imaginary_frequencies_cm	float[]	負の振動数のみ
thermochemistry	object|null	熱化学データ（下表参照）
charge	int	ML 領域の電荷
spin	int	ML 領域のスピン多重度
n_atoms	int	全原子数
n_freeze_atoms	int	固定原子数
files	object	出力マップ。--dump-hess で書いたときは hessian_npy（絶対パス）を含む
rigid_projection	object	振動解析と熱化学で使った剛体モードと Hessian の記録。--dump では thermoanalysis.yaml にも書きます

thermochemistry:

フィールド	型	単位
temperature_K	float	K
pressure_atm	float	atm
point_group	string	自動検出した分子の点群
point_group_source	string	"auto" または保守的なフォールバックを示す "auto-fallback"
symmetry_number	int	外部回転の対称数
symmetry_number_source	string	"auto"、"auto-fallback"、"config"、"override"
electronic_energy_ha	float	Hartree（報告される E + G_corr = G の E）
zpe_ha	float	Hartree
thermal_correction_energy_ha	float	Hartree
thermal_correction_enthalpy_ha	float	Hartree
thermal_correction_free_energy_ha	float	Hartree
sum_EE_and_ZPE_ha	float	Hartree
sum_EE_and_thermal_energy_ha	float	Hartree
sum_EE_and_thermal_free_energy_ha	float	Hartree
E_thermal_cal_per_mol	float	cal/mol
Cv_cal_per_mol_K	float	cal/(mol K)
S_cal_per_mol_K	float	cal/(mol K)

irc

IRC は execution_status と scientific_status を出し、方向ごとの停止理由と軌跡を残します。all は、その後の端点の最適化を endpoint_opt に記録します。連結した経路は最初のフレームから TS を通って最後のフレームまで続き、単体の irc はどちらの端が反応物でどちらが生成物かを決めません。IRC がどう止まったかは scientific_status に入りません。単体の irc は、積分が通常どおり終われば completed / success で、all は TS と端点の最適化から判定します。

フィールド	型	説明
n_frames_forward / n_frames_backward / n_frames_total	int	IRC フレーム数
forward_short_branch / backward_short_branch	bool	サイクル上限に達する前に 3 フレーム以内で止まった分岐。診断用のみ
energy_first_hartree	float	連結経路の最初のフレームのエネルギー
energy_ts_hartree	float	TS エネルギー
energy_last_hartree	float	連結経路の最後のフレームのエネルギー
endpoint_energy_orientation	string	"finished_first_to_finished_last"
forward_requested / backward_requested	bool	各方向を要求したか
forward_integration_converged / backward_integration_converged	bool|null	RMS 勾配の停留判定が働いて止まったか。診断専用で、--never-stop はこの判定を迂回するため常に false。分岐が TS から下り方向に離れ、かつこの判定を満たしたかは、*_downhill_departure_valid と合わせて確かめます
forward_downhill_departure_valid / backward_downhill_departure_valid	bool|null	TS から下り方向に離れたことを確認できたか
forward_integration_stop_reason / backward_integration_stop_reason	string|null	数値的な積分が失敗した場合だけ空でない理由
never_stop	bool	--never-stop（物理的な端点での停止を迂回する）を有効にしたか
never_stop_energy_bypasses	int	実際に迂回した、エネルギー上昇または 1 ステップのエネルギー変化による停止の回数
rigid_projection	object	初期/更新 Hessian の剛体モードと Hessian の記録。剛体モードの射影の記録を参照
rigid_projection.hessian_source	string	初期 Hessian の出どころ。"file"（--read-hess）、"cache"（同じ実行の前の段）、"fresh"（新規計算。irc.hessian_init が calc 以外の場合に EulerPC が作る Hessian も含む）
bond_changes	object	最初→最後の方向の {formed: [...], broken: [...]}。比較できない場合は省略
bond_changes_direction	string	bond_changes がある場合は "finished_first_to_finished_last"
files	object	軌跡と端点のファイル（XYZ と、利用できる場合は PDB/CIF 版）

scan

フィールド	型	説明
scan_opt_mode	string	指定した grad または hess のプリセット
scan_optimizer	string	実際のオプティマイザ: lbfgs または rfo
n_stages	int	スキャンステージ数
stages	object[]	ステージごとの結果
charge	int	ML 領域の電荷
spin	int	ML 領域の多重度
files	object	出力ファイル

stages[] は n_steps、converged、pairs_1based、energies_hartree、final_energy_hartree、bond_changes、optimizer_status（converged / not_converged / stalled）を含みます。その段の最後の最適化が収束せずに止まった場合は stop_reason も記録します。

scan2d / scan3d

フィールド	型	説明
n_grid_points	int	格子点数
n_points_attempted	int	新規計算で試行した格子点数（事前最適化を除く）
n_points_usable	int	明示的に収束し、有限のエネルギー・座標と構造ファイルを持つ点の数
grid_points	object[]	格子インデックス、距離、エネルギー、収束結果、geometry_file の対応
current_output_paths	string[]	今回の実行が書いた CSV・HTML・PNG と格子点の構造。前の実行で残ったファイルは並びません
pair1、pair2（pair3）	object	{kind, atoms_1based, unit, low, high}。距離の軸は i と j も含む
min_energy_hartree	float	表面上の最小エネルギー
charge	int | null	ML 領域の電荷。作図のみの scan3d --csv では null
spin	int | null	ML 領域の多重度。作図のみの scan3d --csv では null
files	object	CSV・プロットファイル

新規の scan2d / scan3d には共通の計算機の欄も記録します。作図のみの scan3d --csv では同じ欄を null で書きます。作図のみの結果は n_points_attempted を出さず、n_points_usable は CSV にすべての点の収束と構造ファイルの記録がある場合だけ出します。

path-opt

フィールド	型	説明
optimization_status	string	"converged" / "not_converged" / "completed"（収束シグナルを読み取れない場合）
converged	bool | null	収束判定: エンジン自身の収束シグナルによる true / false。読み取れない場合は null（optimization_status は "completed" となり、収束を主張しない）
mep_mode	string	"dmf" / "gsm"
image_energies_hartree	float[]	全イメージのエネルギー
n_images	int	イメージ数
hei_index	int	最高エネルギーイメージのインデックス
barrier_kcal	float	前方障壁 (kcal/mol)
delta_kcal	float	反応エネルギー (kcal/mol)
files	object	軌跡と HEI のファイル

path-search

path-search には --out-json フラグがありません。summary.json を書き出し、その欄は summary.json (path-search / all) にあります。

dft

注: --out-json 指定時、dft は SCF 収束・非収束の両方で result.json と summary.json を書き、非収束時は scientific_status: "failed"、converged: false を記録します。SCF が収束しなかった実行は終了コード 1 で終わります。未処理の例外では標準のエラーエンベロープを書きます。

フィールド	型	説明
converged	bool	SCF が収束したか
energy_hartree / energy_kcal_per_mol	float	ML 領域の DFT エネルギー。model_dft_energy_* と同じ値
model_dft_energy_hartree / model_dft_energy_kcal_per_mol	float	ML 領域の DFT エネルギー
total_dft_mm_energy_hartree / total_dft_mm_energy_kcal_per_mol	float	組み合わせた DFT/MM エネルギー
xc_functional	string	汎関数
basis_set	string	基底関数
used_gpu	bool	GPU を使ったか
used_lowmem / lowmem_requested	bool	実際の低メモリ状態と、要求した低メモリ状態
dft_settings / dft_resources	object	正規化した計算設定と、実際に使ったホストの資源
effective_ecp	string/object | null	PySCF へ渡した ECP
embedding	object	点電荷の埋め込み: 有効かどうか、cutoff、電荷の数、電荷を識別するダイジェスト
charges	object	{mulliken, lowdin, iao} 原子ごとの配列
spin_densities	object	{mulliken, lowdin, iao} 原子ごとの配列
n_atoms	int	ML 領域の原子数
grid_level	int	DFT のグリッドレベル
conv_tol	float	SCF の収束閾値
max_cycle	int	YAML と CLI を適用した後の SCF 最大反復数
engine	string	実行に使ったエンジンの表記（pyscf(cpu)、gpu4pyscf、または低メモリの GPU 版）
charge	int	ML 領域の電荷
spin	int	ML 領域のスピン多重度
input_file	string	入力構造のパス
files	object	{"result_yaml": "result.yaml"}

extract

フィールド	型	説明
n_atoms_extracted	int	抽出後の原子数
total_charge	float	合計電荷
protein_charge	float	タンパク質電荷
ligand_total_charge	float	リガンド電荷合計
ion_total_charge	float	イオン電荷合計
unknown_residue_charges	object	{残基名: 電荷}
center	string	基質指定（-c の値）: PDB パス、残基 ID リスト（例 'A:123,B:456'）、または残基名リスト（例 'GPP,MMT'）
radius	float	抽出半径 (Å)
input_files	string[]	入力 PDB パス
n_atoms_raw	int	主鎖の除外や切り詰めの前の、選んだ残基の原子数（入力構造全体ではない）
n_link_hydrogens	int	切断結合に付加したリンク H 原子数
files	object	書き出したファイルのマップ（入力ごとのポケット PDB 等）
exclude_backbone	bool	実行時の --exclude-backbone の値
include_h2o	bool	実行時の --include-h2o の値
ligand_charge_input	string	与えた -l/--ligand-charge の引数
ion_charges	array	イオン残基の [残基名, 電荷] ペアのリスト

trj2fig

フィールド	型	説明
n_frames	int	軌跡のフレーム数
min_energy_hartree / max_energy_hartree	float	フレームエネルギーの最小値と最大値
energy_source	string	"trajectory_comment" または "mlip_recomputed"
mlip_backend / mlip_model / mlip_precision	string | null	エネルギーの再計算に使った計算機。コメントモードではすべて null
charge / multiplicity	int | null	再計算に使った電荷とスピン多重度。コメントモードでは null。片方だけを指定した場合、もう片方は 0 または 1
output_files	string[]	すべての出力のパスを順序どおりに並べたもの。別ディレクトリに同名ファイルがあっても保持される
files	object	ベース名からパスへの対応表。同じベース名の出力が 2 つあると一方だけが残るので、output_files を使ってください

-q/--charge または -m/--multiplicity のいずれかを指定すると、選択した MLIP で全フレームを再計算します。この再評価は MLIP だけで行い、トポロジーや ML 領域の入力を受け取らず、ONIOM エネルギーは計算しません。

energy-diagram

フィールド	型	説明
n_points	int	エネルギーデータ点の数
files	object	出力ダイアグラムのファイル名からパスへの対応表

bond-summary

--json を付けると、bond-summary は JSON を標準出力に出し、result.json は書きません。残すには標準出力をリダイレクトします。

フィールド	型	説明
execution_status / scientific_status	string / string	すべての組を比較できれば completed / success。比較できない組があると execution_status は failed、scientific_status は partial か failed で、コマンドは終了コード 1 で終わります
comparisons	object[]	組ごとの比較。structure_a、structure_b、bonds_formed / bonds_broken（数）、formed / broken（結合ごとの記録: atom_i、atom_j、element_i、element_j、distance_a_angstrom、distance_b_angstrom）。比較できなかった組は代わりに error を持ちます

剛体モードの射影の記録

freq、irc、tsopt の結果は rigid_projection object を含み、opt では --flatten 実行時に含みます。freq --dump は同じ object を thermoanalysis.yaml にも書きます。

フィールド	型	説明
treatment	string	固定の剛体モード処理: "constrained"
algorithm	string	射影の方法の名前
effective_rank	int	動ける原子の Hessian から除いた剛体方向の数
full_rigid_rank	int	固定原子を考える前の、系全体の剛体運動のランク
frozen_constraint_rank	int	固定原子を動かさない条件で除かれたランク
svd_rtol	float	ランクの判定に用いる相対 SVD 許容値
active_atom_count / frozen_atom_count	int	動ける原子と固定原子の数
active_atoms / frozen_atoms	int[]	動ける原子と固定原子の 0 始まりのインデックス
hessian_space	string	入力 Hessian 空間: "full" / "active"
hessian_source / source	string	Hessian の出どころ。freq/irc は hessian_source で、"file"（--read-hess）、"cache"（同じ実行の前の段）、"fresh"（新規計算）のいずれか。opt/tsopt は source を使用
hessian_shape / raw_hessian_shape	int[2]	入力 Hessian の形状。freq/irc は hessian_shape、opt/tsopt は raw_hessian_shape を使用（freq は両方を記録）
near_zero_mode_count / near_zero_frequencies_cm	int / float[]	±frequency_zero_cutoff_cm（デフォルト 5.00 cm⁻¹）以内のモードの数と値。これらのモードは全振動数の一覧にも入ります

constrained は、固定原子を動かさない系全体の剛体運動だけを除きます。詳しくは freq を参照してください。

summary.json (path-search / all)

all と path-search は、より多くの欄を持つ summary.json を書き出します。

フィールド	型	説明
execution_status / scientific_status	string / string	実行の完了度と、指定した数値最適化・計算段階の完了度。
scientific_status_reasons	string[]	要求した結果の欠損・未収束などの理由。正常終了時は省略されます。
pipeline_stop	object（無い場合あり）	早期停止時のみ存在。stage は post（reason は no_segments / no_reactive_segment）、before_irc（TSOPT の理由と segment・tsopt_result）、または endpoint_opt（endpoint_execution_failed と端点別 failures）。summary.log では Pipeline stop
expected_item_ids / observed_item_ids	string[]	期待された段と観測された段の ID。
n_segments	int	セグメント数
search_max_depth	int	実効の再帰分割階層上限。0 は分割無効
path_optimizers	string[]	経路の準備・精密化で実際に使用した単一構造オプティマイザ（lbfgs, rfo）。all ではスキャン・アライメントの実行も含みます。path-opt の result.json にも記録します
preopt_requested / preopt_converged	bool / bool | null	端点の事前最適化を実行したか、および全端点が収束したか。読み取れない端点があれば null。all では preopt_converged も scientific_status に数えます。ただし、指定した最終 TS 最適化と両端点の最適化がすべての反応セグメントで収束した場合は数えません。欄そのものは残します
segments	object[]	セグメントごとの index（1 始まり）、tag（seg_001 のような名前。共有結合が変わらない配座変化の区間（kink）のセグメントは名前に kink を含みます）、kind（反応セグメントは "seg"、ブリッジセグメントは "bridge"、TS-only モードは "tsopt"）、converged（そのセグメントを作った最適化がすべて収束したか）、barrier_kcal、delta_kcal、bond_changes（ブリッジセグメントは ""）。barrier_kcal は TS 最適化の前の MEP 上の障壁です。TS-only モードでは TS − R で、R は IRC の両端のうちエネルギーが高いほうです（向きの名前で、化学的な反応の向きではありません）。
energy_diagrams	object[]	ラベルと kcal/mol の値を持つエネルギーダイアグラム
mlip_backend	string	バックエンド名（uma、orb、mace、aimnet2、dft、custom）
mlip_model	string | null	正確なモデル/チェックポイント名。dft では FUNCTIONAL/BASIS
mlip_model_label	string | null	論文表記用のモデル名
mlip_task	string | null	複数ドメインのモデルで使ったバックエンドのタスク
mlip_precision	string | null	実効の fp32 / fp64。DFT と自作の計算機では null（DFT のエンジンは別の欄に記録）
charge	int	ML 領域の電荷
spin	int	ML 領域のスピン多重度
environment	object	ハードウェア情報
references	object[]	実行で実際に使った手法の {method, citation, doi} の記録。同じ文献の組を summary.log と最終標準出力の末尾（経過時間の直前）にまとめて出力します。

all はさらに以下を含みます。

フィールド	型	説明
config	object	実効設定。mep_mode は GSM/DMF、ts_opt_mode / endpoint_opt_mode は設定した後処理のプリセットを示します。一般の opt_mode* は実際に使った CLI の値を記録します。path_opt_mode は端点の事前最適化に使う単一構造オプティマイザであり（preopt を参照）、MEP の経路アルゴリズムではありません。
n_segments_reactive	int	bridge 以外の反応セグメント数
rate_limiting_step	object	反応セグメントのうち局所障壁が最大のもの。{segment, barrier_kcal, method} と、mep_barrier_kcal（MEP 上の障壁。TS-only モードでは無し）を持ちます。障壁は、すべてのセグメントで得られる最も高い水準の手法（DFT//MLIP/MM_Gibbs > DFT > MLIP_Gibbs > MLIP > MEP。--backend dft では MLIP_Gibbs と MLIP の代わりに DFT/MM_Gibbs と DFT/MM）で取ります。microkinetics に基づく律速段階の判定ではありません。
overall_reaction_energy_kcal	float	全体の反応エネルギー
overall_reaction_energy_method	string	全体の反応エネルギーの手法。rate_limiting_step.method と同じ一覧から、それより高くない水準を使います
post_segments	list	セグメントごとの TS/IRC/freq/DFT 結果
post_segments[].tsopt.n_imaginary_modes / .imaginary_frequencies_cm	int / float[]	最適化した TS の n_imag と虚振動数 (cm⁻¹, 負の値)
post_segments[].mlip / .gibbs_mlip / .dft / .gibbs_dft_mlip	object	1 つのレベルでの R・TS・P のエネルギーと、barrier_kcal・delta_kcal・energies_kcal。順に ML/MM の電子エネルギー（--tsopt）、ML/MM の Gibbs エネルギー（--thermo）、DFT のエネルギー（--dft）、DFT//ML/MM の Gibbs エネルギー（--thermo と --dft）です
post_segments[].tsopt.energy_valid / .structure_valid	bool	energy_valid: 最終 TS のエネルギーが有限の数。structure_valid: 最終 TS の構造ファイルがあり、座標が有限。これらの確認のために追加の Hessian や最適化は実行しません
post_segments[].tsopt.n_opt_cycles / .max_cycles	int / int|null	TS 最適化で実行したサイクル数と設定上限。通常の非収束時にも記録します。
post_segments[].irc / .endpoint_assignment / .endpoint_opt	object	順に IRC の停止の診断、端点の向き付け、端点の最適化の収束記録。TS-only モードでは endpoint_assignment.policy は higher_energy_endpoint_as_reactant、chemical_direction_known は false。endpoint_opt.reactant と .product に optimization_status、n_opt_cycles、max_cycles、stop_reason（ある場合）を記録します。IRC がどう止まったかと結合変化が合うかは scientific_status に入りません。最適化した端点が意図した R と P かは、利用者が確かめます。
post_segments[].thermo_symmetry	object	各段の freq が報告した状態別の点群と回転の対称数の記録。TS-only モードを含む R/TS/P を対象とし、有効な対称数の記録を持つ状態だけを含みます。欠けた状態は省き、どの状態にも有効な記録が無い場合だけ欄全体を省きます。
key_output_files	object	今回の実行の出力の索引。ルートのファイルはファイル名 → 説明、各 seg_NN は {description, files} で、files はそのセグメントディレクトリからの相対パス。
current_output_paths	string[]	--out-dir からの相対パスを並べたリスト。今回の実行が書いたファイルだけを含みます。

使用例

Python

opt --out-json が書き出す result_opt/result.json を読む例です。

import json

with open("result_opt/result.json") as f:
    result = json.load(f)

status = result.get("optimization_status")
if result["execution_status"] == "failed":
    raise RuntimeError(f"{result['error_type']}: {result['error']}")
elif status == "converged":
    print(f"Energy: {result['energy_hartree']:.6f} Hartree")
elif status in {"not_converged", "stalled"}:
    print(f"Not converged after {result['n_opt_cycles']} cycles")
    if result.get("final_max_force") is not None:
        print(f"Max force: {result['final_max_force']:.6f}")
else:
    print(f"Status: {status}")

jq

# 収束確認
jq '{execution_status, scientific_status}' result.json

# path-opt の障壁
jq '.barrier_kcal' result.json

# tsopt の虚振動数
jq '.imaginary_frequencies_cm' result.json

# freq の自由エネルギー
jq '.thermochemistry.sum_EE_and_thermal_free_energy_ha' result.json

# all の各セグメントの障壁（--tsopt の後）
jq '.post_segments[] | {index, barrier_kcal: .mlip.barrier_kcal}' result_all/summary.json

使用上の注意点

• CLI のオプションや入力を確かめている段階（出力ディレクトリを用意する前）で失敗すると、JSON を書かずに止まることがあります。0 以外の終了コードは失敗として扱い、標準エラー出力かジョブログでメッセージを確認してください。

• all と path-search は要約の段に着いてから summary.json を書くため、早い段階の入力エラーではファイルが残りません。

関連ドキュメント

• 終了コード — 終了コードの意味

• 出力ディレクトリのレイアウト — result.json と summary.json を書き出す場所

• トラブルシューティング — 失敗・未収束の後に何を変えるか

• YAML 設定の一覧 — これらのスキーマに現れる設定入力

• all, path-search — --out-json なしで summary.json を書き出すサブコマンド

• opt, sp, tsopt, freq, irc, scan, scan2d, scan3d, path-opt, dft, extract, trj2fig, energy-diagram, bond-summary — --out-json を付けたときだけ JSON を出すサブコマンド（bond-summary は --json）