Claude Science 発表：Anthropic が研究ワークフローを AI ワークベンチへ

Thu, 02 Jul 2026 07:24:18 +0800

Anthropic は 2026 年 6 月 30 日に Claude Science beta を発表した。科学者向けの AI ワークベンチで、文献分析、研究データベース検索、コード実行、図表生成、計算資源管理、結果の再現性をひとつの環境にまとめることを目指している。

これは普通のチャット画面に研究テーマを付けただけのものではない。Agent を備えた研究環境に近い。研究者はローカルの macOS や Linux マシンで使えるほか、SSH や HPC login node を通じて研究室の既存計算資源にも接続できる。

Claude Science が解こうとする問題

研究作業は多くのツールに分断されがちだ。生物医学のプロジェクトでは、PubMed 検索、Jupyter、R スクリプト、PDB や UniProt データ、クラスタージョブ、図表整理、論文や報告書の執筆が同時に必要になることがある。

Claude Science はこれらの手順をつなげようとしている。できることは次の通りだ。

論文やプレプリントを分析する。
専門データベースや研究モデルを検索する。
複数ステップの研究タスクを実行する。
図表、構造表示、原稿、分析 artifact を生成する。
結果生成に使ったコード、環境、コンテキストを記録する。
reviewer agent が引用、計算、図表の追跡可能性を検査する。

Anthropic は、すべての出力に監査可能な履歴が付くと強調している。研究では「正しそうに見える」だけでは不十分で、結果はデータ、コード、環境へ戻れる必要がある。

仕組み

Claude Science の入口は汎用の調整 Agent だ。この Agent には、ゲノミクス、シングルセル、プロテオミクス、構造生物学、ケモインフォマティクスなどを対象にした 60 以上の skills と connectors が事前設定されている。

ほかの専門 Agent を呼び出すことも、研究チームが自作した specialist agents を使うこともできる。reviewer agent は引用や計算を確認し、追跡できない数字、誤った引用、コードと一致しない図表を見つけると、指摘して修正を試みる。

研究 artifact では、Claude Science は次のようなリッチな結果を直接表示できる。

3D タンパク質構造
genome browser tracks
化学構造
図表と原稿
それらを生成したコードと環境説明

研究者は自然言語で「グリッド線を消す」「軸を log scale にする」といった図表修正を依頼できる。Claude Science は静的画像だけを編集するのではなく、図表を生成するコードを修正する。

計算資源管理が重要

多くの研究分析で本当に面倒なのは、コードだけでなく計算資源の管理だ。タンパク質折りたたみ、ゲノム pipeline、大規模なシングルセル解析では、GPU、HPC クラスター、オンデマンド計算基盤が必要になることがある。

Claude Science は計算計画を下書きし、新しい資源へアクセスする前にユーザーへ確認し、ジョブ投入前に判断を見直したり取り消したりできる。研究室の既存 HPC クラスターにジョブを投入でき、Modal に接続してオンデマンド計算も使える。

Anthropic の設計上の重点は、データをできるだけ元のシステムに残すことだ。Claude Science は研究室のノート PC、Linux マシン、HPC login node 上で動作できる。大型または機密性の高いデータを丸ごと外へ出す必要はなく、分析に必要なコンテキストだけを Claude に送る。

これは生命科学、医療、企業研究で特に重要だ。独自データ、未発表データ、コンプライアンス要件が多いからだ。

事前設定された研究能力

Claude Science は生命科学向けに多くの事前設定を持つ。Anthropic は UniProt、PDB、Ensembl、Reactome、ClinVar、ChEMBL、GEO などのデータソース、学術誌、プレプリントサーバー、分野特化のオープンモデルとの接続を挙げている。

また NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit の skills を使い、BioNeMo 内の生命科学モデルやライブラリ、たとえば Evo 2、Boltz-2、OpenFold3 などに接続する。

研究室に独自のモデル、データセット、pipeline がある場合も、connector を通じて接続できる。よく使う pipeline は再利用可能な skill として保存でき、後続のセッションで自動的に継承できる。

Anthropic が示した初期事例

原文では beta 段階の用途として次が挙げられている。

シングルセル RNA シーケンス解析
CRISPR screen 設計
タンパク質構造予測
ケモインフォマティクス
分子疫学解析

Manifold Bio は Claude Science を使い、tissue-targeting medicines の候補ターゲットをスクリーニングした。Claude Science は表面発現、輸送、安全性などの基準を組み合わせ、Manifold の社内過去プロジェクトのコンテキストも判断に取り込んだ。

Allen Institute の神経科学者 Jérôme Lecoq は、複数 Agent の computational review template を構築した。約 20 個のカスタム skills が多数の論文を読み、中心的な主張と重要な定量結果を evidence state database に抽出し、章ごとに長いレビューを生成し、reviewer agent が正確性と引用整合性を確認する。

UCSF Brain Tumor Center の Stephen Francis は、神経膠腫の分子疫学解析に Claude Science を使った。Anthropic によると、チームは結果を独立に検証し、関連分析の時間はおよそ 10 分の 1 に短縮されたという。

これらの事例に共通するのは、Claude Science が単純な Q&A よりも、長く、データが多く、レビュー可能な研究作業に向いていることだ。

利用範囲と申請プログラム

Claude Science は現在 beta で、macOS と Linux をサポートし、次のプランで利用できる。

Claude Pro
Claude Max
Claude Team
Claude Enterprise

Team と Enterprise では管理者による有効化が必要だ。Anthropic は、学術機関や非営利研究組織の active scientific labs 向けに割引 Team plan も提供する。

さらに Anthropic は最大 50 件の Claude Science AI for Science プロジェクトを支援し、各プロジェクトに最大 30,000 ドルの credits を提供する。Modal も一部プロジェクトに最大 2,000 ドルの計算資源を提供する。申請締切は 2026 年 7 月 15 日、採択通知は 2026 年 7 月 31 日予定、プロジェクト期間は 2026 年 9 月 1 日から 12 月 1 日までだ。

注意すべき境界

Claude Science の方向性は明確だが、まだ beta である。研究では AI の出力をそのまま結論として扱えない。引用、統計、図表、生物医学的判断は特に、研究者による確認が必要だ。

本当の価値は、「調べる、コードを書く、ジョブを走らせる、図を作る、記録を残す、レビューする」を追跡可能なプロセスにつなげる点にある。artifact、コード、環境、reviewer 記録が十分に完整であれば、AI は単なる執筆や検索の高速化ではなく、検証可能な研究 pipeline に参加できる。

短期的に向いているのは次のユーザーだ。

多くの研究データや pipeline を持つが、ワークフローが複数ツールに分散している研究室。
図表、原稿、再現可能な分析記録を繰り返し生成する研究チーム。
生命科学、タンパク質構造、ゲノミクス、ケモインフォマティクスなど、データソースが複雑な分野。

再現性、権限、監査、ローカル/クラスター実行体験が安定すれば、Claude Science は Claude 製品群の中でも最もチャットらしくないツールになるかもしれない。記憶、査読者、計算資源の調整を備えた研究操作台に近い。

研究室での試し方

Claude Science は、実際の小さなプロジェクトで、かつ境界が明確なものから試すのがよい。研究室全体のワークフローをいきなり移すのではなく、公開論文、再現可能なデータセット、既存 notebook、期待される図表を用意し、「文献を読む、分析を走らせる、図を作る、方法説明を書く」という閉ループを試す。

試用時は三点を見る。第一に追跡可能性。図表内の数値がデータとコードへ戻れるか。第二に環境の一貫性。同じタスクを別のマシンや再実行で安定して再現できるか。第三に引用品質。引用が実在し、文脈と合っているか。論文らしい形式だけでは足りない。

HPC や内部データソースがある場合は、第二段階で接続する。研究データの権限は敏感なので、ローカルパス、SSH 権限、データベース接続、出力ディレクトリを先に限定し、Agent が不要な場所を読み書きしないようにする。

通常の Claude との違い

通常の Claude は研究助手に近い。論文を読み、要約し、コードを説明できる。Claude Science はその研究助手をワークベンチへ接続する。専門 connector を呼び出し、コードを実行し、artifact を生成し、監査履歴を残せる。

したがって評価すべきなのは「回答が良いか」だけではない。「研究プロセスに入れるか」が重要だ。再現できる、監査できる、既存ツールと接続できることが、研究ワークベンチとチャット画面の本当の差になる。

原文：Claude Science, an AI workbench for scientists, is now available

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