米Anthropicは科学者向けAIアプリ「Claude Science」のベータ提供を開始した。文献調査、データ解析、図表作成、計算資源管理を単一環境に統合し、生命科学研究の効率化を狙う。
研究工程をClaude上に統合
2026年6月30日に発表されたClaude Scienceは、科学研究に必要な複数のツールやデータベースを一つの作業環境にまとめるAIワークベンチ（※）である。
対象はClaude Pro、Max、Team、Enterpriseユーザーで、macOSとLinux向けにベータ版として提供される。
研究者は通常、PubMed、Jupyter、R、クラスタ端末、各種専門データベースを行き来しながら作業する。Claude Scienceはこの断片化を解消し、文献分析、複数段階の研究実行、図表や原稿の作成、結果の検証までを単一の研究環境で進められるようにするサービスだ。
科学研究で重視される再現性を支えるため、生成された図表にはコード、実行環境、説明、会話履歴が紐づく。タンパク質構造、ゲノムブラウザ、化学構造などの科学成果物もネイティブに表示できるという。
また、60以上の科学向けスキルやコネクタを備え、ゲノミクス、シングルセル解析、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に対応する。NVIDIAのBioNeMo Agent Toolkitを通じ、Evo 2、Boltz-2、OpenFold3などの生命科学モデルにも接続する。
Anthropicはベータ利用例として、シングルセルRNAシーケンス解析、CRISPRスクリーン設計、タンパク質構造予測、ケモインフォマティクスなどを挙げている。
Allen InstituteのJérôme Lecoq氏は、Claude Scienceを使用して、長文レビュー作成向けに約20のカスタムスキルを組み合わせたワークフローを構築したという。
UCSFのStephen Francis氏も、グリオーマの分子疫学研究で分析時間を従来の約10分の1に短縮できたと説明している。
※AIワークベンチ：研究や開発に必要なデータ分析、コード実行、可視化、文書作成、検証機能をまとめた作業環境。AIが各工程を補助することで、研究者の反復作業を減らす狙いがある。
研究加速と検証負荷が焦点か
Claude Scienceの利点は、研究者が「調べる、試す、計算する、図にする、書く」という工程を分断せずに扱える点にありそうだ。
特に生命科学では、データ形式や解析パイプラインが複雑で、研究者の時間が環境構築や計算ジョブ管理に割かれやすい。そこをAIが補助すれば、仮説検証の速度は大きく高まる可能性がある。
一方で、科学研究では「速い」だけでは不十分である。
Claude Scienceには引用や計算、図表とコードの整合性を確認するレビュアーエージェントがあるものの、最終的な妥当性確認は研究者側に残る。
AIが出した候補や論述が、既存研究の文脈や実験上の制約に照らして適切かどうかは、専門家の判断が不可欠となるだろう。
今後は、AIが研究補助ツールから、研究室の標準的な実行基盤へ近づくかが焦点になりそうだ。機密性の高いデータを既存インフラ上に置いたまま使える設計は導入の追い風となり得るが、監査性、再現性、責任分界をどこまで実運用で担保できるかが、普及の条件となるだろう。
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