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クロードサイエンス

2026年7月1日原文(claude.com)

概要

  • Claude Science は、生命科学研究向けの 統合分析環境 を提供
  • 再現性 と トレーサビリティ を重視したデータ解析・可視化機能
  • 60以上の科学データベース や既存ツールと連携可能
  • macOSおよびLinux 対応、研究現場の多様なインフラで動作
  • 研究者の声 やFAQで、実用性と導入メリットを具体的に紹介

Claude Scienceアプリの特徴

  • 分析実行・データベース検索・全工程追跡 をワンストップで実現する研究支援アプリ
  • 図表・テーブル・ノートブック すべてに生成コード・環境・会話履歴を付与し、 完全再現性 を保証
  • タンパク質・構造・分子・ゲノムトラック・PDF のネイティブ表示、追加インストール不要
  • 自動レビュワー が誤引用・追跡不能な数値・不一致図表を検出
  • 図表への注釈機能 で、編集依頼や質問が可能。生成コードを直接編集
  • MarkdownやLaTeXプレビュー 付きで、分析と同時に結果をレポート執筆
  • ローカルPC・クラスター・GPU など各種環境で自動的に解析環境を構築・管理
  • SSH経由やModalアカウント連携 によるバッチスクリプト作成・ジョブ管理
  • 変数・データフレーム・モデル を解析全体でメモリ保持、迅速な反復作業を実現
  • 研究分野別の主要データベース やツールと連携し、分野横断的なプロジェクトもサポート
  • パイプラインのスキル化 やラボ独自ツールとのコネクタ連携で、 継承性・再利用性 を確保
  • 完全ソース付きのインディケーションドシエ やスキル群を提供

生命科学分野での活用例

  • 単一細胞RNA-seq解析 ：数百万細胞のクラスタリング・アノテーション・図表のコードトレース
  • 系統進化解析 ：オーソログ整列、最大尤度系統樹推定、機能残基マッピング
  • タンパク質構造・言語モデル ：予測構造取得、ドメイン・臨床変異重ね合わせ、3Dインタラクティブ解析
  • ケモインフォマティクス ：バイオアクティビティ検索、物性・類似性計算、2D構造スケッチ

ユーザーの声・導入実績

  • Manifold Bio Mike Nichols： 「生データから論文図まで1セッションで完結。完全再現性で反復・分岐も自在」
  • MIT Whitehead Institute Iain Cheeseman： 「非計算生物学者でも実現困難だった解析が可能に。科学的考察力も高い」
  • UCSF Prasad Shirvalkar： 「最も印象的なAI統合科学計算環境」
  • UCSF Stephen Francis： 「RNA-seqデータのウイルス汚染を即発見」
  • Every Cure Elliott Sharp： 「ファクトチェック機能でバイオメディカル解析の信頼性向上」
  • Shendure Lab Zach Stevenson： 「クローニングからシーケンス解析まで一元管理」
  • Xaira ： 「仮説から検証までのサイクルを圧縮、創薬パイプラインの加速」
  • Allen Institute Trygve Bakken： 「文献レビューやゲノム解析の効率化」
  • LatchBio Kenny Workman： 「大規模分子データセットの可視化・処理をエージェントワークフローで実現」
  • Helix James Lu： 「500,000件超のクリニコゲノムデータをAI環境で活用」
  • Garvan Institute Joseph Powell： 「遺伝子シグナルから治療法提案までの時間短縮」

既存システム・データとの連携

  • コネクタ機能 で、内部API・ELN・独自パイプラインをワークフローに統合
  • Python・R・Shellスクリプト の既存ワークフローをそのまま活用
  • ローカル・HPC・クラウド など多様なインフラで動作、データはローカル保持

よくある質問（FAQ）

  • Claude Scienceはモデルではなくアプリ。Claudeモデルを活用し、科学ツール・DB接続・計算統合を追加
  • 一般的AIアシスタントとの違い ：パイプライン実行・DB操作・クラスター管理・履歴管理を自動化
  • 60以上の科学DB・BioNeMo Agent Toolkitのスキル をネイティブ利用
  • 既存ツールやELNとコネクタ連携、Python/R/Shellワークフローもそのまま利用可
  • ローカル・HPC・クラウドVM にインストール可能、ブラウザからアクセス
  • 生成物は全てコード・実行環境・説明・会話履歴付き で、再現性担保
  • macOS・Linux対応、Pro/Max/Team/Enterpriseプランでベータ提供中
  • 研究室向けTeamプラン （割引・学術機関/非営利研究組織優先）、企業向けはTeam/Enterprise利用
  • Enterpriseプラン はSSO・SCIM・カスタムロール・利用分析対応（ベータ版）
  • 導入・接続・管理設定は公式ドキュメント参照

Hackerたちの意見

要するに：科学が苦手だったり、ちゃんとしたことをするのが嫌ならこれを使ってみて。参考文献を幻覚するみたい。https://github.com/swaruplab/operon に基づいているっぽい。認証ダイアログや https://x.com/testingcatalog/status/2037684573161783373 からもわかるけど。主にライフサイエンス向けで、FDAやPubMed、ゲノムデータベースの統合に使われるけど、ACMやIEEEには対応してないみたい。追記：arXiv検索はサポートされているみたいだけど、Google Scholarとかはダメっぽい。だから、ライフサイエンス以外の研究者にはあまり役に立たないツールだね。追記2：簡単な使い方：AppImageを起動すると、ブラウザウィンドウが開いてオンボーディングウィザードとチャットインターフェースが表示される。研究プロジェクトの最初にやるべきことをいくつか提案してくる。例えば、さっと文献レビューをすることとか。これを選んだら、MCP呼び出しを使ってarXiv検索をするPythonスクリプトを書いてくれた。でも、何も返ってこないまま数分間そこに留まってた。そしたら：> フリーテキスト検索がノイズだらけだったので、Claudeはさらなる研究のために特定の論文を選ぶことにした。しばらくして：> そのDOIが間違った論文に解決された。正しい論文をタイトル/著者検索で見つけるね。さらに数分間、研究を続けて引用グラフを作成してた（でもそれは見せてくれなかった）。> 完全な図ができた。主要なDOIが解決できるか確認してからレビューを書くね。そしたら：> リントがエムダッシュの使いすぎを指摘してる。減らしてから保存するね。すると、選んだトピックについての良いけど冗長な文献概要が出てきた。でも、少なくとも一つは幻覚した参考文献が含まれてた！追記：これってどういう意味？ [reviewer] verifier_mode=default-onがオフにダウングレードされた：プロサブスクリプションTier、autoReviewerが保留中（frame=f2a81cb2）

└

バイオサイエンスはほとんどarXivを使わない。自分たちの https://www.biorxiv.org/ があるけど、使われる頻度は物理学のarXivほど高くないね。

└

リントがエムダッシュの使いすぎを指摘してる 明示的なテキストのスラング化（つまり、LLM使用の難読化）は、完全に科学的詐欺に見える。

つまり、Claude Cowork for Scienceみたいな感じ？あまり技術に詳しくないユーザー向けってこと？科学者たちはある程度コーディングのバックグラウンドがあれば、普通にClaude Codeを使って自分のスタックに統合する方が好むかもしれないけど、Claude Scienceの使いやすさが勝るのかもね。

「Science」って見たとき、データサイエンスのことだとは思わなかった。UIがパンダのコードやプロットでいっぱいだからね。科学に焦点を当ててるとしても、Jupyter Notebook 2.0の暗示もあって、発表の中であまり価値がない部分だと思う。データ可視化のための画像理解は無視されてきたし、現代のLLMは適切なEDAが得意になってきてる。でも、うーん、履歴書を更新しないといけないかも。

└

動画を見た感じでは、彼らはバイオインフォマティクスについてもっと考えてるみたい。これは「データサイエンス」の傘の下に入るかもしれないけど、一般的な使い方ではそうは言われてない。科学の種類を決めるのはコンテンツであって、ツールチェーンじゃないよね。

└

多くのソフトとハードサイエンスは、必ずしもデータサイエンスではないハッキーなmatplotlibコードを使って結果や可視化を出してる。見た限りでは、数学や物理、生物、言語学の人たちが書いたコードよりも、Claudeが生成したコードの方がずっといいと思う。データ分析中にClaudeが大きなミスをしたのを見たことはあるけど、彼らよりは信頼性が高いんじゃないかな。

└

これらの新しいものは、ソビエトの宇宙プログラムのプロパガンダみたいに見えてきた。何か本当に新しいものがあるの？

これでLinux用のClaude Desktopがアンブロックされたみたいだね（ https://code.claude.com/docs/en/desktop-linux ）

└

残念ながら、Archベースのディストリビューションはサポートされてないね。なんでフラットパックとしてパッケージ化されてないのか気になる。

このローンチに含まれている接続ツールの一つ（Biomni HPC [1]）を作ったんだけど、この問題に取り組むのに人生のかなりの時間を費やしてきたよ。（Anthropicでも働いてたけど、この製品には関わってなかった。）他のコメントでも指摘されてるけど、これはデータサイエンス向けなんだよね。でも、単にプロットを作ったり論文を書く以上のことができるんだ。[2] 多くのデータベースや計算ツールとの統合があって、研究者の所属機関のクラスタとも連携できる。それだけでも価値があるよ。バイオスタートアップでこの問題に苦労した後にスタートアップを立ち上げたんだけど、これらのツールやデータベースを統合するのは本当に大変で時間がかかる。もしこの製品の唯一の成果が、LLMのために素晴らしいAPIが構築されることなら、それは大きなプラスの影響になるよ。計算ゲノミクスで使われる多くのデータベースは、今でもFTPを通じてしかアクセスできないからね！LLMはこういったツールやデータベースをナビゲートするのが得意なんだ。専門的だけど、シンプルな作業で、文脈に応じたスキルが役立つんだ。元顧客であるバイオインフォマティシャンたちがLLMを使ってこの問題を解決するのを早く見られたのが、2024年にAnthropicに参加するきっかけになったよ。それに、このパターンはデータサイエンスに限らず、ウェットラボやCROとも統合できるから、いろんな科学に応用できるんだ。今はその分野に時間を使ってる。このタイプの科学はすべてを解決するわけじゃないけど、特定のニッチでは役立つんだ。例えば、多くの希少疾患の進展は、根本的なブレークスルーよりも研究者の注意にボトルネックされてるんだ。[1] https://x.com/phylo_bio/article/2029233694775624096 [2] 比較すると、OpenAIの科学製品 – Prism – は、Crixetと一緒に取得したLaTeXエディタみたいなもんだった。

└

これが単にいろんなエージェントスキルを含めたり設定したりするのとは何が違うのか教えてくれる？それとも、たくさんの便利なデフォルトの組み合わせがこの製品を有用にしてるだけ？

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