Anthropic、科学者向けAIワークベンチ「Claude Science」を公開

豊富で再現可能なアーティファクトと監査可能な履歴 — すべての図表や原稿は、それを生成した正確なコードと環境、そしてメッセージ全文の履歴とともに保存される。検証と再現が容易になり、計算科学研究における再現性危機に正面から取り組む。

ネイティブな科学可視化 — 3Dタンパク質構造、ゲノムブラウザトラック、化学構造式などをアプリ内でそのままレンダリング。別途分子ビューアーやプロットツールを立ち上げる必要がない。

柔軟な計算リソース管理 — ローカルマシン、SSHでアクセス可能なHPCクラスター、オンデマンドクラウド（Modalなど）へのジョブ投入に対応。1基のGPUから数百基までスケールする。

60以上の厳選スキルとコネクタ — 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向けに、60以上の科学データベースがあらかじめ設定されている。Benchlingからのデータ取得やBioRenderとの連携も可能。

NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit統合 — Claude ScienceはNVIDIA BioNeMoのライフサイエンス基礎モデル（Evo 2、Boltz-2、OpenFold3など）とネイティブ連携。タンパク質構造予測や分子動力学解析をワークベンチ内から実行できる。

レビューアーエージェント — 出力されたすべての成果物を自動検査。誤った引用、出典不明の数値、図とその元コードとの不一致をリアルタイムで検出・修正する。研究プロセス全体の常時品質管理レイヤーとして機能する。

Basecamp Research EDENモデル統合 — 強力な抗生物質のデザインやワクチン標的の迅速な優先順位付けを、会話形式のインターフェースで数分で行えるようになった。

利用可能環境と価格

Claude Scienceは現在、Claude Pro、Max、Team、Enterpriseの各プランユーザーがmacOSおよびLinux（ローカルインストール、またはSSH/HPCログインノード経由）でベータ利用できる。TeamおよびEnterprise組織では管理者による有効化が必要。

価格は既存のClaudeプランに準じる：

• Pro：月額$17～20
• Max：月額$100～
• Team：月額$20～25/シート
• Enterprise：カスタム価格

使用量は各プランのClaude CodeやClaude Coworkと同じ製品制限にカウントされる。Anthropicは現役の学術機関および非営利研究ラボ向けに割引Teamプランも提供している。

AI for Science 助成プログラム

研究コミュニティでの採用促進のため、Anthropicは最大50プロジェクトに対して最大$30,000相当のクレジットを提供する助成プログラムを発表。応募締切は2026年7月15日。学術機関および非営利の研究チームを対象としている。

実際の初期ユースケース

ベータテスト期間中、Claude Scienceは以下の分野で活用された：

• Manifold Bio — 数百万の候補結合子が体内の数百の標的にどのように分布するかを分析し、組織標的型医薬品のターゲットを絞り込むために使用。
• シングルセルRNAシーケンシング、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 — これらも初期ベータテスターがClaude Scienceを適用した領域。

Claude Scienceでないもの

よくある誤解：Claude Scienceは新しいClaudeモデルではない。Claude OpusやSonnetを置き換えるものでもない。既存のClaudeモデルを、専門的な科学ツールやデータベース、計算リソースとともにオーケストレーションするワークベンチアプリケーションである。Anthropicはこの点を異例なまでに明確にしている。

前身との比較

Claude Scienceは、2025年10月に発表された「Claude for Life Sciences」の基盤の上に構築されている。同バージョンではBenchlingとBioRenderへのコネクタが導入されていたが、Claude Scienceはローカルコード実行、レビューアーエージェント、ネイティブ科学可視化、BioNeMo統合、HPC/クラウドリソースの管理機能を大幅に拡張している。

まとめ

Claude Scienceは、Anthropicがソフトウェア開発に対してClaude Codeが果たしたことを、ラボでの研究現場で実現しようとする試みである。単一の監査可能なAIワークベンチにより、コンテキストスイッチングを減らし、再現性を高める。すでにClaudeエコシステムを利用している研究者であれば、macOSとLinuxでベータ版をすぐに使い始めることができる。またAI for Science助成プログラムは、学術ラボが大規模に試す際のハードルを下げている。