Anthropic、再現可能なゲノム・プロテオーム・ケミインフォマティクスパイプライン向けマルチエージェント AI ワークベンチ「Claude Science Beta」をリリース

今週、Anthropic は Claude Science をリリースしました。これは科学者向けのアプリで、ベータ版として提供されています。このアプリは Anthropic の既存の Claude モデル上で動作し、新しいモデルを使用するものではありません。ターゲットユーザーは、データベース、ノートブック、クラスター端末を同時に扱う研究者です。多段階の研究プロセスを実行し、各結果がどのように作成されたかを記録します。ベータ版は Pro、Max、Team、Enterprise プランで利用可能です。 Claude Science は、昨秋の Anthropic のライフサイエンス分野での取り組みに基づいています。その以前の取り組みでは、MCP（Model Context Protocol）とスキルを通じて Claude を科学エコシステムに接続しました。 Claude Science とは何か？ Claude Science は研究のための AI ワークベンチです。研究者が最も頻繁に使用するツールやパッケージを統合しています。文献の分析、多段階の研究の実行、詳細な成果物の生成を行います。図表や論文 manuscript を出版準備ができるまで微調整することも可能です。 自然言語で、1 つの一般化された調整エージェントと対話します。このエージェントは、60 以上の厳選されたスキルとコネクタにアクセスできます。これらは、ゲノミクス（genomics）、シングルセル解析（single-cell）、プロテオミクス（proteomics）、構造生物学（structural biology）、ケモインフォマティクス（cheminformatics）のために事前に設定されています。 macOS または Linux 上でローカルで実行することもできます。また、SSH を介してリモートマシンや HPC（High Performance Computing）のログインノード上でも作業可能です。すべての出力には、その作成プロセスを追跡可能な履歴が付随します。 マルチエージェントアーキテクチャの仕組み 一般化された調整エージェントが、あなたの自然言語によるリクエストを受け取ります。このエージェントは、作業を処理するために他のエージェントを起動することもできます。また、ユーザー自身が作成した専門家のエージェントとも連携します。NVIDIA はこれらを、ドメイン特化型の事前設定済みエージェントとして説明しています。各エージェントは、それぞれの分野で確立されたワークフローを知っています。 パイプラインの実行中に、別のレビュー用エージェントが稼働します。このエージェントは出力を段階的に検査し、追跡できない誤った引用や数値を指摘します。また、背後にあるコードと一致しない図も指摘します。そして、その場で自己修正を行います。 再現性と出所の保証 科学研究は本質的に視覚的なものです。そのため、Claude Science は、コードと共に図や論文を生成します。3D タンパク質構造、ゲノムブラウザのトラック、化学構造などをネイティブでレンダリングできます。 図を生成する際、使用された正確なコードと環境を記録します。また、自然言語による説明と完全なメッセージ履歴も記録されます。これにより、数ヶ月後でも作業の検証や再現が容易になります。 図は自然言語で編集可能です。例えば、「軸を対数目盛に変更してほしい」と指示すると、エージェントは自身のコードを直接編集します。また、セッションをフォークして、元のものを失うことなく2 つのアプローチを比較することもできます。 オンデマンドでスケーリングする計算リソース 大規模な解析には、ノートパソコンだけでは不十分な場合があります。タンパク質の折りたたみはその一例です。Claude Science は新しいリソースにアクセスする前に計画を策定し、承認を求め、決定のレビューや取り消しを可能にします。その後、ジョブを記述してユーザー自身のインフラストラクチャへ提出します。 つまり、SSH を介した HPC クラスター（High Performance Computing cluster）や Modal アカウントを利用できます。解析は必要に応じて 1 つの GPU から数百個までスケーリング可能です。エージェントがメモリ内にコンテキストを保持するため、大規模なデータセットは一度だけ読み込まれれば十分です。 このアプリはラボ独自のインフラストラクチャ上で動作します。そのため、大規模または機密性の高いデータセットを現在のシステムから移動させる必要はありません。各ステップに必要なコンテキストのみが Claude へ送信されます。 ドメインのカバレッジと NVIDIA BioNeMo 科学知識は数百の専門ソースに散在しています。生物学ではこれには UniProt、PDB、Ensembl、Reactome が含まれます。また、ClinVar、ChEMBL、GEO、学術誌、プレプリントサーバーもその対象です。専門のエージェントがこれらのソース間で照会と統合を代行します。 Claude Science はさらに、NVIDIA の BioNeMo Agent Toolkit（エージェント・ツールキット）からスキルを利用します。このツールキットは、GPU 加速機能を呼び出し可能なスキルとしてパッケージ化しています。これにより、Evo 2、Boltz-2、OpenFold3 にネイティブに接続されます。Evo 2 はゲノミクスの基盤モデルです。Boltz-2 は生体分子相互作用の予測を処理します。OpenFold3 はタンパク質構造の予測を処理します。 ユースケースと事例 ベータユーザーは、単一細胞 RNA シーケンシング解析や CRISPR スクリーン設計を実行しました。また、タンパク質構造の予測やケミインフォマティクスも実行しています。 標的ノミネーション：Manifold Bio は組織指向性医薬品の設計を行っています。同社は Claude Science を用いて、最新の研究実験における標的をノミネートしました。各組織および各標的について、アプリは表面発現、輸送経路、安全性を評価し、その後 Manifold 独自の独自基準に対して候補をランク付けしました。Manifold は、このプロセスが一般的なコーディングアシスタントとは異なり、エンドツーエンドで実行されたと述べています。 長文文献レビュー：アレン研究所の Jérôme Lecoq は、計算によるレビューテンプレートを開発しました。これには長文レビュー用の約 20 のカスタムスキルが含まれています。サブエージェントが数千件の論文を読み込み、証拠状態データベースに格納します。その後、パイプラインはアクター・クリティック型エージェントペアを用いて各セクションを記述します。かつてこのようなレビューには彼のチームで最大 2 年を要しましたが、現在は約 10 のレビュー（その多くが 100 ページ以上）を有しています。 ゲノム疫学：UCSF の Stephen Francis は、膠芽腫の分子疫学研究を行っています。Claude Science により、germline workup（生殖細胞系列解析）の実行時間が従来のおよそ 1/10 に短縮されました。彼のグループは結果を独立して検証しました。 比較表 次元 | Claude Science | 一般 AI アシスタント | Claude Code ---|---|---|--- 主な用途 | 科学研究ワークフロー | Q&A およびドラフト作成 | ソフトウェア開発 リアルパイプライン実行 | はい、エンドツーエンド | いいえ | はい（コード中心） 科学データベースアクセス | 60 以上のデータベースおよびスキル | いいえ | いいえ 計算リソース管理 | ローカル、HPC (SSH)、Modal | いいえ | ローカルターミナル 再現性・追跡可能性 | 各アーティファクトごとの完全記録 | いいえ | Git ヒストリー 引用および数値検証 | レビューアエージェント | いいえ | いいえ ネイティブ科学レンダラー | タンパク質、トラック、分子 | いいえ | いいえ 基盤モデル 既存の Claude モデル 既存の Claude モデル 既存の Claude モデル Claude Science の拡張 Claude Science はアプリであり、個別の推論 API を持ちません。コネクタとスキルを通じて拡張され、これらはセッションを超えて保持されます。 ラボツールは Model Context Protocol (MCP) コネクタを介して接続します。これは標準的な MCP クライアント設定フォーマットです： コードをコピーしました 別のブラウザを使用する { "mcpServers": { "lab-eln": { "command": "npx", "args": ["-y", "@lab/eln-mcp-server"], "env": { "ELN_API_KEY": "REPLACE_ME" } } } } 既存のパイプラインは再利用可能なスキルとして保存できます。スキルとは、SKILL.md ファイルを含むフォルダです： コードをコピーしました 別のブラウザを使用する --- name: rnaseq-qc description: FASTQ ディレクトリに対してラボの標準 RNA-seq 品質管理パイプラインを実行します。 --- # RNA-seq QC 1. `pipelines/qc.sh` を実行します。 2. サンプルごとのメトリクスを要約します。 3. 品質管理閾値を下回るサンプルにフラグを立てます。 今後のセッションでは、これらのコネクタとスキルが自動的に継承されます。つまり、検証済みのツールとデータを保持したまま、Claude がそれらを調整・実行します。 主なポイント Claude Science は macOS および Linux 向けのベータ版アプリであり、Anthropic の既存の Claude モデル上で動作します。 調整役のエージェントが作業を委任し、別のレビュー役エージェントが引用、数値、図表を確認します。 すべての図には、対応する正確なコード、環境、説明、および完全なメッセージ履歴が付属しています。 計算処理はローカル、SSH を介した HPC、または Modal 上で実行され、1 つの GPU から数百個までスケーリング可能です。 ライフサイエンス向けに、60 以上のデータベースと NVIDIA BioNeMo スキル（Evo 2, Boltz-2, OpenFold3）が標準搭載されています。

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