【Claude Science】科学研究を1つのアプリに統合するAnthropicのAIワークベンチを徹底解説！

2026年7月1日、Anthropicが科学研究向けの新アプリ「Claude Science」をベータ版として公開しました！

Claude Codeがソフトウェア開発の現場を大きく変えたように、Claude Scienceは科学研究の世界に同じインパクトをもたらすことを目指して設計されたアプリです。Anthropic CEOのDario Amodei氏は、ローンチイベントで「これまで人類は生物学の複雑さに頭脳だけで立ち向かってきた。AIはその全体像を、複雑さごと解き明かす力になる」と述べています。

そこで本記事では、Claude Scienceの概要から仕組み、料金体系、具体的な使い方や活用シーンまでを徹底的に解説していきます。科学研究にAIを取り入れたいと考えている方は、ぜひ最後までご覧ください！

【監修者】田村 洋樹

株式会社WEEL代表取締役 / 累計25社以上のAIアドバイザリーを担当 / 企業向けセミナー・大学講義でのべ10,000人超に登壇 / 日本HP・インテルなど、大手企業主催カンファレンスへの登壇実績多数。AI導入支援・生成AIを活用した業務改革のプロとして、アドバイザリー・PM・講演者など多面的な立場から企業を支援中。

Claude Scienceとは？

Claude Scienceは、研究者が日常的に使うツールやデータベースを1か所にまとめた、科学研究に特化したAIワークベンチです。

ここで重要なのは、Claude Scienceは新しいAIモデルではないという点です。Claude Opus 4.8を含む既存のClaudeモデルをそのまま使いながら、科学研究に最適化されたワークフロー・データベース接続・コンピュート管理機能を「アプリ」という形で提供しています。

Anthropicの公式ブログによると、科学研究には面倒な作業がつきものだといいます。

研究者はPubMed、Jupyter、R、クラスターターミナルなど複数のツールを行き来し、それぞれ独自のスキーマを持つ何十ものデータベースを横断する必要があります。Claude Scienceは、こうしたバラバラのツール群を1つの研究環境に統合し、文献分析からマルチステップの研究実行、図表の反復的な改善、論文の下書きまで、研究のあらゆる段階をカバーするよう設計されています。

利用はmacOSまたはLinuxのローカルマシンにインストールする形で、ブラウザ経由でアクセスするローカルサーバー型の構成です。SSHを使えばリモートマシンやHPCログインノードからもアクセスでき、Jupyter Notebookのように既存の作業環境にそのまま組み込める柔軟さがあります。

2026年7月時点ではベータ版として公開されており、Claude Pro・Max・Team・Enterpriseの有料プランユーザーが利用可能です。TeamおよびEnterpriseユーザーの場合は、管理者による有効化が必要となります。

Claude Scienceの仕組み

Claude Scienceのアーキテクチャは、階層型マルチエージェントパターンを採用しています。

まず、ユーザーは自然言語で研究内容を伝えます。すると、ジェネラリスト型の「コーディネーティングエージェント」がリクエストを受け取り、タスクをサブタスクに分解して、それぞれの領域に特化した「スペシャリストエージェント」に処理を委任します。

スペシャリストエージェントは、ゲノミクス・シングルセルRNAシーケンシング・プロテオミクス・構造生物学・ケモインフォマティクスといった各分野に事前設定されていて、必要なデータベースやツールへの接続情報、入力要件なども最初から組み込まれています。

さらに、研究成果の信頼性を担保するために「レビューワーエージェント」がバックグラウンドで稼働します。こちらは出力結果を検査し、引用の正確性や計算の妥当性をチェックして、問題があればフラグを立てて自己修正を行います。

NVIDIAとの連携も見逃せません。Claude ScienceはNVIDIAのBioNeMo Agent Toolkitのスキルを活用し、Evo 2・Boltz-2・OpenFold3などのライフサイエンス向けモデルやライブラリにネイティブ接続しています。

Claude Scienceの特徴

Claude Scienceには、既存のAIアシスタントでは実現できなかった科学研究向けの独自機能が多数搭載されています。まず注目したいのが、「リッチ・サイエンティフィック・アーティファクト」の生成と再現性の保証です。

Claude Scienceは、3Dタンパク質構造・ゲノムブラウザトラック・化学構造式などの科学的アーティファクトをネイティブにレンダリングでき、図表を生成する際には「その図を作成したコード」「実行環境」「自然言語での作成方法の説明」「会話履歴」をすべてセットで出力します。これによって、数か月後でも結果を検証・再現することができます。

図表の修正も直感的です。「グリッドラインを消して」「軸をlogスケールに変えて」といった自然言語での指示に応じて、エージェントが自分自身のコードを編集してくれます。研究者は論文に掲載するクオリティまで、対話的に図を仕上げることが可能です。

また、Claude Scienceはユーザーのラボ固有のインフラ上で動作するため、大規模な研究データやセンシティブなデータをAnthropicのサーバーに送る必要がなく、データプライバシーの観点でも安心して使えます。各ステップの分析に必要なコンテキストだけがClaudeに送信される仕組みとなっています。

セッション管理面では、「フォーク」機能を使って任意の時点でセッションを分岐させ、2つのアプローチを比較検討することもできます。元のスレッドはそのまま保持されるため、探索的な研究にも適した設計です。

Claude Scienceの安全性・制約

Claude Scienceは、Anthropicの標準的なResponsible Scaling Policy（責任あるスケーリングポリシー）およびバイオセキュリティ評価を経てリリースされています。

アプリ自体は既存のClaudeモデルをベースにしているため、モデルの安全性評価はClaude Opus 4.8のものがそのまま適用されます。特別なゲーティングや追加の安全機構は設けられていませんが、レビューワーエージェントによる引用・計算チェックは、誤情報の拡散防止に一定の効果が期待できます。

制約としては、2026年7月時点での対応OSがmacOSとLinuxのみで、Windowsには対応していません。またベータ版であるため、Anthropicは「実際の研究課題に使用してもらいフィードバックをもとに改善を続ける」としており、今後機能が変更される可能性があります。

Claude Scienceの料金

Claude Scienceは独立した有料プロダクトではなく、既存のClaudeサブスクリプションに含まれる形で提供されています。追加料金は発生しませんが、利用にはPro以上の有料プランへの加入が必須です。

なお、大学や非営利研究機関のアクティブな研究ラボ向けには、Team Planの割引シートが提供されています。さらに、Anthropicは最大50件のClaude Science研究プロジェクトに対して1件あたり最大30,000ドルのクレジットを支給するAI for Scienceプログラムを実施しており、Modalも選定プロジェクトに最大2,000ドルのコンピュートを提供します。応募は2026年7月15日まで受付中です。

Claude Scienceのライセンス

Claude Scienceはオープンソースプロダクトではなく、Anthropicのプロプライエタリなアプリケーションとして提供されています。利用にあたってはAnthropicの利用規約（Consumer TermsまたはCommercial Terms）に従う必要があります。

Commercial Termsでは「顧客は入力データの権利を保持し、出力を所有する」と規定されているため、Claude Scienceで生成した研究成果物（図表・コード・論文ドラフトなど）は研究者側に帰属します。一方で、リバースエンジニアリングやAnthropicの競合サービス構築への利用は禁止されています。なお、Free プランの場合はデータがモデル改善に使われる可能性がありますが、Claude Scienceの利用にはPro以上の有料プランが必要なため、通常は該当しません。

Claude Scienceの使い方

Claude Scienceには複数の利用方法があります。ここからは、インストールから基本的な使い方までをステップ・バイ・ステップで紹介します。

macOSにインストールする

STEP

Claude Scienceをダウンロード

ブラウザで Claude Science公式ページ にアクセスし、「Download now」から対象のインストーラーをダウンロードします。Apple Silicon搭載Macの場合は「Mac (Apple Silicon)」、Intel搭載Macの場合は「Mac (Intel)」を選択してください。

STEP

インストールと起動

ダウンロードした .dmg ファイルを開き、アプリケーションフォルダにドラッグ&ドロップしてインストールします。インストール後にアプリを起動すると、ローカルサーバーが立ち上がり、ブラウザ経由でアクセスする画面が表示されます。

STEP

Claudeアカウントでログイン

表示されたブラウザ画面でClaudeアカウントにログインします。Pro・Max・Team・Enterpriseのいずれかの有料プランに加入済みのアカウントが必要です。

STEP

研究を開始

ログイン後、チャットインターフェースが表示されます。自然言語で研究内容や質問を入力すると、コーディネーティングエージェントがタスクを分解し、適切なスペシャリストエージェントに処理を振り分けてくれます。

Linuxにインストールする

curl -L -o claude-science https://downloads.claude.ai/claude-science/latest/linux-x64
chmod +x claude-science

./claude-science

基本的な使い方の例

Claude Scienceを起動したら、あとは自然言語で指示を出すだけです。以下にいくつかの使い方の例を紹介します。

文献レビュー

「CRISPR-Cas9を用いた遺伝子治療に関する最新の論文を調査し、主要な研究結果をまとめてください」と入力すると、PubMedなどの学術データベースから関連文献を検索し、要約を生成してくれるでしょう。

タンパク質構造解析

「UniProt ID: P53_HUMANの構造を取得して、主要なドメインと臨床バリアントをマッピングしてください」と入力すれば、3Dタンパク質構造のインタラクティブな可視化とともに、関連する変異情報が表示されるでしょう。

データ分析パイプライン

シングルセルRNA-seqのデータをアップロードし、「このデータセットのクラスタリングとマーカー遺伝子のアノテーションを行ってください」と伝えると、分析パイプライン全体をコーディネートしてくれるでしょう。

【業界別】Claude Scienceの活用シーン

Claude Scienceにはさまざまな活用方法があります。ここからは、業界ごとに想定される活用シーンを紹介します。

製薬・創薬

Claude Scienceの最も注力された領域が創薬分野です。Manifold Bio社は、Claude Scienceを使って組織標的型医薬品のターゲット候補を選定し、表面発現量・トラフィッキング・安全性を横断的に評価したと報告しています。

また、Basecamp Research社のデモでは、患者の微生物レポートをアップロードし、自然言語のプロンプトだけで抗生物質ペプチドの設計・効力予測・候補のショートリスト作成を数分で完了させた事例も紹介されています。

Anthropicも、Claude Scienceを使ってネグレクテッド・ディジーズ（顧みられない病気）に対する前臨床創薬プログラムに着手することを発表しています。

なお、医療・薬業界における生成AIの活用方法については下記の記事をご覧ください。

医療業界はこちら

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学術・基礎研究

Allen Instituteの神経科学者Jérôme Lecoq氏は、Claude Scienceを使って約20個のカスタムスキルで構成されるマルチエージェント型の「計算論的レビューテンプレート」を構築しました。サブエージェントが数千本の論文を読み込み、中心的な主張と定量的な知見を抽出してエビデンスデータベースに蓄積します。従来最大2年かかっていたレビュー論文の執筆を大幅に短縮できたといいます。

UCSF Brain Tumor CenterのStephen Francis准教授は、グリオーマの分子疫学研究にClaude Scienceを活用し、複数のアプローチによる包括的な生殖細胞系解析を従来の約10分の1の時間で完了できたと述べています。

教育業界における生成AI活用について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

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データサイエンス・計算科学

Claude ScienceはPython・Rのカーネルを持続的に保持するため、変数やデータフレーム、ロード済みモデルがセッション全体でメモリに残り、高速な反復作業が可能です。汎用的なデータ分析ワークフローの構築にも活用できるでしょう。

Pythonデータ分析ライブラリ「Pandas」について、詳しく知りたい方は以下の記事も参考にしてみてください。

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Pythonデータ分析の標準ライブラリ「Pandas」とは？基礎から最新動向・実務活用まで徹底解説！ | WEEL Pandasとは、Pythonでのデータ分析に欠かせない表形式データ処理ライブラリです。本記事では、定義や基本操作から最新2.2系の高速化、実務活用・FAQまでをわかりやすく網羅…

【課題別】Claude Scienceが解決できること

続いては、Claude Scienceがどのような研究課題の解決に役立つのかを整理していきましょう。

ツールの分断による非効率を解消

科学研究の現場では、PubMed・Jupyter・R・クラスターターミナルなど複数のツールを常に行き来する必要があり、データの受け渡しや環境の切り替えに膨大な時間が費やされているとされています。

Claude Scienceは、60以上のデータベースとツールを統合し、1つの研究環境ですべての作業を完結させることで、この分断の解消が期待できます。

研究成果の再現性を担保

AI生成の図表やデータ分析において再現性の担保は大きな課題ですよね。

Claude Scienceでは、生成されたすべてのアーティファクトにコード・実行環境・会話履歴が紐づけて保存されるため、数か月後でも同じ結果を再現し、第三者が検証することが可能になるでしょう。

計算リソース管理の負担を軽減

タンパク質のフォールディングや大規模ゲノミクスパイプラインの実行には、クラスターへのジョブ投入・状態監視・結果の取得といった煩雑な操作が伴うようです。

Claude Scienceはこの一連のプロセスを自動化し、研究者が計算インフラの管理ではなく研究そのものに集中できる環境を提供してくれるでしょう。

Claude Scienceを使ってみた

Claude Scienceのローンチイベントでは、開発リーダーのAlexander Tarashansky氏が希少疾患「フェニルケトン尿症（PKU）」の創薬ターゲットをClaude Science上で自律的に探索するデモを披露し、大きな反響を呼びました。

今回は、同じテーマをClaudeに投げて、データやファイルを一切用意しない状態でどこまで科学的に有用な分析が返ってくるかを検証してみます。

プロンプトはこちら

あなたは創薬研究の専門家です。フェニルケトン尿症（PKU）について、以下の手順で新規治療標的の候補を探索してください。

1. PKUの病態メカニズムを簡潔に整理する
2. 既存の承認薬（Kuvan、Palynziq等）の作用機序と限界を分析する
3. 上記の限界を踏まえ、まだ十分にターゲットされていない分子経路や標的タンパク質を3つ提案する
4. 各候補について、既存薬からのリポジショニング可能性がある化合物があれば提示する
5. 全体をまとめた簡易レポートを出力する

結果はこちら

フェニルケトン尿症（PKU）新規治療標的探索レポート
創薬標的スクリーニング — Open Targets Platform / ChEMBL 実データに基づく解析

1. PKUの病態メカニズム
PKUは常染色体劣性の先天性アミノ酸代謝異常症で、その中心は肝臓の酵素 フェニルアラニン水酸化酵素（PAH） の機能欠損である。

正常経路: PAHは補酵素テトラヒドロビオプテリン（BH4）と分子状酸素を用いて、フェニルアラニン（Phe）をチロシンへ変換する。
PKUでの破綻: PAH 遺伝子変異（1,000種類以上が報告）により酵素活性が低下 → 血中Pheが病的に蓄積。
神経毒性: 高Phe血症は (a) 大型中性アミノ酸トランスポーター（LAT1/SLC7A5）を介した血液脳関門での競合により、チロシン・トリプトファンなど他の必須アミノ酸の脳への取り込みを阻害し、神経伝達物質（ドパミン、セロトニン）合成を低下させる、(b) ミエリン形成障害・シナプス機能障害を引き起こす。
臨床像: 未治療では重度知的障害、てんかん、行動異常。新生児スクリーニングと生涯にわたる低Phe食事療法が標準管理。
標的解析の裏付け: Open Targetsの疾患-標的関連スコアでは PAH が 0.898 と圧倒的（第2位 NSUN2 は 0.47）で、PKUが本質的に単一遺伝子・単一酵素の病態であることをデータが明確に示す（図パネルA）。
2. 承認薬の作用機序と限界
現在3剤が承認されている（ChEMBL / Open Targets / FDAで確認）。

薬剤（一般名 / 商品名）	分類	作用機序（ChEMBL MoA）	対象患者	限界
サプロプテリン (Kuvan)	小分子（BH4製剤）	Phenylalanine-4-hydroxylase activator（BH4補酵素補充・薬理シャペロン）	残存PAH活性のあるBH4反応性変異のみ	反応者は約20–50%に限定。ミスセンス変異で残存活性が必要。無反応例には無効
ペグバリアーゼ (Palynziq)	酵素（PEG化）	Phenylalanine hydrolytic enzyme（細菌由来PAL、PAHを迂回しPheをtrans-桂皮酸へ分解）	成人、他治療でコントロール不良例	アナフィラキシー等の重篤な免疫原性（REMS必須）、連日皮下注射、抗薬物抗体
セピアプテリン (Sephience, 2024–25承認)	小分子（BH4前駆体）	内因性BH4前駆体。細胞内取り込みと安定性がサプロプテリンより良好で、より広い変異型でPhe低下	BH4反応性を含む広範な患者	依然としてPAH残存活性依存。完全欠損型（ヌル変異）には限定的
限界の総括: 承認薬はいずれも (1) 残存PAH活性に依存する（Kuvan/Sephience）か、(2) 注射・免疫原性の負担が大きい（Palynziq）。ヌル変異ホモ接合や重症例に対する経口の根本治療が欠けている。 遺伝子治療（labafenogene marselecobac 第3相、bevufenogene nofeparvovec 第1/2相）が開発中だが、まだ承認に至っていない。

3. 十分にターゲットされていない3つの分子経路・標的
Open Targetsのtractability（創薬可能性）解析では、以下はいずれも小分子で創薬可能（"Structure with Ligand" 等が陽性）でありながら 承認薬・臨床候補の記録がゼロ（図パネルB）。既存薬がPAH自体（基質側）に集中しているのと対照的に、これらは Phe動態の上流・下流を狙う 発想である。

候補① SLC6A19（B0AT1）— 腸管中性アミノ酸トランスポーター【最有望】
根拠: 小腸・腎でのPhe（および中性アミノ酸）吸収の主要ゲート。阻害するとPhe吸収が低下し、食事Phe負荷を薬理学的に軽減できる — 「経口の食事療法補助薬」という新カテゴリ。PAH遺伝子型に依存しない（残存活性不要）ため、ヌル変異例にも適用可能という決定的な差別化。
創薬性: Open Targetsで小分子tractable（"Structure with Ligand", "Druggable Family"）、ChEMBLに単一タンパク標的が登録済み（CHEMBL5724588）。近年、IC50 3–5 nMの高活性阻害剤が報告されている。
前臨床根拠: B0AT1ノックアウトマウスはHartnup病様表現型を示すが生存可能で、アミノ尿を呈しつつ重篤な有害性は限定的 — 阻害の安全域を支持。
候補② SLC7A5（LAT1）— 血液脳関門の大型中性アミノ酸トランスポーター
根拠: PKUの神経毒性の最終共通経路。高PheはLAT1でTyr/Trp輸送を競合阻害し、脳内神経伝達物質枯渇を招く。血中Pheを下げずとも、脳へのPhe流入を選択的に抑制／他アミノ酸供給を補正すれば神経保護が可能という、既存薬と全く異なる発想。
創薬性: 最も豊富にtractable（"High-Quality Ligand"含む複数陽性）、結晶構造・cryo-EM構造が利用可能、ChEMBLに多数のリガンド。がん領域（腫瘍のアミノ酸取り込み）で開発された阻害剤・基質が転用できる。
候補③ GCH1 / DNAJC12 — BH4供給・PAHフォールディング軸
GCH1（GTPシクロヒドロラーゼ1）: BH4de novo合成の律速酵素。活性化・安定化すれば内因性BH4を増やし、サプロプテリン投与に頼らず補酵素供給を改善しうる。Open Targetsで小分子tractable。
DNAJC12: PAH（および他の芳香族アミノ酸水酸化酵素）の専用Hsp40共シャペロン。変異PAHの多くは「フォールディング不全 → 分解」が病態本質であり、シャペロン経路を薬理学的に増強（proteostasis regulator / pharmacological chaperone）すれば変異PAHを安定化できる。DNAJC12欠損自体が高Phe血症を起こすことが、この軸の因果性を裏付ける。
4. リポジショニング候補化合物
ChEMBLの実データ照会により、以下の既承認・臨床化合物が候補として抽出された。

標的	化合物	ChEMBL ID	元の用途 / 開発段階	根拠
SLC6A19 (B0AT1)	シンロミド (Cinromide)	CHEMBL93233	抗てんかん薬（第2相）	ChEMBLでB0AT1に IC50 280 nM の実測活性。開発中止の既存化合物で、B0AT1阻害薬としての再開発余地
SLC6A19 (B0AT1)	ニメスリド / ベンズトロピン	CHEMBL56367 / CHEMBL1200383	NSAID / 抗パーキンソン	文献でB0AT1調節活性が示唆される既承認薬。スクリーニング起点として
SLC7A5 (LAT1)	がん領域LAT1阻害剤（JPH203等の系統）	—	抗がん剤（臨床段階）	LAT1はがんで先行開発。基質類似体・阻害剤をPKU神経保護へ転用
GCH1 / BH4軸	サプロプテリン、セピアプテリン	CHEMBL1201774 / CHEMBL1255653	既承認PKU薬	BH4供給の薬理学的検証済み。GCH1活性化剤との併用戦略
注: B0AT1の3–5 nM級高活性化合物（CHEMBL6162956〜6176097群）はChEMBLに構造登録された近年の目的合成化合物で、リポジショニングではなく新規リード探索の出発点となる。シンロミドの実測B0AT1活性は、この標的が実際に小分子でドラッガブルであることの直接的証拠である。

5. 総括
PKUは PAH 単一酵素欠損の病態であり（関連スコア0.898）、承認薬3剤はいずれも 残存PAH活性に依存する（Kuvan/Sephience）か、注射・免疫原性の負担が大きい（Palynziq）。ヌル変異・重症例向けの経口根本治療が空白。
この空白を埋める発想として、基質側（PAH）ではなくPhe動態の上流・下流 を狙う3標的を提案:
SLC6A19 / B0AT1（腸管Phe吸収抑制、遺伝子型非依存 — 最有望）
SLC7A5 / LAT1（BBBでの神経保護、既存薬と直交する機序）
GCH1 / DNAJC12 軸（BH4供給・変異PAH安定化）
いずれもOpen Targetsで 小分子ドラッガブルかつ承認薬記録ゼロ の「未開拓かつ攻略可能」象限に位置する。
リポジショニングの具体的起点として シンロミド（B0AT1に実測IC50 280 nM） が最も有望。
データ出典: Open Targets Platform（疾患ID MONDO_0009861、関連スコア・tractability）、ChEMBL（作用機序・生物活性・化合物）、FDA承認情報。本レポートの数値はすべて当該セッションでのAPI照会結果に基づく。

限界と次のステップ: 本解析はデータベース照会に基づく計算的スクリーニングであり、標的の因果的妥当性・安全域・脳/腸への組織選択性は前臨床実験での検証が必須。特にLAT1・B0AT1阻害の全身性影響（他アミノ酸恒常性）は慎重な評価を要する。次段階として、(1) シンロミド類縁体のB0AT1構造活性相関、(2) 提案標的の遺伝的妥当性（LoF変異のPhe表現型）精査、(3) ドッキング／co-folding による結合様式評価を推奨する。

本資料は研究・情報提供目的であり、臨床判断・治療推奨ではない。

Open Targets PlatformやChEMBLの実データをAPIで照会しながら、詳細なレポートとグラフが自動生成されました。提案されたSLC7A5・SLC6A19・GCH1・DNAJC12はいずれも小分子で創薬可能でありながら承認薬がゼロと可視化されています。さらにリポジショニング候補として、B0AT1に対し実測IC50 280 nMの活性を持つシンロミド（開発中止の抗てんかん薬）が提示されるなど、プロンプトだけでここまでの標的スクリーニングが完結する点にClaude Scienceの実力を体感できました。

よくある質問

最後に、Claude Scienceに関して、多くの方が疑問に感じるポイントをQ&A形式でまとめました。

Claude Scienceで科学研究のワークフローを変革しよう！

Claude Scienceは、バラバラだった研究ツールを1つの環境に統合し、文献調査からデータ分析、図表作成、論文ドラフトまでをAIエージェントの力で一気通貫に実行できるAIワークベンチです。

新しいモデルではなく「ワークフロー層」を武器にしたアプローチは、Claude Codeがソフトウェア開発に与えたインパクトを科学研究にも広げようとするAnthropicの戦略を象徴しています。ジョン・ジャンパー氏の参画や自社での創薬プログラム開始など、ライフサイエンス領域への投資は今後さらに加速していくでしょう。

研究の生産性を高めたい方、AIを科学研究に本格導入したいと考えている方は、ぜひClaude Scienceを試してみてはいかがでしょうか。

最後に

いかがだったでしょうか？

弊社では、AI導入を検討中の企業向けに、業務効率化や新しい価値創出を支援する情報提供・導入支援を行っています。最新のAIを活用し、効率的な業務改善や高度な分析が可能です。

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