Claude Scienceとは？できること・料金・使い方・通常のClaudeとの違いを解説【2026年6月最新】

Claude Science（クロード・サイエンス）は、Anthropicが2026年6月30日に発表した研究者向けのAIワークベンチ（作業環境アプリ）で、60以上の科学データベースと専門ツールを1つの環境に統合し、文献調査から解析・図表作成・原稿執筆までを単一のアプリで完結させることを目指したものです。重要なのは、これが「新しいAIモデル」ではなく、既存のClaudeモデルを研究ワークフロー向けに束ねた“ワークベンチ層”である点です。

本記事では、Claude Scienceの定義・できること・強み・弱み・料金・使い方・通常のClaudeやClaude Codeとの違い・セキュリティ・向いている人まで、公式情報をもとに導入判断に必要な情報を整理します。なお発表直後のベータ版であり、モデル名・料金など一部は公式が明言していない項目があるため、その点は「公式が明言している範囲／未確認」を切り分けて記載します。

「Claude Scienceって結局なに？」「普段のClaudeと何が違うの？」「自分の研究環境で使えるのか知りたい」という研究者・研究支援者・BtoBの導入検討者に向けた記事です。

Claude Scienceとは — 概要と位置づけ

出典：Anthropic公式（claude.com/product/claude-science）

Claude Scienceは、研究者が数十のアプリを行き来せずに、単一のデスクトップ環境で研究ワークフローを完結できるように設計されたAIワークベンチです。2026年6月30日にベータ版としてローンチされました。

最大のポイントは、新しいモデルへの投資ではなく「ワークベンチ層」への投資である点です。既存のClaudeモデルをそのまま動かしつつ、その周辺に60以上の科学データベース・専門ツール・計算資源・研究ワークフローを統合することで、調査・解析・可視化・執筆をひとつの場所でつなぎます。

公式が繰り返し強調しているのは、Claude Scienceが生み出す成果物が監査可能（auditable）かつ再現可能（reproducible）であることです。図表を1枚生成するたびに、それを作った正確なコード・実行環境・平易な説明・全メッセージ履歴が同梱されるため、数か月後でも第三者が検証・再現・防御できる形で研究成果を残せます。

なお、日本語メディアの一部は基盤モデルを「Claude Opus 4.8など」と記載していますが、公式ページやAnthropicの公式ニュースでは具体的なモデル名を明示していません。本記事ではモデル名を断定せず「既存のClaudeモデル（バージョンは未確認）」として扱います。Claudeそのものの全体像を知りたい方は「Claudeとは？機能・料金・使い方・ChatGPTとの違いを解説」もあわせて参照してください。

Claude Scienceでできること

出典：NVIDIA公式（nvidia.com／Clara BioNeMo）

Claude Scienceの中核は、3層のマルチエージェント構成と60以上の科学データベース連携、そして研究データをそのまま扱えるネイティブ可視化です。

3層のマルチエージェント構成

Claude Scienceは、役割の異なる3種類のエージェントが連携してタスクを進めます。マルチエージェントの一般的な考え方は「マルチエージェントとは？仕組み・種類・活用事例を解説」も参考になります。

1. 調整役エージェント（コーディネーター） — プロジェクトマネージャーのように依頼を分解し、タスクを各エージェントに割り当てます。60以上の専用スキルにアクセスできます。
2. 専門エージェント／スキル — 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・進化解析などに事前設定されています。ユーザーが独自の専門エージェントやカスタムスキルを追加することも可能です。
3. レビューアエージェント — 引用・計算・図表の整合性をチェックし、誤った引用・根拠をたどれない数値・コードと一致しない図といった誤りを検出・修正します。

このレビューア層があることで、生成AIにありがちな「もっともらしいが根拠のない出力」を、研究成果として出す前にふるいにかけられる設計になっています。

60以上の科学データベース／コネクタを事前接続

Claude Scienceは、主要な科学データベースにあらかじめ接続された状態で提供されます。公式・信頼ソースで確認できた具体例は以下のとおりです。

• UniProt（タンパク質配列・機能）
• PDB（タンパク質立体構造）
• Ensembl（ゲノムアノテーション）
• Reactome（生体パスウェイ）
• ClinVar（臨床的意義のある変異）
• ChEMBL（生物活性化合物）
• GEO（遺伝子発現データ）

このほか、電子実験ノート（ELN）との接続も可能です。データベースごとにAPIキーを取得したり形式を変換したりする手間を挟まず、そのまま解析に持ち込める点が実務的なメリットです。

NVIDIA BioNeMo連携（Evo 2 / Boltz-2 / OpenFold3）

NVIDIA BioNeMo（BioNeMo Agent Toolkit）との連携により、Evo 2・Boltz-2・OpenFold3といった生命科学向けモデルにネイティブアクセスできます。配列生成・分子構造予測・タンパク質構造予測などを、Claude Scienceの環境内から直接呼び出せます。

研究データのネイティブ可視化

Claude Scienceは、研究データをそのまま操作できる形でレンダリングする可視化機能を標準搭載しています。

• 3Dタンパク質構造 — PDB形式を回転・拡大縮小・残基選択できる状態で表示
• ゲノムブラウザ・トラック — 遺伝子座・変異情報を並列表示
• 化学構造式 — SMILES／InChIを構造式として描画
• アラインメント・分子・PDFなどもレンダリング可能

さらに、生成された図表はプレーンな言語でのアノテーション・修正ができます。「この軸のラベルを変えて」「この残基をハイライトして」といった指示を自然言語で出せます。

原稿ドラフト作成と永続カーネル

• 原稿ドラフト作成 — Markdown・LaTeXプレビューに対応し、解析と並行して論文原稿を執筆できます。
• 永続的なPython / Rカーネル — 変数やロード済みモデルをセッションをまたいで保持します。長時間の解析を中断・再開しても状態が失われにくい設計です。

計算資源の横断管理

Claude Scienceは、ノートPC・Linuxマシン・機関のHPCクラスタ・オンデマンドGPUをまたいでリソースを割り当てます。バッチスクリプトを書き、SSH経由で自機・HPC・Modalアカウントにジョブを投入・管理でき、単一GPUから数百GPU規模までスケールします。

Claude Scienceの強み

1. 調査から執筆まで単一環境で完結する

最大の強みは、文献調査・データ取得・解析・可視化・図表編集・原稿執筆までを1つのアプリで通せることです。従来は文献DB・解析環境・作図ツール・執筆ツールを別々に行き来していた作業を、コンテキストを保ったまま連続して進められます。

2. 再現性・監査性が最初から組み込まれている

図表を生成するたびに、それを生成した正確なコード・実行環境・平易な説明・全メッセージ履歴が同梱されます。査読対応や再現実験、監査の場面で「どうやってこの数値を出したのか」を後から説明できることは、研究の信頼性に直結します。この“証跡つき成果物”は、汎用チャットにはない研究特化の価値です。

3. レビューア層による誤りチェック

引用・計算・図表の整合性を専任のレビューアエージェントがチェックするため、根拠をたどれない数値やコードと一致しない図を出す前に検出できます。生成AIの弱点であるハルシネーションを、ワークフローの内側で抑える仕組みです。

4. データ主権を守れる設計

ラボや自前インフラ上で動作し、機微なデータセットはローカルに保持したまま、Claudeへは必要なコンテキストのみを送信する設計です。研究データを丸ごとクラウドに預けたくない組織にとって、これは大きな判断材料になります。

5. HPC・GPUまでシームレスに繋がる

ノートPCでの軽い解析から数百GPUのHPCジョブまで、同じ環境から投入・管理できます。研究インフラを持つ機関では、既存の計算資源を活かしながらAIワークベンチを重ねられます。

Claude Scienceの弱み・注意点

1. WindowsはNGの可能性（macOS / Linuxのみ）

公式が提示しているのはmacOS（Apple Silicon / Intel）とLinux（x64）のみです。Windowsネイティブ対応の記載はなく、現時点ではWindows専用ユーザーは利用できない可能性があります。導入前に対応OSの確認が必須です。

2. ローカル／自前計算環境が前提

クラウド完結ではなく、ローカルや自前の計算インフラを前提とした設計です。HPCやGPUを持たない個人研究者にとっては、導入ハードルが相対的に高くなります。

3. ベータ版で仕様が変わりうる

2026年6月30日にローンチされたばかりのベータ版であり、機能・仕様・料金は今後変更される可能性があります。長期運用を前提に据える前に、最新の公式情報の確認が欠かせません。

4. Team / Enterpriseは管理者の有効化が必要

Team・Enterpriseプランでは、管理者が有効化しないと利用できません。個人の判断だけで使い始められない組織があります。

5. 単体の価格・システム要件が公式に明記されていない

Claude Science単体の追加料金・詳細なシステム要件・インストール要件は、現時点で公式ページに明記されていない部分があります。導入計画を立てる際は、これらが未確定である前提で進める必要があります。

Claude Scienceの料金・プラン

Claude Science自体に追加料金があるとは公式ページに明記されておらず、各Claudeプランの契約が前提という理解が安全です。「Claude Scienceを使うために別途いくら」ではなく、「対応するClaudeプランに入っていれば使える（Team/Enterpriseは管理者有効化が必要）」という位置づけです。

表中の月額は日本語メディアがClaudeプラン側の料金として記載しているもので、公式料金ページでの再確認を推奨（未確認扱い）です。ベータ期のため変更されうる点にも注意してください。Claudeの料金全体は「Claude Maxプランとは？料金・使用量・他プランとの違いを解説」も参考になります。

AI for Scienceプログラム（研究助成）

Claude Scienceの発表と合わせて、Anthropicは研究助成プログラム「AI for Science」を公表しています。

• 最大50プロジェクトを支援し、各プロジェクトに $30,000のクレジットを提供
• 一部プロジェクトには Modalから追加$2,000の計算クレジット
• 応募締切：2026年7月15日、プロジェクト期間：2026年9月1日〜12月1日
• 重点領域：生物学・生物医学を中心とした分野横断科学

計算コストがネックになりやすいアカデミア・非営利研究にとって、このクレジット提供は導入判断を後押しする要素です。応募を検討する場合は、締切と期間が明確に区切られている点に注意してください。

Claude Scienceの使い方（導入ステップ）

ベータ版のため詳細な手順は変わりうるものの、導入の流れは概ね次のとおりです。

Step 1: 対応OSを確認する

自分の環境がmacOS（Apple Silicon / Intel）またはLinux（x64）かを確認します。Windows専用環境の場合は、現時点では利用できない可能性が高いため、対応マシンの用意を検討します。

Step 2: 対応するClaudeプランを確認する

Claude Pro / Max / Team / Enterpriseのいずれかに加入しているかを確認します。Team・Enterpriseの場合は、管理者にClaude Scienceの有効化を依頼します。

Step 3: アプリをダウンロードする

claude.com/science（製品ページ claude.com/product/claude-science）から、デスクトップ／ローカル実行型アプリをダウンロード・インストールします。Web完結ではない点に注意してください。

Step 4: 計算資源を接続する

必要に応じて、自機・機関のHPCクラスタ・ModalなどのオンデマンドGPUを接続します。新しい計算資源へのアクセス時にはユーザー承認が求められる設計です。

Step 5: プロジェクトを開始する

自然言語でタスクを指示すると、調整役エージェントが依頼を分解し、専門エージェントに割り当てて解析・可視化・執筆を進めます。生成された図表には、それを作ったコードと実行環境が同梱されます。

例:「このシングルセルRNA-seqデータをクラスタリングして、主要な細胞型ごとのマーカー遺伝子を図にまとめて」
例:「この論文リストを読み込み、検証済み引用付きでレビュー原稿のドラフトをLaTeXで作成して」

通常のClaude・Claude Code・Claude Scienceの違い

出典：Anthropic公式（anthropic.com/news）

Claude Scienceは、普段の「Claudeチャット」や開発者向けの「Claude Code」としばしば混同されます。3者の違いを整理します。

選び分けの基準

• 文章生成・翻訳・要約・調べ物が目的 → 通常のClaudeで十分（Claudeとは）
• コーディング・開発の自動化が目的 → Claude Code
• ゲノム・タンパク質・化合物などの科学解析と論文作成が目的 → Claude Science

Claude CodeとClaude Scienceはどちらも「エージェント的に自律で動く」共通点がありますが、Claude Scienceは科学データベース・可視化・HPC・再現性の証跡という研究特化の層を持つ点が決定的に異なります。非エンジニアの研究者が業務ファイル整理を自動化したいだけなら「Claude Coworkとは」の方が合う場合もあります。

研究現場での活用シーンと導入事例

出典：Anthropic公式（anthropic.com/news/claude-for-life-sciences）

Claude Scienceが実際にどう使われているのか、発表時点で公開された事例と代表的なタスクを整理します。

公開されている導入事例（発表時点）

ベータで扱われた代表的タスク

• 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（化合物の探索・評価）
• 長文の科学レビュー生成

こうした用途は、創薬・ゲノミクス・臨床研究などライフサイエンス領域と親和性が高く、医療分野でのAI活用の広がりの一部でもあります。業界全体の動向は「医療AIの活用法」も参考になります。

セキュリティ・データ主権の考え方

研究データは機微性が高く、扱いを誤ると倫理・法規制の問題に直結します。Claude Scienceのセキュリティ設計で押さえるべき点を整理します。

ローカル保持と必要コンテキストのみの送信

Claude Scienceはラボ／自前インフラ上で動作し、機微なデータセットはローカルに保持する設計を強調しています。Claudeへは必要なコンテキストのみを送信するため、データセット全体をクラウドに預ける前提ではありません。これは、患者データや未公開の研究データを扱う組織にとって重要な特性です。

計算資源への承認制アクセス

新しい計算資源へアクセスする前にはユーザーの承認を要求します。エージェントが勝手にHPCやGPUへジョブを投入することを防ぐ設計です。

認証（SOC2等）は公式に明記なし

一方で、SOC2などの具体的なセキュリティ認証への言及は、現時点の公式ページでは確認できませんでした（未確認）。コンプライアンス要件が厳しい組織では、導入前にAnthropicへ直接、認証・監査対応の状況を確認することをおすすめします。生成AI全般のセキュリティ観点は「生成AIとは」の基礎解説も役立ちます。

こんな方におすすめ

Claude Scienceが向いている人・組織

• ゲノミクス・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を扱う研究者
• 文献調査から解析・作図・論文執筆までを1つの環境で通したい人
• 査読・再現・監査に耐える“証跡つき成果物”を残したい研究チーム
• HPCクラスタやGPUなど自前の計算資源を持つ大学・研究機関・創薬企業
• 機微な研究データをローカルに保持したままAIを使いたい組織
• macOSまたはLinux環境で研究している人

Claude Scienceをおすすめしない人・組織

• Windows専用環境しか用意できない人（現時点ではmacOS/Linuxのみ）
• HPCやGPUなどの計算インフラを持たない個人研究者（ローカル前提のためハードルが高い）
• 非研究用途（一般的な文章作成・業務自動化）が目的の人（通常のClaudeやClaude Coworkが適する）
• ベータ版の仕様変更を許容できない基幹用途での即時本番運用
• SOC2等の認証を導入の前提条件とする組織（現時点で公式に明記がなく要確認）

よくある質問（FAQ）

Q1. Claude Scienceは新しいAIモデルですか？

いいえ。新しいモデルではなく、既存のClaudeモデルを研究ワークフロー向けに束ねた“ワークベンチ層”です。60以上の科学DBや専門ツール、計算資源を統合した環境そのものが本質です。

Q2. どのモデルが使われていますか？

公式は「既存のClaudeモデル」とのみ表現しており、具体的なバージョン名は明示されていません。日本語メディアには「Opus 4.8など」と記載する例もありますが、公式確定情報ではないため、本記事では断定していません。

Q3. Claude Scienceに追加料金はかかりますか？

Claude Science単体の追加料金は公式ページに明示されていません。Claude Pro / Max / Team / Enterpriseのいずれかの契約が前提で、Team・Enterpriseは管理者による有効化が必要です。プランの月額は変更されうるため、公式料金ページでの確認をおすすめします。

Q4. Windowsで使えますか？

公式が提示している対応OSはmacOS（Apple Silicon / Intel）とLinux（x64）のみです。Windowsネイティブ対応の記載はなく、現時点では利用できない可能性が高いです。

Q5. 研究データはクラウドに送られますか？

Claude Scienceは機微なデータをローカルに保持し、Claudeへは必要なコンテキストのみを送信する設計です。データセット全体をクラウドに預ける前提ではありません。

Q6. AI for Scienceプログラムはどう申し込みますか？

最大50プロジェクトに各$30,000のクレジット（一部はModalから追加$2,000）が提供される助成で、応募締切は2026年7月15日、プロジェクト期間は2026年9月1日〜12月1日です。詳細と応募方法は公式の案内を確認してください。

まとめ

Claude Scienceは、Anthropicが2026年6月30日に発表した研究者向けのAIワークベンチです。新しいモデルではなく、既存のClaudeモデルに60超の科学DB・BioNeMo連携・3層マルチエージェント・ネイティブ可視化・HPC連携・再現性の証跡を統合した“環境”である点が本質です。

調査から解析・作図・論文執筆までを単一環境で通せること、そして生成物にコード・環境・履歴が同梱され監査可能・再現可能であることは、研究の信頼性に直接効く強みです。一方で、対応OSがmacOS/Linuxのみでローカル計算環境が前提、Team/Enterpriseは管理者有効化が必要、モデル名や単体価格・認証などに未確認項目が残るなど、導入前に確認すべき点もあります。

自前の計算資源を持つライフサイエンス系の研究チームには有力な選択肢である一方、Windows専用環境やインフラ非保有の個人には現時点でハードルがあります。ベータ版のため、導入判断の前に公式（anthropic.com/news、claude.com/science、公式料金ページ）で最新情報を確認することをおすすめします。

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