業界ガイド:ライフサイエンス
ライフサイエンスでClaudeを使う方法:バイオテック・研究チームのためのガイド
文献から実験ノート、そして申請書まで、科学者の最終確認とともに。
本ガイドは、AnthropicのClaudeを文献レビュー、データ解析、ラボ文書作成、臨床試験プロトコル、規制文書の作成に活用したいバイオテックの科学者、バイオインフォマティシャン、臨床オペレーション担当者、規制対応チームのためのものです。Anthropicが公開したライフサイエンス向けコネクタ、スキル、サイエンスワークベンチと、Anthropic自身の発表で名指しされた企業のコメントを取り上げます。
ライフサイエンスでClaudeを使う方法とは、研究開発の一連の流れ全体にわたってClaudeを活用することです。生物医学文献の検索と統合、バイオインフォマティクスパイプラインの記述とデバッグ、シークエンシングデータの品質管理、ラボデータの構造化された記録への変換、そして自社のエビデンスに基づく臨床試験プロトコルや規制文書の草案作成などが含まれます。AnthropicはBenchling、PubMed、ClinicalTrials.govなどのツールへのコネクタを公開しています。実験デザイン、データ解釈、そして申請書に記載するすべての主張について、責任は科学者自身にあります。
公開日
要点まとめ
- ライフサイエンスにおいて特に強みを発揮する活用法は、文献の統合、バイオインフォマティクスのコード作成、シークエンシングデータのQC、ラボドキュメント作成、プロトコルの草案作成、規制文書の作成です。
- AnthropicはBenchling、PubMed、10x Genomics、Medidata、ClinicalTrials.gov、ChEMBLなどへのライフサイエンス向けコネクタと、プロトコル作成用のサンプルスキルを公開しています。
- 2026年6月、Anthropicはゲノミクス、プロテオミクス、構造生物学、ケモインフォマティクス向けの厳選されたスキルを備えたベータ版サイエンスワークベンチを発表しました。
- Anthropicは、一部のモデルが専門的な生物学や創薬に関する問い合わせをブロックすると述べており、専門家向けに別途の本人確認プログラムを用意しています。
- GxP、データインテグリティ、規制上の説明責任は、貴社の品質システムと担当者の責任にとどまります。
コピーして使える
今日から使えるプロンプト
ターゲットに関する文献の統合
あなたはターゲットアセスメントを準備しているシニアサイエンティストです。添付した抄録と論文を用いて、そのターゲットと疾患を結びつけるエビデンス(遺伝学的エビデンス、発現データ、動物モデル、臨床データがあればそれも含む)を要約してください。各主張について筆頭著者名と出版年で論文を引用し、エビデンスの強さを「強い」「中程度」「弱い」で評価して一行の理由を添え、矛盾する知見は別に列挙してください。私が提供していない論文は引用しないでください。
引用を添付論文に限定することで、存在しない参考文献の生成を防げます。検索ツールやコネクタを使えば、先に論文を集めることもできます。
シングルセルQCスクリプト
scanpyを使い、h5ad形式のシングルセルRNA-seqデータセットに対して品質管理を行うPythonスクリプトを書いてください。細胞あたりの遺伝子数、細胞あたりのカウント数、ミトコンドリア割合を計算し、パラメータとして設定できる中央値絶対偏差(MAD)閾値でフィルタリングし、フィルタリング前後のバイオリンプロットを保存し、各ステップで何個の細胞が除外されたかの簡単なレポートを書いてください。各ステップにコメントを付け、小さな合成テストも含めてください。
閾値をパラメータとして設定することで、何を低品質とみなすかをスクリプトではなく生物学者自身が判断できます。
臨床試験プロトコルのセクション草案
以下に貼り付けるシノプシス、治験薬概要書(IB)の要約、過去の試験結果のみを用いて、第II相臨床試験プロトコルの「試験デザイン」と「適格基準」セクションを作成してください。該当する場合はICH E6およびICH M11の構成に従い、選択基準と除外基準は検証可能な文で記述し、医学的または統計的な承認が必要なデザイン上の判断にはすべて[レビュー]と印を付けてください。資料:[貼り付け]。
[レビュー]の印により、それぞれの判断が適切な専門家に回されます。
試験報告書からの規制サマリー
以下の非臨床試験報告書の要約のみを用いて、IND申請の非臨床概要セクション(薬理学、薬物動態学、毒性学)を、報告されたとおりの主要な知見、用量、種を用いて作成してください。中立的な規制文書のトーンを保ち、各記述を対応する試験番号と相互参照し、報告書間に矛盾があればチームが解決できるよう列挙してください。資料:[貼り付け]。
試験番号の相互参照により、規制ライターとQAが草案を検証しやすくなります。
機器出力を構造化記録へ変換
以下のプレートリーダーのエクスポートデータを、ウェルごとに1行の構造化テーブルに変換してください:プレートID、ウェル、添付のプレートマップから得たサンプルID、測定値、単位、そしてアッセイSOP抜粋に記載された管理範囲外のウェルへのフラグ。測定値は一切変更しないでください。その後、電子ラボノートブック用にこの実験を3文で要約してください。エクスポートデータ、プレートマップ、SOP抜粋:[貼り付け]。
測定値を変更しないという指示が、データインテグリティを守ります。
Anthropicより
Anthropicがライフサイエンス向けに提供しているもの
Claude for Life Sciences
Anthropicが2025年10月に開始したライフサイエンス向けオファリングで、Benchling、BioRender、PubMed、WileyのScholar Gateway、Synapse.org、10x Genomicsへのコネクタ、シングルセルRNAシークエンシングの品質管理向けAgent Skill、そして導入パートナーを含みます。
· 出典
Claude for Life Sciences (January 2026 expansion)
Anthropicのヘルスケア分野の発表と同時に発表された拡張で、Medidata、ClinicalTrials.gov、ToolUniverse、bioRxivおよびmedRxiv、Open Targets、ChEMBL、Owkin、Pathology Explorerへのコネクタと、科学的課題の選定、機器データのAllotrope形式への変換、バイオインフォマティクスのデプロイ、臨床試験プロトコルのサンプル草案向けのAgent Skillsが追加されました。
· 出典
Claude Science
Pro、Max、Team、Enterpriseプラン向けに2026年6月に発表された、科学者向けのベータ版AIワークベンチです。ゲノミクス、シングルセル、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厳選された60種類以上のスキルとコネクタ、ローカル環境とHPC環境をまたぐ計算管理、そして引用と計算をチェックするレビュアーエージェントを備えています。
· 出典
実践例
ライフサイエンスのチームはClaudeをどう使っているか
Anthropicが公開した導入事例によると
Schrödinger
Anthropicが2025年10月に発表したライフサイエンスに関する発表の中で、SchrödingerのCTO兼COOは、Claude Codeによってアイデアがはるかに速く、場合によっては何倍も速く動作するコードになると述べました。
Anthropicが公開した導入事例によると
10x Genomics
Anthropicの2025年10月の発表におけるコネクタパートナーである10x Genomicsは、シングルセルおよび空間解析は従来、計算面での専門知識を必要としていたが、このコネクタはそれをよりアクセスしやすくすることを目指していると述べました。
Anthropicが公開した導入事例によると
Axiom Bio
Anthropicの2025年10月の発表で引用されたAxiom Bioの共同創業者は、薬物毒性を予測するAIを構築する上でClaudeが非常に貴重だと述べました。
Anthropicが公開した導入事例によると
Genentech
Anthropicのライフサイエンスソリューションページでは、Genentechの研究・早期開発担当責任者が、Claudeが日々の科学研究のあり方を変えつつあり、自律的なラボの基盤づくりに役立っていると述べています。
説明用のシナリオ
シークエンシングランからノートブック記録まで
- バイオインフォマティシャンが、パラメータとして設定できる閾値と合成テストを備えた品質管理スクリプトをClaudeに依頼する。
- スクリプトが合成テストに合格し、バイオインフォマティシャンが新しいデータセットに対してそれを実行する。
- 生物学者がプロットを確認し、希少な細胞集団を除外してしまうところだった閾値を一つ調整する。
- Claudeが実行内容、使用した閾値、除外された細胞を電子ラボノートブック用に要約する。
- 科学者が記録に署名し、最終的なパラメータをデータとともに記録する。
コアワークフロー
研究開発におけるClaudeのライフサイエンス活用事例
ライフサイエンス向けAIやバイオテックチーム向けAIが、科学者の時間を最も節約できる領域はここです。
文献レビュー
PubMedやbioRxivなどのコネクタを通じて取得した、あるいはあなたが提供した論文をもとに構築される生物医学文献レビューやターゲットアセスメント。すべての主張に出典を明示します。
バイオインフォマティクス
バイオインフォマティクス向けAIとは、Python・Rの記述とデバッグ、シークエンシングQC、NextflowやscVI-toolsなどのツールでのパイプライン作業を指します。
ラボデータとドキュメント
機器の出力を構造化された記録に変換し、ラボノートブック用の実験サマリーやSOP草案を作成します。測定値には手を加えません。
臨床試験プロトコル
シノプシスや過去のデータからの臨床試験プロトコル草案作成。適格基準は検証可能な文として記述し、判断が必要な箇所にはレビューの印を付けます。
薬事
バイオテックにおける薬事業務向けAIとは、IND関連セクションの草案作成、当局からの質問への回答、試験報告書からのサマリー作成を指し、QAのために相互参照されます。
創薬支援
創薬向けAIとは、ターゲットに関するエビデンスの整理、ChEMBLなどのソースから得た化合物データ、科学者が検証するための仮説の整理を指します。
Anthropicが発表した内容
Claudeはどのラボツールと連携していますか?
Anthropicが2025年10月に発表したライフサイエンス向けの展開では、Benchling、BioRender、PubMed、WileyのScholar Gateway、Synapse.org、10x Genomicsへのコネクタが追加され、Google Workspace、Microsoft 365、Databricks、Snowflakeといった汎用ツールも含まれました。また、シングルセルRNAシークエンシングの品質管理向けAgent Skillも公開されました。
2026年1月、Anthropicはこのラインナップを拡張し、Medidata、ClinicalTrials.gov、ToolUniverse、bioRxivおよびmedRxiv、Open Targets、ChEMBL、Owkin、Pathology Explorerへのコネクタを追加しました。さらに、科学的課題の選定、機器データのAllotrope形式への変換、scVI-toolsとNextflowを用いたバイオインフォマティクスのデプロイ、そして臨床試験プロトコル草案生成のサンプルスキルといったAgent Skillsも追加されました。
2026年6月、AnthropicはPro、Max、Team、Enterpriseユーザー向けにベータ版のサイエンスワークベンチを発表しました。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あらかじめ設定された60種類以上の厳選スキルとコネクタを備えています。Anthropicによると、タンパク質構造やゲノムブラウザのトラックを描画し、ノートPC、クラスター、GPUのいずれでも計算リソースを管理でき、引用や計算をチェックするレビュアーエージェントも含まれています。
臨床・規制
臨床試験と規制業務でAIはどのように使われていますか?
臨床試験向けAIの活用は、その多くが文書とデータの流れに関するものです。プロトコル、改訂版、インフォームドコンセント文書、施設への連絡、試験報告書は、長大で構造化されており、相互参照も多岐にわたります。Claudeはシノプシスや過去のデータからセクションを草案し、文書内の整合性をチェックし、適格基準を検証可能な文に変換します。ClinicalTrials.govなどのコネクタを使えば、登録済みの試験と自社のデザインを比較する助けにもなります。
AIはIND申請書類を作成できますか? 試験報告書からセクションを草案することはでき、Anthropicは臨床試験プロトコル草案用のサンプルスキルを公開しています。しかし、申請書に何を含めるかを決めることはできず、貴社の規制戦略や品質レビューに取って代わるものでもありません。すべての記述は管理された原資料文書にたどれる必要があり、すべての草案は他の文書と同様に貴社の文書管理プロセスを経る必要があります。
規制文書の作成は、範囲を絞ったプロンプトによって恩恵を受けます。1つのセクション、1組の原資料文書、厳密な相互参照、そして専門家の承認が必要な箇所への印です。
ツールの選び方
ライフサイエンスにおけるClaudeとChatGPTの比較
ライフサイエンスにおけるClaudeとChatGPTの比較は、自分たちの実際の業務で行うのが一番です。すでに回答済みの文献に関する質問、すでに書いたことのあるスクリプト、すでに承認済みのプロトコルセクションなどです。精度、引用の挙動、コードの品質、そして不確実性への対応の仕方を比較してください。
多くの組織にとって、決め手となるのは自社の科学系システムへのコネクタ、未発表研究に関するデータ利用条件、該当する場合はGxPのもとでのバリデーション要件、そしてIT部門と品質部門が承認する内容です。
実務上の注意点として、Anthropicは自社のFableモデルが専門的な生物学や創薬に関する問い合わせを引き続きブロックすると述べており、ライフサイエンス分野の専門家がより高性能なモデルにアクセスできるようにする、米国政府との本人確認プログラムも発表しています。自社のプランでどのモデルが利用でき、何が業務に適用されるかを確認してください。
はじめに
バイオテックチームの最初の1か月
文献から始める
自チームがすでに回答済みの質問を使ってください。このワークフローを信頼する前に、すべての引用を元論文と照合してください。
解析コードを追加する
Claudeに合成データでのテスト付きスクリプトを書かせ、レビュー後にのみ実データで実行してください。
自社システムと連携する
組織がBenchlingやPubMedなどのコネクタを有効にしている場合は、それらを使うことで作業が自社の記録に根ざしたものになります。
GxPの境界線を合意する
どの作業が探索的で、どの作業が規制対象かを品質部門と決め、AI支援による規制対象業務がどのようにレビューされるかを文書化してください。
限界
科学的誠実性と科学者が判断すべき領域
Claudeは、存在しない一見もっともらしい引用を生成したり、用量を誤って記載したり、実行はできても間違った計算結果を出すコードを書いたりすることがあります。科学の世界では、これは小さな誤りではありません。引用は自分が提供または取得した論文に限定し、すべての数値を原資料と照合し、答えが分かっているデータでコードをテストしてください。
実験デザイン、結果の解釈、そしてプログラムを前進させるかどうかの決定は、科学者に属するものです。Claudeは仮説を提案したりギャップを指摘したりできますが、エビデンスの基準を定めるのはチーム自身であり、臨床・規制業務についてはさらに規制当局です。
未発表データ、患者レベルの臨床データ、独自の化合物データは非常に機微な情報です。承認済みのデプロイのみを使用し、貴社のデータガバナンスと患者プライバシーのルールに従い、規制対象の記録はバリデーション済みシステム内に保管してください。
AIワークフローに厳密さを
AIから信頼できる結果を得ている科学者は、出典に根ざした運用と出力のチェックを実践しています。無料のNightschool AIカリキュラムは、最初のレッスンから実践形式です。
よくある質問
臨床試験でAIはどのように使われていますか?
主に文書とデータの流れに関するものです。プロトコルセクションや改訂版の草案作成、検証可能な文としての適格基準の記述、文書間の整合性チェック、試験データの要約などです。AnthropicはMedidataとClinicalTrials.govへのコネクタ、およびプロトコル草案用のサンプルスキルを公開しています。医学的、統計的、規制上の判断は試験チームに委ねられます。
AIはIND申請書類を作成できますか?
AIは、非臨床概要など、自社の試験報告書からIND申請のセクションを、原資料文書への相互参照付きで草案することができます。規制戦略を決定したり、品質レビューに代わったりすることはできません。AIが草案したすべてのセクションは、通常のレビュー・承認プロセスを経る管理対象の草案として扱ってください。
AIは臨床試験プロトコルを作成できますか?
はい、シノプシスと過去のデータからの初稿としてであれば可能です。Anthropicは臨床試験プロトコル草案生成用のサンプルAgent Skillを公開しています。エンドポイントから適格基準に至るまで、すべてのデザイン上の判断には、プロトコルが最終版になる前に医学的・統計的な承認が必要です。
Claudeはどのラボツールと連携できますか?
Anthropicは、Benchling、BioRender、PubMed、WileyのScholar Gateway、Synapse.org、10x Genomics、Medidata、ClinicalTrials.gov、ToolUniverse、bioRxivおよびmedRxiv、Open Targets、ChEMBL、Owkin、Pathology Explorerなどへのコネクタを公開しています。利用可否は貴社のプランと組織の設定によって異なります。
Anthropicはライフサイエンス向けにどのようなツールをリリースしましたか?
Anthropicは2025年10月にコネクタとシングルセルQCスキルを備えたライフサイエンス向けオファリングを開始し、2026年1月には臨床・創薬向けコネクタとさらなるスキルを追加して拡張し、2026年6月にはベータ版のサイエンスワークベンチを発表しました。詳細と日付は、このページのオファリングセクションでAnthropicの発表にリンクしてまとめています。
Anthropicのサイエンスワークベンチとは何ですか?
2026年6月にベータ版として発表された、科学者向けの環境です。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といった分野向けに、60種類以上の厳選されたスキルとコネクタを備えています。Anthropicによれば、タンパク質構造やゲノムのトラックを描画し、ノートPC、クラスター、GPUをまたいで計算リソースを管理し、引用と計算をチェックするレビュアーエージェントを使用します。
AIは創薬をどのように加速しますか?
実務上は、主に科学者が文献検索、解析コードの記述、ChEMBLやOpen Targetsなどのソースからのデータ整理に費やす時間を削減することによってです。Anthropicの発表では、Schrödinger社がClaude Codeによってアイデアがはるかに速く動作するコードになると述べたと引用されています。それがプログラム全体を短縮するかどうかは、科学の内容次第です。
未発表の研究データにAIを使用しても安全ですか?
組織が承認したデプロイを通じて、IT・法務・品質の各部門がレビューしたデータ利用条件のもとでのみ安全です。患者レベルの臨床データには追加のプライバシー義務が伴います。規制対象の記録はバリデーション済みシステム内に保管してください。