Claude向け課題選定、3カ月で18分野36原稿

Anthropicの客員研究者で物理学者のMatthew Schwartz氏は2026年10月1日、現在のClaudeが得意な課題を選ぶ研究手法と、オープンソース計算基盤BootLoopsを公表しました。3カ月で約400の候補から18分野の36原稿を19人の共著者と進め、厳密計算と分野横断の知識探索をAIに任せ、専門家が価値と結論を検証します。

発想の起点は、人間の科学者と同じ働き方をClaudeに求めないことです。幅広い知識、コード作成、数学と統計、論文やデータの高速解析という強みに合うAI向けの研究課題を探します。BootLoopsは、その反復作業と厳密計算を支える道具と手順をまとめた基盤です。

素粒子物理では、複数言語や論文に散在する計算手法を共通基盤へ移し、著者が数週間かけた結果を約20分で再現したといいます。さらに楕円関数を使う難しい計算へ広げ、30件の積分を一貫して処理しました。内訳は既知結果の新手法による再現が15件、未計算だった積分が15件です。

同じ数式が別分野にも現れる点を利用し、生態学、集団遺伝学、経済学、言語学などへ対象を広げました。ただしClaudeの初期結果は技術的に正しくても、科学的には重要でない場合が多く、各分野の専門家が問いを修正しました。生態学の予測モデルや、57億組の近接変異を調べた遺伝子変換の証拠は、AIの計算力と専門家の判断を組み合わせた事例です。

運用には明確な成功基準、図表の目視、結論への反証、計画ファイルの整理が欠かせません。Claudeは完了を早まって宣言し、結論を誤り、長い計算を続けることがあるため、著者は全結果を確認したと説明します。技術作業を自動化しても、研究価値の判断、現実データの理解、次の問いの設計は人間の役割として残ります。