Anthropicは、Bay AreaでAIモデルを使って物理的な実験を行っている生物学研究所が、重要な発見をしたと発表した。同社によると、細菌に感染して増殖するバクテリオファージのDNAから、これまで知られていなかった酵素システムが見つかった。このシステムには、CRISPRに似た特徴もいくつかあるという。研究者らによれば、このシステムはDNAの切断、複製、貼り付けを実行できる。発見の重要性と新規性については、独立した研究者が検証することになる。
CEOのDario Amodeiは、Stanfordのチームが類似した特徴を持つシステムを発見していたことを認める一方、この発見は「大部分ではあるが、完全にではなく」Claudeによって実現されたと述べた。これは、春に設立された研究所が短期間で達成した成果として示された。Claudeの作業には21時間かかり、システムは約950のエージェントを使って210ミリオンのトークンを消費した。
Anthropicが生物学実験について明らかにしたのは、AIモデルの能力と潜在的な危険性を踏まえ、安全性試験を発展させる必要があるとの警告が相次いだ後のことだった。Amodeiは、バイオテロのリスクを懸念しているとしながらも、AIが5～10年以内にほとんどの病気を治療できるようになると信じていると述べた。
実験はClaudeが自律的に実施したものではない。Bay Areaの研究所は人間の科学者が運営しており、実施しているのはBSL-1とBSL-2のレベルに相当する、バイオセキュリティ上のリスクが低い研究のみで、人に感染し得る病原体は使用していない。
AIを活用した生物学研究はAnthropicに限られない。StanfordではLLMとCRISPRに関する研究が、UC San Franciscoではゼロからの酵素設計に関する研究が進められている。Googleは、初のAIを活用した生物学ツールであるAlphaFoldを2020年に開始した。Amodeiは、適切な安全対策があれば、Claudeが将来、実験室の機器を制御して実験を自律的に行えるようになる可能性があるものの、それは現在実現していないと述べた。
なぜ重要か
この発見の本当の意味は、AIが生物学研究において、既存の知識を調べるだけのツールから脱し、新たな実験結果の創出に貢献できる可能性を強めたことにある。ただし、システムが実際に何を行ったのか、またCRISPRとの類似性がどの範囲に及ぶのかは、独立した研究者による調査が完了するまで明確になったとはみなされない。実験が人間の科学者が管理する低いバイオセキュリティレベルに限定されていることは、現在の応用が直接的で無制限な自動化を意味するものではないことを示している。一方で、この種のモデルが生物学的プロセスにより深く関与するようになるにつれ、安全性試験はソフトウェアの出力だけでなく、実験室での応用や悪用される可能性のある経路も対象にする必要が生じるだろう。Stanford、UC San Francisco、Googleで進められている研究も、この分野が1社に限定されていないことを示している。
背景
Anthropicは、FikirPilotのアーカイブにおいて新しい名前ではない。この90日間で、私たちはこの名前が登場する記事を30本公開しており、最新のものは2026年10月3日付だ。