Anthropicは2026年9月23日、同社のAIモデルであるClaudeが新種の酵素システムを自律的に発見したと発表した。見つかったのは、CRISPRに似た反復配列を伴う逆転写酵素のグループである。同社はこれを「array-associated reverse transcriptases（ART）」と名付けた。
発表と同時に、Anthropicは生命科学の研究グループと自社ラボを新設したことも明らかにしている。研究者が与えたのは最初のプロンプトと実験の実施だけで、データベースの探索と候補の絞り込みはClaudeのエージェントが担ったという。AIが仮説を大量に生成し、人が検証するという研究の進め方を示す事例として公開された。
Claudeが見つけた「ART」とは何か
ARTは、細菌に感染するウイルスであるバクテリオファージに主に見られるシステムである。構成は3つで、逆転写酵素（RT）と、その隣にあるパートナー遺伝子、そして等間隔に並ぶDNA反復配列の長いアレイからなる。この反復配列の並び方が、CRISPRのアレイによく似ているとAnthropicは説明している。
土台となるRT自体は、ジャンボファージの中で過去の研究によってすでに同定されていた。新しいのは、非コードDNAの反復配列と機能未知の補助タンパク質が組み合わさっている点である。同社は、この特徴の組み合わせに気づいたのはClaudeが初めてとみられるとしている。
初期の実験では、ARTのアレイが複数の短いRNAとして発現することが確認された。CRISPR-Cas系は多様なRNA配列を蓄えることでプログラム可能な道具になったが、ARTでも似た仕組みが働いている可能性がある。ただしARTの主たる機能はまだ分かっておらず、実験は継続中だと明記されている。
950体のエージェントが21時間で絞り込んだ探索プロセス
Anthropicが与えたのは、巨大なDNA配列データベースから興味深いRTの例を探すよう指示するプロンプトだけだった。そこから先はClaudeのエージェントがデータベースを走査し、RTのファミリーを調べ、自らの判断で候補を選んでいる。探索には約950体のエージェントが21時間を費やし、2億1000万トークンを消費したという。
エージェントは20万を超えるRTを集め、そこから3500の新しい候補システムを抽出した。さらに最も有望な20件まで絞り込み、人が読める形式のレポートにまとめている。同社は、専門の科学者が同じ分析を行えば数週間から数カ月を要する作業だと説明する。
探索の途中で、あるエージェントがRT近傍の生のDNA配列を読み、反復配列の並びを見つけた。そのエージェントは反復の数を数え、間隔を測り、既知のRTシステムと配置を比較している。過去に同じパターンの報告がないか文献も検索したうえで、人間のレビューに回すレポートを提出した。
Anthropicが自社に生命科学ラボを置いた理由
新設された研究グループは、ベイエリアに一般的な分子生物学の実験室を構えている。扱うのはバイオセーフティレベルのBSL-1とBSL-2にとどまり、人に感染する病原体は扱わない。実験はすべて人間の科学者が行うと明記されている。
同社は、AIによる発見の加速は研究プロセスの全工程でエージェントと人が協働する形でこそ実現すると考えている。そのためClaudeを生物学で訓練する作業から実験の実施までを、一つのチームで担う体制を取った。研究はClaude ScienceとClaude Codeという、ほかの科学者も使えるツール上で進められている。並列で動く複数のClaudeセッションを束ねる自前の仕組みを併用する場合もあるという。
Claudeが大量の仮説を出すため、仮説そのものが研究対象になっている点も特徴的である。1回の探索で数百から数千の候補レポートが生まれるため、同社は検証する価値のある提案とそうでない提案の違いを分析している。そこで得た知見をClaudeへの指示に反映し、研究者の判断の感覚を学ばせている。
外部専門家の評価と、まだ分かっていないこと
プレプリントを読んだうえで、CRISPRゲノム編集の先駆者でMITとブロード研究所の教授であるFeng Zhang氏がコメントを寄せている。同氏は、これをAIエージェントが生物学的発見に貢献しうる興味深い例だと述べた。そのうえで、逆転写酵素に関連するRNA反復配列の同定はさらなる調査に値するとしている。
一方でAnthropic自身が、ARTの機能は未解明だと明言している。これまでこの特徴の組み合わせを持つシステムはごく少数しか見つかっておらず、いずれもDNAの切断や複製、接合といった操作を行うプログラム可能なものだった。ARTが同じ性質を持つかどうかは、これから確かめる段階である。
技術的な詳細はプレプリントとして公開されているが、査読を経た論文の掲載先は示されていない。この成果を製品として利用できるかどうかや、日本での展開についても発表に記載はない。あくまで自社の研究プログラムの初期成果を共有する趣旨の発表であり、同社は他分野の研究者からテーマの提案も募っている。
日本企業への示唆
この発表が直接扱うのは創薬や素材といった研究開発の領域だが、読み取るべき点はもう少し広い。エージェントが大量の候補を生成し、人が価値のあるものだけを選び取るという分業が、実データで成立したことが要点である。膨大な社内データから異常や例外を洗い出す業務を抱える部門は、同じ構図を自社に当てはめて検討する価値がある。
一方で、この事例が成立した条件も見落とせない。探索の結果は必ず人がレビューし、実験はすべて人間が担っている。エージェントの出力をそのまま結論として扱う運用ではない。AI活用を検討する際は、生成された仮説を「どの工程で誰が検証するのか」を先に設計しておく必要がある。
コストの見積もりという観点でも参考になる数字が出ている。1回の探索に2億1000万トークンを要したという規模感は、エージェントを並列で長時間動かす使い方の費用を考える手掛かりになる。社内で同種の取り組みを検討するなら、成果が出るまでに必要な試行回数と計算コストを事前に見積もっておきたい。
まとめ
Anthropicは2026年9月23日、Claudeが新種の酵素システムARTを自律的に発見したと発表した。約950体のエージェントが21時間で20万超のRTを調べ、3500の候補から20件に絞り込んでいる。ARTはバクテリオファージに見られ、RTとパートナー遺伝子、CRISPRに似た反復配列の3つで構成される。
同社は生命科学の研究グループと自社ラボを新設し、BSL-1とBSL-2の範囲で実験を進めている。ARTの機能は未解明で、検証は継続中である。AIが仮説を出し人が検証するという進め方が実データで機能した事例として、押さえておきたい発表といえる。
