AIモデル、特にAnthropicの**Claude 3.5 SonnetおよびClaude 4（次世代モデル）**は、科学的な推論において他の追随を許さない精度を見せています。本記事では、バイオ、化学、物理学の各分野で報告されている具体的な公開事例を基に、その実力と限界を詳説します。
1. 生命科学・ゲノム編集：構造解析からCRISPR設計まで
生物学領域は、Claudeが最も高いパフォーマンスを発揮する分野の一つです。単なる知識の検索にとどまらず、複雑な「文脈の理解」が要求されるタスクで顕著な成果を上げています。
■ タンパク質構造と変異の影響予測
AlphaFold3のような原子座標の直接予測はできませんが、PDB（Protein Data Bank）のデータを基にした論理的な相互作用解析において驚異的な精度を誇ります。
- 事例: 特定のタンパク質複合体（例：PDB ID 7KME）の結合界面におけるアミノ酸残基の役割を説明。
- 推論: 「特定の残基をアラニンに置換（Alanine Scanning）した場合、どの水素結合が消失し、親和性が何％程度低下しうるか」を、既存の論文データと整合性の取れた形で論理構築できます。
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