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Claude ScienceのOSS対抗馬「OpenScience」登場

Anthropicの「Claude Science」公開からわずか数日、同じ発想を丸ごとオープンソースにした「…

World AI News 編集部
20〜31分
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要点（30秒で）: 論文読解から仮説・実験・執筆までを一気通貫で回す科学研究AI「OpenScience」がApache 2.0で公開された。AnthropicのClaude Scienceとほぼ同じ発想を、モデル自由・BYOKで無料という真逆の作りに置き換えている。GPUや科学DBを日常的に触るなら、npm install -g @synsci/openscience で手元に立てて肌感を確かめる価値がある。

この記事の内容（約9分で読めます）

  1. 何をするツールなのか
  2. 仕組み・構成
  3. 250を超える”技能”と30の科学DB
  4. Claude Scienceと、どこで分かれるか
  5. 使いどころと、正直な弱点
  6. 日本・個人開発の視点
  7. 要点まとめ
  8. 出典・リンク

6月30日、AnthropicがClaude Scienceを出した。研究者の作業をまるごと1画面に畳み込む「AIワークベンチ」だ。そこから1週間も経たないうちに、同じコンセプトをオープンソースで塗り替える相手が現れた。

Synthetic Sciences（シンセティック・サイエンシズ）という独立系チームが公開したOpenScience。名前もコンセプトも露骨に本家を意識している。だが中身は、Anthropicが引いた線を一本ずつ引き直したような作りになっている。

何をするツールなのか

OpenScienceは「科学研究のためのオープンソースAIワークベンチ」を名乗る。やることは一言でいえば、研究の1サイクルを丸ごと回すことだ。

目的を渡すと、有能な共同研究者のように動く。関連する論文を読み、仮説を立て、コードを書いて走らせ、実際の計算資源で実験し、主要な科学データベースに問い合わせ、最後に結果を書き起こす。この一連を、途中で人間がツールを渡り歩かずに、ひとつのセッションの中で完結させる。

研究者の日常が、PubMed・Jupyter・R・クラスタのターミナルを行ったり来たりする「窓の切り替え作業」で削られている——という問題意識は、Claude Scienceとまったく同じだ。狙う痛点が同じだからこそ、作りの違いが際立つ。

図1：OpenScience と Claude Science ― 同じ狙い、真逆の作り（価格・モデル・スキル・DB・実行・エージェントの対比）
図1：OpenScience と Claude Science ― 同じ狙い、真逆の作り（価格・モデル・スキル・DB・実行・エージェントの対比）

仕組み・構成

実体は、ブラウザ上のワークスペースと、その裏で動くローカルのエージェント・ランタイムだ。ファイルツリー、エディタ、ターミナルが並び、分子や構造はその場でインライン表示される。セッションや成果物はすべて手元のディスクに保存される。

インストールは軽い。npm install -g @synsci/openscience して openscience と打てば、ブラウザにワークスペースが立ち上がる。ランタイムはBun 1.3+、コードはTypeScriptとPython、それにTeXという構成で、バックエンドCLI・フロントUI・SDK・プラグイン層を1つのモノレポに束ねている。

拡張の口も開いている。LSP、MCPサーバー、独自エージェントを差し込めるので、既存の開発ツール群とそのまま噛み合う。この「MCPで拡張」という思想は、いま公開されるAIツールの共通言語になりつつある。

図2：OpenScience が回す研究の1サイクル ― 目的を渡せば、論文読解から執筆までを1セッションで完結（ツールを渡り歩かない）
図2：OpenScience が回す研究の1サイクル ― 目的を渡せば、論文読解から執筆までを1セッションで完結（ツールを渡り歩かない）

250を超える”技能”と30の科学DB

OpenScienceの中身で効いているのは、あらかじめ積まれた道具の量だ。

250を超える編集可能なスキルを同梱する（リポジトリ表記では290超）。学習フレームワーク（DeepSpeed、PEFT、TRL）、評価、データセット処理、ケモインフォマティクス、分子・臨床生物学、論文執筆、LaTeX、図版、クラウド計算までを幅広くカバーする。「編集可能」というのが肝で、気に入らなければ中身を書き換えられる。

さらに、UniProt、PDB、Ensembl、ChEMBL、PubChem、arXiv、OpenAlex、Semantic Scholarなど約30の科学データベースを、エージェントが直接叩けるツールとして持つ。研究者が普段バラバラのスキーマと格闘している場所を、そのまま道具箱に入れてある。

エージェントも一枚岩ではない。既定のresearchに加えてbiology・physics・mlという領域別エージェントがあり、批評（critique）と文献調査の補助エージェントが脇を固める。書き換えを伴わない読み取り専用のプランモードも用意されている。

図3：OpenScience の構成 ― ブラウザのワークスペースと手元のランタイムが、250+スキル・約30の科学DB・BYOKのモデルを束ねる
図3：OpenScience の構成 ― ブラウザのワークスペースと手元のランタイムが、250+スキル・約30の科学DB・BYOKのモデルを束ねる

Claude Scienceと、どこで分かれるか

ここが本題だ。両者は狙いが同じぶん、思想の分岐がくっきり出る。

最大の違いはモデルの扱いにある。Claude ScienceはClaude専用で、しかも中身は誰でも借りられるのと同じOpus 4.8——TechCrunchが「新モデルではなくワークフローに賭けた」と評した通り、価値は統合と段取りの層にある。対してOpenScienceはモデル非依存を掲げ、Claude、GPT、Gemini、GLM、Kimi、DeepSeek、さらにローカルのファインチューン済みモデルまで、リクエストごとに切り替えられる。

課金の思想も逆だ。OpenScienceはBYOK（自前のAPIキー持ち込み）で、リクエストはプロバイダへ直行する。つまりツール自体は無料で、ゲートが無い。Claude ScienceはPro/Max/Team/Enterpriseの有料契約者向けのベータで、この線引きの違いは、7月7日から”最強AIは有料”へと舵を切ったClaude Fable 5の流れとちょうど鏡像になっている。

スキル数もOpenScienceが250+対60+、データベースは30前後対60+。データベースの網羅では本家が上回るが、「触れる範囲を自分で広げられるか」ではOSS側に分がある。

なお本家Anthropicは、最大50件の「AI for Science」プロジェクトに合計3万ドル規模のクレジットを提供する枠を7月15日締切で募っており、研究現場の囲い込みも同時に進めている。

使いどころと、正直な弱点

OpenScienceには、Atlasという任意の管理レイヤーもある。厳選された最前線モデル、前払い課金、永続する「研究グラフ」、クラウド計算を束ねる有料の受け皿だ。ただしAtlasは無くても本体は完全に動く。あくまでオプションという位置づけだ。

一方で、若いプロジェクトらしい注意書きも正直に載っている。ドキュメントは「エージェントはサンドボックス化されておらず、権限システムは隔離の境界ではない」と明言する。実験コードを実際に走らせる以上、コンテナやVMの中で使うことが推奨されている。GitHubのスター数は700強と、まだ立ち上がったばかりだ。

裏を返せば、手元のGPUや自前のモデルを研究に回したい層には刺さる。眠っているGPUを研究に充てる発想は、GPUを貸し借りする周辺の動きとも地続きだ。

日本・個人開発の視点

日本の研究室にとって、この「BYOKで無料・モデル自由」という設計は現実的な意味を持つ。予算が限られた大学ラボや、機密データを外に出しにくい企業の研究部門では、専用サブスクよりも、手元のインフラで回せてモデルを選べる方が導入のハードルが低い。

しかもスキルとエージェントを自分で書き換えられる。国産のオープンウェイトモデルや、日本語の文献・特許データベースを繋ぎ込むといった”魔改造”の余地が、最初から開いている。誰かの完成品を待つのではなく、自分の研究フローに合わせて削り込める道具として見ると、個人開発者や研究者ほど得をする作りだ。ローカルAIを自分の手に置き続けたいというRight to Intelligenceの主張とも、思想の根は同じ場所にある。

要点まとめ

  • OpenScienceは、論文読解から実験・執筆までを一気通貫で回す科学研究AIワークベンチ。Apache 2.0のオープンソースで、AnthropicのClaude Scienceに真っ向からぶつける。
  • 最大の差はモデルの自由度と課金。モデル非依存＋BYOKで無料、リクエストはプロバイダ直行。Claude ScienceはClaude専用の有料ベータ。
  • 250超の編集可能なスキルと約30の科学DB（UniProt、PDB、arXiv等）を同梱。領域別エージェントと批評・文献調査の補助エージェントを備える。
  • ただしエージェントは非サンドボックス。実験コードを走らせるならコンテナ/VM前提。スター数はまだ700強で、粗さは残る。
  • Atlasという任意の管理・課金レイヤーもあるが、無くても本体は動く。

🐦‍⬛ 編集部の視点

面白いのは、Claude Scienceが「新モデルではなくワークフローに賭けた」その瞬間に、ワークフローだけならオープンソースで再現できると証明する相手がすぐ現れたことだ。付加価値を段取りの層に置くと、その段取りは真似されやすい——今回はそれが1週間で起きた。

私たちが注目したいのは、これが「本家 vs コピー」の単純な構図ではない点だ。Anthropicは囲い込みとクレジット提供で研究現場を取りにいき、Synthetic Sciencesは”どのモデルでもいい・手元で無料”という逆の入口を開けた。科学といういちばん再現性が重んじられる領域で、閉じた完成品と、書き換えられる骨組みのどちらが根を張るのか。あなたが研究者なら、来月どちらのワークスペースを開いているだろう。

出典・リンク

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