OpenScience：DeepSeek、GLM、Claude、GPT向けの無料オープンソース代替ツール「Claude Science」

はじめに

科学向けAIツールは急速に進化しています。Claude Scienceは、研究者向けに文献レビュー、コード実行、データ分析、計算リソースへのアクセス、原稿作成を統合したワークスペースを提供します。その考え方はシンプルです。PubMed、Jupyter、R、SSH端末、クラスタージョブ、プロットツール、執筆ツールを行き来する代わりに、研究者はAIワークベンチ上で一貫したプロセスを完結させることができます。

OpenScienceも同様の方向性をとりつつ、よりオープンなモデルを採用しています。これはSynthetic SciencesによるオープンソースのAIワークベンチで、Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、GLM、Kimi、そしてOllamaなどのツールを通じたローカルモデルを含む、さまざまなモデルプロバイダーで動作します。モデル選択の自由度、ローカルデータの制御、低いアクセス障壁を重視するチームにとって、この違いは重要です。

本記事は、元の記事の核となる構造を維持しつつ、よりクリーンな英語パブリッシング版に書き直しています。また、SEO用メタデータ、実践的なインストール手順、FAQ、検証済みの関連リンクも追加しています。

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第二に、マルチエージェントワークフローを採用しています。調整エージェントが作業計画を立て、専門エージェントがサブタスクを処理し、レビュアー型エージェントが引用、計算、図表の整合性をチェックします。目的は単にテキストを生成するだけでなく、研究成果物の監査と再現を容易にすることです。

第三に、計算リソースに接続します。Claude ScienceはmacOSまたはLinux上でローカルに実行できるほか、リモートマシン、SSH、HPCログインノード、クラウドGPUリソースを介して動作します。これは実際の科学研究にとって重要です。なぜなら、研究プロジェクトではしばしば大規模なデータセット、長時間実行されるジョブ、そしてラップトップを超えるハードウェアが必要になるからです。

それでも研究者が壁にぶつかる理由

Claude Scienceは有用ですが、元の記事では3つの実用的な制限が指摘されています：

1. macOSとLinuxでのみ利用可能であること。
2. Claude Pro、Max、Team、Enterpriseユーザー向けのベータ版であること。
3. モデルレイヤーとしてClaudeに依存していること。

一部の研究グループ、特に低コストでのアクセス、国内のモデルプロバイダー、ローカルモデル、またはより柔軟な展開を必要とするチームにとって、これらの制限によりClaude Scienceは手が届きにくいものに感じられる可能性があります。

朗報：オープンソースの代替「OpenScience」が登場

OpenScienceは、そのギャップを埋めるオープンソースのソリューションです。Synthetic Sciencesによって構築され、科学研究のためのAIワークベンチとして位置づけられています。その核となる約束はClaude Scienceに近いものです。システムに研究目標を与えれば、1つの継続的なワークスペース内で、文献調査、仮説、コード、実験、分析、レポート作成を実行させることができます。

最大の違いは、OpenScienceがモデルに依存しないことです。特定のモデルプロバイダーを前提に設計されていません。各自の設定や予算に応じて、最先端モデル、オープンウェイトモデル、ローカルモデルを利用できます。

つまり、研究者はあるタスクではClaudeを、別のタスクではDeepSeekやGLMを、データ管理が重要な場合にはOllamaを介したローカルモデルを使用することができます。モデルの選択は、特定のベンダーのエコシステムに閉じ込められることはありません。

モデルの選択肢：Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、GLM、Kimi、およびローカルモデル

OpenScienceは、持ち込みキー（bring-your-own-key）ワークフローをサポートしています。使用したいモデルプロバイダーのAPIキーを提供すると、リクエストは直接そのプロバイダーに送信されます。このプロジェクトはローカルモデルワークフローもサポートしており、以下の場合に役立ちます。

あなたはデータが自分のマシンから外部に出ていくことを望んでいません。

これが重要な理由は3つあります：

1. コスト管理： タスクごとに同じ高価なモデルが必要とは限りません。
2. 地域ごとのアクセス： チームによっては、DeepSeek、GLM、Kimi、その他のプロバイダーへのアクセスが容易な場合があります。
3. データ管理： ローカルモデルは、外部プロバイダーに送信する情報量を減らすことができます。

OpenScienceの公式READMEにも、ローカルサーバーをバックエンドとするブラウザワークスペースとして動作することが記載されています。このワークスペースには、ファイルツリー、エディター、ターミナル、セッション履歴、そして分子、構造、ゲノム、プロットなどの研究成果物のレンダリング機能が含まれています。

研究スキルと科学データベース

元の記事では、OpenScienceは250以上の研究スキルを搭載して出荷されると説明されていました。現在の公式GitHub READMEには、トレーニング、評価、データセット作業、分子・臨床生物学、ケモインフォマティクス、論文、LaTeX、図表、クラウドコンピューティングを含む、290以上のスキルがリストされています。

OpenScienceはまた、科学データベースをツールとして公開しています。READMEには、UniProt、PDB、Ensembl、ChEMBL、PubChem、arXiv、OpenAlex、Semantic Scholar、および約30以上のデータベースが言及されています。これは、AI研究エージェントがモデルの記憶だけに頼るのではなく、適切なデータベースを呼び出せるようになると、はるかに有用になるため、重要です。

OpenScienceのインストール方法

OpenScienceはnpmからインストールします。Node.jsとnpmが既に利用可能な場合、最も簡単な方法はnpxで実行することです。

npx synsci

コマンドを実行すると、OpenScienceはブラウザでワークスペースを開くはずです。初回実行時には、モデル設定の手順が案内されます。Atlas管理モデル、ご自身のプロバイダーキーを使用するか、現在のバージョンでサポートされていれば利用可能なデモオプションから始めることもできます。

グローバルインストールを希望する場合は、npmを使用します：

npm install -g @synsci/openscience
openscience

特定のプロジェクトディレクトリ内でOpenScienceを起動することもできます：

openscience ~/code/my-project

独自のAPIキーを使ったクイックスタート

典型的な「キー持ち込み」ワークフローは次のようになります：

export ANTHROPIC_API_KEY=sk-ant-...
openscience

OpenScienceは現在のリリースでサポートされているプロバイダー設定に応じて、OpenAIやGeminiのキーなど、他のプロバイダーのキーもサポートしています。重要なのは、あなたの認証情報はあなたのマシンに残り、リクエストは選択したプロバイダーに直接送信されるという点です。

ターミナルからキーを管理したい場合、公式READMEでは次のようにも記載されています：

openscience keys add

そこから、ワークスペースのモデルセレクターでモデルを選択し、必要に応じてプロバイダーを切り替えることができます。

Atlasはオプション

Synthetic Sciencesは、プリペイドウォレットを通じて厳選されたフロンティアモデルへのアクセスを提供するマネージドプラットフォーム「Atlas」も提供しています。これは、すべてのプロバイダーに対して個別のAPIキーを設定したくない場合に便利です。

ただし、OpenScienceにAtlasは必須ではありません。公式READMEでは、キー持ち込みでの使用は無料であり、Atlasによる制限はないと明記されています。実際には、Atlasは利便性レイヤーであり、オープンソースのローカルワークフローは引き続き利用可能です。

便利なAtlasコマンドには以下があります：

openscience login
openscience wallet
openscience status
openscience logout

OpenScience vs Claude Science

OpenScience使用前のセキュリティに関する注意事項

OpenScienceは強力なツールですが、コマンドを実行できるエージェントとして扱う必要があります。公式READMEによると、エージェントはサンドボックス化されていません。その許可システムは、ユーザーがアクションを認識できるように設計されていますが、隔離と同等ではありません。

機密性の高い作業には、コンテナ、仮想マシン、または管理された研究環境内でOpenScienceを実行することを検討してください。また、認証情報、プライベートデータセット、ファイルを変更したり外部サービスを呼び出したりする可能性のあるコマンドには注意してください。

もう一つ：OpenScienceはAnthropic製ではありません

OpenScienceのREADMEには明確な免責事項が含まれています：OpenScienceは独立したプロジェクトであり、Anthropicと提携、承認、または後援されているわけではありません。これは

「Claude」という名称は互換性を説明する目的でのみ使用しています。

この免責事項は維持する価値があります。OpenScienceはClaude Scienceと比較されるかもしれませんが、公式のAnthropic製品ではありません。これについて記述する場合は、「代替品」「オープンソースの代替品」「モデル非依存のワークベンチ」といった表現を用い、「公式のClaude Science版」とは表記しないでください。

実用的なユースケース

OpenScienceは、研究者やリサーチエンジニアが以下の作業を単一のワークスペースで行いたい場合に最も適しています。

1. 文献レビューと論文の発見
2. 仮説生成と研究計画
3. コード作成と実行
4. データセット分析と実験の実行
5. 科学データベースのクエリ
6. 図の生成と成果物のレビュー
7. 技術レポートや論文形式の要約の作成

スタートアップやAI製品チームにとって、より興味深い教訓は製品パターンにあります。エージェントは、単なるチャットボックスではなく、ワークフローを所有するときに、より価値を持つようになります。研究エージェントには、ツール、メモリ、ファイル、ターミナルアクセス、再現可能な成果物、モデルルーティング、レビューループが必要です。この同じパターンは、科学以外の多くのAI生産性向上製品にも当てはまります。

FAQ

OpenScienceとは何ですか？

OpenScienceは科学研究のためのオープンソースのAIワークベンチです。ローカルサーバーを備えたブラウザベースのワークスペースとして動作し、研究エージェント、ツール、ターミナルアクセス、モデルプロバイダールーティングを提供します。

OpenScienceは公式のClaude Science製品ですか？

いいえ。OpenScienceはSynthetic Sciencesによる独立したプロジェクトです。Anthropic社とは関連がなく、同社の承認や資金提供も受けていません。

OpenScienceはDeepSeekやGLMを使用できますか？

はい。OpenScienceはモデル非依存となるよう設計されています。Claude、GPT、Gemini、DeepSeek、GLM、Kimi、ローカルモデルなど、サポートされ設定されている限り、複数のモデルプロバイダーと連携できます。

OpenScienceをインストールするにはどうすればよいですか？

最も高速なコマンドはnpx synsciです。また、npm install -g @synsci/openscienceでグローバルにインストールし、その後openscienceを実行することもできます。

OpenScienceにはAtlasが必要ですか？

いいえ。AtlasはSynthetic Sciencesによるオプションのマネージドプラットフォームです。Atlasを使用せずに、ご自身のAPIキーを使ってOpenScienceをご利用いただけます。

OpenScienceは機密性の高い研究データに対して安全ですか？

フルホスティングのワークフローよりもローカルでの制御を強化できますが、依然として注意が必要です。公式のREADMEにはエージェントはサンドボックス化されていないと記載されているため、分離が必要な場合はコンテナ、VM、または管理された環境を使用してください。

OpenScienceとClaude Scienceの主な違いは何ですか？

Claude ScienceはAnthropic社が提供する、Claudeに特化した科学者向けAIワークベンチです。OpenScienceは同様の研究ワークベンチのコンセプトに従っていますが、オープンソースであり、モデル非依存です。

関連ツール

• OpenScience：Synthetic Sciencesによる科学研究のためのオープンソースAIワークベンチ。
• [Claude Science](https://www.

anthropic.com/news/claude-science-ai-workbench): アンソロピック社が科学者向けに開発したAIワークベンチ。対応するClaudeプランでベータ版として利用可能。

• Ollama: ローカルモデル実行環境。チームが自社のマシンでオープンモデルを実行するのに役立つ。
• Node.js: npmベースのインストールワークフローに必要なJavaScriptランタイム。
• Bun: OpenScienceをソースから開発する際に使用するJavaScriptランタイム兼ツールキット。
• Modal: 科学およびAIワークロードに関連するクラウドコンピューティングプラットフォーム。
• NVIDIA BioNeMo Agent Toolkit: エージェント型ライフサイエンスワークフロー向けのNVIDIA製ツールキット。

関連リンク

• OpenScience GitHubリポジトリ: ソースコード、README、インストールコマンド、ライセンス、セキュリティに関する注意事項。
• OpenScienceウェブサイト: OpenScienceワークベンチの公式製品ページ。
• Synthetic Sciencesドキュメント: Synthetic Sciences製品およびワークフローに関するドキュメントハブ。
• Claude Science発表記事: Anthropic社によるClaude Science公式発表記事。
• Claude Scienceアプリ: Claude Science公式エントリーポイント。
• Node.jsダウンロード: npmインストール用のNode.js公式ダウンロードページ。
• Bunインストールガイド: ソースからの開発用Bun公式インストールガイド。

まとめ

OpenScienceは、Claude Scienceに対するタイムリーなオープンソース代替手段です。科学研究のためのAIワークベンチ構築という同じ大きな方向性に沿いつつ、モデルの選択肢、ローカルワークフロー、オープンソースへのアクセスを中核に据えています。

研究者にとって最も重要な点は単純です。OpenScienceはnpmからインストール可能で、複数のモデルプロバイダーと連携でき、独自のAPIキーを持ち込めばAtlasなしでも使用可能です。機密性の高い作業では、エージェントがサンドボックス化されていないため、分離環境が依然として重要です。

主なポイント：Claude Scienceは科学用AIワークベンチの方向性を示し、OpenScienceはそのアイデアをよりオープンで柔軟、かつ実験しやすいものにしています。