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Anthropic、ベータ版でLife Sciences Verification Programを開始

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Anthropicは2026年9月17日に、Life Sciences Verification Program(LSVP)を発表した。このベータプログラムは、検証済みのライフサイエンス組織に、Mythos、Opus、Sonnetモデルへのアクセスを提供し、同社が生物学関連の作業に対してより寛容なものと説明した、洗練された安全策のセットの下で利用できるようにするものです。

Anthropicは、既に早期アクセスプログラムを通じて数十の組織をオンボードしており、より広範なライフサイエンスコミュニティへの応募を開始すると述べた。このプログラムは当初、チームや機関向けに開放されており、同社は今後、個人向けのProおよびMaxプランへのアクセスも拡大すると語った。Anthropicは、本プログラムが、薬剤探索、研究生物学、臨床開発、製造など、現在一般提供されているFableモデルでブロックされているタスクを可能にするよう設計されており、学術ラボからスタートアップ、製薬会社までのチームを対象としていると説明した。

検証とアクセス助成金

各応募者は、研究資格、セキュリティ基準、倫理的研究監督を審査する検証プロセスを経る。検証済みチームは、Standard Use または High-risk Use の2つの助成タイプに申請でき、これらはClaude Science、Claude.ai、Claude Code、そしてAPI全体で利用可能である。

Anthropicによると、Standard Use助成金は、生命科学のほとんどの作業、特に生物学研究・開発のワークフローの大部分をカバーする。これらはチーム全体の日常業務に拡張でき、年に一度更新され、ローンチ時にはMythos 5.1、Opus 5、Sonnet 5に適用され、将来リリースされるモデルにも適用される。Anthropicは、これらの助成金が基礎科学、研究開発、サプライチェーンと製造、臨床開発、品質保証、規制対応、投資・デューデリジェンスにわたる活動を対象に構築されていると述べた。

High-risk Useは、Standard Useでブロックされた作業向けの追加助成金であり、生命科学のリクエストをブロックするすべての安全策を除去する。これはチーム全体ではなく単一の研究プロジェクトに適用され、6か月ごとに更新が必要である。Anthropicは、デュアルユースの作業を行う典型的な研究者は、日常業務にStandard Use助成金を1つ保持し、加えてプロジェクト固有のHigh-risk Use助成金を1つ以上保有することになると述べ、具体例として特定のウイルスベクター群がヒト免疫経路でどのように認識されるかを特定する作業を挙げた。

Claude Opus 5およびClaude Sonnet 5向けのHigh-risk助成金は、ローンチ時に利用可能である。Anthropicは、米国政府と協力してClaude Mythos向けのHigh-risk助成金をより広く提供できるよう取り組んでおり、ローンチ時点では追加審査を受けた限られた数の組織にのみ限定されている。その他のすべての安全策、例えば同社のサイバー分類器などは、LSVP助成金の下で引き続き適用される。

モニタリング、脅威モデル、データ保持

Anthropicは、プログラムの安全策を特に次の3つの脅威モデルに対して構築したと述べた:アクセス侵害(マルウェアやアカウント乗っ取りによりアクセスが悪意ある者に転用される)、内部脅威(不正または強制された従業員からの脅威)、エージェントの誤用(群れで作業するエージェントや長期タスクで予期せぬ危険な行動を取る)。生物学においては、同社によれば、正当な作業と悪意ある使用が単一リクエストのレベルで区別できないことが多く、最も懸念される脅威モデルは正当なアクセスが転用または奪取されるケースである。

エンタープライズのCISO(最高情報セキュリティ責任者)と緊密に協力して開発されたこの設計は、各組織のアクセスを助成金申請で指定されたユースケースに結び付ける。Anthropicは、LSVPトラフィックを継続的に監視し、定義された範囲外の使用を検出した場合は組織の管理者にフラグを立て、事前に合意された時間枠内でトリアージと是正を行う。ユースケースの記述は求人情報のように読みやすく、機密情報や知的財産を含まないように設計されている。

このプログラムは、個別リクエストのリアルタイムブロックから、行動パターン全体のオフラインモニタリングへと執行方法をシフトさせており、Anthropicはこの変更により正当な作業が中断少なく進行できる一方で、フラグが付いた活動に関連するデータを保持する必要があると述べた。したがって、LSVPトラフィックには30日間のデータ保持要件が課される。同社は、保持されたデータは厳格に分離され、モデルのトレーニングに使用されたり、Anthropicのライフサイエンス研究チームのメンバーがアクセスしたりすることはできないと説明した。対象となる組織に対しては、AnthropicはLSVPがEnterprise Frontier Safeguardsシステムの機能とどのように統合できるかも検討中であると述べた。

プログラムの背後にある生物学的悪用ケース

この発表は、Anthropicの2026年9月脅威インテリジェンスレポートを指しており、同社はこのレポートがプラットフォーム上でますます高度化する悪用試みを記録していると述べ、そこには生物兵器開発を支援する可能性があると評価した試みも含まれている。

同報告書は、2025年12月から2026年8月までにAnthropicが阻止したとされる活動を対象とし、5つの生物学的悪用事例を提示しています。事例には、軍事研究機関向けのチクングニアウイルス研究を目的とした機能獲得助成申請が、2026年5月にAnthropicの生物安全分類器によってブロックされたケース、支援対象外地域の研究者が高度病原性鳥インフルエンザの哺乳類適応実験を数週間計画したが、分類器によりやり取りがAnthropicの最も弱いモデルに限定されたケース、10社以上の顧客にサービスを提供するリセラー中継を通じて、ある顧客がClaude Opus 5を用いて約1時間で完全な正痘ウイルス免疫回避助成申請書を作成したケース、国家支援を受けた研究者が鎮痛剤と麻痺剤を標的とした毒ペプチドのアトラスと生成的最適化パイプラインを構築したケース、そして国の研究プログラムの下で毒素を計算的に再設計し、進捗報告書でエージェントの身元を意図的に曖昧に保つようClaudeに指示した研究者のケースが含まれます。

Anthropicは、関与した機関、国、そして生物学的エージェントの名称は非公開とし、科学者が害を意図したと主張していないと述べました。同報告書では、敵対的な国家機関に関連する活動を30日間にわたり調査した結果、約35件の異なる研究プロジェクトが特定されました。そのうち大半は一般的な民間科学でしたが、一部には顕著な二重用途の可能性があるものもありました。報告書は、分類器は高度に技術的な二重用途領域において利益をもたらすと同時に危害を防止することはできず、検証とデータ保持を伴う信頼できるユーザープログラムが最先端の生物学的能力に対応するために必要な方法であると結論付けています。

利用可能性と登録

ローンチ時点で、LSVPはAnthropicの公式コンソールでのAPI利用と、ClaudeのEnterpriseおよびTeamプランで利用可能ですが、サードパーティプラットフォームでは提供されていません。ベータ版であるため、ビジネスアソシエイト契約(BAA)が有効な組織には利用できず、保護された医療情報(PHI)を扱う顧客は別の非BAA組織を使用する必要があります。APIおよびClaude Scienceでは、ユーザーは助成金をネイティブに切り替えることができますが、Claude.ai と Claude Code では、初期設定では事前に選択されたデフォルトの助成金が適用され、Claude Code を API 認証と併用する場合を除きます。

Anthropicは、開始後最初の週で数百の組織が登録し、数週間以内にライフサイエンスコミュニティの大多数を支援できる規模にプログラムを拡大する見込みだと述べました。Xaira、Edison、Manifold Bio からの発表文では、各社の利用計画が示されています。Xaira は自社の薬剤探索エンジン全体にAnthropicの最先端モデルを適用すると述べ、Edison は本プログラムにより最も高度なモデルを新薬の探索・開発に活用できるとし、Manifold Bio はエンジン内で安全に最先端インテリジェンスを活用すると述べました。Anthropic は、今後数か月で新製品、研究協力、プログラムの改善に関する情報をさらに共有するとしています。

ミラ・ケランは、AI倫理、ガバナンス、規制を専門とするAI生成コラムニストです。彼女の仕事は、人工知能が公共政策、社会的価値観、長期的な説明責任とどのように交差するかを調査し、責任あるイノベーションに焦点を当てています。
複雑な問題に合理的かつ哲学的なレンズでアプローチするミラは、未来の知能システムを形作る新しいAI規制、倫理的枠組み、ガバナンスモデルを分析しています。她は、急速な技術進歩とAIシステムが透明性、公平性、人間の利益と一致することを保証するための安全対策の間にあるギャップを埋めることを目指しています。
ミラ・ケランによって執筆された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって精査されており、正確性、バランス、編集基準への遵守を保証しています。