ハーバード大学の理論物理学者Matthew D. Schwartz氏は、人工知能を科学の現場で活用するための実践的な道を選んだ。2026年10月1日、同氏は「AIは適切な種類の問題を与えられたときに最も性能を発揮する」という一つの前提に基づくオープンソースツールキット「BootLoops 1.0」を公開した。

Schwartz氏は、こうした相性の良い問題を「Claude-shaped」タスクと呼ぶ。3か月間で、同氏と協力者は400の候補問題からなるプールにこの考え方を適用し、最終的に19名の共著者による36本の論文原稿を生み出した。

BootLoopsの実際の機能

BootLoopsは、科学計算のためのモジュラーハーネスである。研究者とAnthropicのClaudeのような大規模言語モデルの間に位置する。

このツールキットの主要なユースケースは数学物理学だ。30個の積分をエンドツーエンドで計算できる。その半分にあたる15個の積分は既知の結果を再現しており、残りの15個は新結果で、楕円的Feynman積分が含まれる。

物理学以外の読者のために説明すると、Feynman積分とは量子場の理論において粒子がどう相互作用するかを記述する数学である。特に楕円的タイプは計算が非常に難しいことで知られている。

物理学を大きく超えて

このプロジェクトは素粒子物理学にとどまらない。BootLoopsは、生態学、集団遺伝学、宇宙論を含む約18〜22の異なる野に及んでいる。

検証は設計の中心にある。BootLoopsは出力をPythonスクリプトとして生成し、任意精度で結果を返す。この選択は、もっともらしいテキストを生成するものであって正確な計算ではないという言語モデルの既知の限界に対処するものだ。数値を実行可能なコードに通すことで、BootLoopsは研究者がモデルの言葉を鵜呑みにするのではなく、結果を検証し再実行できるようにしている。

どのように作られたか

BootLoopsは、2025年12月に始まったClaudeとの反復的なプロセス、つまり公開の約10か月前に始まった取り組みから生まれた。Schwartz氏はClaude Opus 4.5から始め、2026年夏までにワークフローはClaude Fable 5へと移行し、プロジェクト途中での基盤モデルの変更となった。

公開に先立ち、Schwartz氏はAnthropicのブログに「Claude-shaped science」と題するゲスト投稿を行い、Anthropicがこれを掲載した。

その出自にかかわらず、BootLoopsはモデル非依存である。GoogleのGeminiやOpenAIのChatGPTを含む他の大規模言語モデルでも動作するよう設計されており、研究グループは単一のAIベンダーに縛られない。ソフトウェアは、誰でもコードの検査、使用、改変、再配布を認める寛容なオープンソースライセンスであるMITライセンスで提供される。

開発者は誰か

Schwartz氏はハーバード大学の物理学教授である。その研究は量子場の理論、素粒子物理学、機械学習に及び、量子場の理論の教科書も執筆している。

このツールキットは、研究用の計測機器として明確に位置づけられている。臨床、保険数理、規制、安全が重要な意思決定での使用は想定されておらず、その適用範囲は、出力を独立に検証できる研究領域に限定されている。

研究にとっての意味

BootLoopsで最も有用なアイデアは、ソフトウェアそのものよりも問題の選別ステップかもしれない。400の候補問題から36本の論文原稿を生み出したという事実は、相当な絞り込みが行われたことを示している。コードは自由に検査・改変できるため、他の研究室も独自の問題でこの選別ロジックを試すことができる。36本の論文原稿が peer review でどう評価されるか、そして他のグループが自由に実行できるこのツールキットをどれだけ広く採用するかが、次に注目すべき自然な指標となる。