Anthropicが化学NMR分析におけるClaudeの性能を検証
- •AnthropicはClaudeモデルを20種類の合成化合物を用いて業界標準のNMR解析ソフトウェアと比較検証した。
- •Opus 4.7は水素予測で±0.079 ppmの精度を達成し、専用ツールと同等以上の性能を示した。
- •Claudeモデルは化学分野専用の微調整を行わずに、逆構造推定における能力を実証した。
Anthropicの研究チームは合成化学者および計算化学者と協力し、化学分析におけるClaude AIモデルの有効性を検証した。Opus 4.7、Opus 4.6、Sonnet 4.6の3モデルを対象に、NMRスペクトルの予測および分子構造の推定能力を評価し、化学者の日常的なスペクトル解析や表現変換の支援を目指す。NMR分光法は磁場を利用して分子構造を解明する手法であり、合成化学において標準的だが時間を要する工程である。チームは、学習データのカットオフ後にChemRxivで公開されたプリプリントから抽出した20種類の合成化合物を用いて、業界標準のChemDrawやMestReNovaとモデルを比較し、公平な評価を確保した。
順方向予測において、Opus 4.7は競争力のある精度を示した。水素(¹H)スペクトルでは平均誤差±0.079 ppmを達成し、許容範囲内で良好な結果を得た。炭素(¹³C)予測でもOpus 4.7が±1.37 ppm、MestReNovaが±1.48 ppmとほぼ同等の性能を発揮した。ChemDrawが一部で優れた結果を出す一方で、Claudeモデルはピークの分裂パターンやサブピークの間隔予測において優位性を示した。Claudeは約80%の確率で0.5ヘルツ以内の精度を達成し、既存ソフトウェアの26〜35%を上回った。また、3回の独立したテスト実行においても一貫性が見られた。
順方向予測に加え、実験スペクトルから分子を特定する逆構造推定のテストも実施した。15問中、単環や2フラグメントの単純な構造8つに対しては、スペクトルと分子式のみで全て正解した。より複雑な縮環やスピロ環を含む7つのターゲットでは、出発物質をヒントとして提供することで、4症例で3回中3回、残りの3症例でも3回中2回の成功を収めた。研究チームは、今回の結果が日常的な化学分析支援の可能性を示す一方で、サンプルサイズが小さいことや、2D実験ではなく1D NMRデータへの依存、溶媒の限定といった課題も残ると指摘する。今後Anthropicは、合成推論、化学文献の理解、構造描画の能力を拡張し、科学研究を支援する計画である。