哈佛教授、Claudeで18分野36課題解決、AI科研フレーム公開

哈佛理論物理学者マシュー・シュバルツ氏は10月1日、過去3ヶ月でClaudeを用いて18分野36件の学術課題を解決した実績を公開した。同日夜、彼が開発した研究支援フレームワークBootLoops 1.0がMITライセンスでGitHubに公開された。シュバルツ氏は物理学者とAIの連携課題を解決するため、他分野で数理手法が確立されているが対象学問では未踏の「Claude形状の問題」に特化したワークフローを構築した。 BootLoopsは特定モデル非依存の計算基盤だ。BootLoops基準により解析解の完全開示とPythonによる任意精度検証を強制し、AIの虚偽計算を排除する。この手法で複雑な積分計算を精密求解し、従来は数値近似に頼られていた課題を突破した。 成果は生態学、群体遺伝学、経済学、言語学などに波及した。生態学ではパナマ熱帯林データを解析し中性理論の限界を定量化。群体遺伝学では大規模ゲノムデータから遺伝子転換による変異相関を解明。経済学ではトップジャーナル再現パッケージのコード移行・検証を行い計算誤差と効率改善を検出。言語学では6000言語以上の音韻データベースを構築した。全成果は各分野専門家の厳密な審査を経て科学的妥当性が確認された。 シュバルツ氏はAIが時間感覚や学術的鑑賞力に課題を抱える一方、記号的推論では驚異的な生産性を見せると分析する。AIはデータ収集や理論構築を代替できないが、異分野知識統合と計算負荷削減において極めて有効だ。同氏はAI駆動研究が研究費申請や学術著作権、教育方針の見直しを迫ると指摘。BootLoopsは学界全体の計算インフラ拡大を目指し独立運営される。