バイオインフォマティクスの会社を立ち上げようと思ったきっかけの一つに、以前所属していたラボでの出来事があります。そこは、Wet研究者と、僕のようなDry研究者が両方在籍する、少し大きめのラボでした。

ある朝ラボに行くと、超優秀な臨床系のWet研究者が、徹夜明けのような状態で Excel を使って実験データを延々と手作業でコツコツと修正したり解析していたんです。でもその作業は、バイオインフォマティクスを理解していて、少しプログラミングができれば、10分程度で終わるような内容でした。

その姿を見て、「どんなに優秀な生命科学研究者でも、プログラミングができないと研究が非常に遅くなってしまう」という大きな課題を痛感したんです。そこから「バイオインフォマティクスをすべての生命科学研究者が使えるようにしたい」と強く思うようになりました。

起業して最初は受託解析から始めました。忙しい研究者にとって、プロに解析を頼めることは非常に価値があるからです。バイオインフォマティクスは学習コストが高く、臨床をしながら研究しているような方々には、スキルアップやルーチン解析に時間を割く余裕がありません。研究の本質部分は自分で時間をかけるとしても、解析作業そのものは外注した方が生産性が上がります。

そこで私たちは、測定データやバイオインフォマティクス解析を受託し、研究者の皆さんが生物学的な解釈や研究の本質部分により多くの時間と労力を使えるようにしたいと考えたのです。

次のステップは、「自分で解析したい」という研究者への支援でした。自分で解析する方が深い気づきが得られるため、そのニーズも当然あります。そこでバイオインフォマティクスのトレーニングを提供することにしました。これがアメリエフを立ち上げた大きな理由の一つです。

さらに、ある程度解析ができるようになると次にぶつかる壁が「環境構築」です。バイオインフォマティクス環境の構築は、ただコンピューターを買えば良いわけではありません。Linux サーバーを用意し、必要なソフトウェアをインストールし、ゲノムデータなどのデータベースをセットアップする必要があります。これが非常に大変で、エラーが出て 3 日間作業が止まる、なんてことも珍しくありません。

そこで、この環境構築も私たちが準備し、提供したいと考えるようになりました。そうした思いから、ソフトウェア開発やシステム開発、サーバー構築・販売といった事業も手がけるようになったのです。

アメリエフはバイオインフォマティクスで生命科学研究を加速させる総合的な支援を提供しています。
https://t.co/weuQw5lT36

#バイオインフォマティクス #アメリエフ #NGS解析 #環境構築 #人材育成 #受託解析 December 12, 2025

【永遠のテーマ：RとPython、どっちから学ぶ？】

「これからバイオインフォを始めたいんですが…」という相談で最も多いのがこの質問です。
私の結論は「目的による」ですが、あえて指針を示すならこうです。

🧬 R言語
統計解析と「図解」に圧倒的に強いです。
特にRNA-seq解析などのオミクス解析は、Rのパッケージ（Bioconductor等）がデファクトスタンダード。
論文にそのまま載せられる美しいグラフを描きたいなら、まずはRです。

🐍 Python
汎用性が高く、機械学習（AI）や大量のテキスト処理に強いです。
「数万行のデータから特定の文字を抜き出す」「画像解析をする」「AIモデルを作る」ならPython一択。

迷ったら？ 「研究室の先輩が使っている方」を選びましょう。
エラーが出た時に「すぐ聞ける人が近くにいる環境」。これが学習初期には何よりの特効薬です。

#バイオインフォマティクス #リスキリング #データ解析 #データ可視化 #RNAseq解析 December 12, 2025

【採用情報：WetとDryのハイブリッド人材へ】
「実験は好きだけど、データ解析もできるようになりたい」
「情報系出身だけど、バイオの謎を解きたい」
アメリエフはそんなあなたを待っています。

文系出身のエンジニアも、元バリバリの実験研究者も在籍。
多様なバックグラウンドが混ざり合うことで、「生物学的解釈」という独自の強みが生まれます。

倭国の創薬を支える仕事、一緒にしませんか？
https://t.co/MQ2ZhAbmC2

#新卒採用 #中途採用 #バイオインフォマティクス #博士採用 December 12, 2025

【学会シーズン到来！倭国癌学会や倭国分子生物学会など】
バイオインフォマティクスの技術進歩は日進月歩。
昨日の最新ツールが今日は古い、なんてこともあります。

アメリエフのエンジニアは、主要な国際学会や国内学会に参加し、
常に最新のトレンド（空間オミクス、AI創薬など）をキャッチアップしています。

「最近の学会で話題のあの手法、試してみたい」
そんなリクエストもお待ちしています！私たちも新しい技術が大好きです。

#学会参加 #バイオインフォマティクス #日進月歩 December 12, 2025

【文献調査（サーベイ）から始める解析】
「この病気に関連する遺伝子を知りたい」
いきなり計算機を回す前に、私たちはまず「文献」を読みます。

過去の論文ですでに報告されているマーカーは何か？
競合他社はどこに注目しているか？

アメリエフのコンサルティングは、こうした泥臭い調査からスタートします 。
Dry解析は魔法ではありません。巨人の肩に乗る（先行研究を活かす）ことで、初めて意味のある結果が出ます。

#バイオインフォマティクス #解析コンサルティング #Dry研究 December 12, 2025

【新着】細胞の「未来」を予測するRNA Velocity解析、解説動画を公開！ 従来のスナップショット的な解析を超え、スプライシング情報から細胞の動的な変化を読み解く手法です。 基礎から実装フローまで網羅。

https://t.co/V3Ky5nqxZU
#バイオインフォマティクス #研究 December 12, 2025

もう今日は酒飲みながらの〜んびり生成AIで遊ぶか
バイオインフォマティクスの勉強法や論文読みの効率化について聞きまくるで
サブスクってるからしつこく聞いてもいいよねぇ！？（ﾏｼﾞｷﾁｽﾏｲﾙ） December 12, 2025

【恐怖の「バッチエフェクト」を知っていますか？】
「実験日によってデータが微妙に違う...」試薬のロット、実験者、気温などの違いが
データに乗ってしまう現象、それがバッチエフェクトです。

これを補正せずに解析すると、「病気のせいで遺伝子が変動した」のか
「実験日が違うから変動した」のか区別できません。

アメリエフでは、実験デザインの段階から「バッチ影響が出にくい計画」を助言し、
解析時に数理的な補正を行います。綺麗なデータは、綺麗な実験計画から。

#バッチエフェクト #データ解析 #バイオインフォマティクス #補正 December 12, 2025

【「トップジャーナル水準」の図表とは？】
論文がアクセプトされるかどうか、図（Figure）の美しさは意外と重要です。
デフォルトの出力そのままの図では、「解析しただけ」に見えてしまいます。

アメリエフは、論文投稿クオリティ（Publication Ready）の作図をサポートします。
フォントサイズ、配色、レイアウト...査読者を納得させる「魅せるデータ」を作成します。
https://t.co/6HJsbFKxiu

科学も最後はプレゼンテーションです。

#バイオインフォマティクス #解析コンサルティング #論文投稿 #図表作成 December 12, 2025

"エージェントではなく、「スキル」を作ろう！"
https://t.co/dKkVNbX3zN
Anthropicの中の人の講演を翻訳してみました。

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皆様、おはようございます。本日もこのような機会をいただき、誠にありがとうございます。前回お話しした際には、エージェントとは何かをまだ模索している段階でしたが、現在では多くの方が日常的にエージェントを利用されています。しかし、依然として課題が残っているのも事実です。エージェントは知能と能力を持っているものの、実際の業務に必要な専門知識が常に備わっているわけではありません。

私はバリー、そしてこちらはマヘシュです。私たちは「エージェントスキル」を開発しました。本日は、私たちがエージェントの構築を中止し、スキルの構築に注力するようになった理由をご説明いたします。

前回の講演以来、多くの変化がありました。MCPがエージェント接続の標準となり、初のコーディングエージェントであるCloud Codeが世界にリリースされ、弊社のクラウドエージェントSDKは、すぐに実運用可能なエージェントを提供できるようになりました。エコシステムはより成熟し、私たちはエージェントのための新しいパラダイムへと移行しつつあります。そのパラダイムとは、モデルとランタイム環境とのより密接な連携です。簡単に言えば、「コードこそが全て」だと考えています。

かつて私たちは、異なるドメインのエージェントは大きく異なると考えていました。それぞれが独自のツールと足場を必要とし、それは各ユースケース、各ドメインに対して個別のエージェントが必要であることを意味していました。しかし、各ドメインにおけるカスタマイズは依然として重要であるものの、基盤となるエージェントは私たちが考えていたよりもはるかに普遍的であることがわかりました。私たちは、コードが単なるユースケースではなく、デジタル世界への普遍的なインターフェースであると認識したのです。Cloud Codeを開発した後、Cloud Codeが実は汎用エージェントであることに気づきました。

例えば、財務レポートの作成を考えてみましょう。モデルはAPIを呼び出してデータを取得し、調査を行うことができます。ファイルシステムでデータを整理し、Pythonで分析し、その洞察を古いファイル形式で統合することができます。これらすべてがコードを通じて行われます。コアの足場は突然、単なるbashとファイルシステムと同じくらい薄くすることができ、これは素晴らしいことであり、非常にスケーラブルです。しかし、私たちはすぐに別の問題に直面しました。それは「ドメイン専門知識」の問題です。

皆様は誰に税務処理をしてもらいたいでしょうか？数学の天才であるIQ300のマヘシュでしょうか、それとも経験豊富な税理士であるバリーでしょうか？私は間違いなくバリーを選びます。マヘシュに2025年の税法を一から解き明かしてもらう必要はありません。私はドメインエキスパートによる一貫した実行を求めているのです。現在のエージェントは、マヘシュに似ています。彼らは優秀ですが、専門知識が不足しています。努力を惜しまず、適切な指示を与えれば素晴らしいことを成し遂げられますが、多くの場合、重要なコンテキストが事前に欠けています。彼らは私たちの専門知識をうまく吸収できず、時間とともに学習することもありません。

これが、私たちが「エージェントスキル」を作成した理由です。スキルとは、エージェントのための構成可能な手続き型知識をパッケージ化した、組織化されたファイルの集合体です。言い換えれば、フォルダなのです。このシンプルさは意図的なものです。私たちは、コンピューターさえあれば人間でもエージェントでも誰でも作成・使用できるものを求めていました。これらは既存のシステムとも連携します。Gitでバージョン管理したり、Google Driveに保存したり、zip形式でチームと共有したりできます。私たちは数十年間、ファイルをプリミティブとして使用してきましたが、その利便性を知っています。今さら変更する必要があるでしょうか？

そのため、スキルには多くのスクリプトをツールとして含めることができます。従来のツールには明白な問題がありました。一部のツールは説明が不十分で曖昧であり、モデルが苦戦しているときにツールを変更することはできません。そのため、コードのスタートアップ問題に陥り、常にコンテキストウィンドウ内に存在することになります。コードはこれらの問題の一部を解決します。自己記述性があり、変更可能であり、実際に必要とされるまでファイルシステム内に存在することができます。

これはスキル内のスクリプトの例です。Claudeがスライドにスタイルを適用するために同じPythonスクリプトを何度も書いているのを見てきました。そこで私たちはClaudeに、将来の自分自身のためにツールとしてスキル内に保存するように依頼しました。これで、スクリプトを実行するだけで、すべてがより一貫性があり、より効率的になりました。

この時点では、スキルは多くの情報を含むことができますが、コンテキストウィンドウを保護し、数百のスキルを適合させ、真に構成可能にする必要があります。そのため、スキルは段階的に公開されます。ランタイム時には、モデルにそのスキルがあることを示すために、このメタデータのみが表示されます。エージェントがスキルを使用する必要がある場合、残りのスキル.mdを読み込むことができます。これには、残りのフォルダのコア命令とディレクトリが含まれています。その他すべての情報は、アクセスを容易にするために整理されています。つまり、スキルとは、スクリプトをツールとして含む整理されたフォルダなのです。

5週間前のリリース以来、この非常にシンプルなデザインは、数千ものスキルからなる急速に成長するエコシステムへと発展しました。私たちは、スキルがいくつかの異なるタイプに分かれていることを確認しました。基盤となるスキル、エコシステム内のパートナーによって作成されたサードパーティのスキル、そして企業内およびチーム内で構築されたスキルです。

まず、基盤となるスキルとは、エージェントにこれまでになかった新しい一般的な能力やドメイン固有の能力を与えるものです。弊社自身は、リリース時に、Claudeにプロ品質のオフィスドキュメントを作成・編集する能力を与えるドキュメントスキルを構築しました。また、Cadenceのような企業が、ClaudeにEHRデータ分析や一般的なPythonバイオインフォマティクスライブラリのより効果的な使用法といった新しい機能を与える科学研究スキルを構築していることを非常に嬉しく思っています。

エコシステム内のパートナー企業も、Claudeが自社のソフトウェアや製品をより良く活用できるよう支援するスキルを構築しています。Browserbaseはその良い例です。彼らはオープンソースのブラウザ自動化ツール「Stage Hand」のためにスキルを構築しました。そして現在、このスキルとStage Handを搭載したClaudeは、ウェブをナビゲートし、ブラウザをより効果的に使用して作業を完了することができます。また、Notionは、Claudeが皆様のNotionワークスペースをより深く理解し、ワークスペース全体で詳細な調査を行うのに役立つ一連のスキルをリリースしました。

そして、私がスキルに対する最大の興奮と牽引力を感じているのは、大企業内です。これらは、組織のために構築された企業およびチーム固有のスキルです。私たちは、Fortune 100企業と話し合いを行っており、彼らはスキルを、エージェントに組織のベストプラクティスや、オーダーメイドの社内ソフトウェアの使用における独特な方法を教える手段として利用しています。また、非常に大規模な開発者生産性チームとも話をしています。これらのチームは、組織内で数千人、あるいは数万人もの開発者にサービスを提供しており、Cloud Codeのようなエージェントをデプロイし、コードスタイルのベストプラクティスや、開発者に社内でどのように作業してほしいかについて教える手段としてスキルを使用しています。

このように、これらの異なるタイプのスキルは、組織内または世界中の異なる人々によって作成され、利用されています。しかし、共通しているのは、誰でもそれらを作成でき、エージェントにこれまでになかった新しい機能を与えるということです。

このエコシステムが成長するにつれて、いくつかの興味深い傾向が見られるようになりました。第一に、スキルがより複雑になってきていることです。現在の最も基本的なスキルは、いくつかのプロンプトと非常に基本的な指示を含むhttps://t.co/sFeXG1fLAlマークダウンファイルであることもありますが、ソフトウェア、実行可能ファイル、バイナリ、ファイル、コード、スクリプト、アセットなどをパッケージ化したスキルが登場し始めています。今日構築されているスキルの多くは、構築してエージェントに組み込むまでに数分から数時間かかるかもしれませんが、私たちが現在使用している多くのソフトウェアと同様に、これらのスキルは構築とメンテナンスに数週間から数ヶ月かかるようになるでしょう。

また、このスキルエコシステムは、今年構築されたMCPサーバーの既存のエコシステムを補完していることも確認されています。開発者は、複数のMCPツールを連携させて外部データや接続性を伴うより複雑なことを行うワークフローをオーケストレーションするスキルを使用し、構築しています。これらのケースでは、MCPが外部世界への接続を提供し、スキルが専門知識を提供しています。

最後に、個人的には最もエキサイティングなことですが、技術者ではない人々によってスキルが構築されていることです。これらは、金融、採用、会計、法律などの職務に携わる人々です。これは、スキルがコーディング作業を行わない人々がこれらの汎用エージェントを拡張するのに役立ち、これらのエージェントを彼らの日常業務によりアクセスしやすくするという私たちの当初のアイデアのかなり初期の検証だと思います。

これらをすべてまとめると、これらのスキルが汎用エージェントの新しいアーキテクチャにどのように適合するかについてお話しましょう。

まず、このアーキテクチャはいくつかの点に収束していると考えています。第一に、モデルの内部コンテキストを管理し、入出力されるトークンを管理するエージェントループです。これは、エージェントにファイルシステムとコードの読み書き能力を提供するランタイム環境と結合されています。

このエージェントは、今年多くの人が行ってきたように、MCPサーバーに接続することができます。これらは、エージェントをより関連性のある効果的なものにするための外部世界のツールとデータです。そして今、同じエージェントに、特定のタスクに取り組むことを決定したランタイム時にのみコンテキストに引き込むことができる、数百または数千ものスキルのライブラリを与えることができます。今日、エージェントに新しいドメインで新しい機能を与えることは、適切なMCPサーバーのセットと適切なスキルライブラリを与えることだけを伴うかもしれません。

MCPサーバーと一連のスキルを備えたエージェントというこの新しいパターンは、Anthropic社がClaudeを新しい垂直市場に展開するのにすでに役立っています。5週間前にスキルをリリースした直後、私たちは金融サービスとライフサイエンスにおける新しい提供をすぐに開始しました。そしてこれらそれぞれに、Claudeを各ドメインの専門家にとってより効果的にする一連のMCPサーバーとスキルが付属していました。

また、スキルが将来どのように進化するかについて、より複雑になるにつれて、私たちが注力したい他の未解決の問題や領域についても考え始めています。私たちは、スキルをソフトウェアと同様に扱うことで、開発者、企業、その他のスキル構築者を真にサポートしたいと考えています。

これは、テストと評価、これらのエージェントが適切なタイミングとタスクでスキルをロードしトリガーすることを確実にするためのより良いツール、そしてスキルを装備したエージェントの出力品質を測定し、エージェントが期待されることを行っていることを確認するためのツールを探求することを意味します。

また、バージョン管理にも注力したいと考えています。スキルが進化し、結果として生じるエージェントの動作が進化するにつれて、これを明確に追跡し、時間の経過とともに明確な履歴を持つようにしたいと考えています。

最後に、他のスキル、MCPサーバー、およびエージェント環境内の依存関係やパッケージに明示的に依存し、参照できるスキルも探求したいと考えています。これにより、エージェントは異なるランタイム環境でより予測可能になると考えています。また、複数のスキルを組み合わせることで、Claudeのようなエージェントは、これらのエージェントからさらに複雑で関連性のある動作を引き出すことができるようになります。

全体として、これらの要素は、スキルをより簡単に構築し、Claude以外のエージェント製品にも統合しやすくすることを期待しています。

最後に、スキルの価値の大部分は、共有と配布から生まれると考えています。バリーと私は、これらのエージェントを大規模に展開する企業の未来について深く考えています。そして、私たちを最もワクワクさせるビジョンは、組織内の人々やエージェントによってキュレーションされる、収集され、進化する能力の知識ベースです。スキルは、このビジョンに向けた大きな一歩であると考えています。これらは、エージェントが役立つことを行うための手続き型知識を提供します。エージェントと対話し、フィードバックやより多くの組織的知識を与えることで、エージェントは向上し始め、チームや組織内のすべてのエージェントも同様に向上します。そして、誰かがチームに参加し、初めてClaudeを使い始めたとき、Claudeはすでにチームが何を重視しているかを知っています。日常業務について理解しており、皆様が行っている作業において最も効果的に機能する方法を知っています。

そして、このエコシステムがさらに成長し発展するにつれて、この複合的な価値は、皆様の組織だけでなく、より広範なコミュニティにまで広がるでしょう。世界中の誰かがMCPサーバーを構築して皆様のエージェントをより便利にするのと同じように、コミュニティの他の誰かが構築したスキルも、皆様自身のエージェントをより有能で信頼性があり、役立つものにするのに役立つでしょう。

この進化する知識ベースのビジョンは、Claudeがこれらのスキルを作成し始めると、さらに強力になります。私たちは、継続的な学習に向けた具体的なステップとして、スキルを特別に設計しました。

初めてClaudeを使い始めるとき、この標準化された形式は非常に重要な保証を提供します。Claudeが書き記すすべては、将来のバージョンによって効率的に使用できるということです。これにより、学習が実際に転送可能になります。

コンテキストスキルを構築するにつれて、メモリの概念がより具体化されます。スキルはすべてをキャプチャするわけではありません。あらゆる種類の情報をキャプチャするわけではありません。Claudeが特定のタスクで使用できる手続き型知識のみをキャプチャします。

Claudeとかなり長い間一緒に作業していると、スキルの柔軟性がさらに重要になります。Claudeは、新しい能力を即座に習得し、必要に応じて進化させ、時代遅れになったものは破棄することができます。これは常に私たちが知っていたことです。コンテキスト内学習の力は、日々変化する情報にとってこれをはるかに費用対効果の高いものにします。

私たちの目標は、皆様と一緒に働き始めて30日目のClaudeが、1日目のClaudeよりもはるかに優れていることです。Claudeはすでに、弊社のスキルクリエータースキルを使用して皆様のためにスキルを作成することができ、私たちはこの方向性を引き続き推進していきます。

最後に、エージェントスタックを、これまでコンピューティングで見てきたものと比較して締めくくりたいと思います。

大まかな類推として、モデルはプロセッサのようなものです。どちらも莫大な投資を必要とし、計り知れない可能性を秘めていますが、それ自体ではそれほど有用ではありません。

そして、私たちはオペレーティングシステムを構築し始めました。OSは、プロセッサの周りのプロセス、リソース、データをオーケストレーションすることで、プロセッサをはるかに価値あるものにしました。AIにおいては、エージェントランタイムがこの役割を担い始めていると私たちは信じています。

私たちは皆、モデルとの間で適切なトークンを入出力するための、最もクリーンで効率的でスケーラブルな抽象化を構築しようと努めています。

しかし、プラットフォームがあれば、本当の価値はアプリケーションから生まれます。少数の企業がプロセッサとオペレーティングシステムを構築しますが、私たちのような何百万もの開発者が、ドメイン専門知識と独自の視点をエンコードしたソフトウェアを構築してきました。スキルがこのレイヤーをすべての人のために開くのに役立つことを願っています。これは、フォルダに何かを入れるだけで、私たち自身のため、お互いのため、そして世界のために創造的になり、具体的な問題を解決できる場所です。したがって、スキルは単なる出発点です。

最後に、私たちは現在、汎用エージェントのためのこの一般的なアーキテクチャに収束しつつあると考えています。私たちは、新しい機能を配布・共有するための新しいパラダイムとしてスキルを作成しました。ですから、エージェントの再構築をやめ、スキルの構築を開始する時期が来ていると考えています。これに興味をお持ちでしたら、ぜひ私たちと一緒に働き、今日からスキルを構築し始めましょう。ありがとうございました。 December 12, 2025

【メタゲノム解析：腸内細菌の謎を解く】
「ヒト」の細胞より多いと言われる「腸内細菌」。

メタゲノム解析（16S rRNA解析やショットガン解析）を行えば、
サンプルの中に「どの菌が」「どれくらい」いるかが分かります。

・疾患群と健常群で菌叢（フローラ）はどう違う？
・この食品を食べると善玉菌は増える？

食品メーカー様やヘルスケア企業様からの依頼が多い分野です。
菌の世界もデータで見れば一目瞭然です。

#メタゲノム解析 #ショットガンメタゲノム #MicroBiome #腸内細菌叢 #環境DNA #バイオインフォマティクス December 12, 2025