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東京理科大学 中嶋研究室向け

研究室のための
Claude Code導入ガイド

コードを書くのに費やしていた時間を、研究の思考と検証に戻す

By 細川 透（物理学修士 / エンジニア・AIコンサルタント）

本資料は公開情報（論文・公式ドキュメント・公開投稿）に基づいて作成。

Claude Codeとは

CLI上で動く、実行型のAI coding agent

  • 自然言語でタスクを依頼 → ファイル読取・編集・実行まで行う
  • 研究者は「何を検証するか」に集中しやすくなる
  • 公式情報： Claude Code Overview / GitHub

「質問応答」ではなく、「作業を進めて成果物を残す」ための道具。

研究室での具体フロー（例）

1. Prompt
「data/ のCSVを解析」
→
2. CLAUDE.md 参照
規約・単位・保存先を順守
→
3. scripts/ を実行
図とログを生成
→
4. results/ に保存
再現手順をREADME化

活用パターン① — データ解析は「Prompt主導」

作業ログを残しながら、再現可能な解析フローを作る

  • 以下は「出力の捏造」ではなく、実際に研究室で使える依頼文の型
  • 重要なのは、モデル式・単位・保存先を明示すること
Claude Code / Prompt Pattern (Arrhenius)
$ claude
> data/transport_2026_02.csv を読み込んで、
> 抵抗率ρ(T)を Arrhenius (ln ρ vs 1/T) でフィットしてください。
> 使用した前処理（欠損除外・温度範囲）を明記し、
> 図を results/arrhenius_plot.png、
> フィット係数を results/arrhenius_fit.json に保存。
> 実行コマンドと依存パッケージを README.md に追記してください。

体験談（出典あり）： r/academia の投稿 では「最初の週末で、手作業なら1週間かかる量を進められた」と報告。

活用パターン② — 実際に使っている研究者は誰か

Republic of Science調査（15,933名の科学者）より

  • 調査記事： How do scientists use Claude Code?
  • データ/コード： claude-code-scientists (GitHub)
  • 主要数字：15,933人中 331人（2.1%）がClaude Code利用。キャリア初期・シニアで高く、中堅で低いU字傾向。
  • 論文執筆・学期サイクルに連動した2026年1月後半の利用増加も観測。
Real Researchers (GitHub)
@williamjameshandley  → github.com/williamjameshandley
@cmungall            → github.com/cmungall
@cranmer             → github.com/cranmer

※ 上記はいずれも Republic of Science 記事内で言及された実ユーザー例。

活用パターン③ — 最前線で何が起きているか

Donald Knuth「Claude's Cycles」(Stanford, PDF)

  • 一次資料： claude-cycles.pdf
  • Knuthが数週間詰まっていた Hamiltonian cycle decomposition 問題で、Claude Opus 4.6 が前進を与えたと記述
  • 文中の表現："Shock! Shock!" / "I'll have to revise my opinions about generative AI."
  • 研究補助AIを「下書き生成ツール」ではなく、探索相手として使う流れが顕在化
関連する現場感覚として、 r/academia投稿 でも「研究学生を指導する感覚に近い」と述べられている。

研究室での活用事例 — 事務・運営タスク

「研究以外」を圧縮して、実験・考察時間を確保する

  • 旅費精算：領収書フォルダから日付/金額/用途を抽出し、提出用CSVを整形
  • 購買管理：試薬・部材の発注履歴から月次サマリ作成、未処理項目を抽出
  • ゼミ運営：議事録の下書き作成、次回ToDoを担当者別に分解
  • 公募書類：過去申請書から共通セクションを再利用してドラフト化
Claude Code / Admin Prompt Pattern
$ claude
> receipts/ 配下のPDFと画像を確認し、
> 研究費精算用のCSV（date, vendor, amount, category, memo）を作成。
> 不明項目は UNKNOWN として一覧化し、
> docs/expense_checklist.md に「人間が確認すべき点」を追記してください。

料金プラン（2026-03時点）

公式価格ページを常に確認して運用する

Pro

$20 / 月

  • 個人の試行導入向け

Team

$30 / 人 / 月

  • 研究室での共同運用向け

Max 100

$100 / 人 / 月

  • 高頻度利用向け

Max 200

$200 / 人 / 月

  • 最大利用量が必要な場合

価格出典： Anthropic Pricing （1週間のFree Trial表記あり）

セキュリティとデータ取り扱い

Team導入時は「何を渡さないか」を先に定義する

  • 公式プライバシー： Anthropic Privacy Policy
  • 製品/運用ガイド： Claude Code docs
  • 料金ページ上のTeam説明（ビジネスデータの扱い）を確認： Team plan details
  • 研究室ルールとして、未公開データは匿名化コピーを作成してから投入
  • 権限は「解析用ディレクトリのみ」に限定（最小権限）

導入判断は「便利か」ではなく「再現性・監査可能性・情報境界を守れるか」で行う。

導入ステップ（中嶋研向けに具体化）

CLAUDE.mdで「研究室の文脈」を明文化してから使う

Step 1: 解析対象を限定（例：既公開データのみ）

Step 2: プロジェクト直下にCLAUDE.mdを作成（単位・保存規約・禁止事項）

Step 3: 2週間で「再現できたタスク」を3件記録して評価

sample: CLAUDE.md (physics lab)
# CLAUDE.md
- 目的: 輸送現象データ解析（固体物理）
- 単位: 温度[K], 抵抗率[ohm cm], 磁場[T]
- 保存先: 図は results/figures, 数値は results/tables
- 必須: 実行コマンドを README.md に追記
- 禁止: raw/ を上書きしない, 未公開個人情報を扱わない
- 出力要件: 係数は有効数字3桁、図は軸ラベルと単位を必ず記載

CLAUDE.md作成チュートリアル： 公式ガイド

まとめ（中嶋研究室向け）

  • 公開調査では、ORCID連携GitHub科学者15,933名のうち331名（2.1%）が利用： Republic of Science
  • Knuthの一次資料は、研究問題探索での実利用を示唆： Claude's Cycles (PDF)
  • 導入の鍵は「モデル性能」より、CLAUDE.mdと運用ルールで再現性を作ること

まずは小さく。解析1テーマで運用ルールまでセットで検証する。

slide deck QR

スライドURL（入力しやすい表記）
file:///root/clawd/projects/research-lab-slides/index.html