立石優輔

熊本大学 工学（化学系）の博士課程でインフォマティクス研究してます。医薬品とかエネルギー関連の機能性材料を勉強中 |ケモインフォマティクス|マテリアルズインフォマティクス|機械学習|量子化学計算|分子動力学シミュレーション|統計学|最適化

[Tadayuki Akagi @tadayuki_akagi]

Natureに面白い記事。「ラボミーティングを活性化させる22の工夫」即興でスライド発表、お菓子持ち寄りなど斬新なアイデアが満載。AkagiLabも週1で「今週あったこと」を共有する。実験や就活など自由に。今年は贈り物の桃や梨が出てきました！まだまだ取り入れたい工夫あり。
https://t.co/Xs972EaWCw

[Koshiro AOKI @KoshiroAoki]

Mechanistic Interpretability（機械論的解釈可能性）に関するサーベイ論文が、人工知能学会40周年記念論文賞 最優秀論文賞に選ばれました。人工知能学会論文誌「人工知能学会40周年記念特集号」（2026年7月号）に掲載される予定ですのでぜひご覧ください。

[kwh_rd100 @KwhRd100]

分子表現学習のための、DFTレベルの量子化学注釈付き120万分子のデータセット　B3LYP-D3/def2-SV(P)//GFN2-xTB計算qcMol。大規模分子（最大604原子）対応。創薬・代謝物特化。NBO/ELF等局所量子記述子をGNN直入力で提供。6割超が実測値付き、ADMET予測性能向上実証。実装あり。https://t.co/YUpP8tHwkm

[Itaru Tomita / 冨田到 @itarutomy]

「CLAUDE.mdを自動で育てるシステム」が論文になった（https://arxiv[.]org/html/2605.23904v2）。

AIエージェントを新しいタスクに適応させる手段は、通常モデルのファインチューニングだ。SkillOptはその前提を覆す。GPT・Qwenなどのモデル本体は一切更新せず、CLAUDE.mdのような自然言語の手順書ファイル（スキル文書）だけを繰り返し改善する。

仕組みは深層学習のトレーニング���ープをテキスト空間で再現したもの。エージェントの実行ログをバッチで収集し、別の最適化LLMが失敗と成功を分析して「追加/削除/置換」の編集を提案。提案された編集は検証セットで性能が上がるか実際に確認（バリデーションゲート）され、合格したものだけが手順書に書き込まれる。却下された編集は「やってはいけない修正の記憶」として保存され、次の反省ループで活用される。深層学習でいう学習率・バリデーション・モメンタムをテキスト操作だけで実現した構成だ。

結果が驚異的だった。6ベンチマーク×7モデル×3実行環境の52セル全てでSOTA。GPT-5.5では表計算（SpreadsheetBench）が41.8→80.7、文書QA（OfficeQA）が33.1→72.1に改善。特にLiveMathとOfficeQAはたった1��の承認済み編集でこの改善を達成している。

学習後の手順書に書き込まれたルールを見ると、仕組みの本質がわかる。SpreadsheetBenchで自動生成されたルールがこれだ。「Excelの数式再計算に頼らず、評価済みの静的な値をターゲット範囲に直接書き込め」。これは熟練者が試行錯誤の末に気づくようなノウハウが、自動生成・自動検証されたもの。しかも学習済みスキルは別のモデルや実行環境にも転用可能で、Codexで学習したスキルをClaude Codeに転用するだけでSpreadsheetBenchが+59.7ポイント向上する。

「どんな手順書を持っているか」が競争力の源泉になる時代の入口が、見え始めている。

[そう｜Claude CodeのX運用で月800万インプ @so_ainsight]

Googleが「Code Wiki」を完全無料で公開しました。

GitHubに公開されているリポジトリのURLを貼るだけで、そのコードの中身を解説した最新版マニュアルが自動で出来上がります。

・コードが更新されたら解説も自動で書き直し
・「この処理どこ？」と聞けばAIが該当箇所まで案内
・全体の構造を図で可視化
・初見のリポジトリでも数分で理解できる

全部0円。何ができるのか、詳しく解説します👇

[dc1394 @dc1394]

物理学者はGPUやCUDAやHIPが分からず、計算機科学者は第一原理計算や密度汎関数理論が分からない。私はその間を埋める存在として頑張りたい。

[Daichi Konno / 紺野 大地 @_daichikonno]

用いたプロンプトは以下。
論文PDFと共に以下をそのままコピペするだけです！

【スライド作成プロンプト】
#General Instruction: あなたは科学研究用スライド作成のプロフェッショナルです。アップロードされた資料を元に科学研究用のクオリティの高い.pptxスライドを作成し、ダウンロードリンクを出力してください。スライド内の文章は全て「だ・である調」で作成すること。

#1. 最重要要件：図・表・フローチャートの自動取り込み
##論文内の視覚情報（Figure, Table, Flowchart/Algorithm, Supplementary Figure/Tableも含む）を走査し、スライド内に必ず配置せよ。
##図表を配置する際は、元の論文内での縦横比を必ず維持し、勝手に比率を変えないこと
##貼り付ける図表は図表のみを抽出し、Legendや本文は絶対に含めないこと
##図表の一部が見切れたりせずに、図表の全てが絶対に含まれるようにすること
##図表は「貼るだけ」ではなく、各スライドで図表が担うメッセージ（何を示すのか）を1行で明示すること。
##各図表について以下を必ず付与すること：
###参照ID：Figure番号 / Table番号（例：Fig.2, Table 1）
###��いキャプション要約（15–25語程度）：図表の要点のみ
###読み取り結果の要約（2–3点）：棒グラフなら群間差、散布図なら相関、フロー図なら分岐やステップの意味
###図表が多い場合：重要度（主結果＞方法＞補助）で優先順位をつけ、少なくとも「主要結果の図1枚以上」「方法を示す図/表1つ以上」を必ず含める
###図表の文字が小さい／読み取りが曖昧な場合：推測で断定しない。代わりに「読み取りが不確実」ラベルを付け、拡大して確認すべき箇所を箇条書きで示す

#2. スライドの必須構成（推奨テンプレート）
##全体ルール：フォントは日本語が游ゴシック、英語がArialで統一、各スライドに発表者ノート（読み上げ用）を付ける、必ず全てのFigureについてのスライドを作成すること（supplementary figureは不要）
##以下の順で作成し、各スライド���「タイトル」「本文箇条書き（最大5点）」「配置する図表」「発表者ノート（読み上げ用2–4文）」を付けよ。
##Slide 1：Title
###論文タイトル（原題＋和訳）、著者、雑誌、年
###Take-home message 1行
###背景は無色
##Slide 2：Background / Clinical or Scientific Rationale
###なぜ重要か（臨床的・研究的ギャップ）
###本論文が狙うギャップ
##Slide 3：Objective / Hypothesis
###目的、仮説、主要評価項目
##Slide 4：Study Design（図があれば優先して配置）
###研究デザイン、対象、期間
###フロー図（被験者選択、除外、解析セット）があれば必ず配置（Fig/Flow）
##Slide 5：Methods（最重要ポイントのみ）
###測定、介入、解析（統計）
###方法がまとまったTable/図があれば配置（Table/Fig）
###必要に応じて、本文中から抽出して端的に記載。
##Slide 6–8：Results（主結果：図表中心）
###各スライドに結果図表���1つ以上配置（Fig/Table）
###その図表から読み取れること���本文を参照しながら箇条書き3-5項目にまとめる。Fig.1a, 1b, ...など小項目ごとには絶対に記載しない。
###必ず全てのResults Figureについてのスライドを作成すること（supplementary figureは不要）。Figureの数が多ければスライド8を超えても構わない。その場合、以下のスライドを順次後ろにずらすこと。
##Slide 9：Discussion / Interpretation
###著者の解釈、臨床/研究的含意
###代替解釈や注意点
##Slide 10：Limitations & Strengths
###限界（バイアス、外的妥当性、測定誤差など）
###強み
##Slide 11：Conclusion / Take-home
###結論3点、次のアクション（臨床・研究）
###背景は無色
##（枚数指定が少ない場合は、Slide 9–11を統合してよいが、結論スライドは必ず残す）

#3. 図表の配置ルール（スライド品質の一貫性）
##1枚に図表を詰め込みすぎない（原則：図表1つ、最大2つ）
##図���は「左：図表、右：要点」の形式を基本とする
##表（Table）は可能ならスライド用に再構成し、重要列・重要行のみを表示（ただしTable番号と要約は維持）

[TJO @TJO_datasci]

「データサイエンスは生成AIに代替される」談義がここ数年喧しいけど、むしろ「生成AIの普及でデータサイエンスはようやく『サイエンス』になりつつある」という気がしている。つまり技術や実装が生成AIで省力化されたことで「データで何をサイエンスするのか」という本質に脚光が当たり始めている感

[TJO @TJO_datasci]

PyMCがdecision labなるフレームワークを出していた。基本的にClaude CodeにMMM以下様々なデータ分析をさせる際に「これはダメな分析だ」という場合にそれを検出して解決策を提示するという、一種のガードレール的な機能を提供するものっぽい。シニア分析者と同じ役割だなこれ
https://t.co/IDuWhsxhs0

[mizchi @mizchi]

Skills を自動最適化する SKILL.md 作ったんだけど、馬鹿みたいに効くので使っていいよ

https://t.co/mGHmkxOdfU

[Claude Code Studio @ClaudeCode_love]

【保存推奨】
Anthropicチームが正式公開した
“Claude Codeのベストプラクティス講座”がレベチすぎる😳しかも25分。
正直これ、マジで今年あなたが流し見してきたどのAI情報よりも本質を突いてるから解説👇
https://t.co/vWCXnATdXu
この動画何がヤバいかっていうと、、、
・Claude Codeのベストプラクティス
・AIツールの「連携→実運用」までの具体手順
・“ただ使う人”と“仕組み化する人”の決定的な差

全部、実践レベルで言語化されてる。

知識じゃなくて「再現性」が手に入るタイプのやつ。

この25分で、
AIの使い方が“作業”から“設計”に変わる。

必ずブックマークして視聴してほしい。

で、この動画見たら必ず下の記事も見て。

マジでClaudeCodeに対する、理解が一気に加速して明日からの仕事の生産性１０倍変わります👇

[Dr. しずく | Wet & Dry創薬研究者 @shizuku50312776]

In silico創薬実践書がKindleでも販売されました！🥰🎉🎉

In silico 創薬 実践書: おうち創薬で論文を書こう (LabCodeブックス)
https://t.co/m6yQr3oVTT

内容はZenn版と一緒ですが、Kindle Unlimitedで読めるので、ぜひみなさん読んでみてください！！！

[AI駆動塾 @L_go_mrk]

これ、めっっっっっっっちゃいいかもしれん。

ベンチマーク1位のPDF読み取りOSSが海外で話題になってる。

「OpenDataLoader PDF」：
PDFをMarkdown、JSON、HTMLに変換します。表や数式も崩れずに構造化してくれます。

できること：
・PDFの見出し・表・リスト・画像を正確に抽出する
・読み順を自動判定するので、2段組みのPDFでも正しく読める
・スキャンしたPDFもOCRで80以上の言語に対応
・複雑な表やLaTeX数式もそのまま変換
・AIと組み合わせると表の読み取り精度が90%超え
・LangChainとの公式連携あり
・Python、Node.js、Javaから使える

精度ベンチマークで総合1位（0.907）。docling、marker等を上回っています。

https://t.co/KrThcwO89f

[ゲノムのほうの愛ちゃん🌙 🐧 @dritoshi]

「AIエージェントを使いこなす はじめてのバイオインフォマティクス開発作法 -- 情報技術の基礎から環境構���・設計・テスト・公開まで」Vibe coding初心者から上級者までフィードバック待ってます!
https://t.co/EvnSxZl4ek

[立石優輔 @YusukeTt1sh]

Reject （＋そのコメント）、想像してた以上に心にくるものがある。

[立石優輔 @YusukeTt1sh]

Double bookingならぬTriple bookingに遭遇しました。
逆にラッキーですね。

[立石優輔 @YusukeTt1sh]

インターン初日にして、21:00帰り
そして、電気がつかないとかいう大問題が発生し、困り果てる。
オーナーに問い合わせてみるが、ドイツ語なのか、英語なのかもわからない何かを話していて、意思疎通困難。
早速、人生ハードモード。

[立石優輔 @YusukeTt1sh]

Airbnb で借りた民泊、まさかのトイレ・風呂、共有！。
そりゃ、ウィーンに1ヶ月10万円の部屋はそうなるか。。。
絶対に、誰よりもBOOSTの予算を有効活用して、研鑽を積んでいると思う（そう信じたい。）

[Rowan @RowanSci]

Looking to understand the electronic structure of your molecules better?

Rowan's electronic-properties workflow makes it fast and simple to compute and visualize MOs, electrostatic potentials, bond orders, multipole moments, and more—all from right in your browser:

[立石優輔 @YusukeTt1sh]

@kumamondaigaku スカスカヘッドのまま生きていくのは構わないのですが、公費を使って出張している以上、国益に、、、。
そもそも、そんなやつを出張に行か、、、。
と政治家みた���な気持ちになってるのでございまする。😬😬😬

人にあれこれ思う前に、誰よりも自分が頑張ります🔥

[立石優輔 @YusukeTt1sh]

国際学会に同行した留学生が、「���味のあるセッションは見たから私のゴールは達成！あとは経験のために、シンガポールを探索するの。」と言い、把握している範囲で1日半、学会に参加してないのだけど。

普通にありえないし、許せない。

興味のあることだけ知りたいのだったら、論文読めよ。