Claude ScienceでUV全天マップを作成 — 欠けた3分の1をどう埋めたか
天文学者のBrice MénardがClaude Scienceで、紫外線で見た空の初の全天マップを作成。観測されていない空の約3分の1を機械学習で補い、隠して試した検証では実測値との差が約10%でした。
Anthropicの研究者で、ジョンズ・ホプキンス大学の天体物理学者でもあるBrice Ménard氏が、Claude Scienceを使って、紫外線(UV)で見た空の初の全天マップを作りました。観測データが存在しない空の約3分の1は、他の波長の観測から学習した関係で推定して埋めています。完成した地図は、天の川銀河の構造を学生が詳しく見るための教材として使えます。
要点
- 紫外線の全天マップは、これまで穴だらけのものしか無かった。NASAのGALEXでも空の約3分の2しか撮れていない
- Ménard氏が「手持ちの紫外線データをすべて集めて共通の尺度に揃え、1枚に統合し、未観測の領域を埋める」と指示し、Claudeが複数のエージェントを動かして実行した
- 欠けた部分は、可視光・赤外線・電波の観測との関係を学習して推定。隠して試した検証では、実測値との差が約10%に収まった
- 途中でGALEXの観測ごとに円形のムラが残る不具合が見つかり、全3万8,000件の観測を補正し直した
- 完成までに十数回の改訂を重ね、作業は数日にわたった。各ピクセルが「実測」か「予測」かを示す層と不確かさの推定も一緒に公開されている
なぜ紫外線の全天マップは存在しなかったのか
紫外線はオゾン層に吸収されるため、地上からは観測できません。宇宙望遠鏡に頼ることになります。
過去50年に複数の宇宙望遠鏡が空の一部を紫外線で観測し、データを公開してきました。最大のデータセットは、2003年から2013年にかけて運用されたNASAのGALEXです。約3万8,000回の観測で、空の約3分の2を撮影しました。
ただしGALEXは、非常に明るい星のある場所をあえて避けています。検出器を傷める恐れがあるためです。避けられた場所には、星が最も密集する天の川銀河の円盤面(銀河面)の多くが含まれます。NASAのSwiftや韓国のFIMS/SPEARも追加のデータを取りましたが、組み合わせても欠けは残りました。
統計的な手法で欠けを推定し、完全な地図に仕上げることは理屈の上ではできます。ただ、ピクセル単位の精密な較正と、洗練された解析の繰り返しが要り、まともにやれば数週間かかります。Ménard氏は、天体物理学者がより急ぎの研究を優先して、この種の作業を後回しにしがちだと述べています。多くの分野に、概念の説明や他の研究者の助けになるのに、誰の優先順位でも上位に来ない作業が積み残されています。
Claudeはどの順で地図を組み立てたか
Ménard氏が出した指示は、今夏のことです。公開されているすべての紫外線データを集め、共通の尺度に揃え、1枚の地図に統合し、どの望遠鏡も観測したことのない領域を埋める、という内容でした。指示は一文で済みますが、実行には何段もの処理が要ります。
Claudeはエージェントのチームを統括して、次の流れで作業を進めました。
紫外線全天マップの組み立て順
- 1
公開されている紫外線サーベイを探して取得する
エージェントがウェブを検索し、公開されている天文の紫外線サーベイを見つけてダウンロードします。GALEXだけで数万枚の画像があり、数年にわたって条件を変えながら撮られています。
- 2
サーベイごとに内部のムラをそろえる
時期の違う画像どうしを比べられるようにします。明るい星の周りは特に注意が必要です。太陽や街灯が地上の写真にグレアを加えるように、星は宇宙望遠鏡の画像にもグレアを加えます。暗い紫外線を精密に測るには、このグレアを先に除く必要があります。領域ごとに多数のエージェントが並列で担当しました。
- 3
サーベイどうしを統合する
望遠鏡ごとに紫外線の捉え方が少しずつ違います。互いに較正し、同じ解像度に描き直し、共通の座標系に載せてから1枚に統合します。Ménard氏は高い水準の指示だけを出し、細部はClaudeがエージェントに割り振りました。
- 4
未観測の領域を埋める
最も難しい工程です。空の約3分の1は、紫外線で一度も観測されていません。可視光・赤外線・電波との関係から推定します。
- 5
個々の星の紫外線を上乗せする
埋めた背景の上に、欧州宇宙機関(ESA)のGaia衛星が可視光で測った値から推定した、1億個を超える個々の星の紫外線を足します。ここで地図の第1版が完成しました。
欠けた3分の1はどう推定し、どう検証したか
穴埋めには、機械学習で一般的な「インペインティング」が使われました。数百万枚の写真で訓練したモデルが、画像の各部分と周囲の関係を学び、傷んだ部分や欠けた部分を復元する手法です。
Claudeはこれに、手元にあるもう1つの情報を組み合わせました。紫外線データが無い場所でも、可視光・赤外線・電波の観測はあります。紫外線で地図化できている3分の2の空を使い、紫外線の明るさが他の波長とどう関係するかを学習し、その関係を未観測の3分の1に適用しました。各地点がどう見えるはずかに加えて、その推定の確信度も出しています。
精度の確認はこうです。すでに紫外線データがある領域の一部をわざと隠し、インペインティングが埋めるべき穴を人工的に作ります。モデルは実際の値を見ずに、学習した関係だけで絵を完成させます。何度か改良を重ねた結果、隠したデータを実測の約10%以内で推定できました。人間の目にはほとんど区別できない差です。
紫外線全天マップの規模
GALEXが撮影した空の割合
約2/3
2003〜2013年に約3万8,000回の観測
未観測の空の割合
約1/3
インペインティングで推定
隠して検証した推定誤差
約10%
実測値との差
個別に加えた星の数
1億個超
Gaiaの可視光測定から推定
途中で見つかった不具合は何だったか
Claudeは最初から全部を正しくこなしたわけではありません。Ménard氏によると、ある晩に処理済みの画像を見ていて、最も暗い領域の1つに妙な模様があることに気づきました。周囲より少し明るい、あるいは暗い、かすかな円です。
正体はGALEXの個々の観測の痕跡でした。GALEXの1枚の画像は空の円形の領域を捉えていて、各画像には地球の大気に由来する、完全には一様でない紫外線の光(大気光)が混じります。これを取り切れないと、円ごとに明るさが少しずつずれて見えます。
Claudeはこの問題を、プロジェクトの冒頭で既知の課題として挙げていました。それでもこの地図は、他のエージェントによる2回のレビューを通過していました。Ménard氏が「個々の観測の跡が円盤として見える。直せるか」と伝えると、エージェントは原因を大気光の取り残しまでたどり、3万8,000件すべての観測で補正し直しました。数時間の処理で円は消えました。
この経緯には、読みどころが2つあります。
- 他のエージェントによるレビューが2回通っても、既知の課題が残ることがある
- 画像を目で見た人間の違和感が、修正の起点になった
Ménard氏の関与は、数日間にわたる作業の中で一定のリズムになっていました。Claude Scienceの中で何度かやり取りして次の手順を計画し、Claudeが数時間の計算を自律的に進める間、本人は別のプロジェクトに戻る、という繰り返しです。
完成した地図には何が写っているか
地図は十数回の改訂を経て仕上げられました。全天が紫外線で表示され、次のような構造が見えます。
- 輝く若い星の周りで光る塵の雲
- 大質量星の爆発が吹き飛ばしたガスの泡をなぞる、巨大な塵のリングとループ
- 銀河面から離れた場所で、銀河全体の星明かりに照らされて空を横切る、かすかな塵のフィラメント
- 銀河面の下に位置する大マゼラン雲と小マゼラン雲。若い星で明るい、近隣の2つの小さな銀河
表示には遠紫外線(154nm)と近紫外線(232nm)が組み合わされています。公開されている画像では、地図の約3分の1(銀河面の多くを含む)がClaude Scienceによる予測で、補助の層で各ピクセルが「実測」か「予測」かを示し、不確かさの推定も付いています。
Ménard氏は、この地図が天文学の定番の全天マップと並んで、銀河のさまざまな物理過程を学生が理解する助けになることを期待しています。授業では普段、可視光・赤外線・電波などで見た空を並べて見せています。紫外線だけは「穴だらけの地図しか見せられず、いつも言い訳をしていた」と振り返っています。
また本人は、研究に充てる時間を犠牲にせずに、この種のプロジェクトを進められたと述べています。同じ理由で後回しにしている地図や図、資料が、多くの科学者にもあるだろうという見方です。
Claude Scienceは「誰も優先しない共有資料づくり」を回せるか
Claude Scienceは2026年6月30日に、Pro・Max・Team・Enterpriseのユーザー向けにベータ提供が始まった研究者向けのワークベンチです。提供開始時の内容はClaude Scienceが研究者向けベータ提供開始で、文献レビューやデータ解析、図表作成での使われ方はClaude Scienceの文献レビュー実例で扱っています。
今回の事例が先行例と違うのは、成果物が論文でも解析結果でもなく、他の人が使える共有資料である点です。しかも作業の中身は、データ収集、較正、統合、機械学習による補完、不具合の切り分けと再処理という、典型的な「後回しにされる地道な工程」でした。Anthropicが科学分野でClaudeをどう展開しているかは、Anthropic Scienceとはで全体像をまとめています。
もう1点、再現性の観点があります。出力の来歴がどう記録されるかはClaude Scienceは再現性をどう担保するかにまとめています。地図の公開版が「実測」と「予測」を画素ごとに区別し、不確かさの推定を添えているのは、補完した部分を利用者が見分けられるようにする設計です。予測した3分の1を、実測と同じ確かさで扱わせない作りになっています。
見出しの問いに、この事例では「回せた」と答えられそうです。ただし既知の課題を最後に見つけたのは、地図を目で確かめたMénard氏でした。
まとめ
エージェント同士のレビューが2回通っても、既知の課題が残っていました。共有資料をエージェントに任せる場合でも、仕上がりを目で確かめる工程を人が持つかどうかが品質を左右すると読めます。
- 教材として使いたい教員や、天文のデータを扱う研究者にとっては、元データの出所(GALEX、Swift、FIMS/SPEAR、TD-1、Planck、Gaia)と、予測層・不確かさの層を区別して使えるかどうかが確認点になる
- 研究者が後回しにしてきた地道な仕事を、エージェントのチームに任せて進められるかどうかは、Claude Scienceを検討する場面で判断材料になる