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調査・分析

方法 · コーディングエージェントで公開科学データを分析

天文学の知識ゼロから、AIとNASAのデータを掘ったら新しい惑星候補が見つかりました

Claude CodeのようなコーディングAIにNASAのTESS望遠鏡の公開観測データを任せると、AIがデータをダウンロードし、探索コードを書いて、恒星が規則的に暗くなる信号を探し、それが偽の信号かどうかも検査します。人は何を問うか、何を合格・不合格とするかを決めます。こうして見つかった信号は、どれもまだ専門家の確認を経ていない「候補」です。天文学を学んだことのないプロダクトマネージャーが見つけた候補が観測時間を得るまでの経緯、そのRedditとXの投稿を見て同じ方法を試した人たち、同じ頃に恒星の変化を見つけた独立研究者の事例をまとめました。

2026年10月19日·事例 4件

出典:Pavel Rabtsevich X

天文学を学んだことのないスペインのプロダクトマネージャーPavel Rabtsevichが、9月末にr/ClaudeAIで「I used Claude Code to find it(Claude Codeで見つけた)」と惑星候補について投稿し、この投稿はスコア5,995、コメント705件を集めました。 10月7日にXに投稿したスレッドは閲覧119万回を超えました。 その後の数日で、その投稿を見て同じ方法を試した人たちが、自分の見つけた候補を次々に公開しました。 10月11日には独立研究者のFriedrich Otto Kroneも、コーディングエージェントを使って白色矮星のアウトバースト候補を見つけ、公開しました。

Yaleの天文学者出身で、現在はAI業界で働くGreg Laughlinは、Scientific Americanにこの件を「a great example of human-AI teamwork(人とAIが協力した好例)」と語りました。

4つの事例はいずれも、結果はまだ専門家の確認を経ていない「候補」です。AIが担ったのは公開データのダウンロード、探索コードの作成、偽の信号かどうかの検査で、人は問いと合格・不合格の基準を決めました。

Reference 01天文学を学んだことのないスペインのプロダクトマネージャー、Pavel Rabtsevich · X・Reddit(Claude Code・Codexの活用記を投稿しているアカウント)

AIと見つけた惑星候補で、天文学者ではないプロダクトマネージャーがNASA望遠鏡の観測時間を勝ち取りました

116光年離れた恒星TIC 4206066は、3.18日ごとに約0.05%、2時間ほど暗くなります。惑星が恒星の前を横切っているのだとすれば、その惑星の半径は地球の約1.4倍です。Rabtsevichが恒星の暗くなった時刻を22回確かめたところ、22回すべてが3.18日周期で計算した時刻どおりに暗くなっていました。 11.13日ごとに暗くなる、より弱い信号も見つけましたが、こちらについては本人も「The evidence for that one is much weaker(証拠はずっと弱い)」と書いています。

Rabtsevichは、データから1年分を隠し、残りの年だけでその年に恒星が暗くなる時刻を予測するテストを、2018年・2020年・2025年のデータを一つずつ隠しながら3回行い、3回とも的中させました。恒星カタログや文献36件、TESSの自動検出アラート340,505件と照合し、すでに報告された信号ではないことも確かめました。 この照合は公開されているリストに基づくものです。Scientific Americanによると、この信号は2020年にTESSの検出フィルターに一度かかったものの、証拠不足で外されていました。また、天文学者のMichelle Kunimotoが偽の信号を除くために作った検査ツールLEO-Vetterを使った探索も、2026年初めにこの候補を選び出していましたが、公表はしていませんでした。 約2週間でClaude CodeとCodexを使って作った解析は74件、スクリプトは1,000本を超えました。

データのダウンロード、探索コードの作成、減光の形のフィッティング、周辺の恒星や偽の信号のチェック、グラフの作成、失敗したテストの再実行は、Claude Code(Opus 5.5・Fable 5.1)が担いました。Rabtsevichは「I chose what questions to ask, what tests mattered, and what counted as pass/fail.(何を問うか、どのテストが重要か、何を合格・不合格とするかは自分が決めた)」と書いています。結果のレビューは、Codexと、読み取り権限だけを与えた新しいエージェントセッションが別々に行いました。

9月25日にはZenodoにプレプリントを公開し、閲覧6,542回、ダウンロード900回を記録しました。 TESSの裁量観測(DDT)の承認リストには、この恒星を2分間隔で観測するというRabtsevichの提案が承認済みとして載っています。リストの原文は次のとおりです。「Pavel Rabtsevich | Two-minute cadence for TIC 4206066, a nearby K-dwarf with a 1.4R planet candidate(近傍のK型矮星TIC 4206066を2分間隔で観測、地球半径の1.4倍の惑星候補)」、承認欄は「yes」。 この承認により、TESSは次の観測期間中、この恒星の明るさを2分ごとに記録します。

TESSは空を区域に分け、一区域ずつ順に撮影していきます。この観測期間をセクターと呼びます。この恒星を再び撮影するセクター110は、10月31日から11月26日までです。Rabtsevichは10月6日、セクター110の間に恒星が暗くなる時刻を、3.18日の信号と11.13日の信号それぞれに基づいて事前登録しました。3.18日の信号では9回、11.13日の信号では3回暗くなると予測しており、予測誤差は約4分です。2018年・2020年・2025年のデータを隠して行った3回の予測テストは既存のデータを使ったもので、事前登録した予測を新しく撮影される観測で確かめるのは今回が初めてです。 スレッドの最後には、その恒星まで飛んでいける3Dサイトtic4206066.pages.devを添えています。

Reference 02自ら「im not an astronomer(天文学者ではない)」と明かしているRedditユーザー、Thick_Ad_9875 · Reddit・Zenodo

人の惑星候補の投稿をまねてみたら、どのリストにも載っていない地球サイズの候補がさらに2つ見つかりました

Thick_Ad_9875はRabtsevichの投稿を見て、Opus 5.5を使い、200光年以内にある小さな恒星約2,900個を見直しました。選んだのは、TESSが何年にもわたって撮影していたものの広い範囲を写した画像にしか収まっておらず、どの探索プログラムもその複数年分のデータをまとめて解析したことのない恒星です。始める前には、自分で組んだ探索設定でRabtsevichの信号を見つけ直し、設定が正しく動くかをまず確かめました。

2026年のデータを受け取る前に、候補の恒星が暗くなる時刻と判定基準を、後から書き換えられない形で記録しておきました。この予測テストで候補の一つは脱落し、二つは予測した時刻に暗くなって残りました。

残った候補のうち、TIC 451641911は134光年離れていて、3.91日ごとに約0.06%暗くなります。TIC 26432942は112光年離れていて、10.39日ごとに約0.07%暗くなります。惑星だとすれば、どちらも地球の約1.3倍の大きさです。二つの候補は、Thick_Ad_9875が探せた惑星・候補のリストにも、TESSの自動アラート約31万2千件にも見当たりませんでした。

どちらも検査ツールLEO-Vetterの17項目のチェックをすべて通過しました。別の検査ツールTRICERATOPSは、その恒星を回る惑星である確率を、TIC 26432942で96.5%、TIC 451641911で76.7%と算出しました。 検査結果と予測時刻はZenodoで公開されています。

Reference 03Webアナリティクス企業Wingifyを創業し、現在はAI研究所Lossfunkを運営するParas Chopra · Xフォロワー24万人

午前中だけClaude CodeでTESSのデータを調べたら、地球サイズの惑星候補が2つ見つかりました

Chopraは、RabtsevichがClaude Codeで惑星候補を見つけたというRedditの投稿を見て、TESSが長い間隔でしか撮影していない近くの恒星のデータを、Claude Codeで書いた解析プログラムを使って午前中いっぱい調べました。

TIC 370612437ははくちょう座の方向、158光年の距離にあり、3.56日ごとに0.02%暗くなります。惑星だとすれば、ほぼ地球と同じ大きさです。HIP 114417はアンドロメダ座の方向、134光年の距離にあり、4.93日ごとに0.03%暗くなり、大きさは地球の約1.1倍です。二つの恒星の減光は、2019〜2024年のうち4つの観測年にわたって、それぞれ55回と21回繰り返されていました。

1年分のデータを隠し、残りからその年の減光時刻を予測するテストは、4年のうち3年で的中しました。手法と結果は、Codexと新たに立ち上げたClaudeセッションが別々にレビューしました。Chopraは結果を50秒の動画とともにXに投稿し、NASAの系外惑星候補共有サイトExoFOPにコミュニティ候補(CTOI)として報告すると述べましたが、10月19日時点でTIC 370612437のExoFOPページにはまだコミュニティ候補の登録がありません。

Reference 04独立研究者 Friedrich Otto Krone · Zenodoで公開した論文草稿で、専門の天文学者による確認はまだ受けていません

天文学者ではない人が、AIとNASAのデータを分析して論文まで書きました

Kroneは、CodexとClaudeのコーディングエージェントに、TESSと別の掃天観測プログラムZTFのアーカイブデータの解析を任せました。そして、表面が振動する冷えゆく白色矮星LP 119-10が2024年12月に突然明るくなった、アウトバースト(急な増光)の候補を見つけました。明るさは、赤色から近赤外線までをとらえるTESSのデータで約6.5%、緑色のフィルター(gバンド)で撮影するZTFのデータで31%以上上がりました。二つの数字は、異なる色の光で測った明るさです。575.9秒周期の振動も検出されました。振動する冷えゆく白色矮星のうち、アウトバーストが知られているものは10個もありません。

プレプリントには「a second AI system repeated the analysis independently from the raw archive files(2つ目のAIシステムが、アーカイブの生データから解析を独立にやり直した)」と書かれています。

みんなの反応

よかったという声

  • “There's every reason to expect that this candidate super-Earth will pass further tests and make it into the official census.”

    このスーパーアース候補がこの先の検証も通過し、公式の目録に加わると期待できる理由は十分にあります。

    この恒星がTESSの2分間隔観測リストに載ったことを歓迎して語った言葉です。

    Greg Laughlin(Yaleの天文学者出身、現在はAI業界)· Scientific Americanscientificamerican.com
  • “I am a real astronomer and I looked into it and this doesn't appear to be bs.”

    私は本物の天文学者です。調べてみましたが、でたらめではなさそうです。

    ErrorlessQuaak · Redditreddit.com
  • “Without these tools I couldn't have processed a data set this size and carried it through to a result.”

    これらのツールがなければ、この規模のデータを処理して結果までたどり着くことはできなかったでしょう。

    Pavel Rabtsevich · Gizmodoのインタビューgizmodo.com
  • “This is incredible, and one of the best uses of AI that I have seen.”

    本当にすごいです。これまで見たAIの使い道の中でも、最高のものの一つです。

    Wordenskjold · Redditreddit.com

物足りなかったという声

  • “almost everything we found turned out to be junk. starspots, instrument glitches, neighbor stars leaking light into the pixels etc.”

    見つけたものはほとんどがガラクタでした。恒星の黒点、機器の不具合、隣の恒星の光がピクセルに混ざり込んだものなどです。

    初期の候補の半分は、自動チェックをすべて通過した恒星の黒点でした。隠した年の情報が予測テストに漏れ込み、ノイズまで通過させていたバグは、新しいClaudeセッションが見つけたそうです。

    Thick_Ad_9875 · Redditreddit.com
  • “Models agreeing with each other isn't evidence.”

    モデル同士の意見が一致しても、それは証拠になりません。

    Rabtsevichが頼りにしているのは、誰でも測れる信号、誰でも再実行できる計算、比較用のサンプル、そして次のデータが届く前に公開しておいたルールだそうです。

    Pavel Rabtsevich · Scientific Americanscientificamerican.com
  • “Important caveat: a faint neighbouring pair of eclipsing stars could fake the dip, so these exoplanets remain candidates pending further verification.”

    重要な注意点があります。近くにある暗い食連星が減光を装っている可能性があるため、これらの系外惑星はさらなる検証が済むまで候補のままです。

    食連星とは、互いを隠し合いながら回る2つの恒星のことです。

    Paras Chopra · Xx.com
  • “AI tools won't necessarily be helpful in the process of confirming planets, but [they] will likely continue to be used to string together publicly available code to help search for planets and run them through the basic vetting processes…”

    AIツールが惑星を確定するプロセスで必ずしも役立つとは限りませんが、公開されているコードをつなぎ合わせて惑星を探し、基本的な検査にかける用途では今後も使われ続けるでしょう。

    Kevin Hardegree-Ullman(NASA Exoplanet Science Institute)· Gizmodogizmodo.com

始め方

Claude Code、Codex、Grokなどのコーディングエージェントに、下の依頼を貼り付けるだけです。NASAのデータは無料です。

  1. はじめの依頼

    この記事の方法を自分でも試してみたい。 https://www.working-ref.com/ja/library/coding-agent-science-data-2026-10 事例の順序と注意点にならって、私の関心分野[例:天気、地震、遺伝子データ]の公開データで試せそうなことを3つ提案して。一つ選んだら、必要なツールのインストールからすぐに始めて。合うものがなければ、最初の事例のようにNASA TESSのデータで惑星候補を探すところから始めて。

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