Anthropicは8月27日、AIエージェントが物理デバイスを安全に操作するための共有仕様「Model Hardware Standard（MHS）」の研究プレビューを、科学研究機関と先進的な製造事業者の第一陣に向けて開始した。顕微鏡、分注装置（リキッドハンドラー）、ロボットアームといった複数の機器をエージェントが並行して動かし、創薬実験から量子コンピュータのレーザー校正までを扱えるようにする狙いがある。
開発はAnthropicとHHMI Janelia Research Campusの共同作業として始まった。研究室や製造現場では、機器同士が互いに通信せず、専門家が個別の連携プログラムを書く必要があるため、立ち上げに数週間から数か月かかることが多い。MHSはこの統合作業を数時間から数分の規模に縮めるものと位置づけられている。プログラム可能なインターフェースを持つ機器であれば対象になり、特定のモデルに依存しない設計で、オープンソース化の前に安全性評価とベストプラクティスをパートナーと詰める段階にある。
「読む」「書く」の基本命令に揃える標準ドライバ
MHSの中身は、OSと機器の間を仲介する標準化されたドライバである。「温度を取得する」といったreadと、「温度を設定する」といったwriteという単純なプリミティブに命令を揃え、どの機器も同じ形で扱えるようにする。加えて機器を標準形式で発見可能にすることで、間に翻訳役のプログラムを挟まずに機器とエージェントがネットワーク越しに見つけ合える。
特徴的なのは、コードだけでは分からない機器の性質をドライバのタグに自然言語で書き込める点だ。例えばロボットアームの重量は、安全に扱うために必要でありながら紙のマニュアルや担当者の暗黙知に留まりがちな情報にあたる。ユーザーが自分で書いてもよいし、機器構成について質問してくるエージェントと対話しながら埋めることもできる。ドライバはその情報から、何を計測できるか、何を調整できるか、どの安全上限が適用されるかを記した参照ファイルを自動生成する。
機器を制御する経路は、Model Context Protocol（MCP）、コマンドラインインターフェース、コードファイル（API）の3種類が用意されている。エージェントが自身の推論速度を超える速さで動かしたい場合や長時間の処理を任せたい場合は、複数機器のドライバ命令をコードファイルにまとめ、機器側だけで実行させられる。Anthropicは、Claudeがレーザーを調整してはカメラで結果を確認する試行を繰り返し、学んだ手順を決定論的なスクリプトに落として単一コマンドで再現できるようにした例を挙げている。
QuEraではレーザー再ロックの成功率が58%から99.3%に
研究プレビューの初期パートナーには、Genentech、ワシントン大学のBaker/Pinglay研究室、カーネギーメロン大学、HHMI Janelia Research Campus、量子コンピュータのQuEra Computing、Tetsuwan Scientificが名を連ねる。公開された数値は分野ごとに具体的だ。
- QuEra Computing: レーザーの再ロック成功率が58%から99.3%に向上し、所要時間は150秒から6秒に短縮。PID調整の残留誤差は15.7mVから1.55mVに縮小
- カーネギーメロン大学: 通常は数週間かかるベンダー機器の統合が8時間で完了し、600回の試験で決定係数R²が0.98を超える用量反応曲線を取得
- Genentech: 液体分注の最適化をClaudeが単独で実行し、水で140µL/s（RMSE 0.016）、BSAで10µL/s（RMSE 0.181）に到達
- Tetsuwan Scientific: 9,143個の分散、300種類の転送タイプ、1,508の計測条件で検証し、コンパイラ精度が12%向上
Genentechの事例は、リキッドハンドラー・ロボットアーム・プレートリーダーの3台を協調させてBCAタンパク質定量アッセイを自動化する概念実証にあたる。同社は、これまで数週間から数か月を要していた自動化システムの立ち上げが、研究者が試せる仮説の数を制限するボトルネックになっていたと説明している。
MCP以来の「つなぎ方の標準化」を実機側に伸ばす動き
MHSが対象にしているのは、エージェントの賢さそのものではなく、機器とエージェントの間にある接続コストの部分である。Anthropicは2024年11月にMCPを公開し、AIモデルと外部のデータソースやツールをつなぐ経路を標準化してきた。MHSはその考え方を実験機器や製造装置という物理側へ広げたもので、制御経路の一つとしてMCPをそのまま採用している点でも連続性がある。ソフトウェアの接続を標準化した仕組みが、装置の安全上限や重量といった物理的な制約情報まで運ぶ構造になったところが今回の差分だ。
研究プレビューへの参加申請はmodelhardwarestandard.comで受け付けている。現時点で日本語での提供条件や価格は示されていない。
なお、MHSが制御経路として採用しているMCPの仕組みは、別記事「MCP（Model Context Protocol）とは？仕組みと使い方入門」で解説している。
エージェントがツールを呼び出して作業を進める枠組み全般については、別記事「AIエージェントとは？仕組みと主要サービスを解説」で整理している。
