OpenAIとMolecule.oneは2026年6月17日、GPT-5.4を活用した「ほぼ自律型のAI化学者」が実際の化学実験を通じてChan-Lam結合反応の改善に成功したと報告した。10,080回の実験を重ねながら反応収率を向上させた成果で、AIが実際の湿式ラボ（wet lab）の実験設計と評価を自律的に担った初期事例として位置づけられる。
Chan-Lam結合反応は医薬品合成の中で重要な役割を持つ化学反応だが、条件最適化が難しく長年研究者を悩ませてきた。AI化学者は仮説の立案→実験の設計→結果の評価→次の仮説→というサイクルを繰り返し、人間の研究者が介入しなくても実験を自律的に進めた。
「自動運転ラボ（self-driving labs）」と呼ばれる、AIが実験を自律的に進める研究パラダイムの具体的な事例として、材料科学・創薬・化学合成の分野への応用が期待される。現時点では条件最適化という限定的なタスクだが、AIが湿式ラボでの実験設計に入り込み始めたことは科学研究のプロセスに対する根本的な問い直しをもたらす。
DeepMindのAlphaEvolveやCo-Scientistが計算・文献・仮説生成という「乾式」の科学支援に強みを持つのに対し、自律型AI化学者は実験そのものにAIが関与する「湿式」の方向性を示している。両者が組み合わさることで科学の自動化がさらに進む可能性がある。
