米Anthropic、AIエージェントによる物理機器操作の共通仕様「MHS」を発表

米Anthropicは8月27日（現地時間）、AIエージェントが物理的な機器を安全に操作するための共通仕様「Model Hardware Standard」（MHS）のリサーチプレビューを開始したと発表した。まずは科学研究機関と先端製造分野の一部パートナーに提供する。MHSは、Anthropicと米HHMIジャネリア・リサーチ・キャンパスの共同作業から生まれたもので、顕微鏡や分注ロボット（リキッドハンドラー）、ロボットアームなどの実験・製造機器を、エージェントが並行して一括制御できるようにする。

同社によると、実験室や製造現場では機器ごとにプログラミングインタフェースが異なり、相互に通信させるための個別実装に数週間から数カ月を要していた。MHSはこの統合作業を数時間から数分に短縮するという。仕組みとしては、温度取得などの「読み取り」や「書き込み」などの基本命令（プリミティブ）のみで構成した標準ドライバを導入し、各機器をネットワーク上で発見可能な標準形式で公開する。ドライバには、ロボットアームの重量のようにコードだけでは分からない機器の特性を自然言語で記述するタグがあり、そこから測定できる値、変更できる値、適用される安全上の制限をまとめた参照ファイルを自動生成する。エージェントはMCP（Model Context Protocol）、コマンドラインインタフェース、コードファイルの3つの手段で機器を制御する。MHSはモデル非依存で、プログラマブルなインタフェースを持つ機器であれば利用できるとしている。

先行導入の事例も公開した。米Genentechは、リキッドハンドラー、ロボットアーム、プレートリーダーを連携させるBCAタンパク質定量法の自動化にMHSを適用した。「Claude」が送液速度を自律的に最適化し、チップの取得失敗などのエラーからも自力で復旧したという。米カーネギーメロン大学は、液体の段階希釈による用量反応試験を従来の約3倍の速度で実行し、非自動化状態から結果取得までを8時間で終えた。ベンダーに依頼した場合は数週間かかるとしている。

ハードウェアベンダー側の対応も進む。米Amazon傘下のAWSは、AIエージェントと物理デバイスを接続するライブラリ「Strands Robots」でMHSをサポートし、リサーチプレビュー参加者に事前版を提供する。このほかTecanやUniversal Robotsなど数社が対応や検証を進めており、Hugging Faceはロボティクスライブラリ「LeRobot」に、Raspberry Piは自社製品群にMHS対応を追加するとしている。

Anthropicは課題として、Claudeがテキストと画像から物理世界を学んでいるため、空間的・物理的な推論に限界があり、専門家の監督が依然として必要であることを挙げた。Genentechの実験では、泡立ちに起因するエラーがソフトウェアの不具合ではなく物理的な失敗であることを研究者がClaudeに教える必要があった。

現時点ではプログラミングインタフェースを持たない機器には対応できず、メーカーと協力してドライバの組み込みを進めている。Anthropicはリサーチプレビューを通じて安全性評価を整備し、物理世界でのAI利用に関する保護策を強化した上でMHSをオープンソース化する方針だ。専用サイトで参加希望を受け付けている。