Anthropic、AIで実験装置を制御する標準「MHS」を公開

研究プレビューとして公開

Anthropicは2026年8月27日、AIエージェントが物理的な機器を制御するための標準ドライバ群「Model Hardware Standard（MHS）」を研究プレビューとして公開した。MHSは、実験装置や製造設備など様々なデバイスをAIから操作できるようにするための共通インターフェースを提供する。

これまでのAIエージェントは、テキストや画像、コードなどコンピュータ内部のデータを扱う範囲が中心だった。MHSはその対象を物理世界に広げる試みであり、科学実験の自動化や高度な製造業での活用が想定されている。

共通インターフェースとAI連携

MHSの特徴は、各機器に固有のプロトコルを個別に変換する「特別な翻訳プログラム」を不要にすることだ。共通のインターフェースとデータ共有形式を使い、ネットワーク越しに機器同士が通信できるとAnthropicは説明する。

AIモデルとの連携にはModel Context Protocol（MCP）を用いる。自然言語で装置を操作できるほか、AIが実験の各ステップを推論し、パラメータをリアルタイムに調整し、場合によってはハードウェアエラーから自動で復旧することも可能になるという。

さらに、MHSにはハードウェアの物理的な制約を記述する標準タグが含まれる。ロボットアームの重量や可動範囲、調整パラメータ、安全制限などの情報をAIモデルに提供し、事前の学習データがない装置でも動作を判断できるようにする。

実験とロボットでの実証例

Anthropicは、AIモデルがレーザーを調整し、別のカメラで結果を確認してシステム全体を自動キャリブレーションする例を示した。また、顕微鏡を操作する際には、AIが観察結果を分析し、追加の観察が必要な箇所に移動して実験を続けることもできるという。

ロボットアームの例では、専用のトレーニングを受けていないAIが、アルミ缶をつかむ手順を推論して実行できることを実演した。MHSを使えば、一度行った手順をAPIスクリプトとして保存し、条件に応じて調整しながら一連の動作を組み立てることも可能になる。

パートナー契約と今後

現在の研究プレビューには、最初のグループとしてAmazon Web Services（Strands Robots）、Hugging Face（LeRobot）、Raspberry Pi、Automata、Universal Robotsが参加している。これらのパートナーは、AIが物理機器を操作する際の安全評価やベストプラクティスの開発に協力する。

Anthropicは、MHSを最終的にオープンソース化し、特定のAIエージェントに依存しない「エージェント非依存」の標準にする計画だ。過去1年間の科学パートナーとの初期テストでは、機器の統合時間を短縮できたと報告している。