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• 2026.5.19

  Soft Gripperが柔軟材料と圧力分散により、繊細・不定形の対象物を損傷させずに把持できる技術として、食品、医療・ラボ自動化、電子部品、物流、農業分野で活用され、Soft Pneumatic Gripper、Soft Robotic Finger、Soft Robotics Suction CupやAI・機械学習による把持圧調整により、効率化、品質向上、安全な人協働を支えることなどが紹介されています

• 2026.5.18

  2026年の研究ラボ自動化において、cobots、AI-driven manipulationなどを活用し、5,000ドル未満(約80万円未満)から化学実験を自動化できるとし、材料科学ラボではOpenArm Base、camera end-effector、2,000枚のラベル付き画像で訓練したResNet-based binary classifierにより、週500〜800ウェルのcrystal inspectionを自動化し、false negative rate 3%未満、週6〜8時間の作業削減、ハードウェア費7,500ドル(約120万円)を実現した事例などが紹介されています

• 2026.5.18

  2027会計年度のEnergy-Water歳出法案をめぐり、下院歳出委員会がDOE Office of Scienceに85.25億ドル(約1.36兆円)、NNSAに270.72億ドル(約4.33兆円)を提案し、Office of ScienceではAI・量子研究をGenesis Mission支援のため増額する一方、Critical Minerals and Energy Innovation Office(CMEI)は31億ドルから18.5億ドル(約2,960億円)へ約40%削減され、ARPA-Eも3.5億ドルから3億ドルへと約14%削減されることなどが紹介されています

• 2026.5.19

  DOE国立研究所群はFFRDCsの一部として、公共財志向の研究を担う位置づけであり、2024会計年度にはFFRDCs全体のR&Dに310億ドル超(約4.96兆円)、DOEが国立研究所群へ約180億ドル(約2.88兆円)を拠出しており、NIH所内研究投資約50億ドル(約0.8兆円)やNSF全体予算約90億ドル(約1.44兆円)を上回る規模であること、またDOE支出の約40%を占めるNNSAがLawrence Livermore、Los Alamos、Sandiaを管理し、大型R&Dインフラや基礎科学にも関わっているため、国立研究所群は長期的な連邦研究投資基盤として再評価すべきであることなどが論じられています

• 2026.5.18

  医薬品R&D、臨床診断、生物分野のサンプル前処理自動化を支える10の技術として、ロボット液体ハンドリング、AIによるワークフロー最適化、自動SPE、sample-to-result統合、magnetic bead automation、microfluidics、バーコード・RFIDによるトレーサビリティ、クラウド接続型ラボ自動化、homogenization and grinding、Cobotsが紹介されています

• 2026.5.17

  AIが生成物を作り、AIが評価・承認する循環が広がる中、自然科学分野では自律型研究ループの例として、LabGeniusが6週間で最大2,300種の多重特異性抗体を設計・製造・評価し、2024年に3,500万ポンド(約70億円)のSeries B資金を調達した事例あるが、社会的判断領域では判断根拠の不透明化、責任主体の曖昧化、監査可能性の確保が課題となるため、最終判断者、判断基準、異議申立て手続きなどの制度設計が必要であることなどが論じられています

• 2026.5.17

  SDLが研究過程の多くを担い得る中で、AIが関与した発明について誰を発明者と認定するかが問題となり、日本のDABUS訴訟を踏まえると、目的関数、探索空間、モデル設定、候補選択、最終判断における自然人の創作的関与を研究ノートや機械ログに基づいて説明できることが重要であり、安全性、デュアルユース、実験承認、異常時停止、監査可能性を含む法的・制度的設計が必要であることなどが述べられています

• 2026.5.17

  ヒト型ロボットが2050年代には世帯普及率が1割に達する見込みであることなどが述べられています

• 2026.5.15

  Genesis Missionは、スーパーコンピュータ、AIシステム、量子技術、先端実験施設を接続する国家的な科学発見基盤として、DOEと産業界の迅速で柔軟な官民連携モデルを促しており、DOEがNVIDIA、AMD、AWS、OpenAIなど24社と協定を結び、ArgonneのSolstice・Equinox、ORNLのLux・Discovery、American Science Cloudを通じて、DOEの計算資源、実験施設、データセット、AIモデルの相互運用化を進め科学技術課題に取り組むことなどが紹介されています

• 2026.5.14

  Periodic Labsは、2025年9月に3億ドル(約476億円)を13億ドル(約2,064億円)評価で調達した後、Anjney Midha氏が設立した投資ビークルAMP主導で少なくとも5億ドル(約794億円)を75億ドル(約1.19兆円)評価で調達する協議を進めており、成立すれば創業後8か月未満で評価額が約6倍になると報じられています

• 2026.5.14

  東京科学大のRobotics Innovation Centerについて紹介されています

• 2026.5.14

  ノーベル経済学賞受賞者のDaron Acemoglu氏の見解として、AIは特定タスクの自動化には有効だが現時点では雇用や失業率に大きな影響を与えておらず、エージェント型AIも多様なタスク間の調整能力に限界があるため人間の仕事全体を代替する段階にはない一方で、AI企業が経済学者を採用して自社技術をめぐる経済的言説を形成しようとする動きには利益相反リスクがあることや、AIが経済に大きな影響を与えるには誰もが使いやすいAIアプリの成熟が必要であることなどが述べられています

• 2026.5.13

  Argonne National Laboratoryは、DOE Genesis Missionの一環として、科学者の実験準備やラボ作業をセンサーで記録し、ロボットが専門家の動作を学習・適応するRoSA(Robot Scientific Assistant for Accelerating Experimental Workflows)プロジェクトを進め、固定ステーション型、ヒューマノイド型、ハイブリッド型ロボットを仮想ラボ環境で評価しながら、タスク完了効率を1年以内に5倍改善することを目指すことなどが紹介されています

• 2026.5.13

  Chemspeedは、Argonne National Laboratory、Purdue University、Georgia Techなどの研究チームが、LLM支援データマイニング、物理情報を取り入れた共重合体機械学習モデル、PolybotラボのAI駆動ロボットワークフローを組み合わせ、目的の色値や吸収プロファイルを持つエレクトロクロミックポリマー(ECP)を72時間以内に自律合成し、公開アクセス可能なECP informatics databaseを構築したことなどを紹介しています

• 2026.5.13

  Hyundai Motor Groupが車両生産へのヒューマノイドロボット導入を進める中、業界推計として1台あたりの導入費は約2億ウォン(約2,130万円)、年間運用費は1,400万～1,500万ウォン(約149万～160万円)であるものの、Hyundaiの一部シニア生産労働者は成果給や手当を含めて年収2億ウォン前後またはそれ以上に達するとされ、経済合理性と労使関係の問題として注目されていることなどが述べられています

• 2026.5.12

  MarketsandMarketsは、ラボオートメーション市場が2026年の66.0億ドル(約1.05兆円)から2031年には86.2億ドル(約1.37兆円)へCAGR6.6%で成長すると予測し、高スループット試験、オミクス研究、正確なラボワークフローへの需要、迅速診断需要を成長要因に挙げ、2025年にはautomated workstationsが製品別最大シェア40.2%、drug discoveryが用途別最大シェア39.0%を占め、ソフトウェア需要や米国でのAI・ロボティクス導入が市場拡大を支えていることなどが紹介されています

• 2026.5.12

  KAISTは、リチウム金属電池(LMB)を対象に、LLMによる階層的テキストマイニングとYOLOv8・DBSCANを用いるMaterial Graph Digitizer(MatGD)を統合したAIエージェントLLMBを開発し、3,606本の論文からセル構成、材料組成、運転条件、サイクル特性などを抽出して8,074件の電池セルデータベースを構築し、NCM系電池の容量予測、SHAP解析、低極性溶媒系の性能検証に活用したことなどが紹介されています

  2026.5.08

  AI駆動型研究に向けて、JSON-LDやRDFによるメタデータ管理、BFOなどのオントロジー、Allotrope Simple ModelやSiLA 2などを用いたデータ標準化・ハーモナイゼーションを進め、self-driving labやAPIを呼び出すAgentic AIに必要なデータ流動性を確保すべきであることなどが述べられています

  2026.5.07

  DOE長官C. Wright氏とNVIDIAのIan Buck氏が、AIデータセンターや産業需要に伴う電力需要増大に対応するため、DOEの17国立研究所、科学データ、NVIDIAのAIフルスタックを組み合わせるGenesis Missionを議論し、Argonneで構築中のEquinox(1万基のGrace Blackwell GPU)とSolstice(10万基のVera Rubin GPU)、物理論文150万本と核融合論文10万本で訓練・調整したAIエージェントを活用して、送電網接続審査の高速化、発電・送電インフラ強化、核融合・材料・グリッド分野での成果創出を加速することを目指すことなどが紹介されています

  2026.5.07

  SVPジャパンは、会員企業向け市場調査レポート「マテリアルズ・インフォマティクス-世界市場の現状と将来展望-」を公開し、MIを産業特化型AI領域と位置づけ、世界市場が2021年から2027年に約3倍へ拡大する見込みであり、生成AI、自律実験、データプラットフォーム、R&Dデジタル化、脱炭素需要を背景に産業実装・スケール段階へ移行していることなどが紹介されています

  2026.5.07

  UNEは、使用済み太陽光パネルからシリコンウェハを低汚染で分離・回収するため、AIが有望な溶媒・分子配合を提案し、270万豪ドル(約2.7億円)規模のARC支援自動ロボット実験室でAI予測と実験観察をつなぐフィードバックループを構築することで、開発期間を年単位から月単位へ短縮し、2035年までに豪州で累計100万トンに達すると見込まれる廃棄太陽光パネルと10億ドル超の材料価値回収という課題に対応しようとしていることなどが紹介されています

  2026.5.06

  KERI(韓国電気研究院)と国立昌原大学は、人の自然言語指示を理解して自ら判断し、ロボット動作へつなげる自律製造多重エージェントAI技術を開発し、LLMを基盤に言語AIが作業意図を把握し、ビジョンAIがカメラで物体の位置や状態を認識し、ロボット制御AIが実行シナリオへ変換することで、従来は数日から1週間かかっていた工程再設定を1時間以内に短縮できるなどと紹介されています

  2026.5.06

  Google CloudのShweta Maniar氏は、AlphaFold、AlphaGenome、AI Co-Scientistなどをライフサイエンス企業の研究・臨床ワークフローへ展開する考えを示し、self-driving labsではAIが定型実験、データ収集、初期解析を担う一方、実装にはデータ整備、human-in-the-loop、データプライバシー、信頼形成が必要であると述べ、MSD/Merckとの最大10億ドル(約1,550億円)規模の契約や、Isomorphic LabsのLillyおよびNovartisとの最大約30億ドル(約4,650億円)規模の協業なども紹介されています

  2026.5.06

  2026年半ば時点の科学・工学向けAIシステムが整理されており、GNoME、A-Lab、MatterGen、Coscientistなどを例に、材料探索、原子シミュレーション、ロボット実験、化学エージェント、タンパク質設計、AI scientistなどが紹介されています

  2026.5.05

  AI活用の成否は個人の努力よりも組織文化、マネージャー支援、人材マネジメントなどに強く左右され、AI利用者のうち経営層がAIについて明確かつ一貫して足並みをそろえていると答えた割合は26%にとどまり、さらにマネージャーがAI活用を自ら示すことが従業員のAI価値実感や信頼向上につながるため、経営層・管理職が方針提示だけでなく実践例を示すことが重要であることなどが述べられています

  2026.5.04

  Genesis Missionでは、American Science Cloudが4,000万ドル(約64億円)でDOEスーパーコンピュータ、施設、AIシステムを接続し、ModConが3,000万ドル(約48億円)で科学データのキュレーションとAIモデル構築を担うとともに、OPAL、ACMAS、SYNAPS-Iなど14件のrobotics and automated laboratories関連プロジェクト、26のNational Science and Technology Challenges、37件のFoundational AI Awards、Data Team、Models Team、Infrastructure Team、TechWerx運営のGenesis Mission Consortium、Phase 1・Phase 2研究資金枠などを通じて、AI for Scienceの実行体制を整えていることなどが紹介されています

  2026.5.04

  NLRは、薄膜半導体では温度、硬化時間、溶媒、前駆体、濃度などの製膜条件を機械学習・AIとHPC制御アルゴリズムで系統探索する自動実験を進め、触媒ナノ材料では、従来のバッチ合成をシリンジポンプ、インライン分光、ロボットアーム、制御ソフトを組み合わせた連続フロー化学へ再設計し、分光測定時間を60～90分から0.1～0.3秒へ短縮するとともに、ARPA-E CATALCHEM-Eでは毎日数千サンプル生成とキログラムスケール化により触媒開発を10倍速くすることを目指すことなどが紹介されています

  2026.5.04

  North Carolina State Universityは、AI誘導型マイクロ流体self-driving laboratoryであるPoLARISを用い、鉛や重金属を含まないdouble perovskite nanoplateletsを対象に、微小液滴を反応容器として前駆体量、温度、反応時間などを変えながら合成、光学特性の自動分析、次実験条件の更新をclosed-loopで行い、12時間で120件の実験を実施して、より明るい発光ナノ材料を探索するとともに、モードを切り替えることで最適化材料を連続製造できる小型材料工場としても機能し得ることなどを発表しています

  2026.5.04

  NLRでは、薄膜半導体と触媒ナノ材料を対象にself-driving laboratoryの構築を進めており、触媒ナノ結晶では従来のベンチトップ実験を連続フロー化学システムとして再設計するとともに、データの取得、処理、分析の高速化により分光測定時間を60〜90分から0.1〜0.3秒へ短縮するなど、AI向けにゼロから設計された自動実験プロセスの戦略的ロードマップを策定し、ツール、データベース、フレームワークの整備を進めていることなどが紹介されています

  2026.5.04

  科学大Robotics Innovation CenterによるMaholo10台の導入と、最大1,000種類の実験を24時間実行可能なウェットラボ作業の自動化、東北大学のMedicinal Hub、AIによる細胞画像解析を用いたがんスクリーニング、AI Medical Servicesによる内視鏡動画を用いたモデル訓練、FronteoのKibit、NikonのAI対応顕微鏡Eclipse Jiなど、日本の医療AI・研究自動化の動向が紹介されています

  2026.5.02

  ORNLのRob Moore氏は、AIが困難な社会課題の解決と科学的発見の加速に寄与するとの考えを示し、INTERSECTを基盤に、複数の装置、研究室、施設、計算資源、ORNL内の複数部門を結ぶLabs of the Futureへ展開することで、大規模なclosed-loop autonomous workflowsを構築し、AIエージェントとロボットが反復実験、監視、解析、知識移転を支援し、人間研究者が戦略的思考や新しい科学的発見に集中できる自律科学の将来像などについて述べています

  2026.5.01

  Market Data Forecastは、世界のラボ自動化市場が2025年75.6億ドル(約1.17兆円)から2026年81.5億ドル(約1.26兆円)を経て、2034年には148.4億ドル(約2.30兆円)へ拡大し、2026年から2034年にかけてCAGR7.78%で成長すると予測していることなどが紹介されています

  2026.4.30

  Roots Analysisは、世界のラボ自動化市場が2025年65億ドル(約1.01兆円)から2026年71億ドル(約1.10兆円)を経て、2035年には161億ドル(約2.50兆円)へ2026年から2035年にかけてCAGR9.5%で拡大すると予測し、投資・提携が市場成長を後押しする中、北米が最大市場、アジア太平洋が最速成長地域、自動液体ハンドリングが最大の機器カテゴリーであることなどが紹介されています

  2026.4.30

  NUS Institute for Functional Intelligent Materials(I-FIM)(新嘉坡)は、デンマークのdeep-tech企業ATLANT 3DとMOUを締結し、CREATEにAI-driven materials discovery foundryを共同構築する計画で、ATLANT 3DのDALPとNANOFABRICATORをI-FIMのrobotic materials hubに統合し、2D材料、ナノエレクトロニクス、先端半導体パッケージング、量子材料、触媒、フォトニクスなどを対象に、材料合成、実験、データ生成の自動化ワークフローを支援する共有型研究基盤を整備することなどが紹介されています

  2026.4.29

  Pistoia Allianceの調査では、30%の組織がenterprise-wide AIを展開している一方、69%はAIによるコスト削減や期間短縮を示す指標を持たず、wet labでAIの価値を実感している専門家は1%であり、AI活用の恩恵は規制申請・報告(54%)や研究解析(21%)に偏り、科学ワークフローや実験自動化での価値は13%に限られている現状などが述べられています

  2026.4.29

  HTSにおけるautomation systemが比較され、closed systemは標準化されたワークフローで効率性と短期立ち上げに優れる一方、柔軟性や拡張性に制約があり、modular systemは導入・統合が複雑になるものの、装置やソフトウェアを組み替えながらスループット、柔軟性、拡張性の要求に応じて構成を調整できることなどが紹介されています

  2026.4.27

  Together AIは、Genesis Missionに参加し、同社の高速AI推論基盤、オープンウェイトモデル群、FlashAttention、Mixture of Agents、EinsteinArenaなどのオープンソースAI技術を通じて、研究者がAIモデルの中身を確認し、各研究領域に合わせてカスタマイズし、大規模に実行できる環境を支援することなどが報じられています

  2026.4.27

  Pulsenicsは、カナダ国立研究機構(NRC)のCritical Battery Materials Initiative(CBMI)との共同R&D契約により、電気化学インピーダンス分光(EIS)を用いた非侵襲・超高速スペクトルスキャン技術を、電池材料のSelf-driving labであるBattery Materials Acceleration Platform(BattMAP)に統合し、EISで収集したデータをAIモデルで解析して寿命性能予測、有望配合選定、新規電池化学組成のロボット合成指示につなげることなどを、3月30日に発表したと報じられています

  2026.4.26

  IndexBoxの予測では、collaborative mobile manipulator robotsについて、医療・ラボ用途は推定シェア8%の小規模ながら成長領域とされ、サンプル搬送やラボ自動化での活用が見込まれる中、研究・実験環境では試料や容器などの受け渡しを柔軟に担う自動化基盤として位置づけられ、今後は標準化された安全認証済みグリッパなどのエンドエフェクタや、ビジョンカートリッジ、バッテリーパックなどの周辺モジュールの重要性が増すことなどが述べられています

  2026.4.24

  日本マイクロソフトは、約1.6兆円規模の日本におけるAI関連投資の一環として、Azure環境の無償利用権約1.6億円分の付与、若手・次世代研究者を3か月から半年ほど受け入れるフェローシップ制度、人文社会科学系研究者向けのAI・クラウド活用スキリング、SPReAD採択研究者等への伴走支援を進めるとともに、Azure AI FoundryやMicrosoft Discoveryを通じて、研究者のAI活用やAIエージェントによる研究支援基盤を提供することなどが紹介されています

  2026.4.24

  Ames National Laboratoryは、核融合炉内の高熱・放射線・機械応力に耐える次世代材料探索を加速するため、NISTのAtomGPTを材料科学データで改変・ファインチューニングしたDuctGPTを開発し、多数の元素組み合わせを数秒で探索しながら、通常のデスクトップPC上で高温強度と製造に必要な延性を両立する高融点合金候補を予測設計できることを実証したことなどを公表しています

  2026.4.24

  ドイツBMFTRは、欧州の触媒イノベーションプログラムASCENDの次段階として3,000万ユーロ(約49.5億円)を拠出し、Dunia Innovations、Siemens Energy、BASF、HZB、FHIが連携して水素やCO₂変換などの気候関連プロセス向け触媒の産業実装を加速する構想を進めており、この中でDuniaはAI駆動型self-driving lab、自動化、physics-informed AI、産業的合成を組み合わせることで、触媒探索期間を数十年から数年へ短縮する役割を担うことなどが紹介されています

  2026.4.23

  香港理工大学は、ペロブスカイト太陽電池(PSCs)開発に向け、既存文献と実験データを読み込み、化学レシピを生成して機械命令へ変換する7層AIアーキテクチャとRecipe Language Model(RLM)を備えたagentic robotics systemを開発し、11台の相互接続ロボットボックス、101機能モジュール、4,300超の制御パラメータ、in situ characterization、デジタルツインインターフェースを統合して50,764件のデバイス実験と5.78億データトークン生成を行い、最高変換効率27.0%、認証値26.5%を達成したことなどが紹介されています

  2026.4.23

  Data Bridge Market Researchの市場調査では、ラボ自動化市場が2025年117.8億ドル(約1.77兆円)から2026年125.5億ドル(約1.88兆円)を経て、2033年には196.4億ドル(約2.95兆円)へCAGR6.6%で拡大すると予測されており、北米が最大地域、米国が主要な貢献国、アジア太平洋が最速成長地域であり、自動液体ハンドリングが最大製品セグメント、ロボティクスとAI統合システムが最速成長セグメントであることなどが述べられています

  2026.4.23

  The Business Research Companyの市場調査系プレスリリースでは、ラボ自動化システム市場が2030年に82.7億ドル(約1.24兆円)へCAGR7%で拡大し、米国が国別で最大市場として2030年に30億ドル(約4,500億円)、CAGR6%で成長すると見込まれ、モジュラー自動化、自動液体ハンドリング、臨床診断、バイオテクノロジー・製薬産業が各分類における主要セグメントであることなどが述べられています

  2026.4.23

  DataM Intelligenceの市場予測によると、Lab Automation市場は2025年の90.4億ドル(約1.36兆円)から2033年に183.9億ドル(約2.76兆円)へCAGR9.3%で拡大し、robotic workflows、AI-integrated systems、cloud-based LIMS/ELN、高スループット試験、診断・創薬需要の拡大を背景に、北米が40.35%で最大シェアを占めることなどが紹介されています

  2026.4.23

  self-driving labsの実装には、domain expertise、computing expertise、data expertiseを結ぶ共通言語、データオントロジー理解、相互教育が不可欠であり、AIは情報検索、計算、コード生成、仮説検討の相手として人間の思考を増幅するforce multiplierになることに加え、研究者には自分の研究がより大きなシステムの中でどう統合されるかを理解する能力が必要になることなどが述べられています

  2026.4.22

  DOEの2027年度予算要求では、Office of Science全体を71.4億ドル(約1.14兆円)とし、13%削減(昨年の大統領要求は14%削減)する一方、新設のOffice of AI and QuantumにはAIスーパーコンピュータLux、Equinox、Solstice支援として12億ドル(約1,913億円)を要求し、American Science Cloudには発表済みの4,000万ドル(約64億円)が関連するほか、BERは54%、BESは20%削減されるなど、AI for Science、HPC、量子、核融合、Genesis Mission関連基盤へ重点配分する動きが述べらています

  2026.4.22

  GitHubのawesome-ai-for-scienceを元に、物理、化学、生物、材料などの分野における科学探索を加速するAIツール、ライブラリ、論文、データセット、フレームワークを横断的に整理した、コミュニティ主導のキュレーションリストです

  2026.4.21

  MITでAIが材料科学や製造を含む幅広い研究に浸透する中、bliskの材料組成最適化、ポリマーブレンドの自律探索、24時間稼働の太陽電池材料向けAI駆動ロボットラボなどが進むが、AIや物理ベースシミュレーションが提案した材料を原子・分子からなる実物として製造・スケール化する段階では失敗もあり、物理世界での検証、製造可能性、hallucinationや過信への注意が課題であることなどが論じられています

  2026.4.20

  Global Insight Servicesの市場調査レポート紹介ページでは、ロボットラボ自動化市場が2025年の26億米ドル(約3,900億円)から2035年に63億米ドル(約9,450億円)へCAGR9.8%で拡大し、導入台数も2026年までに世界で22万台超に達すると見込まれ、AI、機械学習、クラウド、IoTの統合により、ラボ自動化が完全自律型研究プラットフォームへ進化しつつあることが紹介されています

  2026.4.20

  ORNLは、INTERSECTの成果を基盤にLabs of the Futureを進めており、Genesis Missionへの貢献を見据えた自律科学構想として位置付けられていること、hallucinationのリスクを踏まえ、AI活用には正確性、信頼性、再現性が不可欠であること、ORNLの4D STEMは画像から自動で原子位置を判定し、欠陥を分類できるがfull autonomyではなく、自律性には次の実験を駆動する意思決定が必要なことなどが述べられています

  2026.4.20

  ATLANT 3DとNUSのI-FIMがMOUを締結し、CREATEのロボット実験室内にDALP技術とNANOFABRICATORを中核とするAI駆動型の共有材料探索ファウンドリーを構築することで、自動合成、実験、データ生成ワークフローを統合し、2次元材料、半導体、量子材料、触媒、フォトニクスなどの自動・自律実験に向けた材料探索基盤を整備すると紹介されています

  2026.4.20

  NC Stateは、ARPA-EのCATALCHEM-Eプログラムから299.25万ドル(約4.49億円)を獲得し、Milad AbolhasaniらがCarnegie Mellon University、Virginia Tech、BASF、SABIC USと連携して、異種レドックス触媒に関して、AI-guided decision-making、robotics、ハイスループット実験、advanced characterization、multiscale transport modelingを統合した人間・AI・ロボット協調型self-driving laboratoryを開発すると紹介されています

  2026.4.20

  Timothy NoëlらのRoboChem Flexについて、3Dプリント部品とhuman-in-the-loop設計により、高価な分析装置を含まない約5,000ドル(約75万円)規模の低コスト構成でself-driving chemistry systemを構築し、ロボットラボ導入コストを最大90%削減し得る手法としてこちらでも紹介されています

  2026.4.17

  AtinaryのSDLabs® 2.0がAWS上で稼働し、AIとロボティクスを統合したDMTA+Lのclosed-loopによりdsm-firmenichやTakeda、MITの研究開発を加速するとともに、数百万〜数十億通りの実験条件の組み合わせを最適化すること、ボストンのSelf-Driving Labでは1週間でPhD学生5年分のデータを生成できることなどが紹介されています

  2026.4.17

  self-driving labsが、ArgonneやSheffieldでの実例や必要実験数を30分の1に削減し得る可能性を背景に発見を加速し得る一方、高品質データ、入力装置、十分な計算資源に加え、安全・倫理・ガバナンスが不可欠であることなどが論じられています

  2026.4.16

  ChemelexはAlgo8へ少数出資し、産業AIソフトPlantbrainの開発加速を後押しするとともに、産業システム横断データから予測的・処方的インサイトを生成してプロセス一貫性、生産効率、迅速な意思決定、供給信頼性を高める既存協業を深め、さらにChemelexのCEOがAlgo8のアドバイザリーボードに加わることなどが紹介されています

  2026.4.16

  UCLA IPAMのArtificial Intelligence in Materials Scienceプログラム紹介ページは、材料科学と機械学習の統合によって物性予測や材料設計の可能性を広げつつ、解釈可能性、不確実性評価、逆設計、データ不足、構造表現、実験・シミュレーション統合などの課題を議論する長期研究プログラムであると紹介されています

  2026.4.16

  2026年時点のself-driving labsについて、Level 5 fully autonomous は存在しないと明言し、真のボトルネックはinstrument APIs、digital twins、workflow orchestration、AI decision engine、人間監督から成るソフトウェア層にあると整理した上で、Chemspeed/SciY、Automata LINQ、Ginkgo Cloud Lab、約5,000ドルのRoboChem-Flexなど、実際に動き始めた主要プラットフォームと、MCP・SiLA2、GxP規制、human approvalの重要性を含めて、何が実際に機能し、何がまだhypeかなどを論じています

  2026.4.16

  INTERSECTの成果を基盤にLabs of the Futureを立ち上げ、DOEのGenesis Missionへの貢献を見据えつつ、AIが相関発見や仮説生成、実験の方向付けを担い、4-D STEMのような自動化計測を越えて、人間の監督下で次の実験を判断する自律運用へ進もうとしていることなどが述べられています

  2026.4.16

  ATLANT 3Dとシンガポール国立大学NUSのI-FIMがMOUを締結し、CREATEのロボット実験室内にDALP技術とNANOFABRICATORを中核とするAI駆動型の共有材料探索ファウンドリーを構築して、2次元材料、ナノエレクトロニクス、先端半導体パッケージ、量子材料、触媒、フォトニクス分野の自動合成、実験、データ生成を支えることなどが紹介されています

  2026.4.15

  東京科学大、信州大、リバプール大などの自動実験事例や海外動向、一杉先生のコメントなどが紹介されています

  2026.4.15

  The Business Research Companyの市場予測によると、laboratory automation systems市場は2030年に84億ドル(約1.26兆円)、CAGR7.4%で拡大すると見込まれ、AI-powered laboratory automation、smart lab投資、高スループット試験需要が成長要因として挙げられ、end-to-end automation、robotic sample handling、データ管理統合、modular automation、workflow standardizationの進展や、Hudson RoboticsによるTomtec買収を含む競争環境などが紹介されています

  2026.4.15

  Accelerate Conference 2023・2024の参加者論文特集として、効率的実験設計、確率的プログラミング、sensing・actuation・learningを統合するself-driving laboratoriesの進展の紹介と、HTCD 2026(3月末)については開催報告と受賞結果、さらに同会議参加者による今後の論文特集の案内が伝えられています

  2026.4.15

  物理世界向けfrontier systemsの有望領域としてrobot learning、autonomous science、new human-machine interfacesの3分野を挙げ、とくに自律科学ではmaterials and life sciencesを対象に、物理ダイナミクス表現、ロボット実行、シミュレーション、感覚・計測の拡張、closed-loop agentic orchestrationを共通基盤としながら、制約が仮説生成からfabricationとvalidationへ移りつつあることなどが論じられています

• 2026.4.15

  Oak Ridge National LaboratoryがAI、自動実験、先端計測、リーダーシップ級計算資源を統合したself-driving labsの基盤を構築し、closed feedback loopsによるdesign-build-test-learnサイクルと共有ソフトウェア・データ基盤の整備を進めていることなどが紹介されています

• 2026.4.14

  Genesis Missionについて、Carl Coeが目標達成には現在より大幅に多い資金が必要であり、既に動き出した2.93億ドル超(約440億円)の課題別公募に加え、American Science CloudとTransformational AI Models Consortiumなどへの3.2億ドル(約480億円)投資、さらにAI supercomputers向け12億ドル(約1800億円)やOffice of Science向け71億ドル(約1.07兆円)の予算案が示される一方で、科学局予算は約13%減額されることなどが述べられています

• 2026.4.13

  アムステルダム大学のTimothy Noëlらが、約5千ドル(約75万円)で構築可能なモジュール型self-driving chemistry systemであるRoboChem Flexを開発し、6件のケーススタディで実証するとともに、Bayesian Optimization、OmniPlatypus、3Dプリント部品、液体サンプリングユニットを用いたhuman-in-the-loop分析を備え、必要に応じて外部のinline analyticsと接続することでfully autonomous closed-loop operationにも対応し得る低コスト自動実験基盤として紹介されています

• 2026.4.10

  Data Bridge Market Researchからの、Lab Automation市場は2025年の117.8億ドル(約1.77兆円)から2033年に196.4億ドル(約2.95兆円)へCAGR 6.6%で成長し、創薬、臨床診断、バイオ系用途の拡大を背景に、高スループット試験需要やAI・ロボティクス統合、エラーの少ない効率的ワークフロー需要が市場拡大を支えるという予測が紹介されています

• 2026.4.10

  ARPA-Eの3400万ドル(約54億円)規模のself-driving labsプログラムで、全米12件の採択のうち2件をYale関連スタートアップが占め、Oxylus EnergyがCO2からメタノールへの電極触媒探索案件(約296万ドル)、P2 Scienceが植物由来原料から高性能液体燃料を得る触媒探索案件(約283万ドル)で採択されたことが公表されています

• 2026.4.10

  niversity of Wisconsin-Madisonは、ARPA-Eの3400万ドル(約54億円)規模のCATALCHEM-Eで、AI-FIXCATが284万ドル(約4.5億円)の採択を受け、BASFを産業パートナーとして、AIモデル、自動実験ツール、工業スケール触媒試験を組み合わせ、酸素含有原料から再生可能燃料・化学品を製造するための固定床反応器用触媒の設計を加速し、エタノールから燃料・特殊化学品向けアルコールを得る触媒開発を進めると公表しています

• 2026.4.10

  AI/ML、高スループット実験、ロボティクス、自律実験を組み合わせ、CO2転換やメタン転換、バイオマス利用などを対象に、工業触媒の探索から反応器試験やkg級製造までを視野に入れた開発加速を目指すCATALCHEM-E採択案件12件が、ARPA-Eから公開されています

• 2026.4.9

  Argonneを中心とするDOE研究所群がSYNAPS-Iを立ち上げ、シンクロトロンなどの大型実験施設で生成されるイメージングデータをその場でAI解析し、条件調整や特定領域への着目をリアルタイムで行うとともに、AIをcognitive partnerとして組み込み、施設全体をself-driving laboratoryへ近づけようとしていることなどが紹介されています

• 2026.4.9

  AIをR&Dのco-pilotとして成果に結び付けるには、基盤モデルやself-driving labsの導入だけではなく、データ基盤とガバナンスを整え、経営主導で組織変革を進めながら、外部パートナーとの共創、人材の学際的育成、さらに人間の判断を残したhuman-in-the-loop型運用までを一体設計し、技術導入を事業価値へ変換することが重要であることなどが述べられています

• 2026.4.9

  BTU Cottbus-Senftenbergが、HERESを通じて約1360万ユーロ(約25.3億円)を投じ、リチウムイオン電池材料の回収、分離、再利用、分析を一体化した研究拠点をSenftenbergに整備するとともに、Digitalisation & Self-Driving Labの導入により、データ駆動のプロセス監視と湿式冶金プロセスのAI支援最適化を進めることなどを発表しています

• 2026.4.9

  ロボティック液体ハンドリング技術について紹介されています

• 2026.4.8

  The Insight PartnersはTotal Lab Automation市場が2026〜2034年にCAGR 5.6%で成長すると予測しており、AI、ロボティクス、IoT、クラウド連携を組み込んだ自動化基盤が市場拡大を牽引することなどが紹介されています

• 2026.4.8

  AI拡大がもはやソフトウェア競争ではなく、2030年までに7兆ドル(約1050兆円)規模のAIインフラ整備と100〜110GWの新規データセンター計画を伴う資本・電力制約の問題へ移行し、今後の成長はエネルギー、設備、資本負担の壁に左右されると論じられています

• 2026.4.7

  DOEのARPA-Eが、AIと自律ラボを組み合わせて不均一系・熱化学・電気化学触媒の開発を加速するCATALCHEM-Eに3400万ドル(約51億円)を投じ、従来10〜15年かかる触媒R&Dを12〜18か月へ短縮し、high-throughput experimentationとAI/MLを密結合したclosed-loop workflowにより開発を加速することなどが述べられています

• 2026.4.7

  韓国エネルギー技術研究院KIERがLLNLおよびNLRとの連続ワークショップを通じて、DOEのGenesis Missionと韓国のK-Moonshotに連動するAI-energy協力を始動し、AIベースのエネルギーシステム、重要鉱物、水素、二次電池、太陽光、炭素回収分野の共同研究や人材交流、研究施設共用の具体化に向けた議論を進めたことなどが紹介されています

• 2026.4.7

  Market Research Intellectは、laboratory automation workcells市場が2025年の122.8億ドル(約1.84兆円)から2033年に285.1億ドル(約4.28兆円)へCAGR 11.1%で拡大し、ロボティクス、ソフトウェア、計測機器を統合したworkcellが、製薬、バイオ、臨床診断、学術研究で高スループット化、再現性向上、人手削減を促進することなどが紹介されています

• 2026.4.7

  Genesis Missionが2.93億ドル(約440億円)の研究資金を公表からわずか6週間後の締切で公募する一方、84億ドル(約1.26兆円)規模のOffice of Scienceの伝統的研究費の10%を振り向け、研究者に国立研究所や企業との急ぎの大型連携提案を迫って通常の研究助成を圧迫し、さらにAI advantageの評価法が未確立であることなどを報じています

• 2026.4.7

  GMOインターネットグループがヒト型ロボットの研究所を設置したことなどが報じられています

• 2026.4.3

  Radical AIがBrooklynで約400万ドル(約6.4億円)を投じて拠点拡張を進めるとともに、数十億の材料組成をスクリーニングして構造と物性を予測し、active learningと文献レビューを組み合わせた合成最適化や、高スループット実験をself-driving laboratoryで回すclosed-loop型の自律材料開発基盤を展開していると紹介されています

• 2026.4.3

  AIとロボティクスを組み合わせたself-driving laboratoriesが、Polybotの5か月で6000件超の電池実験やA-Labの新規無機材料71〜74%合成成功など、材料・化学・生物分野で既に実成果を上げ、仮説選定のボトルネックを変え始めていることなどが紹介されています

• 2026.4.3

  Industry 4.0の進展に対して大学教育が理論偏重になりがちである中、robotics labs for colleges は、hands-on learning を通じた問題解決力や創造性の向上、理論と実務の橋渡し、さらに就業力強化を支える教育基盤であることなどが述べられています

• 2026.4.3

  Microsoftが日本でデータセンターなどに100億ドル(約1.6兆円)投資することなどが報じられています

• 2026.4.2

  信州大学とトヨタ自動車がAIとロボットで完全自律化した材料開発研究を始め、約150平方メートルの自動合成ラボに将来約110台のロボットを導入し、無機材料探索の高速化と環境・エネルギー課題の解決を目指すと報じられています

• 2026.4.2

  アスタミューゼによる自律実験に関する技術動向分析が公開されており、グラント、論文、特許の横断分析から、材料科学を中心に研究開発が拡大し、米国が研究資金と論文、中国が特許で先行しつつ、基礎研究から社会実装段階へ移りつつあることなどが述べられています

• 2026.4.2

  シカゴ大学Pritzker School of Molecular Engineeringが、self-driving labを開発し、量子コンピューティングや材料科学の反復実験を自動化して、従来は数週間から数か月を要した作業を高速化し、新しい量子材料や超伝導体の研究加速につながる可能性があることなどが紹介されています

• 2026.4.2

  ORNLのYongtao Liu氏が、AIで走査型プローブ顕微鏡の測定計画、結果解析、次条件選定を閉ループ化し、ナノ材料研究の反復実験の高速化を進めるとともに、AEcroscopyやGated Active Learning Frameworkを通じて再現性と信頼性を備えた自律実験基盤の構築を進めていると紹介されています

• 2026.4.2

  Genesis Missionが、AI supercomputing、高性能計算、量子計算を統合し、AIエージェントを重ねた基盤でfusion設計、電力系統計画、物理・化学・材料・生物・工学研究の実行速度を押し上げ、ArgonneとOak Ridgeで約1万GPU級の新計算基盤整備も進めながら、米国の研究開発生産性と影響力を10年で倍増させようとする構想を紹介しています

• 2026.4.2

  三井物産戦略研究所が2026年に注目すべきトップ5技術のひとつとして製薬業界のラボオートメーションを取り上げ、実験業務が機械化から自動化、さらに自律化へ進みつつあることや、欧米のクラウドラボ、日本での導入事例が紹介されています

• 2026.4.2

  Genesis Missionが、AI supercomputing、高性能計算、量子計算を統合した基盤構築、エネルギー・物理科学・国家安全保障に関わる国家課題群への対応、AI時代に向けた大学教育改革という3つの柱を軸に、fusion設計や電力系統計画、物理・化学・材料・生物・工学研究の実行速度を押し上げ、米国の研究開発生産性と影響力を10年で倍増させようとする構想であることなどが述べられています

• 2026.4.2

  ZEALSのヒト型ロボットの導入に関する件などが紹介されています

• 2026.4.1

  The Business Research Companyは、laboratory automation systems市場が2030年に84億ドル(約1.34兆円)規模へ拡大すると予測し、その背景としてAI駆動のラボ自動化、スマートラボ投資、高スループット試験需要の拡大に加え、end-to-end automationやrobotic sample handling、データ管理統合の進展を挙げていると紹介されています

• 2026.4.1

  Chemspeed Technologiesとiktosが、AIによる合成計画・実行をChemspeedのロボット合成プラットフォームに統合する戦略的提携を結び、逆合成設計から試薬選定、手順生成、スケジューリングまでを含むAI主導ワークフローを構築し、製薬研究向けの自動合成を高度化することなどが紹介されています

• 2026.3.31

  QPillarsは、ラボ自動化が固定スクリプトやルールベース運用から、MCPを介して異なる機器を標準化接続し、結果を観察しながら再計画するagentic AIへ移行しつつあり、single agentやmulti-agent構成、approval gate、監査ログ、digital twin検証、人間承認を組み込んだ段階導入が、自律ラボ実装の現実的な道筋であると述べています

• 2026.3.31

  東京科学大発スタートアップTsubame Labが、研究者がオンラインで実験設計・実行・データ管理でき、導入装置を単一基盤に統合する国内初の分散型クラウドラボネットワークTsubame Cloud Labの始動を発表しています

• 2026.3.31

  QPillarsは、ラボ自動化が固定スクリプトからagentic AIへ移行しつつあり、MCPを用いた装置非依存接続、安全ゲート、digital twin検証、人間の承認を組み込んだ段階的導入が、現実的な自律ラボ実装の鍵になると紹介しています

• 2026.3.30

  Pulsenicsがカナダ国立研究機関NRCのCritical Battery Materials Initiativeと共同R&Dを開始し、高ニッケル系カソード探索を進めるSelf-Driving Lab (BattMAP)に、自社のEISベース電気化学診断を統合して、characterization bottleneckの解消を通じたclosed-loop型の電池材料開発加速を目指す取り組みが紹介されています

• 2026.3.30

  Ross KingのAdam/Eve/Genesis、Acceleration Consortium、Coscientist、Lila Sciences、Periodic Labsなどの事例を通じて、自律ラボの実用化の進展と、安全性や研究人材・研究文化を巡る課題が紹介されています

• 2026.3.30

  Helmholtz-Zentrum Berlinなど6機関が、AI、シミュレーション、self-driving laboratoriesを活用する5年計画ASCENDを始動し、3000万ユーロ(約55億円)の支援の下で、次世代触媒の高速開発を通じてグリーン水素や持続可能化学品の実用化加速と、化学分野を中心とする産業の脱化石化を目指す共同プロジェクトが紹介されています

• 2026.3.30

  香港城市大学がSEAM@InnoHKの下で次世代・持続可能製造に向けた2つの研究センターの設立提案を獲得し、知能化・高精度製造や量子レベル材料設計に加え、AI・機械学習やself-driving laboratoryを用いた材料探索、さらに印刷型太陽電池、蓄電池、グリーン水素、廃棄物由来材料の研究を通じて産業の高効率化と脱炭素化を目指すと紹介されています

• 2026.3.30

  KAUST(アブドラ国王科学技術大学)のSelf-driving Laboratoryに関する記述があります

• 2026.3.27

  矢野経済研究所がマテリアルDXの世界市場予測を発表しており、マテリアルDXの世界市場が2025年の1.04兆円から2030年に3.17兆円、2035年に6.66兆円へ拡大すると予測し、従来の材料データベースや組成予測モデル中心の段階から、プロセス・インフォマティクスの台頭と製造プロセス全体のデジタルツイン構築、さらには材料探索からプロセス探索へのパラダイムシフトが進み、データ駆動型の高速かつ効率的な材料探索が可能になると紹介されています

• 2026.3.26

  Periodic Labsは半導体業界で既に顧客と収益を持っており、これまでにAndreessen Horowitz、Felicis、Accelから3億ドルを調達し、約70億ドル(約1.05兆円)評価でさらに数億ドル規模の資金調達を協議中であり、従来の試行錯誤型研究をソフトウェア開発に近い速度へ変えることを目指すneolabの一例であることなどが述べられています

• 2026.3.26

  The Business Research Companyによる、laboratory automation systems市場が2025年の58.5億ドル(約8775億円)から2030年に84億ドル(約1兆2600億円)へ拡大し、2026年以降はCAGR約7.4%で成長する見通しで、医薬・バイオ分野の成長や人手不足、AI駆動ラボ自動化や高スループット試験需要が背景にあることなどが紹介されています

• 2026.3.26

  Cervicorn Consultingよる、高度ロボティクス市場がAI、機械学習、コンピュータビジョン、自律システムの統合を背景に2025年の541.1億ドル(約8.1兆円)から2035年に2840.9億ドル(約42.6兆円)へCAGR18.04%で拡大する予測などが紹介されています

• 2026.3.25

  理化学研究所の研究グループが、実験操作だけでなく消耗品補充や機器メンテナンス、トラブル対応まで含む「ケア」を実験室自体に担わせる自己保守能力(SeM)を提案し、研究者はAIに意図を伝えて承認するだけで実験室が自律的に動く未来像と、2027年度末までにルームレベルでの実装を目指していることなどが紹介されています

• 2026.3.25

  AIエージェントが仮説生成、実験設計、装置実行、解析、次実験までをclosed Loopでつなぐ科学ワークフロー自動化の可能性を、Robot Scientist Adam、ChemCrow、AFM自動化のAILA/AFMBenchなどの事例をもとに示し、LLM単体でなくツール連携、評価、監査、人間の介入設計が不可欠であることなどが論じられています

• 2026.3.25

  AIエージェントが資源取得、取引、価値創出を行うMachine Economyの到来を、専用計算基盤、LLM、プログラマブルなブロックチェーンの3技術の収斂として描き、今後の競争力は個別アプリではなく、機械同士の協調、信用、決済を支えるインフラに集まるであろうことなどが論じられています

• 2026.3.25

  Spherical Insightsによる、世界の自動液体ハンドリング市場が2024年の16.2億ドル(約2430億円)から2035年に39.8億ドル(約5970億円)へCAGR 8.51%で拡大する予測などが紹介されています

• 2026.3.25

  XtalPi Holdingsは2025年に売上高8億260万元(約185億円)、純利益1億3460万元(約31億円)でAI4S上場企業初の通期黒字化を達成、AIエージェントが週数万件の合成実験を行うClosed Loop創薬基盤に加え、powder analysis foundation modelと粉体分注ロボットを統合したRobotic Laboratoryや、タンデム太陽電池向けのfully closed-loop intelligent manufacturing lineの構築を進めていることなどが報じられています

• 2026.3.25

  Trefisが、NVIDIAの成長余地は、BioNeMoを核にThermo Fisher連携やRecursionへの5,000万ドル(約75億円)投資などを通じて計算生物学とロボティック実験を結ぶ創薬基盤に深く関与し、1.5兆ドル規模の医薬品市場に深く入り込む点にあることなどを述べています

• 2026.3.25

  Ginkgo BioworksのJason Kellyが、OpenAIとの協業で無細胞タンパク質合成最適化において最先端性能を40%上回る成果を6ラウンドで示した事例や、研究費を95%のoverhead中心から90%の試薬中心へ近づける可能性、さらに100のAI scientistが日次で生データを共有しながら自律ラボと連動することで科学研究の進め方が変わり得る点などを語っています

• 2026.3.25

  Nvidia GTCでDOEのDarío Gilが、Genesis Missionが構想段階から実行段階へ移行し、AI、スーパーコンピュータ、実験施設、固有データセットの統合に加え、アルゴンヌ国立研究所での大規模GPUクラスター整備を含む計算基盤強化を通じてAI for Science基盤を強化し、科学研究の加速を図る方向性などを語っています

• 2026.3.25

  島津製作所がAIを使った特許業務を支援するソフトを外販することなどが報じられています

• 2026.3.24

  マサチューセッツ州の100 ChestnutにおいてBuro HappoldがGenslerと協働して設計した約370㎡の自動実験ラボは、ロボット移動に対応する極めて平坦な床、高排気・高電力負荷、将来の自動化を見据えたモジュール性やデータ基盤、さらにLEED Platinum認証とall-electric readyを両立させることで、AI・ロボティクス・サステナビリティを統合した次世代研究施設の方向性を示す事例として紹介されています

• 2026.3.24

  xpert Market Researchによる、世界のラボオートメーション市場が2025年の62.1億ドル(約9315億円)から2035年に106.1億ドル(約1兆5915億円)へCAGR 5.50%で拡大し、液体ハンドリングやロボティックワークステーションの普及や、AIによる実験設計・データ解釈最適化やclosed-loop automation、IoLTとクラウド連携がLab 4.0を加速するなどの予測が紹介されています

• 2026.3.24

  Grand View Researchによると、ラボロボティクス市場は2023年の約24億ドル(約3600億円)から2030年に約39億ドル(約5850億円)へCAGR約7%で成長する見通しがあり、技能人材不足やコスト圧力を背景に、AI支援を含む統合型・データ駆動型システムへの移行や、非標準作業、サンプル前処理から評価までの一貫自動化が進んでいることなどが紹介されています

• 2026.3.24

  現在のAIは既存パラダイム内での高精度予測や候補絞り込みには強いが、真に新しい概念や理論地図を生む力は限定的であり、科学を本質的に変えるにはモデルの大規模化だけでなく、問いの立て方、評価軸、研究制度そのものの再設計が必要なことなどが論じられています

• 2026.3.23

  DOEがGenesis Missionの下で総額2.94億ドル(約441億円)の公募を開始し、先端製造や重要鉱物、AI駆動自律ラボや予測可能な機能を持つ材料設計を含む21課題を当初の26課題から絞り込んで提示したほか、American Science CloudとTransformational AI Models Consortiumへの3.2億ドル(約480億円)投資、さらに協力組織が24から51へ拡大したMOU網の形成を通じて、官民学連携によるAI for Science基盤の強化を進めていることなどが紹介されています

• 2026.3.23

  Genesis Missionが単独施策ではなく、AIを設計・構築・試験・スケール化の循環に組み込み、データ・計算資源・実験系を統合しながら発見から実装までの時間を圧縮する連邦横断の枠組みであり、さらにOTAや官民連携、学際チーム、製造スケールアップや規制対応が政府契約企業の重要な競争条件になることなどが述べられています

• 2026.3.23

  Mafatlal Industriesが、Odisha州で114 croreルピー(約19億円)を投じて16地区に500のロボティクスラボを5年間で整備し、研修・教育サービスも併せて提供するインド有数規模のロボティクス教育事業を受注したことなどが報じられています

• 2026.3.22

  AIが創薬、タンパク質予測、気候モデリング、ラボ自動化など科学の発見プロセスに深く入り込み、研究速度を大きく高める一方、その恩恵やクレジット、意思決定権が一部の計算資源・データ・設備を持つ機関に集中すれば、科学の不平等や信頼性の問題が拡大してしまうことなどが論じられています

• 2026.3.20

  AIは、AlphaFoldやHalicin、self-driving laboratories、逆材料設計などを通じて科学研究を変革する一方、戦争ではkill chainの意思決定圧縮により900目標を12時間で攻撃し、約2000人規模の作戦を20人へ縮小した現実があり、学術界は制御、説明責任、human-in-the-loop原則の形成に関与すべきことなどが提言されています

• 2026.3.19

  DOEがGenesis Missionの下で2.93億ドル(約439.5億円)のAI研究資金公募を開始し、AI駆動自律実験室を含む26の優先課題に対し、国立研究所、産業界、大学の学際チームを対象に、9カ月のPhase 1と3年のPhase 2で段階的に支援する枠組みなどが紹介されています

• 2026.3.19

  上海のマクドナルドでKeenon Robotics製ヒューマノイドが来店客への挨拶や案内など接客補助を試験的に担っていることなどが述べられています

• 2026.3.18

  理化学研究所などの共同研究グループが、実験手順をDFAに基づく状態遷移として扱い、観測結果や装置都合に応じて操作と予定を柔軟に更新できる実験自動化基盤GEMSを開発し、液体混合の自動最適化や複数細胞株の長期培養自律運用を実証したことなどを発表しています

• 2026.3.18

  AIの進展でソフトウェア企業の評価が低水準に沈み、未上場市場でもQ3 2021以降はシード企業のSeries A到達率が30%未満に低下する一方、Atinaryのself-driving labが実験設計・実行・解析・再提案を24時間自律反復し発見速度を最大1,000倍高められる例から、価値がソフトウェアからロボティクスや自動実験を含むphysical AIへ移る可能性などが論じられています

• 2026.3.18

  日本ではAI導入で従業員を増やす企業が多いなどと報じられています

• 2026.3.17

  IMARC Groupの市場分析によれば、米国ラボオートメーション市場は2025年の30.81億ドル(約4622億円)から2034年に50.79億ドル(約7619億円)へCAGRは5.71%で拡大することなどが紹介されています

• 2026.3.16

  Manusが、AIエージェントManusをローカル環境で動作させる新機能My Computerを発表したことなどが述べられています

• 2026.3.16

  Samsung Electronicsがロボットハンドの研究組織Hand Labを新設し、腱駆動設計や触覚センサーを中核に、ロボティクス全体の垂直統合を進めていることなどが述べられています

• 2026.3.15

  科学を高度に統治されたシステムとして運用するという戦略的な転換が行われつつあり、この統治された機械を制する国や企業が、未来の材料、エネルギー、そして経済の未来を定義する存在になると予測されることなどが述べられています

• 2026.3.15

  AIの解釈性を専門とするスペシャリストやロボットシステムエンジニアへの需要が急増していること、科学的な誠実さや労働安全を損なうことなく自律性を可能にする、堅牢な安全メカニズムを確立することが必要であることなどが論じられています

• 2026.3.14

  マーケットリサーチセンターによる、日本のラボオートメーション市場がハイスループット試験需要、創薬自動化、ロボティクスとAI導入の進展を背景に、2025年の4億4900万ドル(約674億円)から2034年に7億5100万ドル(約1127億円)へCAGR 5.88%で拡大する予測などが紹介されています

• 2026.3.13

  Sakana AIが防衛イノベーション科学技術研究所からの委託研究を開始したと発表しています

• 2026.3.12

  アルゴンヌ国立研究所がGenesis Missionの一環として12件以上のプロジェクトで資金を獲得し、AIやロボティクス、スパコンを統合し、自己改善型AIモデルの構築やロボット科学助手の導入、X線分光解析の5倍高速化などを通じて科学的発見を加速させる方針であることなどを発表しています

• 2026.3.12

  Research Nesterによると、世界のロボティクス技術市場は2025年の1302.9億ドル(約19.5兆円)から2035年に5180億ドル(約77.7兆円)へCAGR 14.8%で拡大すると予測され、AI、自律ロボット、協働ロボット、医療ロボティクスの進展が成長を支えることなどが紹介されています

• 2026.3.11

  パナソニックHDの新R＆D拠点Technology CUBE 開設などが報じられています

• 2026.3.11

  SiemensがGenesis Missionに参画することなどを発表しています

• 2026.3.10

  DataM Intelligence社からの、世界のラボオートメーション市場が2025年の90.4億ドル(約1.4兆円)から2033年には183.9億ドル(約2.8兆円)へとCAGR9.3%で成長する予測などが紹介されています

• 2026.3.10

  アルゴンヌ国立研究所の研究チームが、AIアドバイザーであるDeepHyperと自律型ロボットPolybotを連携させ、4,300通り以上の候補が存在する次世代電子材料のインク配合を64回の実験で最適化したことなどが紹介されています

• 2026.3.09

  DataM Intelligenceからの、米国のラボロボティクス市場が2025年の103.2億ドル(約1.5兆円)から2033年には247.1億ドル(約3.7兆円)へとCAGR11.5%の高い成長率で拡大する予測などが紹介されています

• 2026.3.08

  AIによる業務の圧縮の例として、カスタマーサポートの月間運営費を約4万ドルから約1千ドルへと97%削減し対応時間を数分に短縮したことや、バンガロールのエンジニアチームを200人から100人に半減させつつ生産性を最大3倍に向上させたこと、住宅ローン審査を21日間から47秒へと短縮させたことなどが紹介され、雇用を奪うのはロボットやAIを使いこなす競合他者であるという警鐘などが紹介されています

• 2026.3.05

  アルゴンヌ国立研究所のLily Robertson博士へのインタビュー記事で、ロボティクスとAIを統合した自律型発見プラットフォームRAPID-200を活用することで、従来は2〜3ヶ月で15個しか評価できなかった電解質試験が同期間で約2,000個できたことなどが紹介されています

• 2026.3.04

  The Business Research Companyの調査では、世界のラボオートメーション市場が2030年までに122億米ドル(約1.83兆円)へCAGR8.4%で成長すると予測されており、Chemspeed社買収が示すような自動合成・評価プロセスと高度な分析機器の統合のビジネスレベルでの加速や、Total Lab Automationシステムへの移行が今後の市場を牽引していくことなどが紹介されています

• 2026.3.02

  SNS Insiderの調査では、ラボオートメーション市場は、AI駆動型のラボイノベーションによる技術革新などが成長を牽引し、2025年の89.1億米ドル(約1兆3,365億円)から2035年には240.2億米ドル(約3兆6,030億円)へCAGR10.42%で成長する予測であることなどが述べられています

• 2026.3.02

  米国大学協会(AAU)が、Genesis Missionに対し、大学の高度な研究人材や計算資源を国立研究所と統合的に活用し、産官学の連携や、AIと物質科学を横断する専門教育を導入することで、材料・エネルギー分野のイノベーションを加速させる基盤構築を進めるなどの提言を行ったことが紹介されています

• 2026.3.02

  AUKUSでのAIや極超音速技術等の共同開発において、米国の先進的なMI基盤や自律型ラボへのアクセス制限が英豪の技術開発スピードを停滞させ、対中国の競争力を削ぐ国防上のリスクとなっているだけでなく、 ハードウェアやAIモデルのウェイトや最適化された実験プロトコル自体を輸出管理の対象とする新たな規制体系が、現代の材料開発プロセスにおけるボトルネックとなっている実態などが紹介されています

• 2026.3.02

  ヘルムホルツ・ツェントルム・ベルリン(HZB)のミシェル・ブラウン博士が、AIとロボティクスを統合したself-driving labを構築し、グリーン水素製造向けの電極触媒の開発を行っていることなどが述べられています

• 2026.3.01

  Acceleration Consortiumが運用する「SDL7: Scale-Up」は、AIと自動フロー合成技術を統合することで研究室レベルの発見を工業規模の生産へと迅速に移行させ、 材料開発における「死の谷」を克服し社会実装を加速させる自律型ラボであるなどと紹介されています

• 2026.2.27

  DOEのダリオ・ギル次官が、AIエージェントを国立研究所へ統合し仮説立案から物理検証までを自律化させるGenesis Missionを通じて発見速度を100倍に高める科学のインターネットを構築し、 技術覇権争いにおいて圧倒的優位を確保する方針であることなどを述べています

• 2026.2.27

  日本では、若手・中堅の75%が生成AIを全く使わないなどと報じられています

• 2026.2.26

  欧州発のAIスタートアップであるCuspAIが、Metaとの戦略的提携やジェフリー・ヒントン氏の参画を得つつ、1億ドル(約150億円)の資金調達を実施することで、 生成AIを活用して二酸化炭素回収等に資する次世代材料の設計を効率化し、従来は数年を要した材料探索プロセスを数ヶ月単位へと短縮することを目指すことなどが紹介されています

• 2026.2.26

  オークリッジ国立研究所(ORNL)が、HPEやNVIDIA等と連携し、次世代データセンター研究所(NGDCI)を設立し、Genesis Missionにおけるインフラの要として、エネルギー効率、液体冷却、電力密度を最適化したインフラを開発、MIや自動実験に必要な計算資源の持続可能な供給と処理能力の向上を支えるなどが述べられています

• 2026.2.26

  Changingtek Roboticsが世界初の左右自律変換型Robot Hand「X2」を開発、独自の腱駆動システムにより左手と右手の構成を自律的に再構築できるほか、±0.1 Nという高い力制御精度と高度な視覚システムを備得ていることなどが述べられています

• 2026.2.26

  Market.usの調査では、創薬や材料探索での生成AIの活用などにより研究者の材料発見数が44％増加するといった具体的な成果が確認されており、科学的発見のためのAI市場は製薬R&D部門や北米地域を中心に投資を集め、2025年の47億2,000万ドル(約7,080億円)からCAGR21.9％で急成長し、2035年には342億ドル(約5兆1,300億円)規模に達する見込みであることなどが述べられています

• 2026.2.25

  MarketsandMarketsによる世界のラボオートメーション市場予測、2024年の59億7,000万米ドル(約8,955億円)から、2025年には63億6,000万米ドル(約9,540億円)、2030年には90億1,000万米ドル(約1兆3,515億円)規模へCAGR7.2%で拡大する見込みや、関連大手32社などが紹介されています

• 2026.2.25

  Self-Driving Labsは、薄膜材料の最適化や21種類の新材料発見を実現するだけでなく、デジタルツイン技術との連携によって研究成果を量産プロセスへ迅速に移行させ、開発サイクルの劇的な短縮や品質管理の向上を可能にする次世代の研究開発エンジンであることなどが述べられています

• 2026.02.26

  中国ヒト型ロボの市場規模が2030年には2025年の8倍に達することなどが報じられています

• 2026.2.24

  DataM Intelligenceによる市場調査、AI駆動型ロボティクスやクラウド連携、エラー削減などが成長を牽引し、世界のラボオートメーション市場は2024年の82億7,000万ドル(約1兆2,405億円)から2033年には183億9,000万ドル(約2兆7,585億円)規模へCAGR9.3%で拡大する見込みなどが紹介されています

• 2026.2.23

  テスラが2026年第2四半期末で高級EVの生産を終了し、年間100万台規模、目標価格約2万ドル(約300万円)の汎用ヒト型ロボットOptimusなどの量産拠点へ自社工場を転換することで、アナリスト予測による予想年間収益は最大250億ドル(約3兆7,500億円)となることなどが述べられています

• 2026.2.23

  Telescope InnovationsがPfizerの研究拠点に2基目となるSelf-Driving Labを設置したことなどが述べられています

• 2026.2.21

  国家競争力の鍵はAIによる研究開発サイクルの劇的な短縮を指すThe Innovation Velocity Raceへと移行しており、先進諸国が物理学や材料科学へのAI統合に数十億ドルを投じてSelf-Driving” Laboratoriesの構築を急ぐ中、インドも単なるデータ提供者ではなく自前のautomated research pipelinesを国家インフラとして整備すべきであることなどが述べられています

• 2026.2.20

  Pysical AIに関して、日本の強みは、ソフトや部品などのサプライチェーン全体での連携が強二になることなどが述べられています

• 2026.2.19

  Chemifyの創設者が、AIとロボティクスを統合して数千の候補を同時並行で自動検証する5億ユーロ(約820億円)規模の「欧州材料試験施設」の設立を提言したことなどが報じられています

• 2026.2.19

  UKRI(英国研究・イノベーション機構)が策定したAI研究・イノベーションの戦略的枠組みで、自律型ラボの構築や次世代計算インフラ「AIRR」の整備を通じて科学的発見を加速、 総額10億ポンド(約1,900億円)以上の投資や3億ポンド(約570億円)規模で計算資源が拡充されることになることなどが述べられています

• 2026.2.18

  Google.orgが総額3,000万ドル(約45億円)のグローバル公募「Impact Challenge: AI for Science」を開始、気候変動や健康分野の科学的ブレークスルーを加速させるため、 選出された非営利団体や大学に対して多額の助成金だけでなくGoogleの技術者による専門的支援や計算資源を直接提供することなどが紹介されています

• 2026.2.18

  Market Research Intellect社の予測では、AIとスマートロボティクスを統合したラボラトリーオートメーション・ワークセルの市場規模は、ハイスループット研究の需要拡大等により現在の25億ドル(約3,750億円)から2033年には48億ドル(約7,200億円)へと成長することなどが述べられています

• 2026.2.18

  IFRの最新レポートから、2024年の世界における産業用ロボットの導入数が約54万2000台、稼働総数が466万台に達し、2028年には年間導入数が約70万8000台まで拡大すると予測され、協働ロボットは約6万4500台で、医療・実験室向けロボットが前年比91%増の1万6700台と急激な伸びを示していることなどと述べられています

• 2026.2.17

  QYResearch社の調査では、ラボオートメーション機器市場は、創薬分野等でのハイスループット化の需要やAIとロボティクスの統合によるワークフロー最適化が成長を牽引し、2025年の150億9,000万米ドル（約2兆2,635億円）から2032年には233億米ドル（約3兆4,950億円）に達する予測であることなどが述べられています

• 2026.2.17

  国際ロボット連盟がAIロボティクスに関する公式見解を発表したとのことです

• 2026.2.17

  Pyysical AIに関して、KPMGグループのあずさ監査法人がAI開発のアリスマーと協業契約を結んだことなどが報じられています

• 2026.2.16

  Genesis Missionなどが推進するAIによる科学の自動化について、AIは高度なツールであるものの、科学という営みは既存知識への紐付けや社会的な合意形成といった人間の価値観や実践に依存しており、人間の科学者を完全に代替して科学的プロセスを自動化することは不可能であると哲学者の視点から論じられています

• 2026.02.16

  ロボットが様々なタスクを学習する基盤モデルの構築がPhysical AIの開発競争の中心であることなどが述べられています

• 2026.2.14

  Genesis Missionの26課題が発表されたが、トランプ政権は2026年度の科学局予算を約1.2兆円(82.4億ドル)から約1.1兆円へ、EEREを34.6億ドルから8.8億ドルへと大幅削減要求し、議会が一部阻止したものの、現場の専門家が人員削減による科学的リーダーシップ低下を危惧する中、DOEは科学を軽視していないとしていることなどが報じられています

• 2026.2.14

  米サンディア国立研究所が、材料の応力解析等に用いる偏微分方程式を脳模倣型のニューロモルフィックハードウェアにより極めて低い消費電力で解く新アルゴリズムを開発し、スーパーコンピュータ級の物理シミュレーションを劇的に高効率化したことなどが紹介されています

• 2026.2.13

  MITのGómez-Bombarelli准教授らのチームが、生成AIや物理シミュレーションをロボティクスと統合したLab-in-the-loopという新手法を確立し、ゼオライトの合成レシピを生成したことや、CREStといプラットフォームを活用して新燃料電池用触媒を発見したことなどが紹介されています

• 2026.2.13

  光学マーカーを用いたロボットのティーチングフリー化やデジタルツイン、クラウドデータベースを活用することで、複数ベンダーの実験機器を手動設定なしでシームレスに接続し、自律型ラボの構築と再構成をプラグアンドプレイで迅速化するLAPP(Laboratory Automation Plug & Play)フレームワークの概念などが紹介されています

• 2026.2.12

  Genesis Mission National Science and Technology Challenges

• 2026.2.12

  DOEは、Genesis Missionを推進するための26の科学技術課題を発表しています

• 2026.2.12

  深セン先進技術研究院が開発した自律型材料探索システムMARSが、19のLLMエージェントと16のツールを統合し、RAG技術により正確性を担保しながら設計からロボットによる合成・評価までを自動で完結させることで、ペロブスカイト複合体の構造設計をわずか3.5時間で達成したことなどが述べられています

• 2026.2.12

  深非営利のAI研究所Allen Institute for AIが公開したAutoDiscoveryは、データセットから自律的に仮説を立て実験設計やコード生成までを完結させるシステムであることなどが紹介されています

• 2026.2.12

  文部科学省がAI for Science推進委員会の初会合を開催したことなどが報じられています

• 2026.2.11

  Atinary社がボストンに新設した化学や材料科学の実験室では、同社のノーコードAIプラットフォームをABB、Agilent、Bruker、Chemspeed、METTLER TOLEDOのロボティクスおよび実験室機器と統合していることなどが述べられています

• 2026.2.11

  化学工学や自動実験分野でのAI活用が進む中、主要国ではAI自体は発明者として認められない法的現状や、いくつかの判例などについて紹介されています

• 2026.2.11

  ARK InvestがAIインフラへの巨額投資を将来の生産性向上への頭金と捉えて長期的な設備投資ブームを予測する一方、AIによるコーディングコスト低下が招くソフトウェア市場の崩壊(SaaS-pocalypse)や既存自動車メーカーのEV撤退、バイオ分野での自律型ラボの台頭など、産業構造が再編されつつあると見ていることなどについて述べられています

• 2026.2.11

  Cathie Wood氏率いるARK Investが、世界経済がAIとロボティクス、バイオテクノロジーの融合による設備投資拡大期に突入したと分析し、ゴールドマン・サックスの2026年のAI関連投資が5,270億ドル(約80兆円)に達するとの予測も含め、この分野のインフラ投資が進んでいることなどが述べられています

• 2026.2.11

  スイスの有力な成長企業支援プログラムScale Up Vaudに、新たに7社のディープテック企業が認定され、その一つがAtinary Technologiesであることなどが報じられています

• 2026.2.11

  Sapio Sciencesが実施した調査で、世界の科学者の45%が企業で未承認のAIツールを使用していることが明らかになったことなどが述べられています

• 2026.2.10

  Atinaryは、ボストンにAIを活用した新しい研究所を開設し、Scientific Discovery Factories と呼ばれる 2 つの自律プラットフォームが稼働することなどが報じられています

• 2026.2.10

  英国のAutomataが、Beckman Coulter Life SciencesやMolecular Devicesなどを傘下に持つDanaherを戦略的投資家に迎え、シリーズCラウンドで4,500万ドル(約68億円)を調達したことなどが述べられています

• 2026.2.10

  DOEが、17の国立研究所と民間企業を統合し、TechWerxが運営を担い、資金調達や共同研究の単一窓口として機能する官民連携組織Genesis Mission Consortiumの設立を発表したことなどが報道されています

• 2026.2.10

  DKSHが、AI技術のマテリアル開発への影響などについてコラムを出しています

• 2026.2.10

  Physical AI実装のフェーズでは日本にも強みがあることなどが述べられています

• 2026.2.9

  Genesis Mission Consortiumの公式ポータルです

• 2026.2.9

  DOEが、4つの作業部会を持つGenesis Mission Consortiumの設立を発表しています

• 2026.2.9

  Research and Marketsから、トータル・ラボ・オートメーション(TLA)の世界市場は、ハイスループットスクリーニングや診断需要の増加を背景に、2025年の66.5億ドル(約9,842億円)から2031年には98.3億ドル(約1兆4,548億円)へ年平均6.73%で成長するなどとの予測が出ています

• 2026.2.9

  ラボ用ロボット大手のOpentronsが、NVIDIAとの提携を通じて同社のロボティクスシミュレーション技術を採用し、世界に展開する1万台以上のロボットと仮想空間での学習データを組み合わせることで、Wet Lab領域の複雑な実験操作を自律的に行うPhysical AIモデルの開発を加速させることなどが述べられています

• 2026.2.9

  OpenAIやDeepMindの出身者が設立し、3億ドル(約450億円)を調達したPeriodicが紹介されています

• 2026.2.9

  AI・ロボティクス企業のXtalPiが、化学大手BASFの上海拠点にautomated formulation stability testing workstationを導入し、サンプルの管理やpH・粘度測定、画像解析を統合・自動化することで、R&Dプロセスの効率化とAI活用に向けた高精度なデータ基盤の構築を実現したことなどが報じられています

• 2026.2.8

  IBM ResearchのTeodoro Laino氏が、化学や材料探索の分野では汎用AIよりも領域特化型AIが有効であり、高品質なデータの確保が実用化に向けた最大の課題であることなどを述べています

• 2026.2.8

  ローレンス・バークレー国立研究所が率いるチームが、1,000万ドル(約15億円)の資金を獲得し、材料探索プロセス全体を自律的に管理するAIアシスタントFORUM-AIの開発を開始したことなどが述べられています

• 2026.2.6

  InsightAce Analyticから、世界のラボオートメーション市場は、プロセス標準化と品質担保への強い需要や自動化インフラへの投資を背景に、2025年の61.1億ドル(約9,042億円)から2035年には133.8億ドル(約1兆9,800億円)へ年平均8.7%で拡大するという予測などが出ています

• 2026.2.5

  OpenAIのGPT-5が、Ginkgo Bioworksの自動化クラウドラボと連携し、3万6000件以上の無細胞タンパク質合成実験を自律的に設計・実行する大規模な検証を行った結果、科学的知見と実験データを組み合わせた最適化により、従来手法と比較して製造コストを40%削減することに成功したことなどが報じられています

• 2026.2.5

  Cisco AI Summitにて、OpenAIやNVIDIA等の業界リーダーらは、AIが自律的に仮説立案やロボット実験を行う同僚へと進化し、2026年には科学的発見のプロセスそのものを再定義、数兆ドル(数百兆円)規模のAI経済圏において、デジタル情報だけでなく物理世界を操作する空間知能や、それを支える強固なネットワークインフラへの投資こそが、製造業を含む全産業の競争優位を決定づけるなどと述べていたことが記載されています

• 2026.2.4

  Genesis Missionは、6つの核心的産業に対し、従来の自由市場ルールを捨てて政府が数兆ドル規模の資金投下や企業の株式取得まで行うアクティビストとして直接介入し、270日という短期間でAIと物理実験を統合したマシンスピードの研究開発体制を構築することで、国家安全保障と産業覇権を同時に確保しようとする、現代版マンハッタン計画であることなどが述べられています

• 2026.2.4

  Accel(VC)のPrayank Swaroop氏が、インドはAI人材こそ豊富だが市場開拓力に課題があると指摘し、次代の覇権を握る量子技術やロボティクスへの投資が遅れれば、ITのみならず製造業の雇用も失う危機にあるとして、官民連携による抜本的な体制強化が必要であることなどを述べています

• 2026.2.4

  Renaissance Philanthropyと著名な科学者連合が、AI主導の科学的発見を加速させるため、2025年だけで約20億ドル(約3,000億円)の官民資金が投入されている自律型ラボ分野において、従来の人間用機器から脱却し、ロボット制御とAI連携を前提とした自律型科学計測器の標準化とエコシステム構築を推進する緊急提言をしたことなどが述べられています

• 2026.2.4

  従来の手法が経済的限界を迎え、天文学的規模にまで広がった材料探索空間を効率的に攻略するためには、試行錯誤に頼るエジソン的アプローチから脱却し、物理法則を組み込んだAIとロボット実験を統合したClosed-Loop Autonomous Discoveryへの完全移行が不可欠であることなどをVeriPrajna社が論じています

• 2026.2.4

  従来の実験自動化システムが抱える適応力の限界を克服するため、AIが実験室環境を知覚・学習・操作するEAI4S(Embodied AI for Science)への進化を提唱し、実験スキルの標準化と低コスト化を通じてグローバルな科学格差を是正すべきであるなどど、Shaoshan Liu氏らが論じています

• 2026.2.3

  グラスゴー大学のLee Cronin教授らが、AIが提案する数百万もの候補分子や無限に近い合成ルートを現実の物質に変換するため、化学合成をデジタルコード化し汎用ロボットで実行するChemputationを確立し、スピンアウト企業Chemify社が開設した自律型施設Chemifarmを通じて、化学を再現可能なデジタル科学へと変革していることなどが述べられています

• 2026.2.3

  Siemensが、FULL-MAPプロジェクトにおいて、AIによる逆設計やロボティクス、マルチフィジックスシミュレーションを統合した自律型プラットフォームを構築し、次世代電池の材料探索からセル設計に至る開発速度を5倍に加速させる技術提供を行っていることなどが紹介されています

• 2026.2.2

  英国ヨーク大学のプロジェクトALBERTは、EPSRC等からの助成を基盤としており、データ科学やプログラミング技術が学部教育で十分に扱われていない現状を課題視し、既存の実験台へ統合可能なロボットシステムの開発と並行して、AIや倫理的判断も習熟したコードが書ける化学者の育成を進めていることなどが述べられています

• 2026.2.2

  シカゴ大学とアルゴンヌ国立研究所の研究チームは、株式取引ソフトに着想を得て、AIが実験状況を監視しつつ停滞時にのみ人間に戦略的介入を促すAIアドバイザーを導入し、これをPolybotでの電子材料探索に適用した結果、AI単独時と比較して150%の性能向上を達成し、人間協働型モデルが効率と理解を深化させたことなどが述べられています

• 2026.2.2

  Beckman Coulter Life Sciencesは、Automataとの戦略的提携により、自社の分析機器と統合プラットフォームLINQをシームレスに接続することで、実験ワークフローの完全自動化と高品質な構造化データの生成を実現し、親会社Danaherが主導する約4,500万ドル(約68億円)の出資を背景に、次世代のAI対応ラボ構築を目指していることなどが述べられています

• 2026.2.2

  Automataが、実験室をプログラム可能なシステムへの変革を掲げ、Danaher Ventures等の支援を受けて4,500万ドルを調達し、米国およびグローバルでの事業拡大とクローズドループ型実験プラットフォームの開発を加速させることなどが報じられています

• 2026.2.2

  注目すべき技術2026のひとつに、製薬産業における「ラボラトリーオートメーション」が挙げられています

• 2026.1.29

  Radical AIが、RTX Ventures主導による5500万ドル以上の資金調達を背景に、失敗データを含む全実験結果を学習するAIとロボットを連携させて1日25種以上の合金合成を行うself-driving materials labを構築し、開発期間を10年から1年に短縮するとともに、DOEの国家PJへの参画することなどが述べられています

• 2026.1.29

  ローレンス・バークレー研究所のチームが、自動実験とAIによる設計サイクルと、微生物が生成物を検知する仕組みを逆用したバイオセンサーによる超高速スクリーニングを統合することで、SAF原料の生産株開発期間を従来の数年から数週間へと短縮したことなどが報じられています

• 2026.1.28

  Imperial College London発のSOLVE Chemistryが、独自の自動フロー技術により従来比20倍の速度で高密度な反応データを取得するシステムを構築し、そこから得られた高品質データをAIに学習させることで、医薬品や材料開発における実験のボトルネックを解消し、より持続可能な化学プロセス開発を実現するプラットフォームの本格展開と400万ポンドの資金調達について報じられています

• 2026.1.28

  欧州委員会はHorizon Europeにて、総額5000万ユーロ(約80億円)を投じてAIや自律実験ラボによる化学物質・先端材料の開発加速を目指す公募を開始し、1件あたり約1300万ユーロの助成規模で、安全性と持続可能性（SSbD）の統合やラボ間のデータ相互運用性の確保、さらには実環境での実証を通じて革新材料の迅速な市場投入を支援する方針であるとのことです

• 2026.1.28

  OpenAIが、科学推論に特化し幻覚を大幅に低減したGPT-5.2を搭載することで、仮説立案からマルチエージェントによる検証、LaTeX論文執筆までを単一の無料環境で完結させる革新的なプラットフォーム「Prism」を立ち上げ、将来的にはロボット実験機器との直接連携によるAutonomous Labsの実現までもロードマップに描いた、科学研究プロセスのOS化を狙う動きであると報じられています

• 2026.1.28

  世界の協働ロボット市場は、深刻化する労働力不足やAI統合による適応型自動化への需要を背景に、2031年には2025年比4倍超の約189億ドルへ急拡大すると予測されており、従来の弱点であった可搬重量を克服する大型モデルの登場や、外科手術支援やラボ自動化といったヘルスケア領域への急速な浸透が、製造業の枠を超えた市場成長の主要な牽引役になると報じられています

• 2026.1.28

  DeepMind等のAIによる数百万の新材料候補予測が話題となる一方で、その新規性や安定性に対する科学的疑義や実合成のボトルネックが浮き彫りになっており、今後は予測と検証のギャップを埋め開発サイクルを短縮するSelf-Driving Labsの実装と商業的成功事例の創出こそが、材料科学における真の変革に不可欠なフェーズに入っているなどと論じられています

• 2026.1.27

  AI基本計画やその補助金に関する動向などが述べられています

• 2026.1.27

  Genesis Missionでは、大統領令で robotic laboratoriesやautomated manufacturing facilitiesの構築が要請されており、エネルギー省に3.2億ドルの初期資金を投じ、17の国立研究所を統合する新インフラAmerican Science Cloud (AmSC)を構築する計画があることなどが述べられています

• 2026.1.27

  Glasgow大発のChemify社は、化学反応をコード化しロボットに実行させるChemputation技術により、自動合成する施設Chemifarmを展開、AIが設計した分子を物理的に即座に製造・検証するデジタル化学の基盤として、米国シリコンバレーへの拠点開設を含めたグローバルな事業拡大を加速させていることなどが紹介されています

• 2026.1.27

  Radical AI社が、NYブルックリン海軍工廠に州初となる完全自律型材料科学ラボを開設、400万ドルを投じ115人の雇用を創出する同施設では、AIとロボットが1日約100回の実験を自律的に遂行し、通常数十年を要する航空宇宙・防衛向け等の無機材料開発を数ヶ月単位に短縮する体制を構築したことなどが述べられています

• 2026.1.27

  Telescope Innovations社のHenry Dubina CEOの、Physical AIとSelf-Driving Labsが電池材料製造の先進プロセス開発をいかに加速できるかを実証しているというコメントなどが記載されています

• 2026.1.27

  Telescope Innovations社が、UBCの主要な研究室の真向かいに物理AIと自律型ラボ技術を駆使するリチウム開発拠点を拡張し、バッテリー再生技術ReCRFTの実用性検証および全固体電池向け高純度素材DualPureの製造プロセス確立という重要成果を達成したことなどを発表しています

• 2026.1.27

  文部科学省が、米国エネルギー省とAI for Science推進に向けた協力強化のSOIに署名し、米国の国家戦略Genesis Missionとの連携を含め、AI・HPC、量子、核融合等の分野での研究開発や人材育成を日米共同で加速させることなどを発表しています

• 2026.1.27

  理化学研究所が、米アルゴンヌ国立研究所、富士通、NVIDIAと協力協定を締結し、米国のGenesis Missionとも連携して、AI駆動型ロボットによる自動実験や次世代計算基盤の開発など、日米共同でAI for Scienceを推進することなどを発表しています

• 2026.1.26

  Consegic Business Intelligenceの調査によると、日本のラボオートメーション市場は、労働力不足や地政学的リスクに伴うサプライチェーン再編への対応を背景に、smart laboratoryへの移行が進むことで、2024年の約3.5億米ドル(約520億円)から2032年には約7.4億米ドル(約1,100億円)へと、CAGR9.8%で急成長が見込まれていることなどが述べられています

• 2026.1.26

  ☆2026年1月31日(土)　日本学術会議　AI for Science + 元素戦略　ぜひご参加ください！

• 2026.1.26

  米サンディア国立研究所は、設計・実験・検証を分担する3つのAIエージェントを連携させ、通常数年要するLED研究を僅か5時間で完遂し性能を2倍以上に向上させましたが、特筆すべきは結果を数式化して説明する「検証役AI」の導入により自律実験の課題であるブラックボックス問題を解決した点であり、AIが単なる自動化ツールを超え理論構築も担う共同研究者へ進化したことなどが述べられています

• 2026.1.26

  ドーナッツロボティクスが日本ブランドのヒューマノイドcinnamon 1を発表したことなどが述べられています

• 2026.1.24

  Google DeepMindのHassabis CEOが、AIの電力課題解決に向けた核融合実現の鍵となる超伝導体等の発見を目指し、AI「Gemini」がロボットを指揮して自律的に実験を行う完全自動化ラボを英国に設立することなどを述べています

• 2026.1.23

  SDLへの期待が高まる一方、現状の技術は予期せぬ事態に人間の介入を要する条件付き自律の段階であり、AIによる発見の質や法的権利といった課題も残されているため、現時点ではAIを完全な代替ではなく強力な協働パートナーとして捉え、過度な期待を排して着実な実装を進めるべきなどと述べられています

• 2026.1.22

  VC視点による2026年技術トレンド予測で、6つのトレンドが挙げられており、 フィジカルAIが支配するロボティクスと産業オートメーションの新時代がそのひとつとなっています

• 2026.1.22

  CB Insightsの2026年技術トレンド予測が紹介されており、AIはデジタル空間を超えて物理世界へ本格進出し、ロボティクス分野では物理法則を学習したAIによるロボット群の自律的な協調動作が標準化され、創薬・バイオ分野では自律型ラボへの移行が決定的となることなどが述べられています

• 2026.1.22

  Google DeepMindのAI「GNoME」は、人類の知識800年分に相当する220万種以上の新素材候補を発見し、38万種が有望な結晶構造とされているものの、2026年に目立った新発表がない理由は成熟であり、より優れたグラフ表現、合成ロボットとの緊密な連携、ドメイン特化型微調整など改良が漸進的に進んでいることなどが述べられています

• 2026.1.22

  フィジカルAIの普及に向け、日本は「カイゼン」等で培った高品質な現場データと政府の巨額支援を武器に米中への巻き返しを図るべきであり、匠の技をデジタル化し業種を超えて結集させることが必要などと述べられています

• 2026.1.22

  ラボオートメーションにおけるカメラ技術が、AI統合によるリアルタイム画像解析やエッジコンピューティングの進化を通じて、単なる記録用途からサンプルの識別や分注エラーの即時補正を行う実験プロセスの意思決定者へと役割を変えていることなどが解説されています

• 2026.1.21

  Market Growth Reportsから、世界的なラボ自動化システム市場は、2026年の14億3,289万ドルから2035年には19億9,705万ドル(約3160億円)に達し、CAGR3.8%で拡大を続ける見通しなどのレポートが出ています

• 2026.1.21

  化学研究において、手動入力に頼る従来の静的なDBから、AIが生データを自動で抽出・変換するAI駆動型ELTワークフローへの移行の必要性を説いており、データの構造化を自動化することで、AIエージェントがリアルタイムで実験の意思決定を行える自律型研究の基盤としてのデータパイプライン構築の重要性などが述べられています

• 2026.1.21

  MerckとChemLex(新嘉坡)のMOU締結が報じられています

• 2026.1.21

  中国のスマート科学者に関して述べられています

• 2026.1.20

  サンディア国立研究所の研究チームが、生成AIと能動学習エージェントを組み合わせた自律実験システムを開発し、従来数年を費やしたLEDの配光制御最適化をわずか5時間・300回の自律実験で達成したことで、AIが物理学研究のスピードを極限まで加速させる不可欠な相棒であることを実証したことなどが紹介されています

• 2026.1.20

  フォードのドイツ工場で実施された実証実験において、人型AIロボットAlpha HMND 01が目標を60%以上上回る生産性と97%の作業信頼性を達成し、今日すでに産業現場の即戦力として実用段階にあることnなどが述べられています

• 2026.1.19

  FinancialContentでもDiscovery AIが科学のルールを書き換えスピードを極限まで加速させていることなどを紹介しています

• 2026.1.19

  韓国科学技術情報通信部は、AIエージェントの開発を競う2026韓国人工知能研究同僚（AI Co-Scientist）コンテストの候補10チームを選定し、4月の最終審査に向けてGPU提供や研究費支援を行うとともに、大賞チームには最長5年間で最大25億ウォンの研究開発事業を連動支援する計画であることなどが述べられています

• 2026.1.18

  AIとロボットが融合した具身知能を科学研究に導入する新範式EAI4Sは、科学発見の構造的ボトルネックを打破する可能性を秘めており、オープンソース化や標準化、低コスト化を通じて世界的な実験基盤格差を解消しつつ、製造・工程能力に長け実用化シーンも豊富な中国がこの新たな研究パラダイムの社会実装と国際標準化を牽引することが期待されていることなどが述べられています

• 2026.1.16

  2026年のラボではAIが試験段階を終え、業務フローに自律的に介入しタスクを調整・実行する「エージェンティックAI」として実運用されるフェーズへ移行し、高度な統制とデータ標準化を背景に、科学者がAIエージェントと協調しながら実験から品質管理までを戦略的に指揮する新たな研究開発についてなどが述べられています

• 2026.1.16

  フィジカルAIについて、米中企業の異なる開発戦略や身体知能の最新動向の分析などが述べられています

• 2026.1.16

  高市政権のPhysical AI構想は、国内の現場データとNVIDIA等の計算基盤を融合し、自律的な材料探索やロボット制御により約160兆円の経済波及効果を目指すものであり、10兆円超の政府支援を背景に、日本が下請けを脱するための国家戦略であることなどが述べられています

• 2026.1.14

  次世代スマートラボの設計を成功させるには、従来の最大10倍に達する電力・冷却負荷へのインフラ対応、技術変化に即応できる柔軟なモジュール式レイアウト、非効率な工程を排除する事前のワークフロー最適化などが不可欠であると、最新の事例に基づく教訓が記載されています

• 2026.1.13

  アルゴンヌ国立研究所が、AIとロボットを統合した実験により、従来は数年を要する6,000回以上の有機レドックスフロー電池の実験を5ヶ月で完遂し、網羅的なデータ解析から、有機分子の安定性には克服困難な根本的限界が存在することが判明したため、長年の長寿命分子探索という研究方針を見直すべきだとする成果などを発表しています

• 2026.1.13

  Thermo Fisher Scientific社は、複雑さやコストへの懸念を解消するため、直感的なソフトウェアや段階的な導入支援を通じてラボ自動化の敷居を下げる取り組みをしており、将来的にはAIと連携した完全自律型システムの普及により、科学者が手作業から解放され、戦略的なイノベーションや高度なデータ解析に専念できる科学の民主化の実現を目指しているなどと、同社幹部のMark Fish氏が語っています

• 2026.1.13

  Ginkgo BioworksのCEOが、ラボ自律化の6段階（LoLA）を提唱し、AIが意思決定を担う自律」へと研究環境を転換させることで、科学者が単純作業から解放され創造的活動や高度な判断に専念できる未来像などを述べています

• 2026.1.13

  日本のラボ自動化市場は、2024年の12.5億ドルから年平均10.6%で成長し、2033年には28億ドルに達するなどとの、Consegic Business Intelligence社の予測が紹介されています

• 2026.1.13

  ナノマテリアル開発においてAIと自動化を融合したハイスループット手法が進展しており、約1,000回の自動実験でゴールドナノ粒子の形状収率を95%まで最適化した事例や、わずか30時間で所望の発光特性を持つ11種類のペロブスカイト量子ドットを自律的に発見・合成した事例を交えて、その有効性などが解説されています

• 2026.1.13

  Google DeepMindのGNoMEが38万種の安定な新素材候補を予測し、ロボットによる自動合成実証を通じて、バッテリーや電子機器などの材料開発を劇的に加速させる革新的な成果を上げたことなどが解説されています

• 2026.1.13

  国際ロボット連盟から2026年のロボット５大トレンドが発表されています

• 2026.1.13

  Forrester社の分析によると、2030年までにAIと自動化によって米国全雇用の6%が置き換えられるとの予測で、特に生成AIが240万件の職に直接的な影響を与える一方で、単純な職の消失ではなくAIによる業務の補完や新たなスキルの必要性といった労働市場全体の構造的な転換と再編が加速するという将来の展望などが述べられています

• 2026.1.12

  ペンシルベニア州立大学は、熱力学理論を組み込み不均一なデータから信号とノイズを識別するAI「ZENN」を開発し、材料科学のメカニズム解明やアルツハイマー病解析において、シミュレーションと実測値の差異を処理しながら高精度な予測と科学的理解を両立させる最新のフレームワークを構築したことなどを公表しています

• 2026.1.12

  ケンブリッジ大冶金学科では、Pickard教授がAIを用いて新素材の構造を予測し、Sun博士がロボットを駆使した自動化ラボでそれらを高速に合成・検証することで、膨大なデータ上の候補物質と実際の機能性材料とのギャップを埋め、科学的発見を加速させる取り組みを行っていることなどが紹介されています

• 2026.1.12

  Thermo Fisher Scientificが、AI技術を科学機器に統合してラボの完全自動化と実験の高速化を実現させるために、NVIDIAと戦略的提携したことを発表しています

• 2026.1.12

  トータルラボオートメーション市場は、2025年の約66億米ドル(約1兆円)から2030年には約98億米ドルへCAGR約6.7%で成長するなどとの予想が紹介されています

• 2026.1.12

  トロント大学は、Aspuru-Guzik教授率いるMatter Labが英科学誌Chemistry Worldで特集され、同ラボの技術が、専門知識の壁を取り払い、大きな変革をもたらしていると紹介されたことなどを伝えています

• 2026.1.12

  浙江省が、AI4Sを将来の1兆ドル規模の市場と位置づけ、自律型研究プラットフォームの構築や量子技術との融合を通じて、製薬や新素材開発における研究パラダイムの変革を国家戦略に呼応する形で強力に推進していると述べられています

• 2026.1.11

  化学反応をプログラミングコードとして記述・実行するChemputationと、AIとロボットを用いたChemifarm等の自律型ラボにより、設計から製造までを完全にデジタル化し、どこでも正確に物質を合成できる未来などについて述べられています

• 2026.1.11

  AIとデータ解析を融合したMIは、数年単位の開発工程を数ヶ月に短縮するパラダイムシフトをもたらしており、GoogleのGNoMEによる膨大な新材料発見やロボットによる自律実験の普及、さらには日本企業のデータ資産活用や量子技術との融合を通じ、材料開発を職人技から戦略資産へと変革させ、産業構造レベルでの競争優位を決定づける中核技術となっていることなどが述べられています

• 2026.1.8

  現代自動車グループのロボティクスラボから、AI半導体企業DEEPXと共同開発したロボット専用のオンデバイスAIチップなどが発表されています

• 2026.1.7

  世界の実験分析機器市場が、2024年の599億ドルから2031年には955億ドルへ年平均6%で成長する見通しであることなどが述べられています

• 2026.1.6

  化学業界ではAgentic AIの導入が2026年に加速すると予想されていますが、実験の完全自動化やデータ基盤には依然課題があり、当面は人間の科学者を代替するのではなく、研究開発や運営を効率化する強力なパートナーとしての普及が進む見通しであることなどが述べられています

• 2026.1.6

  CES 2026ではヒューマノイド出展社の55%を中国企業が占め、中国勢が量産化と商業利用をアピールして市場をリードするだけでなく、生産実績や特許数での圧倒的優位性も背景に、米国勢との競争の中で世界的な影響力を急速に拡大させていることなどが述べられています

• 2026.1.6

  日本は大規模モデル開発競争とは一線を画し、ロボット工学とAIを融合させた社会実装や、信頼性を重視する人間中心のガバナンス主導という独自の第2幕を開始し、技術の規模ではなく社会への有意義な定着を目指していることなどが述べられています

• 2026.1.6

  NVIDIAがPhysical AI 新モデルや開発基盤、次世代ロボットなどについてblogで述べています

• 2026.1.5

  Boston Dynamicsが、Google DeepMindと戦略的パートナーシップを締結し、AIモデルGemini RoboticsをヒューマノイドロボットAtlasに統合することで、自動車産業などの製造現場において自律的にタスクを遂行できる次世代ロボットを共同開発するとblogで発表しています

• 2026.1.5

  Telescope Innovations社は、韓国製薬協会への導入成功を弾みに開発から商用化へ移行しており、Physical AIやSDLの市場機会が世界的に急拡大する状況で、ロボット工学と機械学習を統合して自律的実験を行う同社のSDLプラットフォームが、製薬や化学、エネルギー分野等において、高品質なドメイン固有データを生成し研究開発を劇的に加速させる産業用インフラとして地位を築きつつあることなどが述べられています

• 2026.1.4

  AIの高度な推論能力とロボット技術の融合により、自律科学が2026年の核心的トレンドになると予測し、Genesis Mission等の官民連携がその基盤を形成し、特にライフサイエンス分野等において科学的発見を劇的に加速させる新たなフェーズに入ったことなどの議論が紹介されています

• 2026.1.3

  AlphaFoldによるノーベル賞受賞やAlphaEvolveによる数学的難問の解決といったAIの歴史的快挙はあるが、A-Lab事例で見られたようなデータの誤読による「幻覚」的な失敗も併存しており、AIは明確な基準に基づく「最適化」には卓越しているものの物理法則等の真の理解を欠いており、曖昧な現実世界では人間による検証が追いつかない速度で不正確な知識を生成してしまうリスクと、深い洞察の欠如という認識論的な課題があることなどが論じられています

• 2026.1.3

  Genesis MissionはAI活用による研究加速を目指すが、IEAがデータセンターの電力需要が2024年の415TWhから2030年には945TWhへ急増すると予測しており、発電・冷却インフラの整備調が急務であることなどが述べられています

• 2026.1.2

  AIエージェントが、従来は高度な専門知識を要した計算化学の壁を取り払い、実験化学者が自然言語で複雑なシミュレーションを扱える科学の民主化を推進しており、トロント大学などの事例を交えて、この技術が専門分野の垣根を越え、自律的な材料探索や創薬研究を劇的に加速させる新たな研究エコシステムを形成しつつあることなどが述べられています

• 2026.1.2

  AIが既知の安定物質を220万種以上へ拡大する計算錬金術が到来し、Genesis Missionを背景に、Googleは垂直統合、Metaはオープン化、Microsoftは産業応用と異なる戦略で覇権を争う中、AIは単なる予測からロボット実験室と連携したLab-to-Fabフェーズへ移行しており、材料開発期間を劇的に短縮するPhysical AI革命の状況などが述べられています

• 2025.12.31

  トロント大学等の研究チームが、化学実験の物理挙動を仮想空間で精密に再現するデジタルツイン環境MATTERIXを開発し、ロボットが液体や粉体の取り扱いを高速かつ安全に事前学習できたりする基盤を構築したとことなどが述べられています

• 2025.12.28

  韓国ではナノフォージAI社が電池材料などを自動探索する実験室を稼働させているが、高額な機器のコストや投資対効果が課題であり、本格的な産業実装には個別企業の努力だけでなく、公的支援が必要であることなどが述べられています

• 2025.12.25

  DOEが、元IBMのDarío Gil指揮の下、OpenAI For GovernmentやAnthropic、NVIDIA、Google等の各分野の企業をパートナーとして正式に公表し、「米国のエネルギー支配」「科学的発見の促進」「国家安全保障の確保」を3つの具体的戦略目標とし、AIと自律型ラボを活用して10年以内に研究生産性を倍増させ、マンハッタン計画にも比肩する歴史的偉業の達成を目指す実行体制を固めたことなどが述べられています

• 2025.12.25

  AlphaFold 3による全分子結合の予測実現とノーベル賞受賞が決定打となり、実験的な発見から計算可能な設計へと移行した瞬間を「生物学的チューリング・ポイント」と定義し、新たな時代が到来したことなどが述べられています

• 2025.12.25

  日本の実験用ロボット市場は2024年時点で約24.8億ドル(約3,700億円)で、2033年には44.4億ドル(約6,600億円)まで成長するというDataM Intelligence社の予測などが紹介されてます

• 2025.12.25

  NvidiaがGroqと非独占ライセンス契約をしたことなどが報じられています

• 2025.12.24

  韓国の具科学技術情報通信部第一副大臣がNanoforge AIの無機材料自動化研究所を訪問したことなどが報道されています

• 2025.12.24

  約170億円を調達したDP Technologyが、Particle Universe、クラウド研究ハブBohrium、実験室OS Uni-Lab、創薬プラットフォームHermiteといった製品群を全面的に展開し、計算から実験までの全工程を統合する次世代インフラ構築を本格化することなどが述べられています

• 2025.12.24

  中国のAI for ScienceスタートアップであるDP Technology(深勢科技)が、シリーズCラウンドで8億元(約1億1400万ドル／約170億円)以上を調達したことなどが報じられています

• 2025.12.24

  Genesis Mission に関して、DOEが24社とMOUを締結したことなどが述べられています

• 2025.12.24

  インド工科大学(IIT)デリーの研究者らが、 デンマークとドイツのパートナーと協力して開発した、科学実験を設計し、結果を分析できるAIエージェントであるラボアシスタント(AILA)を発表したことなどが述べられています

• 2025.12.24

  北大の研究チームが、化学反応経路探索において、化学者の直感や反応ルールを知識ベースとしてAIに組み込む新手法ChemOntologyを開発し、複雑な有機反応の解析において計算量を約半減させつつ正確なメカニズムを解明できることを実証したことなどが述べられています

• 2025.12.24

  世界の分析機器市場規模は2025年時点で418億米ドル(約6.2兆円)、2035年には719億米ドル(約10.7兆円)まで成長するというGlobal Market Insights Inc.の予測などが紹介されています

• 2025.12.23

  中国のロボット学校が紹介されています

• 2025.12.22

  IFPによる米国科学システムの抜本的改革の提言で、メタサイエンスの導入やハイリスク研究への投資に加え、DOEによるAutonomous labsへの支援など、5つの重点分野が示されています

• 2025.12.22

  機器の相互運用性を解決するための、LAPP(Laboratory Automation Plug-and-Play)フレームワークの実証実験等が紹介されています

• 2025.12.19

  顕微鏡観察を自動化する新しいアルゴリズム;Restless Multi-Process Multi-Armed Bandits が紹介されています

• 2025.12.18

  マンチェスター大が、Dongda Zhang博士率いる研究チームがUnileverと共同で物理法則に基づくAIを活用した自動運転ラボを開発し、自動実験により従来の試行錯誤による化学プロセスの革新を劇的に加速させ、製品開発の効率化とサステナブルな製造の実現に貢献すると発表しています

• 2025.12.18

  オックスフォード大物理学科が、Moritz Riede教授がGreen Future Fellowsに選出され、有機太陽電池の商業化の加速のため、機械学習と自動化を組み合わせた真空プロセス初となる自動実験ラボを構築し、変換効率20%超の実現と産業規模への拡大を目指すと発表しています

• 2025.12.18

  シカゴ大学とアルゴンヌ国立研究所の研究チームのPolybotを用いた実験が紹介されています

• 2025.12.18

  Genesis計画始動を受け、オーストラリアがどうすべきかのASPIの提言が出ています

• 2025.12.17

  KISTではAIが自律的に実験を行うスマートラボにより従来1万回の工程を24回に短縮する成果を上げたが、2026年の本格導入に向けては高額な設備投資や規制の改善、AIと実験の両方に精通した人材の育成といった課題の克服が必要であるなどと述べられています

• 2025.12.17

  現代のラボは単なる作業の自動化からAIが実験計画と解析を主導するAIネイティブな環境へ進化しているものの、その実現には機器ごとに異なるデータ形式の標準化や相互運用性の確保、研究者のデジタルスキル向上が不可欠であることなどが述べられています

• 2025.12.16

  中国科学技術大学のスマート科学者等について述べられています

• 2025.12.16

  OpenAIが、自社のGPT-5が生物学の実験室(ウェットラボ)において自律的に実験計画を立案・改善し、従来の分子クローニング実験の手順を最適化して効率を約79倍向上させることに成功したことなどを発表しています

• 2025.12.16

  2025年にはAIが科学用ソフトウェアを根本的に変革し、AlphaFoldを応用した構造予測の進化、仮説生成から実験設計まで行う自律型AIエージェントのラボ導入、実験データを能動的に活用するLIMSの高度化、シミュレーションと実実験の完全統合、そしてマルチモーダル解析の定着という6つのトレンドにより、実験の自動化と研究効率が飛躍的に向上したと述べられています

• 2025.12.16

  ラボの自動化は再現性や効率を向上させる一方で手動プロトコルの移行には微調整の難しさが伴うと指摘しているものの、現在はセンサー搭載の小型システムや、AIが自律的に実験を最適化する自律型ラボへの進化が加速していることなどが述べられています

• 2025.12.15

  AI投資の主戦場が創薬から材料科学へ移る中、Lila SciencesやPeriodic Labsなどが、生成AIによる素材探索とロボットを用いた自律的な合成実験をループさせることで、理論上の発見を現実の製造プロセスへ適合させる合成ギャップを克服し、次世代電池やDACなどの分野で開発を劇的に加速させていることなどが述べられています

• 2025.12.15

  過去1年間のオープンソースAIモデルのダウンロード数で中国製が米国製を初めて上回ったことをFinancial Timesなどが報じており、中国がオープン戦略でシェアを拡大している一方、米国はクローズドな高性能モデル開発への投資傾向が強いことなどが述べられています

• 2025.12.15

  米情報機関系投資組織IQTが、中国の圧倒的な生産能力や有事の供給網リスクに対抗するため、AIによる設計や現場展開型生産システムに加え、自動運転ラボやバイオ製造などの先端技術への投資を拡大し、国家安全保障の要となる国内製造基盤とイノベーション力を再構築すべきであると提言しています

• 2025.12.15

  米政府が科学研究用AI基盤の構築を進める中(Genesis Mission)、民間企業が参画するには厳格なセキュリティやデータ管理基準への準拠が求められる上、たとえ直接関与せずとも同基盤の基準が今後の業界標準となる可能性が高いため、自社のコンプライアンス体制やデータ戦略を早期に見直すべきであると法律専門家により助言されています

• 2025.12.14

  今後10年でAIが材料科学研究の強力なパートナーとなり、データに基づく特性予測や自律実験プロセスにより長期間を要した新素材の開発サイクルが劇的に短縮され、エネルギー分野などでイノベーションが加速される未来が到来するという、ヤシ工科大学の専門家の見解が紹介されています

• 2025.12.12

  GPT-5.2が発表されたことが報じられています

• 2025.12.12

  AIロボット分野への巨額投資が続く中、BMWでヒューマノイドを実用化し評価額390億ドルに達したFigure AIや、汎用的なロボットの頭脳を開発するPhysical Intelligenceなどが、2026年に注目すべきトップスタートアップであると述べられています

• 2025.12.11

  Google DeepMindが、AIとロボット工学を統合した「自動化研究ラボ」を英国に開設し、Geminiを活用して実験計画から実行までを自動化することで、バッテリーや医療用材料、超伝導体などの新素材発見を劇的に加速させる計画であると述べられています

• 2025.12.11

  Physical AI Scientists を開発するMedra社は、Human Capital主導のシリーズAで5,200万ドルを調達し、総資本は6,300万ドルとなり、今後はジェネンテックとの提携などを通じて創薬や材料科学の自動化プロセスをさらに加速させると報じられています

• 2025.12.11

  AIとロボットの融合はSim-to-Real訓練や触覚技術の進化により2026年に実用化の転換点を迎え、深刻な労働力不足を救う手段として経済に長期的な上昇をもたらすスーパーサイクルに突入するという、VettaFiのアナリストの分析が紹介されています

• 2025.12.11

  新大統領令GENESISミッションにより連邦政府のAI戦略が強化され、特に、計算資源とインフラを担うDOEと、AIの安全性評価や企業への報告義務化を管轄するDOCの役割が大幅に拡大された点が重要であると解説しています

• 2025.12.11

  多くのラボで自動化ロボットやAI解析ソフトウェアの導入を進めているが、システムを使いこなせる人材や、AIと協働できる科学者の育成が追いついていないことに対する警鐘が紹介されています

• 2025.12.11

  内閣府公表の「人工知能基本計画(案)」では、AIの産業や行政への導入を加速させる基盤整備に加え、計算資源の確保や国産モデル開発による研究開発力の強化、安全性や倫理面での環境構築、国際ルール形成への参画や全世代的な人材育成を通じて、社会全体の競争力を高める方針であることなどが述べられています

• 2025.12.10

  NIMSが、筑波大との共研により、異なる材料を探索する複数の自律自動AIシステムでナレッジを共有して自発的に連携する「自律自動AIネットワーク」技術を開発し、シミュレーションにて新規材料発見のスピード向上を実証したと発表しています

• 2025.12.10

  ライフサイエンス分野のロボット市場が約48.9億ドル(2024年)から約213.4億ドル(2034年)にCAGR15.9%で成長するなどと予想したレポートが紹介されています

• 2025.12.09

  テラダイン・ロボティクスが、米国製造業の復活を支援するため、2026年にミシガン州に新拠点を設立し、URの協働ロボット製造やトレーニングを開始することで、高まる自動化需要に迅速に対応すると発表しています

• 2025.12.09

  DOEがPNNLにて自動でAI駆動するバイオテクノロジープラットフォーム;AMP2を開始したことが述べられています

• 2025.12.08

  中国の新興企業ChemLexが、シンガポール・ワンノースに、グローバル本社と独自のAI搭載のfully automated laboratoryを立ち上げたことなどが述べられています

• 2025.12.08

  Anticohが425万ドルを調達、現場導入前のロボットをデジタルツインで何百万回もテストし、バグや事故を防ぐためのプラットフォーム開発を進めることなどが述べられています

• 2025.12.05

  AI材料探索を採用するかどうかを議論するのは過去のことで、いかに早く大規模に実装するかを検討する時代になったなどと述べています

• 2025.12.04

  EYがNVIDIAとの提携を拡大しPhysical AIプラットフォームを立ち上げたことなどが述べられています

• 2025.12.03

  Cooper教授やCronin教授らのAIロボットによる実験自動化が紹介され、人間が創造性に集中でき、人間とAIの強みを融合したハイブリッド知能こそが科学を変革する勝機であると述べられています

• 2025.12.03

  日本のR&D現場におけるデータ管理システムの市場は、2025年の2.84億ドルから2035年に5.195億ドルに成長するというFuture Market Insightsの予測が掲載されています

• 2025.12.02

  Genesis Missionについて、米国のAI戦略を規制重視から科学的発見と産業競争力強化へ転換し、マンハッタン計画に匹敵する規模でエネルギーや軍事技術での優位性確保を目指す国家プロジェクトであると述べられています

• 2025.12.02

  Genesis Missionについて、エネルギー省主導で国立研究所の資源を統合したプラットフォームを構築し、官民連携や厳格なセキュリティ要件の下で科学的発見を加速させるための法的枠組みや期限が示されていると述べられています

• 2025.12.02

  Tecanが、スケジューリングソフトウェア「Director」を主力製品とするWako Automationの事業資産を買収したと発表しています

• 2025.12.02

  ラボの自動化は単なる効率化ツールではなく、戦略的に進めることにより他者が真似できない競争優位（Competitive Edge）を手にすることになるなどと述べています

• 2025.12.02

  日本企業13社で開発を進め、ヒト型ロボットを27年度中に量産することなどが報道されています

• 2025.12.01

  ファナックとNVIDIAがAIロボットに関して協業することが報道されています

• 2025.12.01

  安川電機とソフトバンクのAIロボットでの協業に関して報道されています

• 2025.12.01

  Global Growth Insightsから協働ロボット市場が2023年の19億ドルから2032年に216億ドルへ成長する予測と、協働ロボット主要10社の紹介が出ています

• 2025.12.01

  Exactitude Consultancyから協働ロボット市場の2024年の26億ドルから2034年に 81億ドルへ成長する予測が出ていることが紹介されています

• 2025.11.29

  経団連が会員企業に研究投資を拡大するよう提言していると報道されています

• 2025.11.28

  文部科学省はAI for Science事業で、2025年度補正予算案に約1500億円を計上と報じられており、自動実験拠点の形成にも投じられそうです

• 2025.11.28

  Market Research Intellectから、製造業用途等を含むELN世界市場は、2031年にかけてCAGR9.5%で32億ドルに達するとの予測が出ています

• 2025.11.28

  InsightAce Analyticから、ラボの業務効率を改善するためのソフトウェアやシステム（LIMS, ELNなど）の世界市場は2024年から2031年にかけて、CAGR7.1%で成長するとの予測が出ています

• 2025.11.28

  日米中英独の労働者を対象とした調査結果では、ロボットは仕事を奪う敵ではなく、危険で退屈な作業を肩代わりしてくれる味方と認識されているとのことです

• 2025.11.26

  ラボオートメーション市場(AI駆動等を含む市場全体)は、2025年の83.6億ドルから、2034年までに1.77倍の147.8億ドルに成長するという予想がでています

• 2025.11.26

  米国のラボオートメーション市場は、2025年の約30.8億ドルから2034年までに年率5.71%で成長し、約50.8億ドルに達するという予想が出ています

• 2025.11.26

  ケンブリッジ大学からThe World Avatarという自動実験プラットフォームに関する論文が紹介されています

• 2025.11.26

  実験の質と速度の向上、創造的業務への集中のため自動化は必須で、長期的には経済的であると論じています

• 2025.11.26

  米グーグルのAI半導体TPUがNVIDIAの有力な代替候補として注目されはじめているようです

• 2025.11.26

  日本のGitHub開発者数が450万人を超え世界で第6位の規模となったことなどが伝えられています

• 2025.11.25

  英国で「ロボットやAIを導入することで、科学研究の質がどう変わるか」を研究するための予算(総額約11.5億)が公募されています

• 2025.11.25

  デンソーの自動化・自律化プロジェクトが紹介されています

• 2025.11.25

  DOEを主体とした国家AIプロジェクトGenesis Missionが始動、中核となる統合AI基盤American Science and Security Platformには実験・製造の自動化ツールなどが備えられていることなどが述べられています

• 2025.11.25

  Claude Opus 4.5 公開に関して報道されています

• 2025.11.23

  産総研のAUTO実験工房が紹介されています

• 2025.11.22

  Agilent Technologiesへの機関投資家の投資比率が高くなっていることなどが報じられています

• 2025.11.21

  パナソニックがスマートラボ自動実験室や新素材開発の実験をAIが自動で行い開発効率を25倍にした事例などを紹介しています

• 2025.11.21

  ベゾス氏が創設したProject Prometheusに関する記事の中で、同氏が出資するPeriodic Labsが、AI科学者が稼働する材料開発の自律的な研究所を目指していると述べられています

• 2025.11.21

  NVIDIAが、ALCHEMIによる1億種以上の候補物質の短期間でスクリーニング事例や、Holoscanにより解析が瞬時になった事例など挙げ、発見の規模と速度を完全に変えることができると紹介しています

• 2025.11.21

  AI, Robotics and CFD Quiz /Computer Aided Drug Development(???) が出ています(?)

• 2025.11.21

  ABBが協働ロボットGoFaによる実験室の自動化を実演公開したとのことです

• 2025.11.20

  産業機械工業会の海外情報にフィジカル AI による産業オートメーションの記事が出ています

• 2025.11.20

  ELNの市場予測が出ているようです

• 2025.11.19

  小野先生のインタビューが掲載されています

• 2025.11.19

  科学の再興に向けて_提言に、自動・自律化などによる次世代 AI 駆動ラボシステム…強力に推進し…研究者の創造性を最大化させることが重要 などと記載されています

• 2025.11.19

  Gemini 3 に関して報道されています

• 2025.11.18

  NVIDIAが創薬AI基盤BioNeMoをオープンソース化、自社サーバーで運用可能になどと発表しています

• 2025.11.18

  Edison ScientificがKosmosを発表、単一の実行で1,500の学術論文を読み解き、42,000行以上の分析コードを実行する能力を持つことなどが述べられています

• 2025.11.17

  AI時代の求人について、IT・開発系職種を中心に正社員求人の伸びがみられたことなどが報道されています

2025.11.17

京大とGoogleが科学研究で連携、AI co-scientist を京大の研究者が無償で利用などと報道されています

2025.11.17

台湾がAI産業に約4950億円規模の投資計画を打ち出していると報道されています

2025.11.17

韓国財閥が半導体やAIなどの成長産業に数年かけて約85兆円を投資すると報道されています

• 2025.11.17

  URGの移動型、AI搭載、音声bot搭載のロボットについて紹介されています

• 2025.11.17

  理研がGB200 NVL4を搭載した新しいスーパーコンピューターをAi研究用と量子コンピューティング用に2機導入すると、NVIDIAから発表されています

• 2025.11.17

  Telescope Innovations(加)がSDLをバイオ医薬品業界団体(KPBMA)に納入し、韓国初となるAI駆動型実験・教育拠点の中核として設置するとのことです

• 2025.11.16

  中国のAIモデルが存在感を強めているとのことです

• 2025.11.14

  紙版6頁全面のＡＩ近未来の記事で東京科学大の自動実験ラボ施設について述べられています

• 2025.11.14

  未来のラボについて述べられています

• 2025.11.13

  次のAcceleration conference が告知されています

• 2025.11.13

  Total Laboratory Automation について述べられています

• 2025.11.12

  UBTECHが世界初のヒューマノイドロボットの大量出荷を行ったと発表しています(動画)

• 2025.11.11

  AMAZEMETがrePOWDER(US atomization platform)にAI制御機能を搭載し完全自律的な金属粉末の製造が可能なシステムを発表したとのことです

• 2025.11.09

  analyticaがラボオートメーションをTopicsとして紹介しています

• 2025.11.06

  スイスの国際経営開発研究所(IMD)から世界デジタル競争力ランキングが発表され、日本は30位とされています　

  　　　▶JETRO短信

• 2025.11.06

  EUのRaise戦略予算について述べられており、AI関連研究でLabo Automation等に3,200万ユーロ割り当てられるとのことです

• 2025.11.06

  ラボオートメーションとAIの進展により、サイバーセキュリティリスクが高まっており、サイバー対策が新たなラボ安全の中核となっていることなどが述べられています

• 2025.11.05

  AtinaryがMettler-ToledoやAgilentとともにABB's roboticsと連携し、ボストンにSDLを構築すると述べられています

• 2025.11.05

  ラボオートメーションにより、生物技術者では高収入層が出現しているようで、2極化が進行していることなどが述べられています

• 2025.11.05

  シカゴ大がPVD蒸着の自動自律ラボを構築したことが報道されています

• 2025.11.05

  トロント大から Aspuru-Guzik教授がSchmidt SciencesのAI2050シニア・フェローに選出されたと公表されています

• 2025.11.04

  医薬ラボが他産業の自動化から学べること/学べないことについてコメントされています

• 2025.11.04

  レンセラー工大が Center for Smart Convergent Manufacturing Systems (CSCMS)を設立、開設イベントを行ったとプレスリリースしています

• 2025.11.02

  ChemspeedがREALCATで400件超のプロジェクトを完了したことなどを発表しています

• 2025.10.31

  AIPが Accelerating self-driving labs into the future と題した記事を出しています（論文の紹介）

• 2025.10.30

  PerplexityからAI特許検索 Perplexity Patents が発表されていました

2025.10.30

ボストン大工学部が Materials Day ワークショップの報告を出しています

• 2025.10.30

  Axle Informatics のMeghav Verma 氏のLab Automation に関するインタビューなどが出ています

• 2025.10.28

  QIAGENが自動サンプル処理に関するQIAcube Connectの導入数が4,000台に到達したことなどを発表しています

• 2025.10.27

  進化する自動ラボ 研究者の「やりたい」に対応 という記事が出ています

• 2025.10.23

  ヤマハ発動機から 7軸協働ロボットYamaha Motor Cobot 発売と発表されています

• 2025.10.23

  中部電､AIが｢熟練の技｣言語化 製造現場の人手不足解消へ新興と連携 という記事が出ています

• 2025.10.22

  ロボットとAIで細胞医療の「死の谷」を克服、アステラスと安川出資の新会社が始動 という記事が出ています

• 2025.10.20

  文科省が大量実験データ解析や物質探索のAI構築などの諸政策を通じて先行国への巻き返しを図る という記事が出ています

• 2025.10.17

  日本の材料開発自動自律化へ、NIMS理事長が語る今とこれから というインタビュー記事が出ています

• 2025.10.17

  半導体戦争に続くのは「工場戦争」米中が争うAI製造業の覇権という記事が出ており、オフラインデータがカギと述べられています

• 2025.10.17

  日本薬業支援家協会が ロボット創薬の時代へ という解説記事を出しています

• 2025.10.14

  ボストン大ハリリ研が、2023年以降25,000回以上の材料実験をほぼ自動で実施したことなどを発表しています

• 2025.10.14

  テネシー大が、ポリマー等の自動実験ラボに関するPJについて発表しています

• 2025.10.08

  JRCのレポートに自動実験について言及があり、未来に不可欠な基盤インフラなので欧州として開発と導入を優先的に支援すべきと述べられています

• 2025.10.08

  ソフトバンクGがABBのロボット事業を買収という記事が出ています

• 2025.10.05

  Periodic Labs が約3億ドルを調達し発足、「AI科学者を構築し、自律的な実験室を運営することを目指す」と発表

• 2025.10.03

  NVIDIAと富士通がロボット用AI基盤開発へ提携を拡大し、安川電機と協業を検討するという記事が出ています

• 2025.9.27

  Googleがロボット向けAI基盤モデルGemini Robotics 1.5を発表したという記事が出ています

• 2025.9.24

  ロングリーチの協働ロボット(UR8 Long)が発表されています

• 2025.9.21

  24時間稼働のデジタルラボラトリーに関して一杉先生の意見が引用された記事が出ています（日経 科学の扉面）

• 2025.8.25

  モジュール型ラボラトリオートメーションシステム（COBOTTA LAB Modules）が提供開始と発表されています

• 2025.8.20

  文科省がAIやロボットを使った24時間稼働の拠点整備をするという記事が出ています

• 2025.8.06

  KAIST(韓国科学技術院)がPOSCO社と共同でAIとロボットを使った自動実験ラボをはじめると発表しています

• 2025.7.25

  デジタルラボ研究会を支援している二つの工業会の専務理事が、最近開催された理事会・総会で退任しました

• 2025.6.30

  KIMS(韓国材料研究院)が材料研究用のAI駆動型完全自動システムを開発したと発表しています