Anthropic は 2026 年 8 月 27 日、AI が機械やロボットなどの物理的な機械を操作するための共通規格「Model Hardware Standard（MHS）」を発表しました。まずは科学研究機関と製造業者向けに先行提供を開始しており、同社が物理的な現場へ踏み出す初めての取り組みとなります。
ひと言で言えば、MHS は「機械をつなぐ共通言語」です。これまでラボや工場では、顕微鏡・液体ハンドラー・ロボットアームといった機器をシステムに組み込むたびに、メーカーごとに異なるソフトウェアを個別に用意する必要がありました。MHS はその手間をなくし、どのメーカーの機器でも同じ方法で AI から操作できるようにします。USB 規格が登場したことで、機器メーカーごとに異なるコネクターを用意する必要がなくなったのと同じ発想です。
早期に導入した組織の成果は、数字ではっきり表れています。量子コンピューター企業 QuEra Computing では、量子計算に不可欠なレーザーが乱れた際に自動で調整を行うスクリプトを、4 人のエンジニアチームが数か月かけて開発していました。しかし従来の仕組みでは 1 回の回復に 150 秒かかり、成功率も 58 % にとどまっていました。MHS を導入し 4 つの Claude インスタンスがひと晩かけて最適化を行った結果、回復時間は 6 秒に縮まり、成功率は 99.3 % まで向上しました。カーネギーメロン大学では、通常なら数週間かかる 4 台の機器を統合して動作させる作業を 8 時間で終え、実験の処理速度は 3 倍になっています。また HHMI Janelia Research Campus では、7 社のソフトウェアをばらばらに使っていた顕微鏡システムを一元的に管理できるようになり、新しい機器の組み込みにかかる時間が数日から数分に変わりました。
安全性への配慮も設計に組み込まれています。ロボットの動作速度や可動域の上限といった制約を規格のレベルで設定しているため、AI が誤った指示を出しても機械が物理的な限界を超えて動くことはありません。一方で、Genentech の実験では AI が注射器内の気泡という初歩的な問題に気づかず、人の手による修正が必要になった場面もありました。AI の判断には現時点でまだ限界があり、専門家による確認は引き続き欠かせません。
パートナー企業には Genentech、AWS、Universal Robots、Hugging Face、Danaher などが参加しています。現在はウェイティングリストへの登録で利用申請が可能で、将来的にはオープンソースとして公開する方針ですが、時期や詳細はまだ明らかになっていません。
