自律実験：AIとロボットによる科学研究DXの最先端～グラント・論文・特許からの技術動向分析～

Q: 自律実験とは具体的に何ですか？

AIやロボット技術を活用し、実験の計画、実行、結果分析までを人間の介入を抑えて実施する研究手法です。

Q: 自律実験のメリットは何ですか？

研究者の肉体的負担軽減、研究開発期間の短縮、廃棄物削減、研究ノウハウの継承などが期待されます。

Q: どの国が自律実験の研究をリードしていますか？

グラントと論文の両面で米国が最も多くの投資と研究成果を上げており、中国がそれに続いています。

アスタミューゼ株式会社（本社:東京都千代田区、代表取締役社長 永井歩）は、自律実験に関する技術領域において、弊社の所有するイノベーションデータベース（論文・特許・スタートアップ・グラントなどのイノベーション・研究開発情報）を網羅的に分析し、動向をレポートとしてまとめました。 自律実験とは？ 自律実験（自律型実験/自動実験/自動化実験）とは、実験の計画と実行、結果分析までふくめた研究開発の過程を、AIやロボット技術を活用し、人間の介入をおさえて実施する研究手法のことです。 自律実験の起源は、2009年、イギリスのアベリストウィス大学（当時）のロス・キング教授らが開発したシステム「Adam」です（注1）。 注1：R. D. King et al., "The Automation of Science", Science 324, 85(2009). https://www.science.org/doi/10.1126/science.1165620 「Adam」は、酵母の遺伝子と酵素の関係について、みずから20の仮説を立て、数千回の実験を自律的に実行してその仮説を検証しました。この検証において、人間は材料の補給と廃棄物処理、清掃のみを実施しました。「Adam」による検証結果に対し、ロス・キング教授らは追試をおこない、結論と一致することが確かめられました。 科学の研究開発は、研究者の暗黙知や経験にもとづく仮説立案と、手作業による地道な試行錯誤（パラメーターの微調整、合成、評価の反復）に依存していました。「Adam」は仮説の立案から実験の実行、結果の分析、仮説の修正までの一連を、世界で初めて人間の介入をおさえて完結させました。「Adam」はAIとハードウェアを統合し、自律的な発見をおこなわせる、「自律実験」という概念の原点となりました。 2019年には、機械学習アルゴリズムの高度化にともない、トロント大学のアラン・アスプル・グージック教授らが「Self-driving Labs（SDL：自律実験室）」という概念を提唱しました（注2）。 注2：Alán Aspuru-Guzik et al.,” Next-Generation Experimentation with Self-Driving Laboratories”, Trends in Chemistry 1, 282(2019). https://doi.org/10.1016/j.trechm.2019.02.007 教授らは、自律実験の重要な要素として、単にあらかじめインプットされた実験動作を人手なしで実施すること（自動化）だけではなく、実験結果を評価して次に試すべき最適な条件を予測し、人間が介入せずとも計画を修正すること（自律化）もあげています。 AIの急速な発達にともない、情報科学を活用して材料の探索や試作、評価をおこなう、新しい材料開発である「データ駆動型材料開発」の一分野としても、自律実験に注目が集まっています。 自律実験は研究開発の自動化・自律化により、 実験操作の機械への代替による、研究者の肉体的負担の軽減と研究開発人材の不足解消 無用な実験の回避による、研究開発期間の短縮と廃棄物削減 実験操作のデータ化による、研究ノウハウの継承 といった価値をもたらすことが期待されています。本レポートでは、科学の研究開発における、AIやロボットを活用した、仮説構築や実験操作、考察の自動化・自律化に焦点をあて、アスタミューゼ独自のデータベースを活用し、自律実験の開発動向を分析します。 自律実験関連技術の研究予算動向 グラント（科研費などの競争的研究資金）には、まだ論文発表にいたっていない、新たなアプローチや研究に対する投資といえます。グラントの傾向は、社会実装までに比較的長い時間を要する技術の研究開発動向と考えられます。 アスタミューゼの保有するグラントデータベースから、研究概要文に「autonomous lab」、「laboratory automation」、「self-driving lab」などのキーワードをふくむ、2015年以降に開始したグラント約500件を抽出しました。 図1は、2015～2024年の期間における、自律実験に関連するグラント配賦額上位5か国のプロジェクト件数動向です。ただし、中国はグラントデータを非公開としており、実態を反映していない可能性が高いため除外しました。また、公開直後のグラント情報にはデータベースに格納されていないものもあり、直近の集計値については過小評価されている可能性があります。 図1：自律実験に関連する研究プロジェクト件数の国別の推移（2015～2024年） 図2は、研究プロジェクト配賦額の国別推移です。配賦金額はプロジェクト期間

よくある質問