投稿者 global-ai-media 
複数のLLMエージェントとロボットアームが連携し、新素材の探索を自動化するシステム「MARS」が注目を集めています。日本の得意分野であるマテリアルズ・インフォマティクス（MI）において、AIは単なる「データ分析ツール」から「物理的な実験を行う主体」へと進化しつつあります。本記事では、この最新事例をもとに、日本企業がR&Dや現場業務の自動化をどう進めるべきか考察します。
知識駆動型AIとロボットが織りなす「自律型実験」の衝撃
近年、科学技術の領域、特にマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の分野において、AIとロボティクスを融合させた「自律型実験室（Self-driving Lab）」の構築が進んでいます。今回取り上げる「MARS（Multi-agent AI and Robots System）」は、その最先端を行く事例の一つです。
MARSの特筆すべき点は、単一のAIモデルではなく、19のLLM（大規模言語モデル）エージェントが連携し、機能別に整理された16のドメイン固有ツールを使いこなす点にあります。これまでの実験自動化は、事前に決められた手順をロボットが繰り返す定型的なものでしたが、MARSのようなシステムでは、AIが文献知識に基づいて仮説を立て、実験計画を策定し、ロボットを操作して実験を行い、その結果を分析して次の仮説にフィードバックするという「クローズド・ループ（閉ループ）」を回します。
これは、従来人間が担っていた「実験のPDCA」そのものをAIエージェント群が代行することを意味しており、R&Dの速度を劇的に向上させる可能性を秘めています。
マルチエージェント・システムの優位性と実務的意義
なぜ単一の高性能なモデルではなく、複数のエージェント（マルチエージェント）を用いるのでしょうか。ここに、企業の複雑な業務プロセスをAI化するためのヒントがあります。
マルチエージェント・アーキテクチャでは、「文献検索担当」「実験計画担当」「ロボット制御コード生成担当」「データ分析担当」といった具合に、役割を細分化します。これにより、以下のメリットが生まれます。
- 専門性の向上：各エージェントが特定のタスクに集中できるため、幻覚（ハルシネーション）のリスクを抑制し、精度を高めやすい。
- 相互監視と修正：あるエージェントが出した計画を、別のエージェント（レビュー担当）が検証するプロセスを組み込むことで、エラーや危険な実験手順を未然に防ぐことができる。
- ツールの活用：LLM単体ではできない計算や物理シミュレーションを、外部ツール（API）を介して実行する「Function Calling」の精度が、役割分担によって向上する。
この考え方は、化学実験に限らず、日本企業の複雑なバックオフィス業務や、サプライチェーン管理の自動化にも応用可能な設計思想です。
物理世界へ介入するAIのリスクと「AIガバナンス」
一方で、デジタル空間で完結するタスクとは異なり、ロボットを制御して物理世界に介入するシステムには、特有のリスクが存在します。
最大のリスクは安全性です。LLMが誤った制御コードを生成した場合、高価な実験機器を破損させたり、危険な化学反応を引き起こしたりする可能性があります。MARSのようなシステムを実運用する場合、AIの指示をそのままロボットに送るのではなく、物理的な制約（安全な可動域や混合禁止のルールなど）をハードコードした「ガードレール」層を設けることが不可欠です。
また、説明可能性（Explainability）も課題です。AIがなぜその材料配合を選んだのか、その推論プロセスがブラックボックスのままでは、企業として製品化の判断を下すことが難しくなります。マルチエージェントシステムでは、エージェント間の対話ログを残すことで、意思決定プロセスをある程度追跡可能にする工夫が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のMARSの事例は、日本の製造業や研究開発組織にとって、以下の3つの重要な示唆を含んでいます。
1. 「予測」から「実行」へのシフト
日本のMI（マテリアルズ・インフォマティクス）は、これまでデータの蓄積と物性予測に注力してきました。今後は、MARSのように「予測結果に基づいて自律的に実験・検証を行う」フェーズへと投資をシフトさせる時期に来ています。これにより、熟練研究者の不足を補い、開発リードタイムを圧倒的に短縮できる可能性があります。
2. 現場の暗黙知を「エージェント」に移植する
日本企業には、現場特有の「すり合わせ」や「暗黙知」が多く存在します。これらを単一の巨大モデルに学習させるのは困難ですが、マルチエージェントシステムであれば、「ベテランのチェック担当」「若手の実行担当」のように役割を模したエージェントを設計し、組織のワークフローをデジタル上に再現しやすくなります。これは、技能伝承の一つの形ともなり得ます。
3. IT部門とOT（制御・運用）部門の融合
LLMがロボットや設備を制御するようになると、情報システム部門（IT）と製造・研究現場（OT）の壁を取り払う必要があります。セキュリティポリシーやネットワーク構成を含め、AIが物理デバイスに安全にアクセスできる環境整備が急務です。経営層は、この組織横断的な連携を強力に推進する必要があります。