投稿者 global-ai-media 
インド工科大学（IIT）デリー校の研究チームが、自律的に実験室での実験を行うAIシステム「AILA」を開発しました。これは、生成AIが単なる「対話相手」から、物理世界でタスクを完遂する「エージェント」へと進化していることを象徴する事例です。本稿では、研究開発（R&D）領域における自律型AIの可能性と、日本の製造・化学・製薬業界が直面する実装上の課題について解説します。
物理世界へ介入し始めたAIエージェント
生成AIブームの初期において、私たちの関心はテキスト生成や画像生成といった「デジタル空間内での創造」に集中していました。しかし、2024年から2025年にかけての大きなトレンドは、AIがデジタルと物理的な境界を越え、具体的なタスクを遂行する「AIエージェント（自律型エージェント）」への進化です。
その象徴的な事例として注目されるのが、インド工科大学（IIT）デリー校が開発した「AILA」です。このAIシステムは、人間の研究者が行うのと同様に、実験の計画から実行までを自律的に行うことができるとされています。これまでロボット実験室（ロボティック・ラボ）は存在しましたが、それらは事前に厳密にプログラムされた動作を繰り返すものが主流でした。対してAILAのような次世代システムは、AIが状況を判断し、試行錯誤のプロセス自体を自律化しようとする点で一線を画しています。
「AI for Science」がもたらすパラダイムシフト
この技術動向は、単なるアカデミックな成果にとどまりません。Google DeepMindなどのテック大手も「AI for Science」を掲げ、新素材探索や創薬プロセスの劇的な短縮を目指しています。大規模言語モデル（LLM）が膨大な論文データや実験プロトコルを学習し、ロボットアームなどのハードウェアと連携することで、24時間365日休むことなく実験を回し続けることが理論上可能になります。
日本の強みである素材（マテリアル）、化学、製薬産業において、この技術は極めて重要な意味を持ちます。従来、熟練の研究者の「勘と経験」に依存していた実験プロセスや、単純作業だが時間がかかる配合実験などをAIエージェントが代替・補助することで、R&Dのサイクルタイムを圧倒的に短縮できる可能性があります。これは、いわゆるマテリアルズ・インフォマティクス（MI）の実践フェーズへの移行とも言えるでしょう。
実務実装における壁：ハルシネーションと物理的リスク
一方で、実務への適用を考えた場合、楽観論だけで進めることは危険です。最大のリスクは、AIの「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が物理世界で引き起こす被害です。チャットボットが嘘をつく程度であれば修正可能ですが、化学実験において誤った配合指示が出れば、爆発事故や有害ガスの発生など、人命に関わる重大な事故につながりかねません。
また、既存の実験機器とAIを接続するためのインターフェースの標準化も大きな課題です。多くの日本の研究所では、デジタル化されていないレガシーな機器や、独自の運用ルールが残っており、これらをAIが制御可能な状態にする（DXを進める）だけでも多大なコストと時間を要します。「AIを導入すればすぐに自動化できる」という考えは捨て、まずはデータ基盤の整備と物理的な安全装置の二重化・三重化から着手する必要があります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のAILAの事例やグローバルな動向を踏まえ、日本の企業・組織は以下の3つの視点でAI活用を検討すべきです。
1. 「人対AI」ではなく「協働」のデザイン
完全な無人化を目指すのではなく、危険な実験や単純なスクリーニング実験をAIエージェントに任せ、人間はより高度な仮説立案や最終的な安全性判断に注力する「Human-in-the-loop（人間が関与するループ）」の体制を構築することが現実的です。
2. 暗黙知の形式知化とデータ整備
熟練研究者のノウハウ（暗黙知）をAIに学習させるためには、実験手順や結果を構造化されたデータとして蓄積する必要があります。AI導入以前の「実験データのデジタル標準化」こそが、将来の競争力を左右します。
3. 物理AIに関するガバナンスの策定
AIが物理機器を操作する際の安全基準や責任分界点を明確にする必要があります。日本の厳しい安全衛生基準を満たしつつ、イノベーションを阻害しない社内ルールの策定が、技術部門と法務・コンプライアンス部門の連携によって求められます。