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液体を扱う実験では、一本のチューブを動かすだけでも、分注ロボット、ロボットアーム、測定機器を別々の方法でつなぐ必要がある。Anthropicは米HHMIジャネリア・リサーチ・キャンパスと共同で、この壁を越える共通仕様「Model Hardware Standard（MHS）」を開発し、2026年8月27日にリサーチプレビューを始めた。まずは科学研究機関と先端製造分野の一部パートナーに提供する。
In experiments involving liquids, even moving a single tube requires connecting a liquid-handling robot, robotic arm and measurement equipment using separate methods. Anthropic developed the common specification Model Hardware Standard (MHS) with the US-based HHMI Janelia Research Campus to overcome this obstacle, and began its research preview on 27 August 2026. It is initially being offered to scientific research institutions and a limited number of partners in advanced manufacturing.
MHSの狙いは、機器の種類を増やすことではなく、操作の入口をそろえることだ。標準ドライバーは、温度を取得するような「読み取り」と、値を変更する「書き込み」といった基本命令で構成される。ロボットアームの重量などコードだけでは分からない特性は自然言語のタグで記述し、測定できる値、変更できる値、安全上の制限を参照ファイルとして自動生成する。AIエージェントは、MCP（Model Context Protocol、AIと外部機器をつなぐ仕組み）、コマンドライン、コードファイルの3通りで機器を制御できる。
MHS is intended not to increase the types of equipment, but to standardize the entry points for operating them. Standard drivers consist of basic commands such as “read,” which retrieves the temperature, and “write,” which changes a value. Characteristics that cannot be determined from code alone, such as a robotic arm’s weight, are described with natural-language tags, while measurable values, changeable values and safety limitations are automatically generated as reference files. AI agents can control equipment in three ways: through MCP (Model Context Protocol, a mechanism for connecting AI with external equipment), the command line and code files.
従来、機器同士を通信させる個別実装には数週間から数カ月かかっていた。AnthropicはMHSにより、その統合作業を数時間から数分へ短縮するとしている。Genentechでは、分注ロボット、ロボットアーム、プレートリーダーを使うタンパク質定量法を自動化し、Claudeが送液速度を自律的に調整したほか、チップ取得の失敗から復旧したという。カーネギーメロン大学では、液体の段階希釈による用量反応試験を従来の約3倍の速度で実行し、非自動化状態から結果取得までを8時間で終えた。ベンダーに依頼すれば数週間かかる作業だった。
Previously, custom implementations for enabling equipment to communicate with one another took several weeks to several months. Anthropic says MHS can shorten that integration work to several hours to several minutes. At Genentech, the company automated a protein quantification method using a liquid-handling robot, robotic arm and plate reader. Claude autonomously adjusted the liquid-dispensing speed and recovered from a failed attempt to retrieve a tip, Anthropic says. At Carnegie Mellon University, a dose-response test involving serial dilution of liquids was run at about three times the previous speed, with the process from a non-automated state to obtaining results completed in 8 hours. The same work would have taken several weeks if outsourced to a vendor.
具体的に変わるのは、研究者が機器メーカーごとの接続作業に費やす時間だ。AWSはAIエージェントと物理デバイスをつなぐライブラリ「Strands Robots」でMHSをサポートし、TecanやUniversal Robotsなども対応や検証を進めている。Hugging Faceはロボティクスライブラリ「LeRobot」に、Raspberry Piは自社製品群にMHS対応を追加するとしており、対応機器が増えれば、複数メーカーの装置を組み合わせる実験を始めるまでの準備を短くできる。
The specific change is the amount of time researchers spend connecting equipment from different manufacturers. AWS supports MHS through Strands Robots, a library connecting AI agents with physical devices, while Tecan and Universal Robots are also working on support and validation. Hugging Face plans to add MHS support to its robotics library LeRobot, and Raspberry Pi says it will add support across its own product range. As the number of compatible devices grows, researchers could spend less time preparing to begin experiments that combine equipment from multiple manufacturers.
ただ、これは完成した標準の全面展開ではない。現時点でプログラミングインタフェースを持たない機器には対応できず、メーカーとドライバーの組み込みを進めている段階だ。Genentechの実験でも、泡立ちによるエラーがソフトウェアの不具合ではなく物理的な失敗だと研究者がClaudeに教える必要があった。Anthropicは専門家の監督が依然として必要だと説明しており、安全性評価と保護策を整えた上でMHSをオープンソース化する方針を示している。
However, this is not a full rollout of a finalized standard. Equipment without a programming interface is not currently supported, and the process of integrating drivers with manufacturers’ equipment is still underway. In Genentech’s experiments, researchers also had to teach Claude that an error caused by foaming was a physical failure rather than a software bug. Anthropic says expert supervision remains necessary and plans to open-source MHS after establishing safety evaluations and safeguards.