Anthropic、AI機器制御規格「MHS」研究プレビュー公開

アントロピックは、AIエージェントが物理装置を安全に操作するための共用仕様「モデルハードウェア標準（MHS）」のリサーチプレビューを公開した。本標準はHHMIジェネリア研究キャンパスのアーコ・バスト氏とアントロピックのアレク・ケメニ氏による共同開発を基盤とし、現在、科学研究所や先進製造業の初期パートナー向けに提供されている。 従来のラボや工場環境では、異機種の機器間連携に数週から数月を要し、専門家の手による個別統合が必須だった。MHSはこれを数時間から数分に短縮する。標準化されたドライバーがOSとハードウェアの間で動作し、「read」「write」などの簡潔なプリミティブコマンドと標準フォーマットによる自動検出機能を搭載。さらに、機器の物理的特性や安全限界を自然言語でタグ付けし、エージェントが新規機器でも直感的に運用できるよう設計されている。制御にはモデルコンテキストプロトコル、コマンドライン、APIコードファイルの3方式を併用し、単一コードで複数機器の並列制御とリアルタイムパラメータ調整を可能にする。 初期パートナー企業における実証では、生体解析、量子コンピューティング、ロボティクス各分野で統合時間の大幅短縮と自律作業の高度化が確認されている。AWSのStrands Robots、Automataのラボ自動化プラットフォーム、ダナハーやテカン、ユニバーサルロボットズなどの主力機器への対応、そしてHugging Face LeRobotやRaspberry Piのエコシステム統合が進められている。特に、Claudeによるレーザー校正の実験では、試行錯誤による物理的推論を学習後に確定的なスクリプト化し、エージェントの逐次推論負荷を軽減する自律型ワークフローが実現した。 現状では、空間・物理推論の限界から専門家による監督が必須であり、プログラミングインターフェース非搭載機器への対応も進行中だ。アントロピックはリサーチプレビュー期間中に物理安全評価の強化と安全対策ロードマップの策定を行い、将来的なオープンソース化に備えている。発表では、実世界のAI統合リスクを軽減するためのガイドラインと、初期プレビューで得られた知見の公開が約束されている。MHSは、AIエージェントを物理作業環境へシームレスに統合し、研究開発と製造プロセスの自律化を加速する基盤標準として、業界全体への展開が期待されている。