Anthropicは、AIエージェントが現実世界で機械を操作しやすくするためのインターフェースを発表しました。これは、同社のフィジカルAI分野への参入をさらに進める動きです。

この生成AIベンダーは先週、Model Hardware Standard（MHS）のプレビューを公開しました。当初の導入先は科学研究および先進的な製造ツールで、顕微鏡、ロボットアーム、その他の実験室機器が含まれます。

Anthropicはこの規格を、民間の生物医学研究機関であるHHMIとの協力のもとで開発しました。

機器の操作にとどまらず、Anthropicによれば、MHSによってエージェントは創薬や量子コンピュータでのレーザー較正といった複雑なタスクを実行できるようになります。

こうしたタスクの自動化には通常カスタムコーディングが必要ですが、MHSを使えばプロセスを標準化し、統合時間を数時間、場合によっては数分まで短縮できるとAnthropicは述べています。また同規格はモデル非依存であり、ユーザーはAnthropicのClaudeモデルに縛られることはありません。

さらにMHSは、コードだけでは分からないハードウェアの情報（ロボットアームの重量や安全上の限界など）をエージェントに提供できます。ユーザーはこうした情報を自然言語で入力し、MHSが参照ファイルを生成して、デバイスが何を測定できるか、何を調整できるか、どう安全に操作できるかをエージェントに伝えます。この種の機械可読な安全情報は、実験室や産業オートメーションにおける長年の課題に対処するものです。従来、機器は能力や制約を構造的に記述するのではなく、低レベルの制御インターフェースのみを提供していました。

「AIをこれらのツールに組み込むことで、MHSは研究者やエンジニアが自律的で24時間稼働する実験やワークフローをより容易に統制できるようにします」とAnthropicはブログ記事で述べています。「エージェントは実験の各ステップを推論し、パラメータをリアルタイムで更新し、場合によっては介入なしにハードウェアのエラーから復旧できます」

AnthropicはMHSをオープンソースライセンスで提供する計画で、あらゆる業界のデバイスメーカーが利用できるようになります。現在の科学分野での応用に加え、MHSは製造業にも展開される見通しで、AWSとHugging Faceはすでに同規格をワークフローへ統合する作業を進めています。

これはAnthropicが初めて公開したAI規格ではありません。同社は2024年にModel Context Protocol（MCP）をオープンソース化しており、現在広く使われているMCPはAIエージェントとデータソースを接続するために設計されています。主要なAI・企業ソフトウェアベンダーに採用されるなどMCPの急速な普及は、オープンな相互運用レイヤーを公開し、エコシステムに構築させ、テキストやコードを超えてエージェント型AIの範囲を広げるというAnthropicの戦略を確立させました。同社はここでもその戦略を拡張していると見られます。

MHSは、AIネイティブデバイスや製造ツールへの投資が拡大するなかで、AI企業が次々とハードウェアに目を向ける中での、Anthropicのフィジカル世界へのさらなる進出を示すものです。プレビューへの初期の反応やAWS、Hugging Faceなどのパートナーの参加は普及の方向性を示唆していますが、同規格の成否は、最終的にデバイスメーカーが実装を選ぶかどうかにかかっています。