Latest updates

• 2026.2.26

  オークリッジ国立研究所(ORNL)が、HPEやNVIDIA等と連携し、次世代データセンター研究所(NGDCI)を設立し、Genesis Missionにおけるインフラの要として、エネルギー効率、液体冷却、電力密度を最適化したインフラを開発、MIや自動実験に必要な計算資源の持続可能な供給と処理能力の向上を支えるなどが述べられています

• 2026.2.26

  Changingtek Roboticsが世界初の左右自律変換型Robot Hand「X2」を開発、独自の腱駆動システムにより左手と右手の構成を自律的に再構築できるほか、±0.1 Nという高い力制御精度と高度な視覚システムを備得ていることなどが述べられています

• 2026.2.26

  Market.usの調査では、創薬や材料探索での生成AIの活用などにより研究者の材料発見数が44％増加するといった具体的な成果が確認されており、科学的発見のためのAI市場は製薬R&D部門や北米地域を中心に投資を集め、2025年の47億2,000万ドル(約7,080億円)からCAGR21.9％で急成長し、2035年には342億ドル(約5兆1,300億円)規模に達する見込みであることなどが述べられています

• 2026.2.25

  MarketsandMarketsによる世界のラボオートメーション市場予測、2024年の59億7,000万米ドル(約8,955億円)から、2025年には63億6,000万米ドル(約9,540億円)、2030年には90億1,000万米ドル(約1兆3,515億円)規模へCAGR7.2%で拡大する見込みや、関連大手32社などが紹介されています

• 2026.2.25

  Self-Driving Labsは、薄膜材料の最適化や21種類の新材料発見を実現するだけでなく、デジタルツイン技術との連携によって研究成果を量産プロセスへ迅速に移行させ、開発サイクルの劇的な短縮や品質管理の向上を可能にする次世代の研究開発エンジンであることなどが述べられています

• 2026.2.24

  DataM Intelligenceによる市場調査、AI駆動型ロボティクスやクラウド連携、エラー削減などが成長を牽引し、世界のラボオートメーション市場は2024年の82億7,000万ドル(約1兆2,405億円)から2033年には183億9,000万ドル(約2兆7,585億円)規模へCAGR9.3%で拡大する見込みなどが紹介されています

• 2026.2.23

  テスラが2026年第2四半期末で高級EVの生産を終了し、年間100万台規模、目標価格約2万ドル(約300万円)の汎用ヒト型ロボットOptimusなどの量産拠点へ自社工場を転換することで、アナリスト予測による予想年間収益は最大250億ドル(約3兆7,500億円)となることなどが述べられています

• 2026.2.23

  Telescope InnovationsがPfizerの研究拠点に2基目となるSelf-Driving Labを設置したことなどが述べられています

• 2026.2.21

  国家競争力の鍵はAIによる研究開発サイクルの劇的な短縮を指すThe Innovation Velocity Raceへと移行しており、先進諸国が物理学や材料科学へのAI統合に数十億ドルを投じてSelf-Driving” Laboratoriesの構築を急ぐ中、インドも単なるデータ提供者ではなく自前のautomated research pipelinesを国家インフラとして整備すべきであることなどが述べられています

• 2026.2.19

  Chemifyの創設者が、AIとロボティクスを統合して数千の候補を同時並行で自動検証する5億ユーロ(約820億円)規模の「欧州材料試験施設」の設立を提言したことなどが報じられています

• 2026.2.18

  Google.orgが総額3,000万ドル(約45億円)のグローバル公募「Impact Challenge: AI for Science」を開始、気候変動や健康分野の科学的ブレークスルーを加速させるため、 選出された非営利団体や大学に対して多額の助成金だけでなくGoogleの技術者による専門的支援や計算資源を直接提供することなどが紹介されています

• 2026.2.18

  Market Research Intellect社の予測では、AIとスマートロボティクスを統合したラボラトリーオートメーション・ワークセルの市場規模は、ハイスループット研究の需要拡大等により現在の25億ドル(約3,750億円)から2033年には48億ドル(約7,200億円)へと成長することなどが述べられています

• 2026.2.18

  IFRの最新レポートから、2024年の世界における産業用ロボットの導入数が約54万2000台、稼働総数が466万台に達し、2028年には年間導入数が約70万8000台まで拡大すると予測され、協働ロボットは約6万4500台で、医療・実験室向けロボットが前年比91%増の1万6700台と急激な伸びを示していることなどと述べられています

• 2026.2.17

  QYResearch社の調査では、ラボオートメーション機器市場は、創薬分野等でのハイスループット化の需要やAIとロボティクスの統合によるワークフロー最適化が成長を牽引し、2025年の150億9,000万米ドル（約2兆2,635億円）から2032年には233億米ドル（約3兆4,950億円）に達する予測であることなどが述べられています

• 2026.2.17

  国際ロボット連盟がAIロボティクスに関する公式見解を発表したとのことです

• 2026.2.16

  Genesis Missionなどが推進するAIによる科学の自動化について、AIは高度なツールであるものの、科学という営みは既存知識への紐付けや社会的な合意形成といった人間の価値観や実践に依存しており、人間の科学者を完全に代替して科学的プロセスを自動化することは不可能であると哲学者の視点から論じられています

• 2026.2.14

  Genesis Missionの26課題が発表されたが、トランプ政権は2026年度の科学局予算を約1.2兆円(82.4億ドル)から約1.1兆円へ、EEREを34.6億ドルから8.8億ドルへと大幅削減要求し、議会が一部阻止したものの、現場の専門家が人員削減による科学的リーダーシップ低下を危惧する中、DOEは科学を軽視していないとしていることなどが報じられています

• 2026.2.14

  米サンディア国立研究所が、材料の応力解析等に用いる偏微分方程式を脳模倣型のニューロモルフィックハードウェアにより極めて低い消費電力で解く新アルゴリズムを開発し、スーパーコンピュータ級の物理シミュレーションを劇的に高効率化したことなどが紹介されています

• 2026.2.13

  MITのGómez-Bombarelli准教授らのチームが、生成AIや物理シミュレーションをロボティクスと統合したLab-in-the-loopという新手法を確立し、ゼオライトの合成レシピを生成したことや、CREStといプラットフォームを活用して新燃料電池用触媒を発見したことなどが紹介されています

• 2026.2.13

  光学マーカーを用いたロボットのティーチングフリー化やデジタルツイン、クラウドデータベースを活用することで、複数ベンダーの実験機器を手動設定なしでシームレスに接続し、自律型ラボの構築と再構成をプラグアンドプレイで迅速化するLAPP(Laboratory Automation Plug & Play)フレームワークの概念などが紹介されています

• 2026.2.12

  Genesis Mission National Science and Technology Challenges

• 2026.2.12

  DOEは、Genesis Missionを推進するための26の科学技術課題を発表しています

• 2026.2.12

  深セン先進技術研究院が開発した自律型材料探索システムMARSが、19のLLMエージェントと16のツールを統合し、RAG技術により正確性を担保しながら設計からロボットによる合成・評価までを自動で完結させることで、ペロブスカイト複合体の構造設計をわずか3.5時間で達成したことなどが述べられています

• 2026.2.12

  深非営利のAI研究所Allen Institute for AIが公開したAutoDiscoveryは、データセットから自律的に仮説を立て実験設計やコード生成までを完結させるシステムであることなどが紹介されています

• 2026.2.12

  文部科学省がAI for Science推進委員会の初会合を開催したことなどが報じられています

• 2026.2.11

  Atinary社がボストンに新設した化学や材料科学の実験室では、同社のノーコードAIプラットフォームをABB、Agilent、Bruker、Chemspeed、METTLER TOLEDOのロボティクスおよび実験室機器と統合していることなどが述べられています

• 2026.2.11

  化学工学や自動実験分野でのAI活用が進む中、主要国ではAI自体は発明者として認められない法的現状や、いくつかの判例などについて紹介されています

• 2026.2.11

  ARK InvestがAIインフラへの巨額投資を将来の生産性向上への頭金と捉えて長期的な設備投資ブームを予測する一方、AIによるコーディングコスト低下が招くソフトウェア市場の崩壊(SaaS-pocalypse)や既存自動車メーカーのEV撤退、バイオ分野での自律型ラボの台頭など、産業構造が再編されつつあると見ていることなどについて述べられています

• 2026.2.11

  Cathie Wood氏率いるARK Investが、世界経済がAIとロボティクス、バイオテクノロジーの融合による設備投資拡大期に突入したと分析し、ゴールドマン・サックスの2026年のAI関連投資が5,270億ドル(約80兆円)に達するとの予測も含め、この分野のインフラ投資が進んでいることなどが述べられています

• 2026.2.11

  スイスの有力な成長企業支援プログラムScale Up Vaudに、新たに7社のディープテック企業が認定され、その一つがAtinary Technologiesであることなどが報じられています

• 2026.2.11

  Sapio Sciencesが実施した調査で、世界の科学者の45%が企業で未承認のAIツールを使用していることが明らかになったことなどが述べられています

• 2026.2.10

  Atinaryは、ボストンにAIを活用した新しい研究所を開設し、Scientific Discovery Factories と呼ばれる 2 つの自律プラットフォームが稼働することなどが報じられています

• 2026.2.10

  英国のAutomataが、Beckman Coulter Life SciencesやMolecular Devicesなどを傘下に持つDanaherを戦略的投資家に迎え、シリーズCラウンドで4,500万ドル(約68億円)を調達したことなどが述べられています

• 2026.2.10

  DOEが、17の国立研究所と民間企業を統合し、TechWerxが運営を担い、資金調達や共同研究の単一窓口として機能する官民連携組織Genesis Mission Consortiumの設立を発表したことなどが報道されています

• 2026.2.10

  DKSHが、AI技術のマテリアル開発への影響などについてコラムを出しています

• 2026.2.9

  Genesis Mission Consortiumの公式ポータルです

• 2026.2.9

  DOEが、4つの作業部会を持つGenesis Mission Consortiumの設立を発表しています

• 2026.2.9

  Research and Marketsから、トータル・ラボ・オートメーション(TLA)の世界市場は、ハイスループットスクリーニングや診断需要の増加を背景に、2025年の66.5億ドル(約9,842億円)から2031年には98.3億ドル(約1兆4,548億円)へ年平均6.73%で成長するなどとの予測が出ています

• 2026.2.9

  ラボ用ロボット大手のOpentronsが、NVIDIAとの提携を通じて同社のロボティクスシミュレーション技術を採用し、世界に展開する1万台以上のロボットと仮想空間での学習データを組み合わせることで、Wet Lab領域の複雑な実験操作を自律的に行うPhysical AIモデルの開発を加速させることなどが述べられています

• 2026.2.9

  OpenAIやDeepMindの出身者が設立し、3億ドル(約450億円)を調達したPeriodicが紹介されています

• 2026.2.9

  AI・ロボティクス企業のXtalPiが、化学大手BASFの上海拠点にautomated formulation stability testing workstationを導入し、サンプルの管理やpH・粘度測定、画像解析を統合・自動化することで、R&Dプロセスの効率化とAI活用に向けた高精度なデータ基盤の構築を実現したことなどが報じられています

• 2026.2.8

  IBM ResearchのTeodoro Laino氏が、化学や材料探索の分野では汎用AIよりも領域特化型AIが有効であり、高品質なデータの確保が実用化に向けた最大の課題であることなどを述べています

• 2026.2.8

  ローレンス・バークレー国立研究所が率いるチームが、1,000万ドル(約15億円)の資金を獲得し、材料探索プロセス全体を自律的に管理するAIアシスタントFORUM-AIの開発を開始したことなどが述べられています

• 2026.2.6

  InsightAce Analyticから、世界のラボオートメーション市場は、プロセス標準化と品質担保への強い需要や自動化インフラへの投資を背景に、2025年の61.1億ドル(約9,042億円)から2035年には133.8億ドル(約1兆9,800億円)へ年平均8.7%で拡大するという予測などが出ています

• 2026.2.5

  OpenAIのGPT-5が、Ginkgo Bioworksの自動化クラウドラボと連携し、3万6000件以上の無細胞タンパク質合成実験を自律的に設計・実行する大規模な検証を行った結果、科学的知見と実験データを組み合わせた最適化により、従来手法と比較して製造コストを40%削減することに成功したことなどが報じられています

• 2026.2.5

  Cisco AI Summitにて、OpenAIやNVIDIA等の業界リーダーらは、AIが自律的に仮説立案やロボット実験を行う同僚へと進化し、2026年には科学的発見のプロセスそのものを再定義、数兆ドル(数百兆円)規模のAI経済圏において、デジタル情報だけでなく物理世界を操作する空間知能や、それを支える強固なネットワークインフラへの投資こそが、製造業を含む全産業の競争優位を決定づけるなどと述べていたことが記載されています

• 2026.2.4

  Genesis Missionは、6つの核心的産業に対し、従来の自由市場ルールを捨てて政府が数兆ドル規模の資金投下や企業の株式取得まで行うアクティビストとして直接介入し、270日という短期間でAIと物理実験を統合したマシンスピードの研究開発体制を構築することで、国家安全保障と産業覇権を同時に確保しようとする、現代版マンハッタン計画であることなどが述べられています

• 2026.2.4

  Accel(VC)のPrayank Swaroop氏が、インドはAI人材こそ豊富だが市場開拓力に課題があると指摘し、次代の覇権を握る量子技術やロボティクスへの投資が遅れれば、ITのみならず製造業の雇用も失う危機にあるとして、官民連携による抜本的な体制強化が必要であることなどを述べています

• 2026.2.4

  Renaissance Philanthropyと著名な科学者連合が、AI主導の科学的発見を加速させるため、2025年だけで約20億ドル(約3,000億円)の官民資金が投入されている自律型ラボ分野において、従来の人間用機器から脱却し、ロボット制御とAI連携を前提とした自律型科学計測器の標準化とエコシステム構築を推進する緊急提言をしたことなどが述べられています

• 2026.2.4

  従来の手法が経済的限界を迎え、天文学的規模にまで広がった材料探索空間を効率的に攻略するためには、試行錯誤に頼るエジソン的アプローチから脱却し、物理法則を組み込んだAIとロボット実験を統合したClosed-Loop Autonomous Discoveryへの完全移行が不可欠であることなどをVeriPrajna社が論じています

• 2026.2.4

  従来の実験自動化システムが抱える適応力の限界を克服するため、AIが実験室環境を知覚・学習・操作するEAI4S(Embodied AI for Science)への進化を提唱し、実験スキルの標準化と低コスト化を通じてグローバルな科学格差を是正すべきであるなどど、Shaoshan Liu氏らが論じています

• 2026.2.3

  グラスゴー大学のLee Cronin教授らが、AIが提案する数百万もの候補分子や無限に近い合成ルートを現実の物質に変換するため、化学合成をデジタルコード化し汎用ロボットで実行するChemputationを確立し、スピンアウト企業Chemify社が開設した自律型施設Chemifarmを通じて、化学を再現可能なデジタル科学へと変革していることなどが述べられています

• 2026.2.3

  Siemensが、FULL-MAPプロジェクトにおいて、AIによる逆設計やロボティクス、マルチフィジックスシミュレーションを統合した自律型プラットフォームを構築し、次世代電池の材料探索からセル設計に至る開発速度を5倍に加速させる技術提供を行っていることなどが紹介されています

• 2026.2.2

  英国ヨーク大学のプロジェクトALBERTは、EPSRC等からの助成を基盤としており、データ科学やプログラミング技術が学部教育で十分に扱われていない現状を課題視し、既存の実験台へ統合可能なロボットシステムの開発と並行して、AIや倫理的判断も習熟したコードが書ける化学者の育成を進めていることなどが述べられています

• 2026.2.2

  シカゴ大学とアルゴンヌ国立研究所の研究チームは、株式取引ソフトに着想を得て、AIが実験状況を監視しつつ停滞時にのみ人間に戦略的介入を促すAIアドバイザーを導入し、これをPolybotでの電子材料探索に適用した結果、AI単独時と比較して150%の性能向上を達成し、人間協働型モデルが効率と理解を深化させたことなどが述べられています

• 2026.2.2

  Beckman Coulter Life Sciencesは、Automataとの戦略的提携により、自社の分析機器と統合プラットフォームLINQをシームレスに接続することで、実験ワークフローの完全自動化と高品質な構造化データの生成を実現し、親会社Danaherが主導する約4,500万ドル(約68億円)の出資を背景に、次世代のAI対応ラボ構築を目指していることなどが述べられています

• 2026.2.2

  Automataが、実験室をプログラム可能なシステムへの変革を掲げ、Danaher Ventures等の支援を受けて4,500万ドルを調達し、米国およびグローバルでの事業拡大とクローズドループ型実験プラットフォームの開発を加速させることなどが報じられています

• 2026.2.2

  注目すべき技術2026のひとつに、製薬産業における「ラボラトリーオートメーション」が挙げられています

• 2026.1.29

  Radical AIが、RTX Ventures主導による5500万ドル以上の資金調達を背景に、失敗データを含む全実験結果を学習するAIとロボットを連携させて1日25種以上の合金合成を行うself-driving materials labを構築し、開発期間を10年から1年に短縮するとともに、DOEの国家PJへの参画することなどが述べられています

• 2026.1.29

  ローレンス・バークレー研究所のチームが、自動実験とAIによる設計サイクルと、微生物が生成物を検知する仕組みを逆用したバイオセンサーによる超高速スクリーニングを統合することで、SAF原料の生産株開発期間を従来の数年から数週間へと短縮したことなどが報じられています

• 2026.1.28

  Imperial College London発のSOLVE Chemistryが、独自の自動フロー技術により従来比20倍の速度で高密度な反応データを取得するシステムを構築し、そこから得られた高品質データをAIに学習させることで、医薬品や材料開発における実験のボトルネックを解消し、より持続可能な化学プロセス開発を実現するプラットフォームの本格展開と400万ポンドの資金調達について報じられています

• 2026.1.28

  欧州委員会はHorizon Europeにて、総額5000万ユーロ(約80億円)を投じてAIや自律実験ラボによる化学物質・先端材料の開発加速を目指す公募を開始し、1件あたり約1300万ユーロの助成規模で、安全性と持続可能性（SSbD）の統合やラボ間のデータ相互運用性の確保、さらには実環境での実証を通じて革新材料の迅速な市場投入を支援する方針であるとのことです

• 2026.1.28

  OpenAIが、科学推論に特化し幻覚を大幅に低減したGPT-5.2を搭載することで、仮説立案からマルチエージェントによる検証、LaTeX論文執筆までを単一の無料環境で完結させる革新的なプラットフォーム「Prism」を立ち上げ、将来的にはロボット実験機器との直接連携によるAutonomous Labsの実現までもロードマップに描いた、科学研究プロセスのOS化を狙う動きであると報じられています

• 2026.1.28

  世界の協働ロボット市場は、深刻化する労働力不足やAI統合による適応型自動化への需要を背景に、2031年には2025年比4倍超の約189億ドルへ急拡大すると予測されており、従来の弱点であった可搬重量を克服する大型モデルの登場や、外科手術支援やラボ自動化といったヘルスケア領域への急速な浸透が、製造業の枠を超えた市場成長の主要な牽引役になると報じられています

• 2026.1.28

  DeepMind等のAIによる数百万の新材料候補予測が話題となる一方で、その新規性や安定性に対する科学的疑義や実合成のボトルネックが浮き彫りになっており、今後は予測と検証のギャップを埋め開発サイクルを短縮するSelf-Driving Labsの実装と商業的成功事例の創出こそが、材料科学における真の変革に不可欠なフェーズに入っているなどと論じられています

• 2026.1.27

  AI基本計画やその補助金に関する動向などが述べられています

• 2026.1.27

  Genesis Missionでは、大統領令で robotic laboratoriesやautomated manufacturing facilitiesの構築が要請されており、エネルギー省に3.2億ドルの初期資金を投じ、17の国立研究所を統合する新インフラAmerican Science Cloud (AmSC)を構築する計画があることなどが述べられています

• 2026.1.27

  Glasgow大発のChemify社は、化学反応をコード化しロボットに実行させるChemputation技術により、自動合成する施設Chemifarmを展開、AIが設計した分子を物理的に即座に製造・検証するデジタル化学の基盤として、米国シリコンバレーへの拠点開設を含めたグローバルな事業拡大を加速させていることなどが紹介されています

• 2026.1.27

  Radical AI社が、NYブルックリン海軍工廠に州初となる完全自律型材料科学ラボを開設、400万ドルを投じ115人の雇用を創出する同施設では、AIとロボットが1日約100回の実験を自律的に遂行し、通常数十年を要する航空宇宙・防衛向け等の無機材料開発を数ヶ月単位に短縮する体制を構築したことなどが述べられています

• 2026.1.27

  Telescope Innovations社のHenry Dubina CEOの、Physical AIとSelf-Driving Labsが電池材料製造の先進プロセス開発をいかに加速できるかを実証しているというコメントなどが記載されています

• 2026.1.27

  Telescope Innovations社が、UBCの主要な研究室の真向かいに物理AIと自律型ラボ技術を駆使するリチウム開発拠点を拡張し、バッテリー再生技術ReCRFTの実用性検証および全固体電池向け高純度素材DualPureの製造プロセス確立という重要成果を達成したことなどを発表しています

• 2026.1.27

  文部科学省が、米国エネルギー省とAI for Science推進に向けた協力強化のSOIに署名し、米国の国家戦略Genesis Missionとの連携を含め、AI・HPC、量子、核融合等の分野での研究開発や人材育成を日米共同で加速させることなどを発表しています

• 2026.1.27

  理化学研究所が、米アルゴンヌ国立研究所、富士通、NVIDIAと協力協定を締結し、米国のGenesis Missionとも連携して、AI駆動型ロボットによる自動実験や次世代計算基盤の開発など、日米共同でAI for Scienceを推進することなどを発表しています

• 2026.1.26

  Consegic Business Intelligenceの調査によると、日本のラボオートメーション市場は、労働力不足や地政学的リスクに伴うサプライチェーン再編への対応を背景に、smart laboratoryへの移行が進むことで、2024年の約3.5億米ドル(約520億円)から2032年には約7.4億米ドル(約1,100億円)へと、CAGR9.8%で急成長が見込まれていることなどが述べられています

• 2026.1.26

  ☆2026年1月31日(土)　日本学術会議　AI for Science + 元素戦略　ぜひご参加ください！

• 2026.1.26

  米サンディア国立研究所は、設計・実験・検証を分担する3つのAIエージェントを連携させ、通常数年要するLED研究を僅か5時間で完遂し性能を2倍以上に向上させましたが、特筆すべきは結果を数式化して説明する「検証役AI」の導入により自律実験の課題であるブラックボックス問題を解決した点であり、AIが単なる自動化ツールを超え理論構築も担う共同研究者へ進化したことなどが述べられています

• 2026.1.26

  ドーナッツロボティクスが日本ブランドのヒューマノイドcinnamon 1を発表したことなどが述べられています

• 2026.1.24

  Google DeepMindのHassabis CEOが、AIの電力課題解決に向けた核融合実現の鍵となる超伝導体等の発見を目指し、AI「Gemini」がロボットを指揮して自律的に実験を行う完全自動化ラボを英国に設立することなどを述べています

• 2026.1.23

  SDLへの期待が高まる一方、現状の技術は予期せぬ事態に人間の介入を要する条件付き自律の段階であり、AIによる発見の質や法的権利といった課題も残されているため、現時点ではAIを完全な代替ではなく強力な協働パートナーとして捉え、過度な期待を排して着実な実装を進めるべきなどと述べられています

• 2026.1.22

  VC視点による2026年技術トレンド予測で、6つのトレンドが挙げられており、 フィジカルAIが支配するロボティクスと産業オートメーションの新時代がそのひとつとなっています

• 2026.1.22

  CB Insightsの2026年技術トレンド予測が紹介されており、AIはデジタル空間を超えて物理世界へ本格進出し、ロボティクス分野では物理法則を学習したAIによるロボット群の自律的な協調動作が標準化され、創薬・バイオ分野では自律型ラボへの移行が決定的となることなどが述べられています

• 2026.1.22

  Google DeepMindのAI「GNoME」は、人類の知識800年分に相当する220万種以上の新素材候補を発見し、38万種が有望な結晶構造とされているものの、2026年に目立った新発表がない理由は成熟であり、より優れたグラフ表現、合成ロボットとの緊密な連携、ドメイン特化型微調整など改良が漸進的に進んでいることなどが述べられています

• 2026.1.22

  フィジカルAIの普及に向け、日本は「カイゼン」等で培った高品質な現場データと政府の巨額支援を武器に米中への巻き返しを図るべきであり、匠の技をデジタル化し業種を超えて結集させることが必要などと述べられています

• 2026.1.22

  ラボオートメーションにおけるカメラ技術が、AI統合によるリアルタイム画像解析やエッジコンピューティングの進化を通じて、単なる記録用途からサンプルの識別や分注エラーの即時補正を行う実験プロセスの意思決定者へと役割を変えていることなどが解説されています

• 2026.1.21

  Market Growth Reportsから、世界的なラボ自動化システム市場は、2026年の14億3,289万ドルから2035年には19億9,705万ドル(約3160億円)に達し、CAGR3.8%で拡大を続ける見通しなどのレポートが出ています

• 2026.1.21

  化学研究において、手動入力に頼る従来の静的なDBから、AIが生データを自動で抽出・変換するAI駆動型ELTワークフローへの移行の必要性を説いており、データの構造化を自動化することで、AIエージェントがリアルタイムで実験の意思決定を行える自律型研究の基盤としてのデータパイプライン構築の重要性などが述べられています

• 2026.1.21

  MerckとChemLex(新嘉坡)のMOU締結が報じられています

• 2026.1.21

  中国のスマート科学者に関して述べられています

• 2026.1.20

  サンディア国立研究所の研究チームが、生成AIと能動学習エージェントを組み合わせた自律実験システムを開発し、従来数年を費やしたLEDの配光制御最適化をわずか5時間・300回の自律実験で達成したことで、AIが物理学研究のスピードを極限まで加速させる不可欠な相棒であることを実証したことなどが紹介されています

• 2026.1.20

  フォードのドイツ工場で実施された実証実験において、人型AIロボットAlpha HMND 01が目標を60%以上上回る生産性と97%の作業信頼性を達成し、今日すでに産業現場の即戦力として実用段階にあることnなどが述べられています

• 2026.1.19

  FinancialContentでもDiscovery AIが科学のルールを書き換えスピードを極限まで加速させていることなどを紹介しています

• 2026.1.19

  韓国科学技術情報通信部は、AIエージェントの開発を競う2026韓国人工知能研究同僚（AI Co-Scientist）コンテストの候補10チームを選定し、4月の最終審査に向けてGPU提供や研究費支援を行うとともに、大賞チームには最長5年間で最大25億ウォンの研究開発事業を連動支援する計画であることなどが述べられています

• 2026.1.18

  AIとロボットが融合した具身知能を科学研究に導入する新範式EAI4Sは、科学発見の構造的ボトルネックを打破する可能性を秘めており、オープンソース化や標準化、低コスト化を通じて世界的な実験基盤格差を解消しつつ、製造・工程能力に長け実用化シーンも豊富な中国がこの新たな研究パラダイムの社会実装と国際標準化を牽引することが期待されていることなどが述べられています

• 2026.1.16

  2026年のラボではAIが試験段階を終え、業務フローに自律的に介入しタスクを調整・実行する「エージェンティックAI」として実運用されるフェーズへ移行し、高度な統制とデータ標準化を背景に、科学者がAIエージェントと協調しながら実験から品質管理までを戦略的に指揮する新たな研究開発についてなどが述べられています

• 2026.1.16

  フィジカルAIについて、米中企業の異なる開発戦略や身体知能の最新動向の分析などが述べられています

• 2026.1.16

  高市政権のPhysical AI構想は、国内の現場データとNVIDIA等の計算基盤を融合し、自律的な材料探索やロボット制御により約160兆円の経済波及効果を目指すものであり、10兆円超の政府支援を背景に、日本が下請けを脱するための国家戦略であることなどが述べられています

• 2026.1.14

  次世代スマートラボの設計を成功させるには、従来の最大10倍に達する電力・冷却負荷へのインフラ対応、技術変化に即応できる柔軟なモジュール式レイアウト、非効率な工程を排除する事前のワークフロー最適化などが不可欠であると、最新の事例に基づく教訓が記載されています

• 2026.1.13

  アルゴンヌ国立研究所が、AIとロボットを統合した実験により、従来は数年を要する6,000回以上の有機レドックスフロー電池の実験を5ヶ月で完遂し、網羅的なデータ解析から、有機分子の安定性には克服困難な根本的限界が存在することが判明したため、長年の長寿命分子探索という研究方針を見直すべきだとする成果などを発表しています

• 2026.1.13

  Thermo Fisher Scientific社は、複雑さやコストへの懸念を解消するため、直感的なソフトウェアや段階的な導入支援を通じてラボ自動化の敷居を下げる取り組みをしており、将来的にはAIと連携した完全自律型システムの普及により、科学者が手作業から解放され、戦略的なイノベーションや高度なデータ解析に専念できる科学の民主化の実現を目指しているなどと、同社幹部のMark Fish氏が語っています

• 2026.1.13

  Ginkgo BioworksのCEOが、ラボ自律化の6段階（LoLA）を提唱し、AIが意思決定を担う自律」へと研究環境を転換させることで、科学者が単純作業から解放され創造的活動や高度な判断に専念できる未来像などを述べています

• 2026.1.13

  日本のラボ自動化市場は、2024年の12.5億ドルから年平均10.6%で成長し、2033年には28億ドルに達するなどとの、Consegic Business Intelligence社の予測が紹介されています

• 2026.1.13

  ナノマテリアル開発においてAIと自動化を融合したハイスループット手法が進展しており、約1,000回の自動実験でゴールドナノ粒子の形状収率を95%まで最適化した事例や、わずか30時間で所望の発光特性を持つ11種類のペロブスカイト量子ドットを自律的に発見・合成した事例を交えて、その有効性などが解説されています

• 2026.1.13

  Google DeepMindのGNoMEが38万種の安定な新素材候補を予測し、ロボットによる自動合成実証を通じて、バッテリーや電子機器などの材料開発を劇的に加速させる革新的な成果を上げたことなどが解説されています

• 2026.1.13

  国際ロボット連盟から2026年のロボット５大トレンドが発表されています

• 2026.1.13

  Forrester社の分析によると、2030年までにAIと自動化によって米国全雇用の6%が置き換えられるとの予測で、特に生成AIが240万件の職に直接的な影響を与える一方で、単純な職の消失ではなくAIによる業務の補完や新たなスキルの必要性といった労働市場全体の構造的な転換と再編が加速するという将来の展望などが述べられています

• 2026.1.12

  ペンシルベニア州立大学は、熱力学理論を組み込み不均一なデータから信号とノイズを識別するAI「ZENN」を開発し、材料科学のメカニズム解明やアルツハイマー病解析において、シミュレーションと実測値の差異を処理しながら高精度な予測と科学的理解を両立させる最新のフレームワークを構築したことなどを公表しています

• 2026.1.12

  ケンブリッジ大冶金学科では、Pickard教授がAIを用いて新素材の構造を予測し、Sun博士がロボットを駆使した自動化ラボでそれらを高速に合成・検証することで、膨大なデータ上の候補物質と実際の機能性材料とのギャップを埋め、科学的発見を加速させる取り組みを行っていることなどが紹介されています

• 2026.1.12

  Thermo Fisher Scientificが、AI技術を科学機器に統合してラボの完全自動化と実験の高速化を実現させるために、NVIDIAと戦略的提携したことを発表しています

• 2026.1.12

  トータルラボオートメーション市場は、2025年の約66億米ドル(約1兆円)から2030年には約98億米ドルへCAGR約6.7%で成長するなどとの予想が紹介されています

• 2026.1.12

  トロント大学は、Aspuru-Guzik教授率いるMatter Labが英科学誌Chemistry Worldで特集され、同ラボの技術が、専門知識の壁を取り払い、大きな変革をもたらしていると紹介されたことなどを伝えています

• 2026.1.12

  浙江省が、AI4Sを将来の1兆ドル規模の市場と位置づけ、自律型研究プラットフォームの構築や量子技術との融合を通じて、製薬や新素材開発における研究パラダイムの変革を国家戦略に呼応する形で強力に推進していると述べられています

• 2026.1.11

  化学反応をプログラミングコードとして記述・実行するChemputationと、AIとロボットを用いたChemifarm等の自律型ラボにより、設計から製造までを完全にデジタル化し、どこでも正確に物質を合成できる未来などについて述べられています

• 2026.1.11

  AIとデータ解析を融合したMIは、数年単位の開発工程を数ヶ月に短縮するパラダイムシフトをもたらしており、GoogleのGNoMEによる膨大な新材料発見やロボットによる自律実験の普及、さらには日本企業のデータ資産活用や量子技術との融合を通じ、材料開発を職人技から戦略資産へと変革させ、産業構造レベルでの競争優位を決定づける中核技術となっていることなどが述べられています

• 2026.1.8

  現代自動車グループのロボティクスラボから、AI半導体企業DEEPXと共同開発したロボット専用のオンデバイスAIチップなどが発表されています

• 2026.1.7

  世界の実験分析機器市場が、2024年の599億ドルから2031年には955億ドルへ年平均6%で成長する見通しであることなどが述べられています

• 2026.1.6

  化学業界ではAgentic AIの導入が2026年に加速すると予想されていますが、実験の完全自動化やデータ基盤には依然課題があり、当面は人間の科学者を代替するのではなく、研究開発や運営を効率化する強力なパートナーとしての普及が進む見通しであることなどが述べられています

• 2026.1.6

  CES 2026ではヒューマノイド出展社の55%を中国企業が占め、中国勢が量産化と商業利用をアピールして市場をリードするだけでなく、生産実績や特許数での圧倒的優位性も背景に、米国勢との競争の中で世界的な影響力を急速に拡大させていることなどが述べられています

• 2026.1.6

  日本は大規模モデル開発競争とは一線を画し、ロボット工学とAIを融合させた社会実装や、信頼性を重視する人間中心のガバナンス主導という独自の第2幕を開始し、技術の規模ではなく社会への有意義な定着を目指していることなどが述べられています

• 2026.1.6

  NVIDIAがPhysical AI 新モデルや開発基盤、次世代ロボットなどについてblogで述べています

• 2026.1.5

  Boston Dynamicsが、Google DeepMindと戦略的パートナーシップを締結し、AIモデルGemini RoboticsをヒューマノイドロボットAtlasに統合することで、自動車産業などの製造現場において自律的にタスクを遂行できる次世代ロボットを共同開発するとblogで発表しています

• 2026.1.5

  Telescope Innovations社は、韓国製薬協会への導入成功を弾みに開発から商用化へ移行しており、Physical AIやSDLの市場機会が世界的に急拡大する状況で、ロボット工学と機械学習を統合して自律的実験を行う同社のSDLプラットフォームが、製薬や化学、エネルギー分野等において、高品質なドメイン固有データを生成し研究開発を劇的に加速させる産業用インフラとして地位を築きつつあることなどが述べられています

• 2026.1.4

  AIの高度な推論能力とロボット技術の融合により、自律科学が2026年の核心的トレンドになると予測し、Genesis Mission等の官民連携がその基盤を形成し、特にライフサイエンス分野等において科学的発見を劇的に加速させる新たなフェーズに入ったことなどの議論が紹介されています

• 2026.1.3

  AlphaFoldによるノーベル賞受賞やAlphaEvolveによる数学的難問の解決といったAIの歴史的快挙はあるが、A-Lab事例で見られたようなデータの誤読による「幻覚」的な失敗も併存しており、AIは明確な基準に基づく「最適化」には卓越しているものの物理法則等の真の理解を欠いており、曖昧な現実世界では人間による検証が追いつかない速度で不正確な知識を生成してしまうリスクと、深い洞察の欠如という認識論的な課題があることなどが論じられています

• 2026.1.3

  Genesis MissionはAI活用による研究加速を目指すが、IEAがデータセンターの電力需要が2024年の415TWhから2030年には945TWhへ急増すると予測しており、発電・冷却インフラの整備調が急務であることなどが述べられています

• 2026.1.2

  AIエージェントが、従来は高度な専門知識を要した計算化学の壁を取り払い、実験化学者が自然言語で複雑なシミュレーションを扱える科学の民主化を推進しており、トロント大学などの事例を交えて、この技術が専門分野の垣根を越え、自律的な材料探索や創薬研究を劇的に加速させる新たな研究エコシステムを形成しつつあることなどが述べられています

• 2026.1.2

  AIが既知の安定物質を220万種以上へ拡大する計算錬金術が到来し、Genesis Missionを背景に、Googleは垂直統合、Metaはオープン化、Microsoftは産業応用と異なる戦略で覇権を争う中、AIは単なる予測からロボット実験室と連携したLab-to-Fabフェーズへ移行しており、材料開発期間を劇的に短縮するPhysical AI革命の状況などが述べられています

• 2025.12.31

  トロント大学等の研究チームが、化学実験の物理挙動を仮想空間で精密に再現するデジタルツイン環境MATTERIXを開発し、ロボットが液体や粉体の取り扱いを高速かつ安全に事前学習できたりする基盤を構築したとことなどが述べられています

• 2025.12.28

  韓国ではナノフォージAI社が電池材料などを自動探索する実験室を稼働させているが、高額な機器のコストや投資対効果が課題であり、本格的な産業実装には個別企業の努力だけでなく、公的支援が必要であることなどが述べられています

• 2025.12.25

  DOEが、元IBMのDarío Gil指揮の下、OpenAI For GovernmentやAnthropic、NVIDIA、Google等の各分野の企業をパートナーとして正式に公表し、「米国のエネルギー支配」「科学的発見の促進」「国家安全保障の確保」を3つの具体的戦略目標とし、AIと自律型ラボを活用して10年以内に研究生産性を倍増させ、マンハッタン計画にも比肩する歴史的偉業の達成を目指す実行体制を固めたことなどが述べられています

• 2025.12.25

  AlphaFold 3による全分子結合の予測実現とノーベル賞受賞が決定打となり、実験的な発見から計算可能な設計へと移行した瞬間を「生物学的チューリング・ポイント」と定義し、新たな時代が到来したことなどが述べられています

• 2025.12.25

  日本の実験用ロボット市場は2024年時点で約24.8億ドル(約3,700億円)で、2033年には44.4億ドル(約6,600億円)まで成長するというDataM Intelligence社の予測などが紹介されてます

• 2025.12.25

  NvidiaがGroqと非独占ライセンス契約をしたことなどが報じられています

• 2025.12.24

  韓国の具科学技術情報通信部第一副大臣がNanoforge AIの無機材料自動化研究所を訪問したことなどが報道されています

• 2025.12.24

  約170億円を調達したDP Technologyが、Particle Universe、クラウド研究ハブBohrium、実験室OS Uni-Lab、創薬プラットフォームHermiteといった製品群を全面的に展開し、計算から実験までの全工程を統合する次世代インフラ構築を本格化することなどが述べられています

• 2025.12.24

  中国のAI for ScienceスタートアップであるDP Technology(深勢科技)が、シリーズCラウンドで8億元(約1億1400万ドル／約170億円)以上を調達したことなどが報じられています

2025.12.24

Genesis Mission に関して、DOEが24社とMOUを締結したことなどが述べられています

• 2025.12.24

  インド工科大学(IIT)デリーの研究者らが、 デンマークとドイツのパートナーと協力して開発した、科学実験を設計し、結果を分析できるAIエージェントであるラボアシスタント(AILA)を発表したことなどが述べられています

• 2025.12.24

  北大の研究チームが、化学反応経路探索において、化学者の直感や反応ルールを知識ベースとしてAIに組み込む新手法ChemOntologyを開発し、複雑な有機反応の解析において計算量を約半減させつつ正確なメカニズムを解明できることを実証したことなどが述べられています

• 2025.12.24

  世界の分析機器市場規模は2025年時点で418億米ドル(約6.2兆円)、2035年には719億米ドル(約10.7兆円)まで成長するというGlobal Market Insights Inc.の予測などが紹介されています

• 2025.12.23

  中国のロボット学校が紹介されています

• 2025.12.22

  IFPによる米国科学システムの抜本的改革の提言で、メタサイエンスの導入やハイリスク研究への投資に加え、DOEによるAutonomous labsへの支援など、5つの重点分野が示されています

• 2025.12.22

  機器の相互運用性を解決するための、LAPP(Laboratory Automation Plug-and-Play)フレームワークの実証実験等が紹介されています

• 2025.12.19

  顕微鏡観察を自動化する新しいアルゴリズム;Restless Multi-Process Multi-Armed Bandits が紹介されています

• 2025.12.18

  マンチェスター大が、Dongda Zhang博士率いる研究チームがUnileverと共同で物理法則に基づくAIを活用した自動運転ラボを開発し、自動実験により従来の試行錯誤による化学プロセスの革新を劇的に加速させ、製品開発の効率化とサステナブルな製造の実現に貢献すると発表しています

• 2025.12.18

  オックスフォード大物理学科が、Moritz Riede教授がGreen Future Fellowsに選出され、有機太陽電池の商業化の加速のため、機械学習と自動化を組み合わせた真空プロセス初となる自動実験ラボを構築し、変換効率20%超の実現と産業規模への拡大を目指すと発表しています

• 2025.12.18

  シカゴ大学とアルゴンヌ国立研究所の研究チームのPolybotを用いた実験が紹介されています

• 2025.12.18

  Genesis計画始動を受け、オーストラリアがどうすべきかのASPIの提言が出ています

• 2025.12.17

  KISTではAIが自律的に実験を行うスマートラボにより従来1万回の工程を24回に短縮する成果を上げたが、2026年の本格導入に向けては高額な設備投資や規制の改善、AIと実験の両方に精通した人材の育成といった課題の克服が必要であるなどと述べられています

• 2025.12.17

  現代のラボは単なる作業の自動化からAIが実験計画と解析を主導するAIネイティブな環境へ進化しているものの、その実現には機器ごとに異なるデータ形式の標準化や相互運用性の確保、研究者のデジタルスキル向上が不可欠であることなどが述べられています

• 2025.12.16

  中国科学技術大学のスマート科学者等について述べられています

• 2025.12.16

  OpenAIが、自社のGPT-5が生物学の実験室(ウェットラボ)において自律的に実験計画を立案・改善し、従来の分子クローニング実験の手順を最適化して効率を約79倍向上させることに成功したことなどを発表しています

• 2025.12.16

  2025年にはAIが科学用ソフトウェアを根本的に変革し、AlphaFoldを応用した構造予測の進化、仮説生成から実験設計まで行う自律型AIエージェントのラボ導入、実験データを能動的に活用するLIMSの高度化、シミュレーションと実実験の完全統合、そしてマルチモーダル解析の定着という6つのトレンドにより、実験の自動化と研究効率が飛躍的に向上したと述べられています

• 2025.12.16

  ラボの自動化は再現性や効率を向上させる一方で手動プロトコルの移行には微調整の難しさが伴うと指摘しているものの、現在はセンサー搭載の小型システムや、AIが自律的に実験を最適化する自律型ラボへの進化が加速していることなどが述べられています

• 2025.12.15

  AI投資の主戦場が創薬から材料科学へ移る中、Lila SciencesやPeriodic Labsなどが、生成AIによる素材探索とロボットを用いた自律的な合成実験をループさせることで、理論上の発見を現実の製造プロセスへ適合させる合成ギャップを克服し、次世代電池やDACなどの分野で開発を劇的に加速させていることなどが述べられています

• 2025.12.15

  過去1年間のオープンソースAIモデルのダウンロード数で中国製が米国製を初めて上回ったことをFinancial Timesなどが報じており、中国がオープン戦略でシェアを拡大している一方、米国はクローズドな高性能モデル開発への投資傾向が強いことなどが述べられています

• 2025.12.15

  米情報機関系投資組織IQTが、中国の圧倒的な生産能力や有事の供給網リスクに対抗するため、AIによる設計や現場展開型生産システムに加え、自動運転ラボやバイオ製造などの先端技術への投資を拡大し、国家安全保障の要となる国内製造基盤とイノベーション力を再構築すべきであると提言しています

• 2025.12.15

  米政府が科学研究用AI基盤の構築を進める中(Genesis Mission)、民間企業が参画するには厳格なセキュリティやデータ管理基準への準拠が求められる上、たとえ直接関与せずとも同基盤の基準が今後の業界標準となる可能性が高いため、自社のコンプライアンス体制やデータ戦略を早期に見直すべきであると法律専門家により助言されています

• 2025.12.14

  今後10年でAIが材料科学研究の強力なパートナーとなり、データに基づく特性予測や自律実験プロセスにより長期間を要した新素材の開発サイクルが劇的に短縮され、エネルギー分野などでイノベーションが加速される未来が到来するという、ヤシ工科大学の専門家の見解が紹介されています

• 2025.12.12

  GPT-5.2が発表されたことが報じられています

• 2025.12.12

  AIロボット分野への巨額投資が続く中、BMWでヒューマノイドを実用化し評価額390億ドルに達したFigure AIや、汎用的なロボットの頭脳を開発するPhysical Intelligenceなどが、2026年に注目すべきトップスタートアップであると述べられています

• 2025.12.11

  Google DeepMindが、AIとロボット工学を統合した「自動化研究ラボ」を英国に開設し、Geminiを活用して実験計画から実行までを自動化することで、バッテリーや医療用材料、超伝導体などの新素材発見を劇的に加速させる計画であると述べられています

• 2025.12.11

  Physical AI Scientists を開発するMedra社は、Human Capital主導のシリーズAで5,200万ドルを調達し、総資本は6,300万ドルとなり、今後はジェネンテックとの提携などを通じて創薬や材料科学の自動化プロセスをさらに加速させると報じられています

• 2025.12.11

  AIとロボットの融合はSim-to-Real訓練や触覚技術の進化により2026年に実用化の転換点を迎え、深刻な労働力不足を救う手段として経済に長期的な上昇をもたらすスーパーサイクルに突入するという、VettaFiのアナリストの分析が紹介されています

• 2025.12.11

  新大統領令GENESISミッションにより連邦政府のAI戦略が強化され、特に、計算資源とインフラを担うDOEと、AIの安全性評価や企業への報告義務化を管轄するDOCの役割が大幅に拡大された点が重要であると解説しています

• 2025.12.11

  多くのラボで自動化ロボットやAI解析ソフトウェアの導入を進めているが、システムを使いこなせる人材や、AIと協働できる科学者の育成が追いついていないことに対する警鐘が紹介されています

• 2025.12.11

  内閣府公表の「人工知能基本計画(案)」では、AIの産業や行政への導入を加速させる基盤整備に加え、計算資源の確保や国産モデル開発による研究開発力の強化、安全性や倫理面での環境構築、国際ルール形成への参画や全世代的な人材育成を通じて、社会全体の競争力を高める方針であることなどが述べられています

• 2025.12.10

  NIMSが、筑波大との共研により、異なる材料を探索する複数の自律自動AIシステムでナレッジを共有して自発的に連携する「自律自動AIネットワーク」技術を開発し、シミュレーションにて新規材料発見のスピード向上を実証したと発表しています

• 2025.12.10

  ライフサイエンス分野のロボット市場が約48.9億ドル(2024年)から約213.4億ドル(2034年)にCAGR15.9%で成長するなどと予想したレポートが紹介されています

• 2025.12.09

  テラダイン・ロボティクスが、米国製造業の復活を支援するため、2026年にミシガン州に新拠点を設立し、URの協働ロボット製造やトレーニングを開始することで、高まる自動化需要に迅速に対応すると発表しています

• 2025.12.09

  DOEがPNNLにて自動でAI駆動するバイオテクノロジープラットフォーム;AMP2を開始したことが述べられています

• 2025.12.08

  中国の新興企業ChemLexが、シンガポール・ワンノースに、グローバル本社と独自のAI搭載のfully automated laboratoryを立ち上げたことなどが述べられています

• 2025.12.08

  Anticohが425万ドルを調達、現場導入前のロボットをデジタルツインで何百万回もテストし、バグや事故を防ぐためのプラットフォーム開発を進めることなどが述べられています

• 2025.12.05

  AI材料探索を採用するかどうかを議論するのは過去のことで、いかに早く大規模に実装するかを検討する時代になったなどと述べています

• 2025.12.04

  EYがNVIDIAとの提携を拡大しPhysical AIプラットフォームを立ち上げたことなどが述べられています

• 2025.12.03

  Cooper教授やCronin教授らのAIロボットによる実験自動化が紹介され、人間が創造性に集中でき、人間とAIの強みを融合したハイブリッド知能こそが科学を変革する勝機であると述べられています

• 2025.12.03

  日本のR&D現場におけるデータ管理システムの市場は、2025年の2.84億ドルから2035年に5.195億ドルに成長するというFuture Market Insightsの予測が掲載されています

• 2025.12.02

  Genesis Missionについて、米国のAI戦略を規制重視から科学的発見と産業競争力強化へ転換し、マンハッタン計画に匹敵する規模でエネルギーや軍事技術での優位性確保を目指す国家プロジェクトであると述べられています

• 2025.12.02

  Genesis Missionについて、エネルギー省主導で国立研究所の資源を統合したプラットフォームを構築し、官民連携や厳格なセキュリティ要件の下で科学的発見を加速させるための法的枠組みや期限が示されていると述べられています

• 2025.12.02

  Tecanが、スケジューリングソフトウェア「Director」を主力製品とするWako Automationの事業資産を買収したと発表しています

• 2025.12.02

  ラボの自動化は単なる効率化ツールではなく、戦略的に進めることにより他者が真似できない競争優位（Competitive Edge）を手にすることになるなどと述べています

• 2025.12.02

  日本企業13社で開発を進め、ヒト型ロボットを27年度中に量産することなどが報道されています

• 2025.12.01

  ファナックとNVIDIAがAIロボットに関して協業することが報道されています

• 2025.12.01

  安川電機とソフトバンクのAIロボットでの協業に関して報道されています

• 2025.12.01

  Global Growth Insightsから協働ロボット市場が2023年の19億ドルから2032年に216億ドルへ成長する予測と、協働ロボット主要10社の紹介が出ています

• 2025.12.01

  Exactitude Consultancyから協働ロボット市場の2024年の26億ドルから2034年に 81億ドルへ成長する予測が出ていることが紹介されています

• 2025.11.29

  経団連が会員企業に研究投資を拡大するよう提言していると報道されています

• 2025.11.28

  文部科学省はAI for Science事業で、2025年度補正予算案に約1500億円を計上と報じられており、自動実験拠点の形成にも投じられそうです

• 2025.11.28

  Market Research Intellectから、製造業用途等を含むELN世界市場は、2031年にかけてCAGR9.5%で32億ドルに達するとの予測が出ています

• 2025.11.28

  InsightAce Analyticから、ラボの業務効率を改善するためのソフトウェアやシステム（LIMS, ELNなど）の世界市場は2024年から2031年にかけて、CAGR7.1%で成長するとの予測が出ています

2025.11.28

日米中英独の労働者を対象とした調査結果では、ロボットは仕事を奪う敵ではなく、危険で退屈な作業を肩代わりしてくれる味方と認識されているとのことです

• 2025.11.26

  ラボオートメーション市場(AI駆動等を含む市場全体)は、2025年の83.6億ドルから、2034年までに1.77倍の147.8億ドルに成長するという予想がでています

• 2025.11.26

  米国のラボオートメーション市場は、2025年の約30.8億ドルから2034年までに年率5.71%で成長し、約50.8億ドルに達するという予想が出ています

• 2025.11.26

  ケンブリッジ大学からThe World Avatarという自動実験プラットフォームに関する論文が紹介されています

• 2025.11.26

  実験の質と速度の向上、創造的業務への集中のため自動化は必須で、長期的には経済的であると論じています

• 2025.11.26

  米グーグルのAI半導体TPUがNVIDIAの有力な代替候補として注目されはじめているようです

• 2025.11.26

  日本のGitHub開発者数が450万人を超え世界で第6位の規模となったことなどが伝えられています

• 2025.11.25

  英国で「ロボットやAIを導入することで、科学研究の質がどう変わるか」を研究するための予算(総額約11.5億)が公募されています

• 2025.11.25

  デンソーの自動化・自律化プロジェクトが紹介されています

• 2025.11.25

  DOEを主体とした国家AIプロジェクトGenesis Missionが始動、中核となる統合AI基盤American Science and Security Platformには実験・製造の自動化ツールなどが備えられていることなどが述べられています

• 2025.11.25

  Claude Opus 4.5 公開に関して報道されています

• 2025.11.23

  産総研のAUTO実験工房が紹介されています

• 2025.11.22

  Agilent Technologiesへの機関投資家の投資比率が高くなっていることなどが報じられています

• 2025.11.21

  パナソニックがスマートラボ自動実験室や新素材開発の実験をAIが自動で行い開発効率を25倍にした事例などを紹介しています

• 2025.11.21

  ベゾス氏が創設したProject Prometheusに関する記事の中で、同氏が出資するPeriodic Labsが、AI科学者が稼働する材料開発の自律的な研究所を目指していると述べられています

• 2025.11.21

  NVIDIAが、ALCHEMIによる1億種以上の候補物質の短期間でスクリーニング事例や、Holoscanにより解析が瞬時になった事例など挙げ、発見の規模と速度を完全に変えることができると紹介しています

• 2025.11.21

  AI, Robotics and CFD Quiz /Computer Aided Drug Development(???) が出ています(?)

• 2025.11.21

  ABBが協働ロボットGoFaによる実験室の自動化を実演公開したとのことです

• 2025.11.20

  産業機械工業会の海外情報にフィジカル AI による産業オートメーションの記事が出ています

• 2025.11.20

  ELNの市場予測が出ているようです

• 2025.11.19

  小野先生のインタビューが掲載されています

• 2025.11.19

  科学の再興に向けて_提言に、自動・自律化などによる次世代 AI 駆動ラボシステム…強力に推進し…研究者の創造性を最大化させることが重要 などと記載されています

• 2025.11.19

  Gemini 3 に関して報道されています

• 2025.11.18

  NVIDIAが創薬AI基盤BioNeMoをオープンソース化、自社サーバーで運用可能になどと発表しています

• 2025.11.18

  Edison ScientificがKosmosを発表、単一の実行で1,500の学術論文を読み解き、42,000行以上の分析コードを実行する能力を持つことなどが述べられています

• 2025.11.17

  AI時代の求人について、IT・開発系職種を中心に正社員求人の伸びがみられたことなどが報道されています

2025.11.17

京大とGoogleが科学研究で連携、AI co-scientist を京大の研究者が無償で利用などと報道されています

2025.11.17

台湾がAI産業に約4950億円規模の投資計画を打ち出していると報道されています

2025.11.17

韓国財閥が半導体やAIなどの成長産業に数年かけて約85兆円を投資すると報道されています

• 2025.11.17

  URGの移動型、AI搭載、音声bot搭載のロボットについて紹介されています

• 2025.11.17

  理研がGB200 NVL4を搭載した新しいスーパーコンピューターをAi研究用と量子コンピューティング用に2機導入すると、NVIDIAから発表されています

• 2025.11.17

  Telescope Innovations(加)がSDLをバイオ医薬品業界団体(KPBMA)に納入し、韓国初となるAI駆動型実験・教育拠点の中核として設置するとのことです

• 2025.11.16

  中国のAIモデルが存在感を強めているとのことです

• 2025.11.14

  紙版6頁全面のＡＩ近未来の記事で東京科学大の自動実験ラボ施設について述べられています

• 2025.11.14

  未来のラボについて述べられています

• 2025.11.13

  次のAcceleration conference が告知されています

• 2025.11.13

  Total Laboratory Automation について述べられています

• 2025.11.12

  UBTECHが世界初のヒューマノイドロボットの大量出荷を行ったと発表しています(動画)

• 2025.11.11

  AMAZEMETがrePOWDER(US atomization platform)にAI制御機能を搭載し完全自律的な金属粉末の製造が可能なシステムを発表したとのことです

• 2025.11.09

  analyticaがラボオートメーションをTopicsとして紹介しています

• 2025.11.06

  スイスの国際経営開発研究所(IMD)から世界デジタル競争力ランキングが発表され、日本は30位とされています　

  　　　▶JETRO短信

• 2025.11.06

  EUのRaise戦略予算について述べられており、AI関連研究でLabo Automation等に3,200万ユーロ割り当てられるとのことです

• 2025.11.06

  ラボオートメーションとAIの進展により、サイバーセキュリティリスクが高まっており、サイバー対策が新たなラボ安全の中核となっていることなどが述べられています

• 2025.11.05

  AtinaryがMettler-ToledoやAgilentとともにABB's roboticsと連携し、ボストンにSDLを構築すると述べられています

• 2025.11.05

  ラボオートメーションにより、生物技術者では高収入層が出現しているようで、2極化が進行していることなどが述べられています

• 2025.11.05

  シカゴ大がPVD蒸着の自動自律ラボを構築したことが報道されています

• 2025.11.05

  トロント大から Aspuru-Guzik教授がSchmidt SciencesのAI2050シニア・フェローに選出されたと公表されています

• 2025.11.04

  医薬ラボが他産業の自動化から学べること/学べないことについてコメントされています

• 2025.11.04

  レンセラー工大が Center for Smart Convergent Manufacturing Systems (CSCMS)を設立、開設イベントを行ったとプレスリリースしています

• 2025.11.02

  ChemspeedがREALCATで400件超のプロジェクトを完了したことなどを発表しています

• 2025.10.31

  AIPが Accelerating self-driving labs into the future と題した記事を出しています（論文の紹介）

• 2025.10.30

  PerplexityからAI特許検索 Perplexity Patents が発表されていました

2025.10.30

ボストン大工学部が Materials Day ワークショップの報告を出しています

• 2025.10.30

  Axle Informatics のMeghav Verma 氏のLab Automation に関するインタビューなどが出ています

• 2025.10.28

  QIAGENが自動サンプル処理に関するQIAcube Connectの導入数が4,000台に到達したことなどを発表しています

• 2025.10.27

  進化する自動ラボ 研究者の「やりたい」に対応 という記事が出ています

• 2025.10.23

  ヤマハ発動機から 7軸協働ロボットYamaha Motor Cobot 発売と発表されています

• 2025.10.23

  中部電､AIが｢熟練の技｣言語化 製造現場の人手不足解消へ新興と連携 という記事が出ています

• 2025.10.22

  ロボットとAIで細胞医療の「死の谷」を克服、アステラスと安川出資の新会社が始動 という記事が出ています

• 2025.10.20

  文科省が大量実験データ解析や物質探索のAI構築などの諸政策を通じて先行国への巻き返しを図る という記事が出ています

• 2025.10.17

  日本の材料開発自動自律化へ、NIMS理事長が語る今とこれから というインタビュー記事が出ています

• 2025.10.17

  半導体戦争に続くのは「工場戦争」米中が争うAI製造業の覇権という記事が出ており、オフラインデータがカギと述べられています

• 2025.10.17

  日本薬業支援家協会が ロボット創薬の時代へ という解説記事を出しています

• 2025.10.14

  ボストン大ハリリ研が、2023年以降25,000回以上の材料実験をほぼ自動で実施したことなどを発表しています

• 2025.10.14

  テネシー大が、ポリマー等の自動実験ラボに関するPJについて発表しています

• 2025.10.08

  JRCのレポートに自動実験について言及があり、未来に不可欠な基盤インフラなので欧州として開発と導入を優先的に支援すべきと述べられています

• 2025.10.08

  ソフトバンクGがABBのロボット事業を買収という記事が出ています

• 2025.10.05

  Periodic Labs が約3億ドルを調達し発足、「AI科学者を構築し、自律的な実験室を運営することを目指す」と発表

• 2025.10.03

  NVIDIAと富士通がロボット用AI基盤開発へ提携を拡大し、安川電機と協業を検討するという記事が出ています

• 2025.9.27

  Googleがロボット向けAI基盤モデルGemini Robotics 1.5を発表したという記事が出ています

• 2025.9.24

  ロングリーチの協働ロボット(UR8 Long)が発表されています

• 2025.9.21

  24時間稼働のデジタルラボラトリーに関して一杉先生の意見が引用された記事が出ています（日経 科学の扉面）

• 2025.8.25

  モジュール型ラボラトリオートメーションシステム（COBOTTA LAB Modules）が提供開始と発表されています

• 2025.8.20

  文科省がAIやロボットを使った24時間稼働の拠点整備をするという記事が出ています

• 2025.8.06

  KAIST(韓国科学技術院)がPOSCO社と共同でAIとロボットを使った自動実験ラボをはじめると発表しています

• 2025.7.25

  デジタルラボ研究会を支援している二つの工業会の専務理事が、最近開催された理事会・総会で退任しました

• 2025.6.30

  KIMS(韓国材料研究院)が材料研究用のAI駆動型完全自動システムを開発したと発表しています