Anthropicは2026年8月27日、AIエージェントが物理的な機器を安全に操作するための共通仕様「Model Hardware Standard（MHS）」の研究プレビューを開始したと発表しました。対象は科学研究機関と先進的な製造企業の最初の参加グループで、将来的なオープンソース化に先立ち、安全性評価や運用上のベストプラクティスを共同で整備します。MHSの開発は、Anthropicと米ハワード・ヒューズ医学研究所（HHMI）のJanelia Research Campusの協力から始まりました。
Today, we're kicking off the first phase of the research preview for Model Hardware Standard (MHS): a new standard for AI agents to safely operate physical equipment in scientific research and advanced manufacturing.
— Anthropic (@AnthropicAI) August 27, 2026
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MHSは、顕微鏡、液体分注装置、ロボットアームなど、プログラム可能なインターフェースを持つ機器に対応します。複数の実験機器や製造装置を並行して扱えるようにし、創薬実験から量子コンピューターのレーザー校正までの作業を想定しています。Anthropicによると、従来は機器ごとに異なるプログラミングインターフェースに合わせ、専門家が個別連携を構築する必要があり、研究所や工場での導入・統合作業には数週間から数カ月を要する場合がありました。MHSではその作業を数時間、場合によっては数分に短縮できるとしています。
中核となるMHSドライバーは、コンピューターのOSと機器の間を変換するソフトウエアです。「読み取り」や「書き込み」といった共通の基本命令で、温度の取得や設定などを実行します。機器を標準形式で検出可能にし、個別の変換プログラムを介さず、ネットワーク越しに機器とエージェントが通信できるようにします。また、ロボットアームの重量のようにコードだけでは分かりにくい機器特性や安全上の制限を、自然言語のタグとして登録できます。この情報を基に、測定可能な項目、調整できる項目、安全制限などを記した参照ファイルを自動生成し、エージェントの機器操作に利用します。
制御手段としては、Model Context Protocol（MCP）、コマンドラインインターフェース、API用のコードファイルを用意しました。エージェントは複数装置の手順を順序付け、運転データを監視しながら条件変化に応じてパラメーターを調整できます。長時間の処理や即時性が必要な操作では、ドライバー命令をコード化して機器側で実行させることも可能です。同社は、Claudeがレーザー調整の結果をカメラで確認し、学習した手順を決定論的なスクリプトにまとめた事例を紹介しました。
初期検証では、カーネギーメロン大学が液体分注装置、プレートリーダー、ロボットアームなどを連携させ、用量反応実験を従来の約3倍の速さで実施しました。量子コンピューター企業QuEra Computingでは、AIエージェントがレーザーの周波数安定化を支援し、99.3％の割合で人の介入なしにレーザーの「ロック」を回復したといいます。一方、Anthropicは、Claudeの空間・物理的な推論には限界があり、専門家による監督が必要だと明記しています。研究プレビューを通じて物理世界でのAI利用に関する安全評価を追加し、オープンソース公開時には安全な導入に向けた指針と検証結果を公表する方針です。