生成AIの次は「実験するAI」へ

東京科学大学「ロボット未来創造センター」と、安川電機「まほろ」が切り拓く科学研究の産業革命

まほろばの名を持つ双腕ロボットは、細胞培養の属人性を標準化し、日本の再生医療を世界へ広げられるか

この記事を書いた理由

この記事を書こうと思ったきっかけは、堀江貴文氏のYouTubeチャンネルで公開された、東京科学大学ロボット未来創造センターへの潜入動画を見たことだった。

動画タイトルは、

「フィジカルAIが研究の成果・人のライフスタイルを変える！AIで実験の産業革命を目指す東京科学大学に潜入」

である。

この動画の中で、東京科学大学のロボット未来創造センターに導入された汎用ヒト型ロボットLabDroid「まほろ」が、実際に生命科学実験を行う様子が紹介されていた。

顔も足もない。

しかし、2本の腕でピペットを持ち、人間が使う実験器具をそのまま扱う。

しかも、ただ人間の作業を代替するだけではなく、人間では難しい精度、再現性、条件探索を実現しようとしている。

これを見て、私は強く引き込まれた。

そして、もう1つ。

ほぼ同じ時期に、安川電機が発表した新しい中期経営計画「Dash 35」も確認した。

そこには、安川電機がフィジカルAIを新たな成長の柱に据え、MOTOMAN NEXT、進化型アクチュエータ、ヒューマノイドロボット市場、そしてバイオメディカル用双腕ロボット「まほろ」を含む新しい市場開拓を進める方針が示されていた。

この2つを見て、私の中でつながった。

大学は、AIとロボットで科学研究の方法を変えようとしている。そして、その研究室で動いているロボットを、安川電機グループは自社の中期経営計画の中に位置付けている。

つまり、これは単なる大学の研究施設の話ではない。

日本を代表するロボット企業の事業戦略、政府のフィジカルAI政策、そして再生医療・細胞培養の標準化が重なる話である。

私は奈良に住んでいる。

まほろばの奈良である。

妻が医師であることもあり、再生医療、iPS細胞、細胞医療、細胞培養の世界には、以前から強い関心を持ってきた。

特に、細胞培養には大きな課題があると感じていた。

それは、技術が高度である一方で、どうしても人の熟練に依存しやすいことだ。

ある人がやるとうまくいくのに、別の人がやるとうまくいかない。ある施設では再現できるのに、別の施設では再現できない。

この属人性が、再生医療や細胞医療の産業化、量産化、海外展開を遅らせているのではないか。

私はそう感じていた。

だからこそ、東京科学大学のロボット未来創造センターと、安川電機Dash 35、そしてLabDroid「まほろ」を、1本の記事として整理しておきたいと思った。

それが、この記事を書いた理由である。

はじめに

ロボットがテープカットをする。

それだけを聞けば、よくある未来風の演出に見えるかもしれない。

しかし、東京科学大学の湯島キャンパスに開設された「ロボット未来創造センター」は、単なるイベント映えする研究施設ではない。

ここで起きていることは、もっと本質的である。

AIが文章を書き、画像を作り、コードを書くところまでは、すでに多くの人が体験している。

しかし、科学の世界では、最後に必ず「現実の実験」が必要になる。仮説を立てるだけでは足りない。論文を読むだけでは足りない。シミュレーションを回すだけでも足りない。

そこでは、試薬を測り、細胞を培養し、温度を管理し、ピペットを動かし、培地を交換しながら、何日も、何週間も、ときには何十日も、細胞を壊さないように育てていく必要がある。

その現実世界の作業を、AIとロボットが担い始めている。これが、東京科学大学「ロボット未来創造センター」の本質である。このセンターの主役は、汎用ヒト型ロボットLabDroid「まほろ」。

「まほろ」には顔も足もなく、歩き回るわけでもない。しかし、2本の腕を持ち、人間が使う実験器具をそのまま扱える。

ピペットを持ち、培養皿を扱い、インキュベーターの扉を開け、試薬を移し、細胞を傷つけないように、ゆっくり、正確に、同じ動作を繰り返す。

これが「まほろ」である。

この記事を書こうと思ったきっかけは、堀江貴文氏のYouTubeチャンネルで公開された、東京科学大学ロボット未来創造センターへの潜入動画だった。

動画の中で、まほろが実際に動く様子と、その思想が紹介されていた。

それとほぼ同じ時期に、安川電機が新しい中期経営計画「Dash 35」を発表した。

そこには、フィジカルAIを新たな成長の柱に据えるという、明確な戦略が書かれていた。

大学が、AIとロボットで科学研究の方法を変えようとしている。

その研究室で動いているロボットを、安川電機グループが、自社の成長戦略の中に位置付けている。

動画で見た現場と、企業の経営計画が、私の中で1つの絵になった。私は奈良に住んでいる。まほろばの奈良である。

妻が医師であることもあり、再生医療、iPS細胞、細胞医療、細胞培養の世界には、以前から強い関心を持ってきた。

特に、細胞培養には大きな課題があると感じていた。

それは、技術が高度である一方で、どうしても人の熟練に依存しやすいことだ。

ある人がやるとうまくいくのに、別の人がやるとうまくいかない。ある施設では再現できるのに、別の施設では再現できない。

この属人性が、再生医療や細胞医療の産業化、量産化、海外展開を遅らせているのではないか。

私はそう感じていた。

だからこそ、東京科学大学のロボット未来創造センターと、RBI（安川電機グループ）が展開するLabDroid「まほろ」は重要である。

細胞培養の世界にロボットが入り、作業が標準化され、データ化され、AIで最適化される。

もしそれが本当に進めば、再生医療や細胞医療は、研究室の職人技から、世界展開可能な産業基盤へ変わる可能性がある。

これは、単なるロボットの話ではない。

これは、生成AIの次に来る「実験するAI」の話である。

そして、日本がフィジカルAIで勝つなら、工場だけでなく、研究室から始まる可能性がある、という話である。

この記事で伝えたいこと

この記事で伝えたいことは、大きく3つある。

1つ目は、東京科学大学「ロボット未来創造センター」は、単なる大学の新施設ではなく、AIとロボットで科学研究の方法そのものを変えようとする拠点だということ。

2つ目は、そこに導入されているLabDroid「まほろ」が、顔も足もないにもかかわらず、人間用の実験器具を両腕で扱う「機能としての人型ロボット」であり、日本らしいフィジカルAIの勝ち筋を示していること。

3つ目は、安川電機の中期経営計画「Dash 35」によって、まほろが大学研究だけでなく、医療・医薬品・ライフサイエンス市場に向けたフィジカルAI戦略の中に位置付けられ始めていること。

私は、この3つが重なったところに、日本の科学復興と再生医療の世界展開の可能性があると考えている。

目次

1. 第1章　東京科学大学「ロボット未来創造センター」とは何か

2. 第2章　なぜ東京科学大学にこのセンターが生まれたのか

3. 第3章　主役はLabDroid「まほろ」――顔も足もないが、なぜ人型ロボットなのか

4. 第4章　まほろの価値は、省人化ではなく「人間を超える再現性」にある

5. 第5章　AIが「頭」、まほろが「手」になる

6. 第6章　「まほろ」という名前に込められた意味――まほろば、大和、奈良

7. 第7章　「まほろ」を生んだのは誰か――産総研発ベンチャーRBIと安川電機

8. 第8章　開所式に集まった顔ぶれ――大学、企業、政府

9. 第9章　安川電機の中期経営計画「Dash 35」と、まほろの本当の位置付け

10. 第10章　Dash 35に「まほろ」が位置付けられた意味

11. 第11章　MOTOMAN NEXT、ヒューマノイド、まほろ――安川電機のフィジカルAI戦略

12. 第12章　安川電機の新ロボット工場が示す、もう1つの意味

13. 第13章　すでに始まっている――理研による自律細胞培養の実証

14. 第14章　iPS細胞、再生医療、細胞医療へのインパクト

15. 第15章　ロボット未来創造センターは「科学の工場」なのか

16. 第16章　高市内閣の成長戦略とフィジカルAI

17. 第17章　日本のフィジカルAIは、工場だけでなく研究室から始まる

18. 第18章　ロボット未来創造センターが狙う2040年・2050年の世界

19. 第19章　ロボットがロボットを世話する――完全無人ラボへの技術ロードマップ

20. 第20章　医師の研究時間を取り戻す

21. 第21章　バイオ系スタートアップの参入障壁を下げる

22. 第22章　実験データこそ、AI時代の資源になる

23. 第23章　課題は何か

24. 第24章　これは日本の科学復興の切り札になるか

25. 結論　生成AIの次は、「実験するAI」である

第1章

東京科学大学「ロボット未来創造センター」とは何か

東京科学大学が湯島キャンパスに開設した「ロボット未来創造センター」は、生命科学や医学分野の実験を、AIとロボットで自動化・自律化していくための研究基盤である。

場所は、東京科学大学の湯島キャンパス、M&Dタワー内である。

大学病院や医学系研究施設が集まる湯島キャンパスに、生命科学実験に特化したロボット実験専用フロアが整備された。

センターの歩みは、はっきりした日程として公表されている。2025年10月1日、ロボット未来創造センターを設置。2026年4月1日、ロボット施設の本格稼働を開始。2026年4月15日、開所式および記念シンポジウムを開催。ここで導入されている中心的なロボットが、LabDroid「まほろ」である。センターは、大きく2つの部屋で構成されている。1つは「ロボット実験室」。ここに、まほろを中心とした7台のロボットシステムが並ぶ。

その周りに、各種の実験器具や遠心分離機などの機器を配置し、細胞やオルガノイドの培養作業などを自動化する。

報道では、2本の腕を備えたロボットなどを含め、開所時点で10台規模が導入されたと伝えられている。

もう1つが「次世代自動化開発室」。ここでは、さらなる自動化に必要な次世代のロボット・AI技術を開発する。この2室の関係は、後の章で詳しく触れる。そして、これは入り口にすぎない。

中山敬一センター長は、2040年に多数のロボットをAIが統合制御し、世界中から集まる研究アイデアを日本で実験・還元する拠点を実現したい、という構想を語っている。なお、ロボットダイジェストなどの報道では、2年以内に20台、2040年に2000台規模という具体的な拡張構想も紹介されている。

開所時点のロボット実験室から、将来的な大規模ロボットセンターへ。

この構想を見ると、これが単なる便利な共用設備ではないことが分かる。

このセンターが目指すのは、単に人間の実験作業をロボットに置き換えることではない。

もっと大きな目的は、科学研究の進め方そのものを変えることである。

これまで生命科学研究では、研究者の手作業に大きく依存してきた。

ピペット操作、試薬調整、細胞培養、培地交換、観察、解析前処理など、生命科学の実験には細かく、時間がかかり、ミスが許されない作業が多い。

しかも、生きた細胞を扱うため、同じ作業をしたつもりでも結果が変わることがある。

この再現性の難しさは、生命科学の大きな課題である。

ロボット未来創造センターは、そこにAIとロボットを入れる。

ロボットが実験操作を高精度に行い、AIが細胞の状態を見て判断し、次の実験条件を提案する。ロボットはその条件で実験を行い、結果はデータとして蓄積され、そのデータをもとに、さらに良い条件を探していく。

この循環が回り始めると、研究の速度と再現性は大きく変わる。

センターは、NGS、プロテオミクス、オルガノイド、細胞培養といった第一線の実験プロトコルを集積・最適化し、学内外の研究者の生命科学研究を支援するとしている。

つまり、対象は特定の一分野ではない。

ゲノム解析から、タンパク質解析、組織を模したオルガノイド、そして細胞培養まで、幅広い生命科学実験を対象にしている。

東京科学大学は、このセンターを、AIを搭載したロボットが実験を自動的かつ自律的に遂行し、世界の科学の発展に寄与する未来を作る拠点として位置付けている。

つまり、ロボット未来創造センターは、大学の便利な共用設備ではない。

AI時代の科学研究基盤である。

第2章

なぜ東京科学大学にこのセンターが生まれたのか

このセンターが東京科学大学に生まれたことにも意味がある。

東京科学大学は、東京医科歯科大学と東京工業大学が2024年に統合して誕生した大学である。

旧東京医科歯科大学は、医歯学、生命科学、病院、臨床研究に強みを持っていた。

旧東京工業大学は、理工学、情報、材料、ロボティクス、通信、AI、半導体に強みを持っていた。

この2つが統合したことで、東京科学大学は、医学と工学を本格的に接続できる大学になった。

ロボット未来創造センターは、その象徴である。

医学だけではロボットを作れず、工学だけでは生命科学実験の本当の難しさは分からない。

細胞を扱う現場の感覚、医師や研究者がどこで苦しんでいるのか、どの作業が再現性を壊しているのか。

それを理解するには、医学・生命科学の現場感覚が必要である。

一方で、その課題を解決するには、ロボット、AI、センサー、制御、データ基盤、デジタルツイン、通信、ソフトウェアが必要になる。

つまり、ロボット未来創造センターは、まさに医工連携の中心にある。

中山敬一センター長は、東京科学大学の特別栄誉教授であり、がん、細胞周期、ユビキチンなどを専門とする生命科学・医学系の研究者である。

この点も重要である。

このセンターは、ロボット工学者が「何か面白いロボットを作ろう」と考えて始めたものではない。

生命科学の現場を知る研究者が、研究の限界を見つめたうえで、AIとロボットを科学の新しい基盤にしようとしている。

ここに説得力がある。

中山センター長は、研究機能を1カ所に集約した世界最大規模のAIロボットセンターを日本に構築し、知の集積から生まれた収益を研究開発に生かすサイクルを作りたい、と語っている。

そして、「日本の科学を世界一にする。そのための手段としてAI、ロボットを生かしたい」とも述べている。

非常に大きな言葉である。

ロボット開発だけを見ると、どうしても派手なヒューマノイドに目が向かう。

走る、ジャンプする、ダンスする、バク転する、荷物を持つ、家事をする。もちろん、それらも技術的には重要である。

しかし、社会的・産業的な価値が最初に出る場所は、必ずしもそこではない。

価値が出るのは、人間では難しい作業、人間の熟練に依存している作業、失敗コストが高い作業、再現性が産業化の壁になっている作業である。

その意味で、生命科学実験は非常に良い領域である。研究室にロボットを入れる。細胞培養にロボットを入れる。再生医療にロボットを入れる。創薬にロボットを入れる。これは、日本のロボット技術を高付加価値領域へ入れる動きである。

第3章

主役はLabDroid「まほろ」――顔も足もないが、なぜ人型ロボットなのか

このセンターの象徴が、LabDroid「まほろ」である。まほろは、生命科学実験用の双腕ロボットである。ここで疑問が出る。まほろには顔がない。足もない。人間のように歩くわけでもない。では、なぜ「ヒト型ロボット」「人型ロボット」と呼ばれるのか。ここは、非常に大事な論点である。

一般的に「ヒューマノイドロボット」と聞くと、多くの人は、人間に近い全身型ロボットを想像する。

頭があり、胴体があり、両腕と両足を持ち、二足歩行するような、人間の姿に近いロボットである。

このようなロボットを、狭い意味でのヒューマノイドと考える人は多い。

一方で、ロボットの「人型」という考え方には、もう少し広い意味がある。

それは、見た目が人間そっくりかどうかではなく、人間が使う環境や道具を、人間に近い構造や動作で扱えるかどうかである。

まほろは、この意味での人型ロボットである。ここで、まほろの構造を具体的に見ておきたい。工場で使われる産業用ロボットは、片腕がだいたい5軸から6軸である。これに対して、まほろは肘の関節を加えた片腕7軸を持つ。そして、胴体を加えると合計で15軸になる。つまり、まほろは、片腕7軸の腕を2本持つ、双腕構造のロボットである。この自由度の高さが、人間が手で行ってきた繊細な実験操作を可能にしている。生命科学の実験室は、人間が作業することを前提に設計されている。

ピペット、チューブ、プレート、培養皿、インキュベーターなど、生命科学の実験器具の多くは、人間の手で扱うために作られている。

人間は、片手で容器を持ちながらもう片方の手でピペットを操作し、片手でフタを開けながらもう片方の手で試薬を入れ、片手でプレートを押さえながら液体を移す。

つまり、実験室の道具は、両手で扱う前提になっている。だから、まほろには2本の腕がある。これは、人間に似せるためではない。人間用に作られた実験環境を、そのまま使うためである。ここが、まほろの本質である。

まほろは、自分が動き回るのではなく、腕が届く範囲に装置を配置することで、ロボット自身は移動せずに作業する。

そして、周りの装置を入れ替えれば、実験内容が変わっても、同じロボットで対応できる。

これを、開発元は「汎用」と呼んでいる。

もしロボット専用の実験環境を作るなら、実験ごとに装置を作り替えなければならない。

新しい実験をするたびにカスタマイズが必要になる。装置のリードタイムが長くなる。コストが上がる。実験の自由度が下がる。生命科学研究では、毎日違う実験をすることも多い。

今日の実験と明日の実験が違い、Aのプロトコルをやった翌日にBのプロトコルを行い、細胞の状態を見ながら途中で条件を変えることもある。

こうした研究現場では、専用機よりも汎用性が重要になる。

だから、人間のために作られた研究室で、人間のために作られた道具を使えるロボットが必要になる。

その意味で、まほろは、顔も足もないが、生命科学実験においては非常に合理的な人型ロボットである。

私は、ここを記事の中で強調したい。

ヒューマノイドロボットや人型ロボットの価値は、見た目の人間らしさだけではない。

人間が作った環境に入り、人間が使ってきた道具を扱い、人間がやってきた作業をより高い再現性で実行できるか。

そこに本当の意味がある。

まほろは歩かず、顔もない。しかし、実験室という人間用の環境で、両腕を使って人間の道具を扱う。

だから、これは研究室型の人型ロボットなのである。

第4章

まほろの価値は、省人化ではなく「人間を超える再現性」にある

ロボットというと、多くの人は「人間の代わりに働く機械」と考える。もちろん、それは間違いではない。しかし、生命科学におけるまほろの価値は、単なる労働代替ではない。むしろ本質は、人間ではできないことを実行することにある。

細胞培養では、わずかな揺れ、わずかな力の入れ方、わずかな傾き、わずかなタイミングの違いで、結果が変わることがある。

培養皿を乱暴に置けば、細胞が傷つく。フタを強く閉めれば、振動で細胞に悪影響が出る。培地を入れるスピードが違えば、細胞への負荷が変わる。プレートの傾け方が違えば、液体の流れ方が変わる。人間は、その動作を毎回まったく同じにすることが難しい。熟練者でも難しい。学生ならなおさら難しい。しかも、長時間作業をしていると疲れる。集中力が落ちる。うっかりミスをする。試薬を入れ忘れる。同じウェルに二重に入れてしまう。1つのミスで、何日もかけた実験が無駄になる。これが生命科学の現実である。

ロボットは疲れず、夜中でも休日でも動き続けることができる。また、同じ角度、同じスピード、同じ力加減で対象物を扱える。

必要なところでは、人間よりもゆっくり動ける。多くの人は、ロボットにスピードを求める。早く動き、大量に処理し、効率化することが期待されがちである。しかし、細胞培養では、ゆっくり動くことが価値になる。

培養皿を揺らさず、細胞を傷つけず、フタをそっと閉め、液体を静かに入れることが重要になる。

人間は意外と、同じようにゆっくり動くことが苦手である。ロボットは、毎回同じ速度で動ける。毎回同じ角度で動ける。毎回同じ力で扱える。これは、細胞培養の品質に直結する。

実際、まほろは、人間では成功率が低い、細胞からのタンパク質抽出のような実験でも、完全な状態でタンパク質を抽出できる高い性能を持つと紹介されている。

センター長は、動画インタビューの中で、その違いを具体的に説明している。

人間が細胞からタンパク質を取り出すとき、強い力で何度もこすってしまい、タンパク質が壊れて分解物が多くなる。

一方、ロボットは、最小限の力で、一筆書きのようにそっと一度で行うため、タンパク質が壊れない。

その結果、人間がやると完全な状態のタンパク質はわずかしか取れないが、ロボットがやるとほぼ完全な状態で取れる。

こうした実験では、人が10回やって1回しか成功しないようなものを、ロボットは10回やって10回成功させる、という例もあると語られている。

これは、学生が失敗しても「偶然だろう」と片づけられ、論文にもならずに捨てられてきた実験が、実は腕の問題だった可能性を示している。

だから、まほろの価値は「省人化」だけではない。

人間では難しかった精度を出し、人間では試しきれなかった膨大な条件を探索し、熟練者の暗黙知を再現可能な動作として記録し、研究者を単純作業から解放すること。

ここに本当の価値がある。

第5章

AIが「頭」、まほろが「手」になる

ロボット単体では、まだ完全な自律実験にはならない。ロボットは身体である。実験をどう設計するか。細胞の状態をどう判断するか。次にどの操作をするか。どの条件を試すか。失敗したときに何を変えるか。これらは「頭」の役割である。ここにAIが入る。

AIが仮説を立て、実験条件を提案し、ロボットが実験を行う。その結果をAIが読み取り、さらに次の条件を提案する。

この循環が回れば、科学研究は大きく変わる。

たとえば、iPS細胞から特定の細胞へ分化させる場合、培養条件の組み合わせは膨大になる。

試薬の濃度。入れるタイミング。培養期間。温度。培地の種類。処理手順。角度。速度。力加減。これらの組み合わせは、人間が手作業で探索するには大きすぎる。

しかし、AIが条件を提案し、ロボットが実験し、結果をAIが評価し、また次の条件を提案するなら、巨大な探索空間を探索できる。

生命科学において、多くの「匠の技」は、実は明文化されていない。なぜうまくいくのか分からないが、その人がやるとうまくいく。フタをそっと閉める。培地をこの角度で入れる。このタイミングで交換する。この細胞の状態なら、もう少し待つ。こうした暗黙知を、ロボットとAIは数値化できる。角度、速度、力、タイミング、観察画像、細胞密度、培養時間といった情報である。これらをデータとして記録できる。つまり、ロボットは単に作業を代替するだけではない。人間の暗黙知を、再現可能なプロトコルに変える。これが、AI×ロボットの本質である。ここから、科学研究は「属人性」から「標準化」へ向かう。そして、標準化されるからこそ、海外展開が可能になる。ここが、私が特に重要だと思う点である。

再生医療、iPS細胞、細胞医療の世界では、すばらしい研究成果があっても、それを世界中で同じ品質で再現できなければ、産業として広がりにくい。

1人の名人ができる。1つの研究室でできる。しかし、世界中の病院や工場で同じようにできない。これでは、医療として、産業として、海外展開するには限界がある。

ロボット化によって、細胞培養の手順は標準化され、データ化され、品質管理され、AIによって改善されていく。

この流れができれば、日本の再生医療や細胞医療は、研究段階から産業段階へ進みやすくなる。

私は、ここに大きな可能性を感じている。

第6章

「まほろ」という名前に込められた意味――まほろば、大和、奈良

ここで、ロボットの名前にも触れておきたい。「まほろ」。この名前には、非常に日本的で、そして象徴的な意味が込められている。まほろは、「まほろば」という言葉に由来する。

まほろばとは、古くから日本で使われてきた言葉で、「すばらしい場所」「理想郷」「最もよい場所」という意味を持つ。

特に有名なのが、『古事記』に伝わる倭建命、日本武尊の歌である。

倭は国のまほろば。

この言葉は、大和、つまり現在の奈良を、国の中でも最も美しく、すばらしい場所として讃えた表現である。

山々に囲まれた大和の美しさ。日本のはじまりの地としての奈良。そこに込められた理想郷のイメージ。

その「まほろば」から名付けられたのが、生命科学実験用の双腕ロボット「まほろ」である。

この名前を知ると、ロボット未来創造センターの思想が少し違って見えてくる。まほろは、単に人間の作業を置き換えるためのロボットではない。研究室を、研究者にとって本来あるべき場所に戻すためのロボットである。生命科学の研究室は、本来、知性と創造性を発揮する場所である。

研究者が問いを立て、仮説を考え、結果を解釈し、新しい生命現象や治療法の可能性を探る。

本来、研究とはそういう創造的な営みである。

しかし現実の研究室では、多くの研究者が長時間の手作業に追われてきた。

ピペットを握り、試薬を測り、培地を交換し、細胞を観察し、インキュベーターの扉を開け閉めする。

失敗しないように、何時間も集中し続ける。

夜中も、休日も、細胞の状態に合わせて作業しなければならない。

開発者たちは、研究者を単純な反復作業から解放し、創造的な時間を取り戻すことを目指してきた。

実験の設定をして家に帰り、家族と過ごす。タブレットで実験を管理し、翌朝、結果から次の思索を進める。そんな働き方をめざす、という思想が語られている。これは非常に象徴的である。

研究室を、研究者がピペット作業に追われる場所ではなく、考え、発見し、創造する場所へ戻していく。

生命科学の研究室を、AIとロボットによって理想郷に近づける。それが、まほろという名前に込められた意味である。そして、この名前が奈良・大和を象徴する「まほろば」から来ていることも面白い。私は奈良に住んでいる。奈良は、日本のはじまりの地であり、大和のまほろばである。その言葉を名前に持つロボットが、AI時代の生命科学研究を変えようとしている。日本の古い言葉が、最先端のフィジカルAIロボットに受け継がれている。ここに、私は非常に日本らしい未来を感じる。

第7章

「まほろ」を生んだのは誰か――産総研発ベンチャーRBIと安川電機

ここで、まほろが誰によって、どのように生まれたのかを整理しておきたい。

これは、記事の正確さのためにも、そして物語としての厚みのためにも重要である。

まほろを開発したのは、ロボティック・バイオロジー・インスティテュート株式会社、略してRBIである。

RBIは、産業技術総合研究所、いわゆる産総研から生まれたベンチャー企業である。

安川電機と科学技術振興機構が出資し、2015年6月に設立された。

そして、2018年には、JSTが保有していたRBIの全株式が安川電機へ譲渡され、RBIは安川電機の完全子会社となった。

つまり、まほろは、安川電機という日本を代表するロボット企業の技術と、産総研の生命科学・自動化の知見が結びついて生まれたロボットなのである。

LabDroid「まほろ」は、RBIの登録商標である。

その起源は、さらにさかのぼる。

きっかけは、2002年、安川電機の常務理事であり「産業用ロボットの父」とも呼ばれた鈴木健生氏が立てた、ひとつの問いだったとされている。

「人間が使う道具をそのまま使えるロボットは作れないのか」。

この問いが、後のまほろにつながっていく。

2011年には、産総研の夏目徹氏らと安川電機が共同研究を開始し、まほろプロジェクトがスタートした。

コンセプトの実証に成功し、2015年にRBIが設立された。

ここで重要なのは、まほろが、人間用の実験道具をそのまま使うという思想から出発していることである。

専用装置を作るのではない。人間が使ってきたピペットや器具を、人間のように両腕で扱う。だからこそ、自由度の高い双腕構造が必要になった。

そして、両腕を高精度に制御する技術として、安川電機の産業用双腕ロボットが選ばれた。

開発者は、目指す実験作業を行うには、安川電機製のロボットが世界で最も適していたと語っている。

ここに、日本のものづくりの蓄積が生きている。サーボモータ。モーション制御。多軸の協調制御。精密な位置決め。

長年、自動車工場や半導体工場で鍛えられてきた技術が、生命科学の研究室で、細胞を傷つけないための繊細な制御に応用されている。

派手な二足歩行でも、宙返りでもない。

しかし、これこそが日本のフィジカルAIの底力である。

第8章

開所式に集まった顔ぶれ――大学、企業、政府

2026年4月15日の開所式は、関係者の顔ぶれを見るだけでも、このセンターの意味が分かる。

テープカットには、東京科学大学の関係者だけでなく、安川電機の小川昌寛社長、文部科学省の幹部、そしてアステラス製薬の会長も並んだ。

大学、ロボット企業、製薬企業、そして政府。このセンターが、誰にとって重要なのかが、ここに表れている。安川電機の小川昌寛社長は、開所式で次のような趣旨のことを語っている。ロボットにAIを組み合わせれば、判断力を持たせられる。ではその能力をどの分野で生かすのか。その一つが「医療やライフサイエンス」である、と自分は常々言ってきた。それを体現するセンターが開所し、感無量である、と。ここに、安川電機の戦略がはっきり表れている。

産業用ロボットの会社が、医療とライフサイエンスを、次の主戦場の一つと見ている。

そして、製薬大手であるアステラス製薬の会長が開所式に参加していることも示唆的である。

創薬の世界が、ロボットとAIによる実験自動化に強い関心を持っていることがうかがえる。

大学が場と知を提供する。安川電機がロボットを提供する。製薬企業が実験ニーズと出口を提供する。政府が政策で後押しする。この構造ができ始めている。

第9章

安川電機の中期経営計画「Dash 35」と、まほろの本当の位置付け

この「まほろ」を考えるうえで、もう1つ絶対に外せない企業がある。

それが、安川電機である。

東京科学大学のロボット未来創造センターに導入されたまほろは、安川電機グループが深く関わってきたバイオメディカル用の双腕ロボットである。

つまり、このニュースは大学だけの取り組みではない。

日本を代表するロボット企業である安川電機の次の成長戦略とも、深くつながっている。

安川電機は、北九州市に本社を置く、日本を代表するメカトロニクス企業である。

1915年の創業以来、110年にわたり、「電動機とその応用領域」を事業領域として、モーションコントロール、パワー変換、ロボット技術を磨いてきた。

産業用ロボット、サーボモータ、インバータ、モーション制御などの分野で、日本のものづくりを長く支えてきた。

その安川電機が、2026年5月22日、新しい長期経営計画「2035年ビジョン」と、中期経営計画「Dash 35」を発表した。

Dash 35は、2026年度から2029年度までの中期経営計画である。

この計画で安川電機は、「営業利益」と「営業利益率」を最重要の経営指標と位置付け、2029年度に過去最高となる営業利益1,000億円、営業利益率15.4%を目指すとしている。

同資料では、2029年度の売上収益目標として6,500億円も示されている。一方、直近の2025年度、つまり2026年2月期の実績はどうだったか。売上収益は前期比0.8%増の5,421億円。営業利益は前期比5.7%減の473億円。営業利益率は8.7%程度である。自動車関連の設備投資低迷などが影響し、減益となった。

つまり、安川電機はDash 35の4年間で、営業利益を473億円から1,000億円へ、2倍以上に伸ばす計画を掲げている。

ちなみに、翌2027年2月期については、AI・半導体関連の旺盛な需要を背景に、売上収益5,800億円、営業利益600億円へのV字回復を見込んでいる。

そして、この成長を実現するため、Dash 35の期間中に1,200億円規模の戦略投資を行う方針も示されている。

その成長の柱の1つが、フィジカルAIである。

安川電機は、AIとロボットを組み合わせ、これまで自動化が難しかった領域へ入ろうとしている。

従来の産業用ロボットは、決められた動きを正確に繰り返すことが得意だった。

自動車工場、半導体工場、電子部品工場における溶接、塗装、搬送、組立などの工程である。

こうした領域では、産業用ロボットは大きな力を発揮してきた。しかし、世の中には、まだ自動化できていない作業が大量に残っている。食品、農業、建築、物流、医療、研究室、オフィスなどの現場である。こうした現場では、毎回状況が少しずつ違う。

そこでは、対象物の形や置かれている位置、硬さや柔らかさが毎回異なり、力加減や人間的な判断が必要になる。

そのため、従来型のロボットだけでは十分に対応できなかった。

そこで必要になるのが、AIとロボットの融合である。

AIが状況を見て判断し、ロボットがその判断に基づいて動くことで、これまで人間にしかできなかった作業を少しずつ自動化していく。

これが、安川電機が目指すフィジカルAIの社会実装である。

第10章

Dash 35に「まほろ」が位置付けられた意味

Dash 35の中で、安川電機はフィジカルAI市場の開拓を基本方針の1つに掲げている。

その柱は3つある。1つは、AIによる自律型ロボット「MOTOMAN NEXT」の適用領域拡大。もう1つは、進化型アクチュエータをはじめとする基幹部品。そして、ヒューマノイドロボットを含む多様なフィジカルAI市場の開拓である。

バイオメディカル用双腕ロボットであるまほろは、この大きな絵の中に位置付けられる存在である。

医療現場での様々な実験を自動化・デジタル化していくという方向性は、まさにこの戦略と重なる。

これは非常に大きい。

なぜなら、まほろは単なる研究室の便利ロボットではなく、安川電機グループにとっての新しい事業領域の象徴になり得るからである。

医療現場、医薬品分野、生命科学実験、再生医療、創薬、細胞培養といった領域である。

これらは、従来の産業用ロボットが入りにくかった領域である。

だが、同時に非常に高付加価値な領域でもある。

細胞を壊さず扱い、試薬を正確に入れ、長期間の培養を再現性高く行い、熟練者の暗黙知をロボット動作に変換し、AIが条件探索を行い、ロボットが実験を繰り返し、その結果をデータ化する。

これは、単なる自動化ではない。

生命科学の実験プロセスそのものを、デジタル化し、再現可能にし、プラットフォーム化するということである。

まず医療・医薬品のような高付加価値領域で、未自動化の作業を自動化する。

次に、そこで蓄積した実験自動化・デジタル化のノウハウを、材料化学、食品、農業、その他の研究・開発分野へ横展開する。

こうした流れは、東京科学大学のロボット未来創造センターが目指す方向とも重なる。

東京科学大学では、生命科学・医学分野の実験をAIとロボットで自動化し、将来的には自律型科学研究基盤を作ろうとしている。

安川電機は、フィジカルAIを新たな成長の柱に据えている。つまり、大学側の構想と企業側の中期経営計画が、同じ方向を向き始めている。これは大きい。

第11章

MOTOMAN NEXT、ヒューマノイド、まほろ――安川電機のフィジカルAI戦略

安川電機がフィジカルAIの象徴として打ち出しているものの1つが、AIロボット「MOTOMAN NEXT」である。

MOTOMAN NEXTは、従来の産業用ロボットの延長線上にありながら、AIによって状況判断やタスク計画を行い、人手作業の自動化を進めるロボットである。

従来の産業用ロボットは、ティーチングプレイバック方式が中心だった。人間があらかじめ動きを教える。ロボットは、その動きを正確に繰り返す。この方式は、決まった作業には非常に強い。しかし、毎回状況が変わる作業には弱い。MOTOMAN NEXTは、この限界を超えるためのロボットである。一方、まほろは、バイオメディカル用の双腕ロボットである。見た目の派手さではなく、人間が使う実験器具をそのまま扱えることに価値がある。ピペットを持つ。培養皿を扱う。インキュベーターの扉を開ける。試薬を移す。細胞を傷つけないように、ゆっくり、正確に動く。MOTOMAN NEXTとまほろは、対象領域は違う。しかし、思想は同じである。人が判断していた作業を、AIとロボットで自動化する。MOTOMAN NEXTは、製造・物流・食品など、より広い現場に向かう。まほろは、生命科学・医学実験・創薬・再生医療に向かう。

さらに、安川電機はヒューマノイドロボット市場や進化型アクチュエータにも取り組む方針を示している。

つまり、安川電機のフィジカルAI戦略は、単一のロボット製品だけではない。

製造現場ではMOTOMAN NEXTが、医療・実験現場ではまほろが、将来の多様なロボット市場では進化型アクチュエータが重要になる。

それらをAI、データ、モーション制御でつなぐ。

この構造になっている。

ここで東京科学大学のロボット未来創造センターを見ると、まほろは安川電機のフィジカルAI戦略の中でも、非常に高付加価値で象徴的な応用例だと分かる。

工場での自動化だけではない。研究室での自動化。医療現場での自動化。細胞培養での自動化。実験そのものの自動化。ここまで踏み込んでいるからである。

第12章

安川電機の新ロボット工場が示す、もう1つの意味

安川電機は、フィジカルAIを外に売るだけではない。

自社のものづくり現場にも入れている。

報道では、安川電機が新しいロボット工場を公開し、フィジカルAI技術によって組立作業の自動化を進め、生産性が従来の2倍以上に向上したとされている。

ここも重要である。フィジカルAIは、机上の理論だけでは完成しない。現場に入れると、必ず想定外が起きる。部品の位置が少しずれる。対象物の形が微妙に違う。ケーブルが曲がる。人が近づく。作業順が変わる。環境が変わる。

こうした例外を大量に経験し、それをAIとロボット制御に反映していく必要がある。

自社工場で使う。現場データを集める。改善する。製品に反映する。また自社工場で実証する。この循環ができる企業は強い。

東京科学大学のロボット未来創造センターでは、生命科学実験のデータが蓄積される。

安川電機の新ロボット工場では、ものづくり現場のデータが蓄積される。どちらも、AIが現実世界で動くための重要なデータである。AI時代の競争力は、モデルだけでは決まらない。現実世界で何をしたら、何が起きたのか。そのデータをどれだけ持っているかが重要になる。まほろが細胞を扱う。AIが条件を探索する。ロボットが実験する。結果がデータとして蓄積される。そのデータが、次の実験をより良くする。

この循環が回り始めれば、まほろは単なるロボットではなく、AI時代の実験インフラになる。

第13章

すでに始まっている――理研による自律細胞培養の実証

ここまでの話は、未来の構想のように聞こえるかもしれない。

しかし、まほろとAIによる自律実験は、すでに具体的な研究成果として始まっている。

理化学研究所は、汎用ヒト型ロボットまほろとAIを使い、細胞培養を自律的に行うシステムを開発したと発表している。

通常、人間が細胞培養を行うときは、プレートに播いた細胞を観察し、その増え方を見て、いつ次のプレートに植え継ぐかを判断し、継代という操作を繰り返す。

この「観察」「判断」「操作」の一連の流れを、ロボットとAIに自律的に実行させた。

さらに、過去のデータを使って、細胞がどれくらい増えるかを予測することにも取り組んだ。

つまり、人間がやっていた観察と判断と操作を、ロボットとAIが代わりに、しかも自律的に回したのである。

これは、第5章で述べた「AIが頭、まほろが手」という構図が、研究レベルですでに実証されていることを意味する。

そして、もっと再生医療に近い研究もある。

理化学研究所は、まほろとAIを使って、再生医療用の細胞を作るための「細胞のレシピ」を、ロボットとAIが自律的に試行錯誤して探索する研究にも取り組んでいる。

ここで扱われたのが、iPS細胞から作る網膜色素上皮細胞、いわゆるRPE細胞である。

iPS細胞由来のRPE細胞は、加齢黄斑変性などの目の難病に対する再生医療の研究で使われてきた細胞である。

膨大な培養条件の中から、どの条件が良い細胞を作るのかを、人間の手作業ではなく、ロボットとAIが探索する。

これこそ、私が最も重要だと考える方向である。

さらに、こうした流れは、実際の臨床研究にもつながり始めている。

神戸アイセンター病院などで進められた網膜の再生医療に関する臨床研究では、細胞培養の工程の一部に、まほろを用いる手順が含まれていた。

つまり、まほろは、実験室の中だけのロボットではない。

再生医療の臨床研究という、人の治療に直結する場面にも、すでに足を踏み入れている。

私は、ここに大きな意味を感じる。

再生医療や細胞医療の世界では、細胞を「1回作れる」ことと、「いつでも、どこでも、同じ品質で作れる」ことの間に、大きな壁がある。

その壁の正体が、属人性である。熟練者の腕。研究室ごとのやり方の違い。明文化されていない暗黙知。ロボットとAIによる自律培養は、この壁を崩す可能性を持っている。観察も、判断も、操作も、条件探索も、データとして残る。そのデータをもとに、誰がやっても、どこでやっても、同じ品質に近づけていける。これが、再生医療を「研究」から「産業」へ押し上げる鍵になる。

そして、東京科学大学のロボット未来創造センターは、こうした実証を、より大規模に、より組織的に進める場になり得る。

実際、センター側は、より踏み込んだ成果も示している。

動画インタビューでセンター長が紹介した例では、iPS細胞から目の細胞を作る実験で、AIとロボットが条件探索を行った。

この実験は、プロ中のプロが手作業で行っても、成功率はおよそ63%だったという。

そこで、AIが実験条件を決める7つのパラメーターを自分で振り、結果を見て、最も良かった条件をもとに、またパラメーターを振り直す。

これを3回ほど繰り返したところ、成功率は90%を超える水準まで上がったとされる。

一切、人の手を介さずに、2億通りもの組み合わせの中から、最適に近い条件を見つけ出したという。

これは、センターの副センター長による実験だと説明されている。

この成果は、現時点では動画インタビューでの説明であり、査読付き論文として独立に検証された数値ではない点には注意が必要である。

しかし、もし本当にこの精度で再現できるなら、意味は大きい。iPS細胞は、肝臓、心臓、筋肉、神経など、さまざまな細胞に分化させられる。しかし、その最適な培養プロトコルは、まだ確立されていない領域が多い。匠のような研究者がやるとできるが、他の人には再現できない。そういう状態が、再生医療の産業化を阻んできた。その匠の暗黙知を、AIとロボットがデータとして探索し、再現する。ここに、私は最も大きな可能性を感じている。

第14章

iPS細胞、再生医療、細胞医療へのインパクト

このセンターが重要なのは、対象が生命科学、創薬、再生医療だからである。特に、iPS細胞や細胞医療の世界では、製造の再現性が非常に重要になる。細胞は、通常の工業製品とは違う。同じ材料を同じ機械に入れれば、まったく同じ部品が出てくるわけではない。細胞は生きている。状態が変わる。個体差がある。環境に影響される。培養の仕方で品質が変わる。だから、細胞医療や再生医療では、製造プロセスそのものが品質を決める。どのように培養したか。どのタイミングで処理したか。どの試薬をどの濃度で入れたか。どの程度の力を加えたか。どのような環境で維持したか。これらが、最終的な細胞の品質に影響する。

つまり、再生医療の産業化には、研究成果だけでなく「安定して作る技術」が必要になる。

どれだけ素晴らしい細胞を1回作れても、それを毎回同じ品質で作れなければ、医療として広げることは難しい。

ここにロボットとAIの出番がある。ロボットなら、同じ作業を再現できる。AIなら、条件探索を高速化できる。データを蓄積すれば、どの条件が品質に効いているのか分析できる。これは、創薬にも再生医療にも大きな意味を持つ。

私は、再生医療や細胞医療の世界で、産業化や海外展開が遅れている理由の1つに、細胞培養の属人性があると思っている。

研究者や技術者の腕に依存する。研究室ごとにやり方が違う。施設ごとに結果が変わる。暗黙知が多い。こうした状態では、世界展開が難しい。海外展開に必要なのは、標準化である。どこでやっても、同じ品質で作れること。誰がやっても、同じプロセスで再現できること。データで品質を説明できること。規制当局や医療機関に対して、製造プロセスの再現性を示せること。ロボット化は、その鍵になる。まほろのようなロボットが、細胞培養の作業を標準化する。AIが条件を最適化する。プロトコルがデータ化される。複数拠点で同じ作業が再現される。これが実現すれば、日本発の再生医療や細胞医療は、世界に展開しやすくなる。この意味で、ロボット未来創造センターは、単なる研究支援施設ではない。再生医療産業の標準化拠点になり得る。

第15章

ロボット未来創造センターは「科学の工場」なのか

このセンターを一言で表現するなら、私は「科学の工場」だと思う。

ただし、これは科学を安っぽく大量生産するという意味ではない。

むしろ、科学研究の中で人間の手作業に依存していた部分を、再現性のある実験インフラに変えるという意味である。

これまで、科学研究は研究室ごとに属人的だった。A先生の研究室ではできる。B先生の研究室ではできない。熟練者ならできる。新人ならできない。ある人がやるとうまくいくが、別の人がやるとうまくいかない。このような世界では、再現性が問題になる。ロボットが実験すれば、少なくとも物理操作のばらつきは減らせる。さらに、その操作がすべてデータ化される。角度、速度、力、時間、温度、湿度、画像、試薬量、細胞状態。これらが記録される。すると、実験は「職人芸」から「データ化されたプロセス」へ変わる。もちろん、すべてをロボットに任せれば良いという話ではない。研究者の発想、問い、仮説、解釈は依然として重要である。

しかし、実験操作の再現性が上がれば、研究者はより高いレベルの問いに集中できる。

これは、工場で起きたことと似ている。

かつて、ものづくりは職人の手作業に依存していた。

やがて、機械化、自動化、品質管理、統計的工程管理、ロボット化が進み、製品品質は安定した。

同じように、生命科学の研究でも、実験の品質管理、自動化、データ化、AI最適化が進む可能性がある。

これが「実験科学の産業革命」である。

第16章

高市内閣の成長戦略とフィジカルAI

ここで、政府の成長戦略との関係を見ておきたい。

高市内閣の成長戦略では、フィジカルAI、特にAIロボットが重要テーマとして扱われている。

日本成長戦略会議の資料では、重点的に検討する「戦略17分野」の筆頭に「AI・半導体」が置かれ、その主要な製品・技術として「フィジカルAI（特にAIロボット）」が明記されている。

政府は、2040年に60兆円規模に成長すると見込まれるAIロボット市場で、米中に並ぶ「第3極」を狙うとしている。

具体的には、世界シェア3割超を獲得し、20兆円規模の市場取り込みを目指す。

ここで日本の現状が興味深い。

経済産業省のAIロボティクス戦略検討会議資料では、日本は産業用ロボット市場で65.9%のシェアを持つ一方、製造業以外のサービスロボット市場では日本のシェアは11.7%にとどまり、米国系35.5%、中国系33.3%に後れを取っていると整理されている。

つまり、日本は「決められた作業を正確にこなす産業用ロボット」では世界最強クラスだが、「現実世界の多様な状況に対応するロボット」ではまだ弱い。

そのギャップを、AIとフィジカルAIで埋めようというのが、政府戦略の狙いである。

政策の動きも具体化している。

2026年1月には経済産業省の「AIロボティクス戦略検討会議」で市場動向や政府の取組が整理され、2026年3月10日の日本成長戦略会議では、主要な製品・技術と、官民投資ロードマップの素案が公表された。

フィジカルAIは、17分野の中でも最も具体的な政策資源が集中している分野の1つとされる。

ただし、注意も必要である。

現時点で確認できる一次情報を見る限り、東京科学大学ロボット未来創造センターが、政府の成長戦略文書に個別プロジェクト名として明記されている、という情報は確認できない。

したがって、このセンターが「政府戦略と直接連携している」と断定することは避けたい。

しかし、政策の方向性とは非常に強く合致している。

政府が示すフィジカルAIは、画像、音声、動画、各種センサーを統合し、現実世界を理解して行動を生成し、物理的なタスクを遂行するAIである。

これは、まさにまほろが進もうとしている方向と重なる。

フィジカルAIというと、工場、物流、建設、介護、警備、防災、防衛などが想像されやすい。

しかし、研究室の実験もフィジカルAIである。むしろ、実験室はフィジカルAIの初期市場としてかなり現実的である。なぜなら、一般家庭や街中より環境が管理されているからだ。道路には、人、車、雨、風、段差、予測不能な動きがある。家庭には、家具、ペット、子ども、散らかった床、さまざまな例外がある。しかし、実験室は比較的管理された空間である。器具の場所も決まっている。作業手順も定義しやすい。必要な清浄度や温度も管理される。

つまり、実験室は、フィジカルAIを実装する初期市場として非常に合理的なのである。

政府のフィジカルAI戦略が目指す本質は、単にロボットをたくさん作ることではない。

現場データを取り込み、AIとロボティクスを統合し、社会実装し、産業競争力を高めることである。

その意味で、ロボット未来創造センターは、政府戦略の方向性と非常に相性が良い。

第17章

日本のフィジカルAIは、工場だけでなく研究室から始まる

フィジカルAIという言葉を聞くと、多くの人はヒューマノイドロボットを想像する。

工場で働くロボット。倉庫で荷物を運ぶロボット。介護施設で人を支えるロボット。家庭で家事をするロボット。もちろん、それらは重要である。

しかし、日本の勝ち筋を考えるなら、もっと高付加価値で、日本の強みが出やすい場所から始めるべきである。

それが、研究室であり、医療であり、生命科学である。

ここで、世界のロボット競争の構図を見ておきたい。

産業用ロボットの世界では、ファナック、安川電機、ABB、KUKAという4社が「4強」と呼ばれている。

このうち2社が日本企業であり、日本2社で世界シェアの約3割を占めるとされる。

一方で、次世代のヒューマノイドロボットでは、構図が変わりつつある。

民間調査や一部報道では、2025年のヒューマノイド出荷台数で中国勢が大きな存在感を示し、Unitreeなどの中国企業が世界市場で急速に台頭しているとされる。

ただし、ヒューマノイド市場はまだ立ち上がったばかりで、統計の定義や集計範囲によって見え方が変わる。そのため、ここでは「中国が量産と市場投入の速度で先行している」と慎重に捉えるのがよい。

つまり、産業用ロボットでは日本が強いが、ヒューマノイドの量産では中国が先行している。

そして、ロボットの「脳」となるAI基盤やシミュレーション環境では、米国のエヌビディアなどが大きな存在感を持つ。

米国はAI基盤モデルとクラウド、資本力が強い。中国は量産力と実装速度が強い。では日本はどこで戦うのか。日本には、産業用ロボットの蓄積がある。モーター、減速機、センサー、制御技術、精密機械の技術がある。一方で、日本には医学・生命科学・再生医療の研究基盤もある。iPS細胞をはじめとした再生医療の蓄積もある。さらに、高齢化社会という強い需要もある。

これらを組み合わせると、単なるロボットではなく、医療・生命科学向けのフィジカルAIという方向が見えてくる。

私は、日本は「高精度な現実作業」「安全性」「品質管理」「医療・生命科学」「現場実装」で戦うべきだと思う。

派手な二足歩行ヒューマノイドの量産で、いきなり中国と正面から競うのではない。日本が長年積み上げてきた精密制御と、医療・生命科学の研究基盤が重なる場所。そこに、日本のフィジカルAIの勝ち筋がある。まほろは、その象徴の1つである。派手に走らない。ダンスもしない。しかし、細胞を壊さない。同じ作業を繰り返す。人間ができない条件探索を支える。熟練者の暗黙知をデータ化する。これは、日本らしいフィジカルAIの姿である。

ここで、フィジカルAIをめぐる「人型」という言葉を、もう一度、定義し直しておきたい。

人型ロボットには、2つの意味がある。1つは、見せるための人型である。頭があり、胴体があり、両腕があり、両足がある。二足歩行する。走る。踊る。人間そっくりに見える。ネットで話題になる動画の多くは、こちらである。もう1つは、機能としての人型である。見た目が人間に似ているかどうかは関係ない。人間が使う環境に入り、人間が使う道具を、人間のように両腕で扱える。まほろは、こちらである。顔も足もない。しかし、人間の実験器具を両腕で扱う。私が日本の勝ち筋だと考えるのは、後者である。産業用ロボットに、AIを足す。

そして、人間が使ってきた道具を、両腕のロボットが、同じ動作で、ばらつきなく、平準化して実行する。

見せるための人間の形は、必要ない。ここは、はっきりさせておきたい。実際、今の工場では、産業用ロボットが最適である。二足歩行のヒューマノイドが工場を歩き回る必要はない。

決まった場所に、決まった動きをする産業用ロボットを置く方が、速く、安く、確実である。

その産業用ロボットに、これからAIが入っていく。位置のずれ、形のばらつき、混ざった部品。これまで対応が難しかった作業を、AIが判断し、ロボットが動く。

工場は、ロボットを入れ替えるのではなく、今あるロボットがAIでさらに最適化されていく。

これが、現実的な道である。ただし、見せるための人型に、まったく意味がないわけではない。工場は作り替えられる。だから専用機が勝つ。

しかし、既存の家、店舗、病棟、街は、人間用に作られていて、簡単には作り替えられない。

その人間用の環境に、人間の形のまま入っていく。そこに賭けているのが、二足歩行ヒューマノイドである。ここは、中国が量産で先行し、米国が基盤モデルで先行している領域である。日本が正面から取りに行く場所ではない。だから私の主張は、「ヒューマノイドは無意味だ」ではない。「日本は、その戦場では戦わない」である。では、日本はどこで戦うのか。私は、二正面だと思う。1つは、まほろ型である。

再現性、安全性、人間の道具との互換性が決定的に効く、高付加価値で多品種少量の領域。

ライフサイエンス、細胞培養、再生医療、創薬。日本の精密制御と、医療・生命科学の蓄積が重なる場所である。ここは、他国が簡単には追いつけない。もう1つは、基幹部品である。

フィジカルAIが、米国の基盤モデルで動こうが、中国のロボットに載ろうが、誰かが身体の中身を供給しなければ動かない。

精密アクチュエータ。サーボモータ。減速機。モーション制御。

安川電機がDash 35で、進化型アクチュエータを基幹部品として打ち出しているのは、まさにここである。

誰が形態の論争に勝っても、その身体の中身は日本製である。

そういう構図を狙える。

見せるための人型ではなく、人間の環境と道具をそのまま使いこなす機能的なロボットを、高付加価値領域と基幹部品の二正面で展開する。

これが、日本式フィジカルAIの勝ち筋である。

そして、その象徴が、まほろなのである。

第18章

ロボット未来創造センターが狙う2040年・2050年の世界

ロボット未来創造センターの構想は、現在の実験室にとどまらない。

公式レポートでは、中山センター長が2040年に多数のロボットをAIで統合制御し、世界中から集まる研究アイデアを日本で実験・還元する拠点を実現したいと語ったことが紹介されている。

一方、動画内の説明や一部報道では、2年以内に20台、2040年には2000台規模まで増やし、世界中から実験を引き受ける体制を整えたいという、より具体的な拡張構想も語られている。

世界中の研究者が、日本に実験プロトコルを送る。日本のロボットセンターが実験する。結果データを世界中に返す。これにより、日本が「実験の産業革命」を主導する。

動画内では、さらに2050年を見据えて、大規模なロボットセンターを作る構想も語られている。

その中心に置かれるのは、汎用人工知能、いわゆるAGIによる統合制御である。AGIが多数のロボットを統合制御し、世界中から実験を引き受ける。実験が終わればすぐにデータを世界中へ返す。その拠点を日本に置くことで、日本が実験側の産業革命を主導する。

ただし、ここは現時点で確定した事業計画というより、センター長が語る将来構想として受け止めるべきである。動画内では、この構想に必要な投資額として1000億円から2000億円規模という表現も出ているが、本文ではあくまで構想段階の話として扱う。

非常に壮大な構想である。一見すると夢物語に聞こえるかもしれない。しかし、クラウドラボという考え方は、すでに海外でも進み始めている。研究者が遠隔で実験を依頼し、自動化ラボが実験し、結果を返す。これを生命科学、材料科学、創薬で進めようとする動きがある。

ただし、日本の特徴は、汎用ヒト型ロボットを使い、多様な生命科学実験に対応しようとしている点である。

もし、全国のまほろや実験ロボットがネットワーク化され、プロトコルが共有されるようになれば、科学研究は大きく変わる。

ある研究室で作ったプロトコルを、別のロボット施設でも再現できる。研究者が自分で設備を持たなくても、実験を依頼できる。スタートアップが初期投資を抑えて研究できる。医師が診療している間に、ロボットが臨床研究の実験を進める。難病や希少疾患の研究も、より進めやすくなる。これは、単に効率化の話ではない。科学研究のアクセス構造を変える話である。

第19章

ロボットがロボットを世話する――完全無人ラボへの技術ロードマップ

ここまで見てきたロボット実験室は、入り口にすぎない。

ロボット未来創造センターの本当の野心は、その裏側にある「次世代自動化開発室」にある。

ここで開発されているのは、完全な無人化と自律化を実現するための、次世代の技術である。

今のロボット実験室では、まだ人間がロボットの世話をしている。試薬を補充する。消耗品を入れ替える。ロボットの状態を確認する。トラブルがあれば対応する。

しかし、センターが目指しているのは、その人間の役割すらロボットに任せることである。

ロボットがロボットを世話する。これが、完全無人ラボの考え方である。そのための技術として、センター長は自動運転技術の応用を挙げている。ここに、非常に面白い発想がある。普通、ロボットを賢くしようとすると、ロボット自身に目を持たせようとする。しかし、センターの考え方は逆である。ロボットに目を持たせるのではなく、実験室そのものに目を持たせる。これは、自動運転の発想に近い。

自動車だけにセンサーを積むのではなく、交差点や道路の側にもセンサーを置き、空間全体で車を制御するという考え方である。

同じように、実験室のあらゆる角度にセンサーを置く。

そして、その空間の情報をもとに、7台のロボットを有機的に連携させながら動かす。

道路と違って、実験室にはイレギュラーな動きが少ない。人や車が突然飛び出してくることもない。だから、管理された空間として、自動運転の技術がむしろ実装しやすい。さらに、センターはデジタルツインの活用も進めている。実際にロボットを動かす前に、あらかじめAIで動作を生成する。

そして、デジタル空間、いわゆるインシリコで、その動作をシミュレーションして検証する。

うまくいくことを確認してから、現実の実験室で動かす。この流れを、1年から2年後の目標として進めているという。技術の根っこには、もう1つ大きな変化がある。それは、ロボットの「動きの作り方」が、根本から変わったことである。かつて、ロボットの動作は、ティーチングマンと呼ばれる専門家が作っていた。ロボットに動きを1つずつ教え込む。これに、専門家が1カ月ほどかかることもあった。

そのため、汎用ロボットと言いながら、実際には特定の実験しかできない専用機のように運用されることが多かった。

しかし今は、AIが動作を生成する時代になりつつある。動きをレゴのブロックのような部品として用意し、それを組み合わせる。ブロックにスピードや角度などのパラメーターを与える。AIが、そのブロックとブロックの間をつなぎ、経路を計画する。これは、パスプランニングと呼ばれる技術である。

そして、もう少し先には、ブロックすら作らずに、AIが自然言語の指示から直接、動作を生成するようになるという。

「この試薬を、この角度で、このスピードで入れなさい」。そう自然言語で命令すれば、ロボットが動く。使う側の人間は、ロボットの専門知識がなくても使える。ほぼノーコードの世界である。さらに、その先には、ロボット側の計算能力の強化がある。これからのロボットには、GPUが載っていく。

大規模な計算資源を持つデータセンターで、基盤モデルを作り、物理シミュレーションで学習する。

その学習結果を、ロボット側のGPUに持たせる。

ロボットは、その場で即座に計算し、判断し、動作を作る。

そうすれば、あらかじめ想定されていなかったことが起きても、ロボット自身が対応できるようになる。

クラウドで賢くし、現場のロボットで即座に判断する。

この二段構えが、フィジカルAIの基本構造になりつつある。

センターは、ロボットからロボットへ細胞を受け渡すような工程も、遠隔操作と自動化で実現しようとしている。

そして、こうした次世代技術が成熟したら、それをロボット実験室へ移し、実際の実験で使う。

新しいものを作り、検証し、実用に移す。この流れを止めずに回し続けることで、常に世界より一歩前に進む。それが、このセンターの思想である。派手なヒューマノイドが踊る動画とは、まったく違う世界である。しかし、これこそが、フィジカルAIの本丸かもしれない。

第20章

医師の研究時間を取り戻す

このセンターの意義は、医師の研究支援にもある。日本の臨床研究が伸びにくい理由の1つは、医師が忙しすぎることだ。昼間は患者を診る。外来、病棟、手術、検査、書類、会議。その中で研究も行うのは非常に難しい。実験には時間がかかる。細胞培養は待ってくれない。夜中や休日にも作業が必要になることがある。

人間の研究補助者をつけることもできるが、人材確保、教育、コスト、勤務時間の制約がある。

ロボットなら、プロトコルを移植すれば同じ作業を実行できる。夜中も動ける。土日も動ける。一度覚えた作業を忘れない。これは、医師の研究時間を大きく変える可能性がある。医師は、患者を診ながら、裏でロボットに実験を進めてもらう。結果を見て、次の仮説を考える。AIが解析を支援する。ロボットが次の実験を回す。このような研究スタイルができれば、臨床研究のスピードは上がる。

特に、難病、希少疾患、個別化医療、N-of-1創薬、再生医療などでは、こうした自動化基盤が重要になる可能性がある。

第21章

バイオ系スタートアップの参入障壁を下げる

バイオ系スタートアップは、初期投資が重い。ITスタートアップなら、パソコンとクラウドで始められる。AIアプリなら、API利用料と人材があれば、最初のプロトタイプを作れる。しかし、バイオは違う。実験室が必要である。細胞培養設備が必要である。

冷蔵庫、インキュベーター、遠心機、ピペット、試薬、消耗品、清浄環境、人材が必要である。

しかも、実験に失敗すれば時間が失われる。設備投資だけで数千万円かかることもある。これが、バイオ系スタートアップの大きな壁になる。実は、まほろの開発者たちは、当初からこの構想を持っていた。

地球上に、まほろを20台から30台そろえたロボットセンターを作り、自前の設備を持たない「ファブレス・ラボレス」の研究者たちのインフラとして使ってもらう。

ゆくゆくは大学生だけでなく、中学生や高校生も使える施設にして、若い発想から革新を生み出したい。

そうした思想が、以前から語られていた。

東京科学大学のロボット未来創造センターは、この構想を、大学という公的な場で、より大規模に実現する試みとも言える。

もし、こうした施設が、共同利用、時間貸し、受託実験、共同研究などの形で使えるなら、スタートアップは自前で大規模なラボを持たなくても研究を進められる。

これは大きい。特に日本では、バイオベンチャーの資金調達環境が米国ほど厚くない。だからこそ、共用できる高度実験基盤が重要になる。

ロボット実験施設が、バイオスタートアップのクラウドインフラのような役割を果たす可能性がある。

ITスタートアップにとってAWSやGCPがインフラになったように、バイオスタートアップにとってロボット実験センターがインフラになる。

この構想が進めば、日本のバイオ産業の参入障壁は下がる。

第22章

実験データこそ、AI時代の資源になる

生成AIの世界では、テキストデータ、画像データ、動画データが重要だった。

しかし、これからのAIでは、現実世界のデータが重要になる。

特にフィジカルAIでは、物理世界で何をしたらどうなったかというデータが必要になる。

ロボットがどの速度で動き、どの角度で傾け、どの力で押し、どの順番で操作したのか。その結果、細胞がどう変化し、どの条件で成功し、どの条件で失敗したのか。

これらは、インターネット上にはほとんど存在しない。

論文には結果は書かれているが、細かな動作データや失敗データは十分に記録されていない。

しかし、ロボット実験なら、それらを記録できる。これは非常に重要である。AI時代の競争力は、モデルだけでは決まらない。データで決まる。特に、他国が持っていない現場データを持てるかどうかが重要になる。生命科学実験のロボットデータは、日本にとって大きな資産になり得る。

まほろが全国に広がり、実験プロトコルと結果データが蓄積されれば、それは日本独自のAI for Scienceデータ基盤になる。

これは、単なる大学研究の話ではない。

産業政策であり、経済安全保障でもある。

第23章

課題は何か

もちろん、課題も多い。まず、コストである。ロボット未来創造センターのような施設を作るには、大きな投資が必要である。

ロボット本体だけでなく、実験室、清浄環境、解析装置、運用人材、保守、ソフトウェア、データ基盤、セキュリティ、教育体制が必要になる。

次に、運用人材である。

ロボットを置けば終わりではない。

ロボットを動かす人、実験プロトコルを理解する人、生命科学を分かる人、ロボット制御を分かる人、AIを分かる人、装置を保守する人、データを管理する人、安全性を評価する人が必要になる。

こうした人材が必要になる。特に重要なのは、生命科学とロボットの両方が分かる人材である。この人材はまだ少ない。だから、東京科学大学のような医工連携大学で育てる意味がある。

ロボット未来創造センターには、既存のロボットで実験を行う「使う」側面と、新しいロボット・AI技術を開発する「作る」側面の両方がある。

次世代自動化開発室で開発・検証された技術が、安定した段階でロボット実験室に導入されていく。

施設全体が、継続的にアップグレードされていく仕組みである。

つまり、このセンターは、ロボットを使う場であると同時に、ロボットとAIを育て、人材を育てる場でもある。

さらに、標準化も必要になる。

全国のロボット実験施設をつなぐには、プロトコル、データ形式、装置インターフェース、品質管理、セキュリティを標準化する必要がある。

A施設で動くプロトコルが、B施設でも動く。Aロボットのデータが、Bロボットの学習にも使える。こうした標準化ができなければ、ネットワーク効果は生まれない。そして、安全性と倫理も重要である。

生命科学、再生医療、創薬に関わる実験では、安全性、倫理、個人情報、バイオセキュリティが重要になる。

AIが提案した実験を、どこまで自動で実行してよいのか。危険な実験をどう防ぐのか。患者由来の細胞データをどう管理するのか。医療応用に進む場合、品質保証をどう担保するのか。これらは慎重に設計する必要がある。

第24章

これは日本の科学復興の切り札になるか

中山敬一センター長は、「日本の科学を世界一にする」という大きな目標を掲げている。

これは非常に大きな言葉である。

だが、その背後には、日本の科学技術力低下への危機感がある。

研究者人口の減少、研究時間の不足、投資不足、若手研究者の環境悪化、実験の再現性問題、バイオ研究の高コスト化、世界的なAI for Science競争といった課題が重なっている。

これらの課題に対して、従来の延長線だけで対応するのは難しい。だから、研究のやり方そのものを変える必要がある。ロボット未来創造センターは、その1つの答えである。研究者がすべて手でやる時代から、AIとロボットを使って研究する時代へ。実験室ごとに属人化する時代から、プロトコルとデータを共有する時代へ。

研究者がピペット作業に追われる時代から、問いを立て、AIとロボットを使いこなす時代へ。

単発の実験から、AIが条件探索し続ける自律実験へ。

この転換が進めば、日本の科学はまだ戦える。

特に、生命科学、再生医療、創薬、細胞医療のような領域では、日本が世界に存在感を示す可能性がある。

そして、その背後には安川電機のような日本のロボット企業がいる。

安川電機は、中期経営計画Dash 35の中で、フィジカルAIを新たな成長戦略の柱に据えている。

その中で、医療現場の実験を自動化・デジタル化していく方向性が示されている。

つまり、東京科学大学のロボット未来創造センターは、大学研究、企業戦略、国家成長戦略が重なる場所である。

大学は、AIとロボットで科学研究の方法を変えようとしている。安川電機は、AIとロボットで未自動化領域を事業化しようとしている。政府は、フィジカルAIを日本の成長戦略にしようとしている。この3つが重なる場所に、まほろがいる。だから、このニュースは大きい。ロボットがテープカットしたから大きいのではない。大学にロボットが入ったから大きいのでもない。本当に重要なのは、AI時代の日本の勝ち筋が、少し見えてきたことだ。それは、生成AIだけで米中と競争することではない。ヒューマノイドの見た目や派手な動きだけで競争することでもない。

日本が長年積み上げてきたロボット技術、精密制御、医療・生命科学、ものづくり、品質管理を、AIで再統合すること。

その先に、フィジカルAIの本当の市場がある。

結論

生成AIの次は、「実験するAI」である

今回の東京科学大学「ロボット未来創造センター」の開設は、非常に重要なニュースである。

なぜなら、これは生成AIの次の段階を示しているからだ。生成AIは、言葉、画像、コードを扱う。しかし、科学を本当に進めるには、現実世界で実験しなければならない。そこには、身体が必要である。

そこには手が必要であり、力加減、センサー、環境制御、そして失敗と成功のデータが必要になる。

この身体を持ったAIこそ、フィジカルAIである。

東京科学大学のロボット未来創造センターは、フィジカルAIを生命科学の研究室に実装する挑戦である。

それは、ロボットが人間の代わりにピペットを持つだけの話ではない。

AIが実験条件を考え、ロボットが実験し、結果をAIが読み取り、次の実験へ進む。

この循環が回り始めると、科学研究の速度、再現性、品質、産業化は大きく変わる。

私は、特に再生医療、iPS細胞、細胞医療、細胞培養の世界で、このロボット化と標準化が重要になると思っている。

これまで細胞培養は、どうしても熟練者の技術に依存しやすかった。

その属人性が、産業化や海外展開を遅らせてきた面がある。

しかし、まほろのようなロボットが細胞培養を標準化し、AIが条件を最適化し、プロトコルがデータ化されれば、再生医療や細胞医療は、世界展開しやすい産業基盤へ近づく。

そして、すでに理化学研究所では、まほろとAIによる自律細胞培養や、再生医療用細胞のレシピ探索が実証され始めている。

夢物語ではない。すでに、最初の一歩は踏み出されている。そして、そのロボットの名前は「まほろ」である。まほろば。倭は国のまほろば。

奈良・大和を象徴する古い日本語が、最先端のフィジカルAIロボットに受け継がれている。

私は奈良に住む者として、この名前にも強い意味を感じる。

日本のはじまりの地を表す言葉が、AI時代の科学研究を支えるロボットの名前になっている。

これは偶然かもしれない。しかし、非常に象徴的である。日本のフィジカルAIは、工場だけではなく、研究室から始まる。

そして、その研究室で動いているのが、産総研発のベンチャーと安川電機が育てたまほろである。

顔も足もないが、両腕で人間の道具を扱い、生命科学の実験を支える。それは、派手なヒューマノイドとは違う。しかし、日本が本当に勝てるフィジカルAIの姿かもしれない。生成AIの次は、実験するAIである。そして、その実験するAIの身体が、まほろなのである。

参考リンク

東京科学大学「ロボット未来創造センター」公式サイト

東京科学大学「ロボット未来創造センター 開所式および記念シンポジウムを開催」

東京科学大学・ロボット科学分野「ロボット施設」

東京科学大学・ロボット科学分野「アクティビティ」

ロボティック・バイオロジー・インスティテュート株式会社（RBI）

RBI「LabDroidとは」

理化学研究所「ヒューマノイドロボットとAIによる自律細胞培養」

理化学研究所「再生医療用細胞レシピをロボットとAIが自律的に試行錯誤」

堀江貴文 ホリエモン YouTube「フィジカルAIが研究の成果・人のライフスタイルを変える！AIで実験の産業革命を目指す東京科学大学に潜入」

安川電機「新長期経営計画『2035年ビジョン』および新中期経営計画『Dash 35』の策定について」

安川電機「中期経営計画 Dash 35」

内閣官房「日本成長戦略会議」

内閣官房「戦略17分野における主要な製品・技術等」

内閣官房「官民投資ロードマップ素案」

経済産業省「AIロボティクス戦略検討会議」

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