ラボオートメーション (実験自動化) による研究開発効率向上の実践的アプローチ

第1部 研究開発を革新するラボラトリーオートメーションシステム

(2025年9月22日 12:30〜14:00)

　手間のかかるルーティーン業務はありませんか?手間はそれほどでもないが、すごく時間のかかる業務はありませんか?それ、自動化できます。少子化の進む現代の日本において、人手不足は深刻です。人がいないのなら自動化するしかありません。 　しかし、どんなにAIが進化しても、ロボットが進化しても、相変わらず人間が行っている業務は山のようにあります。どうしてそれらの業務は自動化できないのでしょうか。自動化が技術的にもコスト的にも難しいからです。 　本講演では、講師が実際に開発した各種ラボラトリーオートメーションシステムを紹介しながら、自動化に立ちはだかる様々な困難や障壁をどのようにして打ち破ってきたのかを解説します。また、自動化を検討されている企業が、今何をすべきなのかを具体的に提示いたします。

1. ラボラトリーオートメーションの現状
   1. なぜラボラトリーオートメーションが必要なのか
   2. なぜラボラトリーオートメーションは普及しないのか
2. ラボを自動化する戦略の立て方
   1. 誰がシステムを開発するのか
   2. どんなシステムを目指すべきなのか
3. これが究極のラボラトリーオートメーションシステムだ
   1. 自動即発ガンマ線分析システム
   2. 半自動Sr-90分析前処理システム
   3. 自動Se-79分析前処理システム
4. 面倒な実験の自動化に役立つ発明品
   1. 減圧濾過を簡便にする「ろかすま」
   2. 外部制御可能なマイクロピペット「ぴぺすま」
   3. 有機元素分析用試料被覆装置など
5. ラボラトリーオートメーションの未来
• 質疑応答

第2部 ラボオートメーションによる実験の再現性向上とR&D効率化のポイント

(2025年9月22日 14:15〜15:45)

　本講演では、材料・化学分野の実験室においてロボットアーム・3Dプリンタ・画像解析など汎用技術を組み合わせ、再現性とスループットを同時に高めるラボオートメーションの実践的アプローチを紹介する。 　まず「単純で繰り返し回数が多く人間が苦手な作業」を起点に自動化の導入ステップを整理し、必要資源・費用・安全対策を具体例で示す。次に、湿式法の分注装置改良 (初号機→3号機) 、XRD自動測定ラインなどの実例を通じ、段階的改良と失敗から学ぶポイントを解説する。 　さらに、実験データベースと研究室内RAG (Retrieval-Augmented Generation) を組み合わせた知識共有の最新動向を提示し、将来的な全自動・自律化へ向けたロードマップを示す。

1. 導入:なぜ今ラボオートメーションか
   1. 実験効率・ミス低減・標準化による効果
   2. 研究開発競争のスピードと人手不足への対応
2. 自動化に必要な基礎リソース
   1. ロボットアームの種類と選定指標
      • 4軸 vs 6軸
      • 廉価 vs 産業用
   2. 治具設計のための3Dプリンタ/CADソフト
   3. Python・マイコンを用いた簡易制御とセンサー連携
3. 実例で学ぶ反応プロセス自動化
   1. 湿式法:分注装置の改良ステップ (初号機〜3号機)
   2. 固相反応法:スラリー分注・遠心分離・焼成
   3. XRD自動測定と自動結晶相同定
4. 導入プロセスと費用・安全設計
   1. どんな仕事を自動化すべきか:作業内容/目的別チェックリスト
   2. 必要リソース・初期投資・運用コストの目安
   3. ロボット専用スペース・安全柵・ノイズ対策
5. データ管理とラボ内RAG
   1. 実験データベースと自動解析パイプライン
   2. Retrieval-Augmented Generationによるナレッジ共有
6. 今後の展望:自動化から自律化へ
   1. AIを用いた実験条件最適化とヒューマノイド連携
   2. 大学・企業ラボへの水平展開と共同研究機会
• 質疑応答

第3部 生成AIを活用したラボオートメーション

(2025年9月22日 16:00〜17:00)

　本セミナーは、研究開発の時間とコストを大幅に削減する可能性を秘めたラボオートメーションに焦点を当て、その実施例、必要となる基礎知識、そして生成AIを活用した効率的なシステム構築について解説します。 　まず、有機エレクトロニクス研究における全自動実験システムを例に挙げ、コンビナトリアル実験とベイズ最適化を組み合わせることで、デバイス作製プロセスの最適化にかかる時間を約1/10に短縮した例を紹介します。 　次に、ラボオートメーションに不可欠な実験機器のリモート制御について、ハードウェアとソフトウェアの両面から基礎を解説します。特に、VISA通信とPythonを用いたリモート制御の方法を、具体例や実演を交えて深く掘り下げます。 　最後に、ChatGPTなどの生成AIを活用することで、ラボオートメーション実現における技術的および時間的な障壁をどのように軽減できるかを紹介します。具体的な活用例や実演に加え、生成AIを利用する際の注意点についても詳述し、効果的かつ安全な導入をサポートします。

1. ラボオートメーションの実施例
   1. プリンテッド有機エレクトロニクスの紹介
   2. 全自動実験システム
   3. コンビナトリアル実験
   4. ベイズ最適化
2. 実験機器のリモート制御
   1. リモート制御に必要なハードウェア
   2. リモート制御に必要なソフトウェア
   3. PyVISAを用いたリモート制御プログラムの開発
   4. 具体例および実演
   5. ラボオートメーションの課題
3. 生成AIを活用したラボオートメーション
   1. 実験の現場で求められること
   2. ChatGPTを活用したリモート制御プログラム開発
   3. 具体例および実演
   4. 生成AIによるラボオートメーションの可能性と注意点
• 質疑応答