実験操作を自動化する「ラボオートメーション（Laboratory Automation）」は、特に医療・バイオなどのライフサイエンス分野で急速に進化しています。2023年3月の日経新聞の記事によると、ラボオートメーション世界市場は2028年には約1兆円に達することが予想されています。
本記事では、ラボオートメーション（Laboratory Automation）に使われるロボット技術の概要と、企業の成功事例を紹介します。自宅で実験ができる「遠隔ラボ」や、AIを使った細胞培養システムなど最新の知見も紹介するので、是非ご参照ください。
ロボットを使ったラボオートメーションのイメージ（Hayaseら, 2023の図に追記して作成）
ラボオートメーションに使われる技術は主に「手作業を代替するロボット技術」です。上図はコロナウイルスのRNA検出をロボットに実施させた例で、試薬の混合など様々な作業をロボットが代行しています。
ロボットが作業を行うことで、ライフサイエンス分野の実験における以下の課題を解決できます。
① 作業者の過剰労働
② 人の手が入ることで生じる異物混入や作業のバラつき
③ 作業者のトレーニングの手間
特に、「細胞」など生きたサンプルを使った実験は、放置することができないため、作業者は土日も休みなく働くことが必要でした。筆者も大学院ではバイオ系のラボに所属していましたが、「手作業が多すぎて考える時間の確保が難しい」というのが多くの研究者の悩みでした。異物混入に注意しながら正確な作業をするため、実験だけで疲弊してしまいますし、作業者の熟練度によって結果もバラつきます。
ロボット化が進めば、上記の課題を一気に解決することができます。
※遺伝子組み換え細胞の生産を自動化する米国企業「Ginkgo Bioworks」については以下の記事で解説しています。
Ginkgo Bioworksの技術と経営戦略【徹底図解】～ワクチンから農業まで革新するDNA・細胞編集プラットフォーム
先ほどの図に示したロボットは「LabDroid」という名称で、日本の安川電機の子会社である「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」が開発しています。主に製薬企業における新薬の開発や、産総研などの研究機関における実験の自動化に使われています。
海外では、英国企業のAutomataが「作業スペースにロボットを組み込んだユニット」を「汎用モジュール」として販売しています。モジュール同士をつなぐと、いくつかの作業を「流れ作業（ワークフロー）」として実施できます（2023年2月のBusinesswire記事参照）。ラボオートメーションにより、「工場の生産ライン」のように実験が進む世界が実現しつつあります。
ここまで、ロボットによるラボオートメーションの概要を解説いたしました。次項では、さらに一歩進んだ取り組みをしている企業の最新事例を紹介します。
遠隔で実験を進めるラボのイメージ（エメラルドクラウドラボの特許出願JP2021177178A の図に追記して作成）
ロボット化で手作業がなくなるなら、「そもそも実験室に行かなくていいのでは？」という考えも自然に生まれます。米国企業のエメラルドクラウドラボ（Emerald Cloud Labs Inc）は、実験室の外から実験を進められる「遠隔ラボ」の実現に取り組む企業で、上図のようにクラウドベースのラボ管理システムを提供しています。
利用者はオンラインで細胞培養やゲノム解析などの操作を指示し、実験完了後にデータを取得することが可能です。実験室はエメラルドクラウドラボにより運営されており、2022年9月のThe Guardianの記事によると、米国のサウスサンフランシスコにあるラボでは、200種類以上の実験装置が設置されています。まだ人の手で作業する部分は残っているようですが、多くの操作がロボット化しており、完全自動化に近づいています。
前半で紹介したロボットの「LabDroid」は、「AI（人工知能）と連携したシステム」の開発にも活用されています。JST（科学技術振興機構）のレポートによると、理化学研究所はAIとLabDroidを使って「iPS細胞から目の網膜細胞をつくるプロセスの最適化」を進めています。
AIは「最適な培養条件を特定するための実験プロセス」を指示し、LabDroidは指示に従って実験操作を行います。実験を繰り返し行った結果、うまく網膜細胞をつくる条件が特定されており、AIとロボットを組み合わせたシステムの有用性が確認できています。
※AI時代の主役となるマイクロソフトの戦略については以下の記事で解説しています。
【FY23Q2最新】OpenAIを取り込みAI時代を主導するマイクロソフトの戦略 ～GPT-3開発をリードしたAzureの今後
以上、ラボオートメーションについて、解決する課題とロボットシステムを開発する企業の動向、遠隔化やAIとの連携によりさらに進化を加速させるエメラルドクラウドラボやLabDroidの事例を紹介しました。すでにChatGPTなどのAIによるデスクワークの効率化が進んでいますが、今後はロボットとAIの組み合わせによる研究プロセスの効率化も急速に進みそうです。
今回ご紹介した内容は、弊社の無料メールマガジンで代表の楠浦がお送りした内容の一部を抜粋し、再編集したものです。メルマガではより幅広い情報や、技術的に踏み込んだ内容をご紹介しております。
また、弊社の調査レポート「イノベーション四季報」では、テーマごとのイノベーション情報を総括した資料を提供しています。例えばイノベーション四季報【2023年春号】「がんと認知症が治る時代のトップ企業をつくる処方箋」では、がん治療に使われる細胞生産の自動化をリードするGinkgo Bioworksの戦略を詳しく解説しています。
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畑田康司
TechnoProducer株式会社シニアリサーチャー
大阪大学大学院工学研究科 招へい教員
半導体装置の設備エンジニアとして台湾駐在、米国企業との共同開発などを経験した後、スタートアップでの事業開発を経て現職。個人発明家として「未解決の社会課題を解決する発明」を創出し、実用化・事業化する活動にも取り組んでおり、企業のアイデアコンテストでの受賞経験あり。
あらゆる業界の企業や新技術を徹底的に掘り下げたレポートの作成に定評があり、「テーマ別 深掘りコラム」と「イノベーション四季報」の執筆を担当。分野を問わずに使える発明塾の手法を駆使し、一例として以下のテーマで複数のレポートを出している。
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