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湿式実験の自律実行（自律ラボ）
Autonomous Wet-Lab Execution (Self-Driving Labs)
2030年（予測）: 4/5 専門家並み
0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。
専門家と比べて
閉ループ最適化のような限定タスク（触媒条件探索など）では人間より高速だが、装置間の相互運用性・想定外事態への対応は熟練テクニシャンに大きく劣り、『沈黙する失敗』（エラーを出さず不良データを生成し続ける）という固有のリスクを抱える。
できること
既定のプロトコル空間内での閉ループ実験（合成条件探索、触媒最適化）の連続無人運転（A-Labは17日間連続稼働）、既知の反応系での再現性の高い自動実験。
まだできないこと
予期しない装置トラブルや化学的異常を検知して安全に停止・修正すること、多様な化学操作全般を人間の化学者と同等にこなすこと。液体ハンドラは『生物学的に盲目』で、アッセイの意図を理解せず与えられた手順を機械的に実行するのみ。
なぜそうなのか
自律ラボの相互運用性（実験来歴の記録形式、ワークフロー意味論）が標準化されておらず、異常検知のためのセンサ・監督機構が未成熟。
これからの予測の根拠
相互運用プロトコル（LAP等）の標準化が進めば2028年に定型化学タスクで実務品質に達するが、異常検知・安全監督の成熟には湿式ロボティクスのセンシング技術革新が必要で2030年でも専門家並みには届きにくい。
いま使える主な道具
A-Lab (Berkeley Lab)、UniLabOS、Coscientist (Boiko et al.)
根拠
- Self-driving labs are changing how chemists work - C&EN 2026-06
自律ラボは費用が依然高く、人間の化学者が行える化学操作全般はまだこなせないと指摘 - LabRobFail: A Benchmark for Robotic Failure Analysis in Chemical Self-driving Laboratory 2026-07
化学自律ラボにおけるロボット失敗パターンを体系化するベンチマークを提示 - The past, present and future of self-driving laboratories | Nature Reviews Chemistry 2026
相互運用性の欠如がスケールアップの主要ボトルネックと総括
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AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。