当研究室のメンバーは、北海道大学 大学院情報科学研究院浅井先生、Quantum Nexus株式会社の三津井 親彦さんと共同で、Know-HowをAIで橋渡しする方法について、Bridging the Experimental Last Mile: Digitizing Laboratory Know-How for Safe AI-Assisted Support （https://arxiv.org/abs/2604.16345）と題して、プレプリントをArXivで公開しました。
研究の概要
論文や手順書には書かれない「絶妙な力加減」や「カチッという音」、ラボ独自の使用ルール――こうした現場でのノウハウ（これを、本研究ではラストワンマイルと呼んでいます） こそ、実験の成否を分ける重要な要素です。
本研究では、
１）学生の実験動画（ウェアラブルカメラの一人称視点映像＋音声）から、
２）マルチモーダルAIが自動で「動的マニュアル」を生成し、
３）そのマニュアルだけを情報源としてRAGで回答する
という仕組みを構築しました。
これは、危険な推測を口にしない現場担当AIアシスタントであり、わからないことは「わかりません」と答え、先生に丸投げする「正直者AI」の提案です。
本研究の3つのポイント
| # | ポイント | 内容 |
|---|---|---|
| 1 | 身体知のキャプチャ | ウェアラブルカメラで操作者の視点と音を記録し、AIが意味のある動作を抽出 |
| 2 | 動的マニュアルの自動生成 | 非言語的な「コツ」をマルチモーダルAIがテキスト手順に変換 |
| 3 | 「嘘をつかない」誠実なAI | RAGで回答根拠を現場動画に限定。専門家評価で安全性 4.00/4.00 を達成 |
研究の意義
ロボットによる完全自動ラボの開発が世界的に注目される一方で、現実の研究現場では今なお「人間が手を動かす実験」が主流です。本研究は、自動化が困難な「人間が主役の現場」をAIで支えるという逆転の発想に立ち、属人化していた技術を組織の資産へと転換します。
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