流体制御用ラボオートメーションモジュール構築

流体制御を起点に、研究開発段階から段階的な装置化・自動化、AI連携へとつなげる

NTサイエンスは、混合・調製・添加・切替といった流体制御プロセスを、研究開発フェーズでそのまま利用できる流体制御モジュールとして構成し、段階的な装置化・自動化へとつなげる支援を行います。

流体制御条件を操作ではなくデータとして扱える構成とすることで、研究開発段階から実験プロセスを構造化し、モジュール単位での部分的な装置化・自動化を可能にします。その結果、外部のデータ解析やAIによる最適化とも連携可能な形で、将来的なシステム全体としてのラボオートメーション展開へ接続できる基盤として機能します。

なぜ流体制御から取り組むのか

研究開発における実験の再現性や展開性は、反応条件そのものよりも、混合比、送液順序、切替タイミング、洗浄・置換といった流体制御条件に大きく依存します。これらは後段の工程や自動化装置の導入によって補完することが難しく、研究開発の初期段階で明確化しておくことが重要です。

流体制御をモジュールとして成立させることで、実験プロセスを条件単位で扱いやすくなり、研究設計を大きく変更することなく、将来の装置化やラボオートメーションへ接続できます。

特に、温度管理下での連続混合・反応、空気接触を避けた試料操作、µL以下の微量領域における安定した比率制御などは、個別の分注操作として分解するよりも、流体プロセスとして一体的に扱うことで初めて意味を持つ領域です。

こうした「流体プロセスとして成立させるべき工程」を早期に切り出しておくことで、後段にロボットや分注機、既存装置を導入する場合でも、無理のない形でラボオートメーション全体へ組み込むことが可能になります。

流体制御を起点としたラボオートメーションに適したアプリケーション視点

本構成が対象とするのは、ラボ内のすべての操作を自動化することではありません。流体として一体的に扱うことで初めて再現性・拡張性が確保できるプロセスを切り出し、研究開発段階から将来の装置化・自動化へ自然につなげることを目的としています。

連続送液・比率制御が本質となるプロセス

混合比、送液順序、切替タイミングが反応結果に直接影響するプロセスでは、断続的な分注操作よりも、連続した流体制御として設計する方が再現性や安定性に優れます。温度制御下での連続混合・反応や、濃度勾配形成などが該当します。

閉鎖系での試料操作・前処理

空気接触を避けたい試料操作や、洗浄・置換・切替を伴う前処理工程では、閉鎖系の流体制御として扱うことで、コンタミネーションのリスクを抑えつつ安定した操作が可能になります。

微量領域（µL以下）での再現性重視の操作

µL以下の操作では、個々の分注精度よりも、条件をどのように保持・再現するかが本質となります。流体制御としてモジュール化することで、条件をデータとして扱いやすくなり、段階的な自動化やAI連携の前提を整えることができます。

分析装置・評価系への連続的な接続

調製したサンプルを一旦容器に回収するのではなく、分析装置や評価系へ連続的に導入するプロセスは、分注単位での自動化よりも、流体制御として設計する方が全体構成を単純化できます。

一方で、ピッキングやウェル間分注、個別サンプル管理といった操作は、既存の自動化装置が得意とする領域です。流体制御として扱うべき領域と、汎用自動化装置に委ねる領域を切り分けることが、無理のないラボオートメーション設計につながります。

想定される具体的なアプリケーション例

前項で示した考え方を、研究現場の実験プロセスとして具体化すると、以下のようなケースが代表的です。

連続混合・反応系

• 複数試薬を一定比率で連続混合しながら反応させる化学反応・材料合成
• 温度制御下での連続反応条件検討（滞留時間・流量依存性評価）
• 微量領域での反応条件マッピング

試薬調製・添加プロセス

• 培地や反応溶液の連続調製および組成変更
• 反応途中での試薬添加や切替を含むプロセス
• 濃度勾配（グラジエント）を持つ試料調製

閉鎖系でのサンプル前処理

• 空気接触を避けた試料混合・洗浄・置換
• 酸化・揮発を避けたい試料の前処理
• 分析前のオンライン前処理

微量・生物系プロセス

• 細胞・微生物を対象とした微量試薬添加や刺激条件検討
• 酵素反応やアッセイ条件のスクリーニング
• マイクロドロップレット生成・操作を伴う評価系

分析装置・評価系とのオンライン接続

• 調製サンプルを連続的に分析装置へ導入する構成
• 反応・生成プロセスと測定系を直結した実験系
• 測定結果を見ながら条件を調整する検討プロセス

これらはいずれも、断続的な分注操作ではなく、流体として一体的に扱うことで初めて再現性と拡張性が確保できるプロセスです。

提供内容（構成・支援の概要）

製薬研究、バイオ研究（細胞培養・観察・染色を含む）、および化学・材料化学分野において、混合・調製・添加・切替といった流体制御プロセスを、評価・拡張可能な流体制御モジュールとして設計し、その検討および展開を支援します。

本提供はIT基盤やAI導入そのものを目的とするものではなく、実験プロセスの中核となる流体制御を成立させ、段階的に統合・拡張していくための構成と支援を行うものです。

本構成は、ラボ内のすべての操作を流体化することを目的とするものではなく、ロボットや分注機、既存装置が得意とする操作と、流体として扱う方が合理的な操作を切り分けた上で、それらを接続するための基盤として機能します。

汎用的な自動化装置との違い

汎用的な自動化装置は、あらかじめ定義された操作や工程を高速かつ安定して実行できる点で有効です。一方、研究開発の初期〜検討段階では、流体制御条件そのものを検討・探索する必要があり、条件単位で実験を組み立てたい場面が多く存在します。

本構成は、自動化ロボットや一般的な分注機の代替を目的とするものではなく、それらが担う操作とは異なる特性を持つプロセスを対象としています。ピッキングやウェル間分注といった「サンプルを個別に扱う操作」ではなく、連続送液しながら試料や試薬を流体として扱うこと自体が本質となるプロセスを想定しています。

具体的には、連続送液中の混合・反応、温度制御下での試薬添加、閉鎖系での混合・置換、さらに調製したサンプルを分析装置へ連続的かつ直接的に注入するといった工程などが該当します。これらは、一般的な分注機による断続的な操作よりも、流体制御として成立させた方が、再現性や拡張性の面で優れる領域です。

本流体制御モジュールは、送液用シリンジポンプや切換用ロータリーバルブを含めた構成を基本とし、こうした流体プロセスを一つの機能ブロックとして確立します。そのうえで、上位の自動化ロボットや分注システムと役割分担しながら、接続・協働することを前提としています。

また、Pythonによる制御やシリアル通信に標準対応しており、実験条件や制御プロセスをデータとして扱いやすく、外部解析ツールやAIを用いた検討とも親和性の高い構成となっています。

提供内容（できること）

本提供は、研究者・技術者の方と課題や目的を共有しながら、流体制御を起点とした実験プロセスやモジュール構成をお客様と検討・構築していく協働型の支援です。研究テーマや実験目的に対する思考や意思決定をお客様側で担っていただくことを前提としています。

進め方（代表的な流れ）

1. 流体制御プロセスの整理と要件確認
2. 最小構成での評価
3. モジュール拡張とプロセス統合
4. システム全体としての装置化・完全自動化検討

ご相談・お問い合わせ

実験プロセスのモジュール化や、将来的なシステム全体の装置化・自動化を見据えた検討について、お気軽にご相談ください。