Opentrons Labworksは10月29日、4,000万ドルのシリーズE資金調達を発表した。リード投資家はヘルスケア領域に投資するAvegoで、BroadOak Capital Partnersも出資し、既存投資家にはSoftBank Vision FundとKhosla Venturesが名を連ねる。調達した資金はロボット、ソフトウェア、データ基盤に充て、同社はAIが実験を直接動かす前提で設計した装置だと位置づけている。
資金はロボット・ソフトウェア・データ基盤へ、プロトコル開発の短縮も挙げる
今回の調達で同社が挙げた使い道は、AIに実験を実行させる仕組み、自動化機能の拡張、新しい市場・地域への展開だ。あわせて、ソフトウェアとAIによってプロトコル開発を速めること、ロボットと装置の機能を広げること、ほかの自動化装置やソフトとの連携を深めることも挙げている。資金はロボットと装置だけでなく、手順を書いて動かすソフトウェアとデータ基盤にも向く。
同社は、AIが仮説と実験計画を出す速さに試験室が追いつかない点を課題として挙げ、Opentrons Flexプラットフォームでは、ロボットとAIを組み合わせて実験の設計・実行・改善を続けて回すとしている。ラボオートメーションでは装置を1台入れても処理量が伸びないことがあり、どこが律速かで投資先が変わる。
1万1,000台超・80か国以上の導入実績（同社公表）
同社によれば、ロボットの導入は1万1,000台を超え、80か国以上の試験室に入っている。世界の上位20社の製薬企業の9割で使われているとも説明する。
同社によれば、装置はオープンでAPIから操作する設計で、実験ごとに構造化された再現可能なデータが残る。2014年設立、本社はニューヨーク。
分注の自動化後、律速はプロトコル開発へ
分析法の開発や品質試験で前処理を装置に移すと、確かめる対象は分注の動作から手順の作り方へ移る。希釈の段数、混和の強さと時間、プレート上の配置をスクリプトに書き下ろす作業が入り、ここが遅いと装置は空く。同社が調達資金をソフトウェアとAIに向けると説明しているのも、この部分だ。
記録の面でも変わる。手作業ならワークシートに残していた操作が、装置側のログとして自動で残る。残る情報が増えるほど、どれを原本として管理するかを決める必要が出てくる。
実務の確認ポイントGMP下の試験室への展開における留意点
まず使用する容量域で、分注量の正確さと繰り返し精度を装置の適格性評価（IQ/OQ/PQ）で確かめることになる。手作業から装置に替えることは、まず変更管理の影響評価の対象になり、評価の結果に応じて分析法を検証し直すことになる。希釈の段数や混和の条件は頑健性で変える条件にも挙げられており、手順書で許容する幅も見ておきたい。
記録については、誰がどの手順をいつ流したかを追える監査証跡と権限管理が、データインテグリティの確認対象になる。既存のLIMSと結ぶなら、試料IDの受け渡しと結果の取り込みで、どちらの系を原本として扱うかを先に決めておきたい。APIから組む場合、プロトコルはスクリプトとして残るため、版管理と、変更したときにどこまで再検証するかを変更管理の手順に組み込むことになる。チップやプレートといった消耗品の供給と、仕様変更時の通知の取り決めも確認しておきたい。
前処理の自動化では10月20日にも、神戸大学と島津製作所が採取から抽出までを一体化した自動メタボローム解析システムの開発を発表している。
※ 本ページは2026年10月29日のOpentrons Labworksの発表をもとにした紹介です。詳細・数値は一次情報もあわせてご確認ください。