LabLinc StudioでAIを活用した材料探索を加速
分析装置とのシームレスな統合を実現
AIを活用した材料探索を実現するためには、分析装置やソフトウェアを円滑に連携させることが不可欠です。しかし、実績のあるインターフェースやワークフローがなければ、個別のスクリプト開発やデバッグに数か月を費やしてしまうことも少なくありません。LabLinc Studioは、分析装置との統合を容易にするために設計されたプラットフォームです。2年間にわたるお客様への導入実績を基に、XRDやXRFを材料探索ワークフローへ迅速かつ確実に組み込み、研究開発の効率化を支援します。
シームレスな連携と安全な検証を実現するオープンなPythonインターフェース
Rigaku Automation Interface(RAI)を介して、PythonコードからリガクのXRD・XRF装置を制御できます。測定・解析ワークフローを一元管理できるほか、サンドボックスとデジタルツインにより、導入前の動作検証も安全に行えます。
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スクリプト化が容易で、再現性の高い測定・解析
SmartLab Studio IIのフローテンプレートにより、複雑な測定・解析手法を標準化できます。測定ごとの一貫性と再現性を確保し、クローズドループ型ワークフローにスムーズに組み込めます。
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自動試料搬送とロボット連携に対応するハードウェア
試料ホルダー、サンプルチェンジャー、96ウェルプレート、試料搬送ロボット、ロボット対応ドアなどから、ラボ環境や自動化の規模に合わせて必要な構成を選択できます。
構成例を見る >IBOの「Product of the Show」に選出
AIを活用した自律型ラボのワークフローを実現する画期的なイノベーションとして、IBOのPITTCON 2026特集で紹介されました。
AIを活用した自律型ラボのワークフローを実現する注目のイノベーションとして、IBOのPITTCON 2026特集で紹介されました。
LabLinc Studioは、Instrument Business Outlook(IBO)により、Pittcon 2026の「Product of the Show」に選出されました。これは、AIに対応し、自動化を前提としたラボワークフローの重要性が高まっていることを示すものです。
Rigaku AmericasのDr. Simon Bates(VP of Science and Technology)およびDr. Tom Concolino(XRD Sales Manager)へのインタビューをもとにした記事の中で、IBOは「AIと自律型ラボは、ラボ技術の活用方法や設計に影響を与える」と述べ、LabLinc Studioを「自律型材料探索ラボ向けに設計された」ソリューションとして紹介しています。
AIを活用した材料探索とは?
従来の材料開発では、目的とする特性を実現するために、材料の組成や合成条件を変えながら実験を繰り返し、その結果を基に次の試行や最適化の方針を決定してきました。
現在では、自動化技術とAIを活用することで、この一連のサイクルを継続的かつ自律的に実行できるようになっています。これにより、条件探索や実験計画を効率化・高速化するとともに、開発期間の短縮やコスト削減が期待できます。

AIを活用した材料探索は、研究開発における学習サイクルを高速化します。材料評価・分析技術は、相、結晶性、元素組成などの情報を提供し、AIが学習や判断を行うための信頼性の高い基礎データを提供します。これにより、自律的な探索サイクルを正しい方向へ導き、迅速かつ的確な意思決定を可能にします。
材料を合成し、XRDやXRFなどの分析手法で測定した後、その結果をAI/機械学習モデルに送ります。モデルは得られた結果から学習し、次に行うべき実験を提案します。このサイクルを繰り返すことで、実験結果を次の探索へ反映しながら、より効率的に目的の材料へと近づいていきます。
合成 → 測定 → 学習 → 提案
- 分析装置が高品質な基礎データを提供
構造、相、元素組成、欠陥、物性などに関する信頼性の高い情報を取得します。 - AI/機械学習が次に行う実験を提案
得られたデータを基に学習し、より有望な実験条件や探索方向を導き出します。
考え方はシンプルですが、すべての要素を統合し、このサイクルを安定して稼働させることは容易ではありません。
そのためには、PythonベースのオーケストレーションシステムをAPI経由で分析装置に接続し、測定・解析手法を標準化するとともに、整理された測定結果やメタデータを取得できる仕組みが必要です。さらに、試料ハンドリングやロボット対応の放射線遮蔽エンクロージャーなど、実運用に必要な自動化要件にも対応しなければなりません。
LabLinc Studioは、**RAI(Rigaku Automation Interface)**とモジュール式ハードウェアオプションを通じて、これらの要素をシームレスに統合します。これにより、信頼性の高いクローズドループ型の材料探索環境を構築できます。
導入事例:モジュール型装置によるデジタルラボ
Rigaku SmartLab XRDをスパッタ成膜装置や複数の評価・分析装置と統合し、人の介入を最小限に抑えながらクローズドループ実験を行う、自律型の「デジタルラボ」がどのように構築されたかをご紹介します。
このシステムでは、SmartLab XRDに加え、SEM、ラマン分光装置、紫外可視分光光度計(UV-Vis)、電気伝導率測定モジュールなどが統合されています。
Rigaku Journalの技術記事では、モジュール型装置の設計、標準化されたデータ・メタデータ形式、コマンドを変換して各装置の出力を統合するミドルウェアなど、システムを構成する主要な要素について解説しています。
また、LiCoO₂薄膜のXRDピーク強度比を最大化するためにベイズ最適化を用いた事例も紹介しています。システムを連続稼働させることで、手作業によるワークフローよりも高速な実験サイクルを実現できることが示されています。
Digital Discoveryに掲載された原著論文もご覧いただけます(英語):https://doi.org/10.1039/D4DD00387J
SmartLab Studio II
スクリプト化が容易で、再現性の高い測定・解析
詳細をみる:SmartLab Studio II.
自動化対応ハードウェア
自動化の規模や拡張スピードに合わせて、必要な構成を選択
LabLinc Studioは、モジュール式ハードウェアにより、分析装置を自律型ワークフローへスムーズに組み込むことができます。現在のラボ環境、自社で構築する範囲、自動化を拡張するスピードに応じて、試料ホルダー、サンプルチェンジャー、試料搬送ロボット、ロボット対応ドアなどから、必要なコンポーネントを選択できます。
シンプルな試料ハンドリング: 既製のサンプルチェンジャー、96ウェルプレート、ウェーハ用真空チャックを使用できます。

ロボットによるシンプルな試料ハンドリング: 形状が統一された試料をロボットで搬送します。 
ロボットによる複雑な試料ハンドリング: さまざまな形状の試料をロボットで搬送します。

ロボット対応のX線遮蔽エンクロージャー用ドア: 自動ドアによりタクトタイムを短縮します。
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自社で対応する範囲とリガクに任せる範囲は、ニーズに合わせて選択できます。装置、ロボット、ワークフローの構築をリガクが一括して担当する**「リガクによる一括対応」から、リガクが装置を提供し、お客様がロボットの準備、ティーチング、ワークフローの構築を行う「お客様主体の自動化」**まで、柔軟に対応します。
LabLinc Studio対応蛍光X線分析装置(XRF)
Frequently asked questions
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It’s an iterative and autonomous workflow where synthesis and characterization data feed an AI/ML model that recommends the next best experiment—repeating a synthesize → measure → learn → decide cycle to accelerate discovery and optimization.
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It means XRD measurements and analysis results are used as the feedback signal in the loop—providing structural ground truth (e.g., phase/crystallinity/strain) that helps the system decide what to do next.
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LabLinc Studio is Rigaku’s modular integration offering for autonomous labs, combining RAI (Rigaku Automation Interface), SmartLab software workflow packaging, and optional automation hardware (sample handling, robots, robot-compatible doors/enclosures) plus technical support.
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RAI is the translation layer between your Python orchestration code and Rigaku instrument control. It turns your programmatic requests into instrument commands and returns measurement and analysis outputs back to your workflow.
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Yes—LabLinc Studio supports integration for Rigaku XRD and XRF instruments through RAI, with modular options depending on your lab’s automation setup.
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For XRD, the MiniFlex, MiniFlex XpC, and SmartLab are supported. For XRF, the ZSX Primus IV, ZSX Primus III NEXT, and Simultix15 are supported.
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You can integrate in multiple ways:
- Python via RAI for autonomous workflows and closed-loop control
- CSV-based scripting for recipe-style measurement and analysis execution
In both cases, SmartLab Studio II provides reusable flow templates that package complex sequences.
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They are reusable “recipes” for XRD that package complex measurement + analysis sequences (alignment, scans, calculations, exports) so you can run consistent workflows at high throughput.
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Yes. LabLinc Studio workflows via RAI support dynamic updates. Your orchestration layer can adjust conditions as the model learns and the loop iterates.
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LabLinc Studio via RAI supports returning data, metadata, and analysis results in machine-readable formats (e.g., ASCII/CSV) so your Python workflow can parse, store, and learn from the results.
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Yes. Custom scripting on the software side can be used to implement pass/fail logic or additional calculations, and (optionally) send decision results to your host system/server.
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RAI provides two ways to de-risk:
- A sandbox environment to test and review automation scripts
- An instrument digital twin to test full operation flows, including instrument control behavior
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It means your orchestration code can reliably trigger measurement + analysis workflows and receive consistent outputs every run—without reinventing low-level instrument control and handoff logic.
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