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「もう寝るから後はよろしく」　半導体検証までAIで自律化：Fuse EDA AI Agentの拡張機能（2/2 ページ）

» 2026年09月08日 16時15分公開

ワークフローは10倍速く、トークンコストは5分の1に

　Gupta氏は、NVIDIAの技術を活用して生産性を高めた例も紹介した。「Solido Characterization Suite」を用いてライブラリの特性評価を行ったところ、ワークフローを10倍高速化し、トークンコストを5分の1に削減できたという。

ライブラリの特性評価ツールである「Solido Characterization Suite」とNVIDIAのAI関連技術を組み合わせた場合の、自己検証型AIエージェントの設計フロー。図版上部にプロンプトが記述されている（図版の赤枠部分。枠は編集部が追加）。「私はもう寝るから、質問には答えられない。問題があれば自分で解決するように」とも書かれている［クリックで拡大］出所：Siemens EDA

自己検証型AIエージェントと、人間のエンジニアがライブラリの特性評価を行った際にかかる時間の比較［クリックで拡大］出所：Siemens EDA

人間のエンジニアの役割は

　Fuse EDA AI Agentを検証まで拡張したSiemens EDA。Gupta氏は、今後人間のエンジニアはどうあるべきか、何をなすべきかという質問に対し「よりアーキテクチャの設計に時間をかけられるようになるだろう」と話す。「半導体設計者はこれまで、作業時間の40～60％をイタレーションに費やしてきた。ここをAIに任せることで、半導体の性能や競争力に直結するアーキテクチャの設計に、より注力できるようになる」（同氏）

　シーメンスEDAジャパンの代表取締役社長を務める土田由紀夫氏は「EDAツールへのAI導入は、われわれが進んでいると自負している。半導体の設計だけでなく検証にもAIを活用する時代が本格的に到来しつつあるが、特にRTL（Resister Transfer Level）の検証が非常に難しいので、ここの生産性と信頼性をどう向上させていくかが、今後の鍵になるだろう」と語った。

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