AIBR プレミアム
拓海先生、最近社内で「LLMを使ってハードのコードを書けるようにしよう」という話が出てまして、何ができるのか全く見当がつきません。要するに我々の現場で使えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、LLM（Large Language Model、LLM：大規模言語モデル）を使ってRTL（register-transfer-level、RTL：レジスタ転送レベル）コード生成を試す価値はありますよ。重要なのは「そのまま使う」と「補助的に使う」の差です。
補助的に、ですか。現場の若手に代わりに書かせる、とかではなく、どのような場面で効率化できるのですか。
要点は三つです。まず定型やテンプレート的な回路ブロックの初稿を素早く作れること、次にドキュメントから直接コードスニペットを引き出すこと、最後にデバッグのヒント提示ができることです。完全自動化はまだ難しいですが、時間短縮は現実的に期待できますよ。
なるほど。ただ、うちのエンジニアはハード設計の細かいルールがあるので、間違いを出したら大問題です。投資対効果で言うと、導入のリスクはどう見れば良いですか。
良い視点です。投資対効果を評価するには、(1) 時間短縮でどれだけ工数を削減できるか、(2) バグの検出と修正にかかる工数がどう変わるか、(3) モデル運用のランニングコストがどれだけかかるか、を比較します。まずは小さな範囲でPOC（Proof of Concept、概念実証）を回すのが現実的です。
それで、論文ではどんな失敗が多かったんですか。要するにLLMはどこでつまずくんですか？これって要するに「細かい実装知識や回路の常識が足りない」ということですか？
素晴らしい着眼点ですね！まさにその通りです。多くの誤りはLLMの推論力不足ではなく、RTLプログラミングの慣習や回路設計の具体的知識不足、設計記述の曖昧さ、そして複数モードの入力の誤解釈に起因します。だからこそ知識ベースや検証ループで補うアプローチが効果的なのです。
具体的な対策はどういうものがあるんでしょうか。自社でやるならどこから手を付ければ良いですか。
三段階で進めましょう。第一にドメイン知識を集めたナレッジベースの構築、第二に設計記述を明確にするルール化、第三にシミュレーションを回して自動で修正を繰り返す仕組みです。初期は既存のコードやテストベンチを使って小さく回すと安全に効果が評価できますよ。
現場の設計者にとって本当に助かるのは「誤りを未然に防ぐ」ことです。シミュレーションで自動修正できると言いますが、どの程度まで信用して良いのでしょうか。
安心してください。完全自動化はまだ先ですが、シミュレーションガイド型の反復的デバッグは「誤りの候補を消す」役割で非常に有効です。現場判断と組み合わせることで、ヒューマンエラーを減らし、設計の品質を保てるんです。
分かりました。要するに、モデルそのものを全面信頼するのではなく、我々の知識を補うツールとして使い、検証ループを回すことで効果が出る、ということですね。ではまずは小さなPOCから始めます。
