AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「LLMで回路設計ができるらしい」と聞きまして。要はAIに任せれば設計コストが下がると。でも正直ピンと来ないのです。これって本当に実務で使えるものなんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。結論から言うと、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）はVHDLなどのハードウェア記述言語でボイラープレートや基本モジュールを生成できるんですよ。ポイントは期待値の設定と人の検証です。
なるほど。具体的にはどんな手順で進めるんですか。うちの現場はExcelが主で、FPGAだのVHDLだの聞くだけで尻込みします。
手順はシンプルに分けると三段階です。まずプロンプトで要件を与え、次にLLMがコードを生成し、最後にテストベンチで検証してFPGAで動作確認します。要点は、LLMは設計者の補助であり代替ではない、生成物の検証と反復が必要だ、という点です。
ふむ。実際の論文ではRISC（Reduced Instruction Set Computer、縮小命令セットコンピュータ）の設計を例にしているそうですね。これって要するにLLMが命令ごとのモジュールを作るということですか。
その通りですよ。論文ではProgram Counter（PC、プログラムカウンタ）やRegister File（レジスタファイル）、ALU（Arithmetic Logic Unit、算術論理演算ユニット）、Control Unit（CU、制御装置）、Instruction/Data MemoryなどのVHDLコードを生成させています。ただし生成後にヒューマンチェックでバグ修正がほぼ毎回発生している点は肝に銘じるべきです。
人が直す必要があるのは分かりました。では投資対効果の観点で、どの部分が効率化されて、どの部分でコストが残るんでしょうか。
要点を三つにまとめますよ。第一に設計の初期ドラフトや定型モジュール生成で人的工数が減る。第二に生成物の検査や統合、最終評価では専門家が必要でありコストが残る。第三に反復回数を減らすためのプロンプト設計やテスト自動化に投資すれば総合的な効果は大きくなる、ということです。
具体的な失敗例やリスクはどんなものがありましたか。うちの製品は安全クリティカルではないにせよ、ミスが出ると顧客に迷惑がかかります。
論文では生成コードに論理的ミスやインデックス誤り、テストベンチとの整合性不備が報告されています。特に複雑な制御ロジックは誤動作を生みやすく、FPGA上での実機確認が必須でした。要はLLMは完璧ではなく、設計レビューと試験環境への投資が前提ですよ。
それならリスク管理が要るということですね。では最後に、社内で小さく試す場合の最初の一歩を教えてください。
大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは非クリティカルなモジュール、例えばレジスタファイルやシンプルなALUを対象に選びます。次に生成→自動テスト→FPGAでの動作確認という小さなサイクルを回してプロンプト改善とテスト整備に注力します。最後に効果が確認できたら範囲を拡大しましょう。
分かりました。要するに、LLMは設計の補助でボイラープレートを高速に作れるが、最終的には人が検証して回路を動かす必要がある、ということですね。私の言葉で言い直すと、まずは小さく試して検証体制を作る、これが肝というわけですね。
