AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下から「データセットが足りないからAIが使えない」と言われて困っています。今回の論文はそこをどう変えるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は要するに、EDA（Electronic Design Automation、電子設計自動化）の分野でもコンピュータビジョンで言うImagenetのような「標準化された大量データ」を用意しましょう、という提案です。これがあれば学習や比較が進められるんですよ。
データを集めるといっても、本業の現場で使えるんですか。投資対効果（ROI）が気になります。
大丈夫、要点を三つで説明しますよ。第一に、標準データがあればベンチマークができて技術選定が速くなります。第二に、良質なデータはモデルの安定性と再現性を高め、現場導入での失敗リスクを下げます。第三に、共通基盤ができればベンダー依存が弱まり内製化の道が開けますよ。
なるほど。具体的にはどんなデータを集めたのですか。うちの現場でいう図面や仕様書に当たるものですか。
具体例で言うと二種類です。一つはVerilog（Verilog）というハードウェア記述言語で書かれたソースコードを大量に集めた『VeriGen』で、もう一つは論理合成の結果であるネットリストとそれに対応する評価指標を大量に集めた『OpenABC-D』です。前者が部品設計書、後者が製造後の性能データに当たるイメージですよ。
これって要するに、設計図と量産テストのデータを統一フォーマットで揃えたということ？そうすると社内での比較や再利用が進みますね。
その通りです！さらにポイントは品質担保のための評価パイプラインを公開している点です。つまりデータだけでなく『どのようにモデルの結果を検証するか』も標準化しているため、比較が公平にできますよ。
セキュリティや品質の問題はないのですか？我々の設計情報を外に出すのは怖いんですが。
良い質問ですね。研究は主にオープンソースのプロジェクトから収集しており、プライベートデータの扱いは含みません。企業で使う場合は社内データを同様のフォーマットで整備し、公開データと混ぜずに検証すれば安全に利活用できますよ。
要点をまとめて教えてください。投資の正当化がしたいのです。
要点三つでいきますよ。第一に、標準データと評価基準があれば技術選定の意思決定が速くなります。第二に、再現性のある検証で社内導入の失敗コストを下げられます。第三に、共通基盤は外注コストを下げ、内製化による長期的な競争力につながります。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。私の言葉で言うと、「設計コードと合成結果を大量かつ標準化して揃え、評価方法も示すことで、実務で使えるAIの判断基準を作った」ということですね。
