AIBR プレミアム
拓海先生、最近、うちの若手から「Verilogの自動補完を導入すれば生産性が上がる」と言われまして、しかし正直、Verilog自体よく分かりません。これって実務で本当に役に立つものなのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。要点を3つにまとめると、1) 設計者の反復作業を減らせる、2) ミスを減らし検証を早める、3) 将来的には設計自動化に繋がる、ということですよ。
なるほど。しかし、実際の導入コストや現場への負担が心配です。今の設計フローに何か大きな変更が必要になるのではないですか。
いい質問です。導入の負担はツール設計次第で大きく変わります。ここでも要点は3つです。既存のエディタやフローにプラグインで組み込めるか、社内データをどう学習データにするか、期待される精度と検証体制をどう確保するか、の3点です。
社内データを学習に使うという点は興味深いです。機密情報や設計ノウハウが外に出るリスクはないのでしょうか。
そこは重要です。社内運用ではオンプレミスや社内クラウドで学習・推論を行い、外部にデータを出さない設計が可能です。さらに学習時には機密除去や匿名化、差分フィルタリングなどを実施できますよ。
分かりました。それで、実際にどれくらいの精度で自動補完できるのかが肝心です。モデルが間違えたとき、現場でのチェック負荷は増えませんか。
確かに精度は重要です。ここでも要点は3つです。モデルは候補を複数出せるので人が選べる、信頼度スコアを付けて低信頼は提示しない、学習データを増やして継続的に改善する、という運用でチェック負荷を管理できますよ。
これって要するに、既存の設計者の作業を奪うのではなく、作業を補助して検査や設計の速度と品質を上げるということですか？
その通りです！設計者の経験を補完して反復的なコーディングを減らすことで、より価値の高い作業に時間を振り向けられるようにするのが現実的な狙いです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。要するに、プラグインで既存環境に組み込み、社内データで学習させて候補提示＋信頼度管理を行えば、投資対効果は見込めるということですね。まずは小さく試してみます、ありがとうございました。
