AIBR プレミアム
拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、部下から『AIで設計工程を最適化できる』と聞かされまして、正直どこまで本当なのか分からないのです。これって要するに人が考えて作業している最適化をAIが自動でやってくれるということですか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、田中専務。端的に言うと、その通りです。ただし『どの工程で』『どの目的（例えば遅延、面積、消費電力）で』最適化するかによって手法が変わりますよ。要点は三つで説明しますね。まずAIは人の代わりに多くの選択肢を試行錯誤できること、次に局所解（ローカルミニマ）を抜け出す力があること、最後に設計の評価指標を与えればそれを最適化できることです。
局所解ですか。なるほど、昔からある手法は近くの最良解に止まってしまいがちだと聞いたことがあります。それをAIが突破するという点がポイントと。だけど現場に入れると時間や費用がかかるはず。投資対効果の観点からどう考えれば良いですか？
素晴らしい着眼点ですね！投資対効果は経営判断の肝です。ここも三点で整理します。導入コストには学習・開発時間が含まれますが、その対価は量産時の品質向上や電力削減、設計時間短縮で回収できます。次に、最初は探索コストがかかるため小さなブロックで試験的に導入し、効果が出たらスケールする戦略が現実的です。最後に従来ツールと併用して“人＋AI”のワークフローにすることで現場抵抗を下げられますよ。
なるほど。じゃあ具体的にAIが何を学ぶのかが気になります。設計のどの情報を与えるのですか？
素晴らしい着眼点ですね！その点も要点三つで。まず回路をグラフ構造、具体的にはDirected Acyclic Graph（DAG）有向非巡回グラフとして表現します。次に評価指標、Quality of Results（QoR）品質指標を与えて、遅延や消費電力、セル面積などを報酬に変換します。最後に強化学習、Reinforcement Learning（RL）強化学習で行動（例えば回路書き換え）を選び、報酬を最大化するように学ばせます。
これって要するに、回路を地図みたいに見立てて、AIに最短ルートや燃費の良い道を探させるということですね？現場の組み換え作業をAIに試行錯誤させて、良い結果だけ採用する、と。
その通りです、非常に良い表現です！地図（グラフ）を元にAIが道（変換）を試行し、燃費（消費電力）や時間（遅延）を評価して最適化します。大切なのは、失敗も学習データとして活かす点で、人の知見と掛け合わせれば更に堅牢な最適化ができるんです。
実績の話も聞かせてください。どのくらい効果があるものなのでしょうか。1%とか大きな改善でも見合うのかが気になります。
素晴らしい着眼点ですね！産業規模のブロックでの実験では、総セル面積やノード数が大幅に減る事例が報告されています。具体例として、ある書き換えアルゴリズムにAIを導入したケースではセル面積が最大で約69%減少したという結果があり、別の実験ではポストルート後の総消費電力が約1%低下したという報告もあります。量産や高性能領域では1%の改善でも大きなコスト削減になりますから、投資回収は十分に期待できます。
分かりました。要するに、まずは小さな重要ブロックで試し、効果が見えれば拡張するという段階的導入が現実的で、期待値としてはケース次第で数パーセントから大幅改善まで見込めるということですね。よし、まずは試験導入の提案を部に出してみます。ありがとうございました。
