キーサイト、AI活用次世代EDAによる半導体設計戦略を発表

電子計測および EDA（半導体や電子回路の設計・検証を自動化するソフトウェア群（Electronic Design Automation）） 大手のKeysight Technologies（日本法人：キーサイト・テクノロジー）は2026年8月26日、都内で開催したエンジニア向けイベント「KDES 2026」にあわせ、「AI時代の次世代半導体設計」をテーマとするメディアブリーフィングを開催しました。

半導体設計の複雑化とエンジニア不足という2大課題に対し、AIを活用して設計フローを自律化し、将来的に人間はAIの「監督者」になるという技術ビジョンを発表しました。

半導体設計が直面する課題とAIによるアプローチ

KeysightのGlobal EDA Business Development and OperationsでSenior Directorを務めるヤン・ゾウ（Yang Zou）氏は、現代の電子設計が抱える課題を「技術的課題」と「人間的課題」に整理しました。

課題カテゴリ	現状のボトルネック	KeysightのAIアプローチ
​技術的課題​	信号、電源、熱など多数の要素が絡む​​設計変数の爆発的増加​	代理モデルや 強化学習（試行錯誤を通じて最適な行動パターンを学習する機械学習手法） によるシミュレーションの超高速化
​人間的課題​	若手からベテランに至る深刻な​​半導体エンジニア不足​​とノウハウ継承の難しさ	LLM（大規模なテキストデータから言語構造や知識を学習した基底AIモデル） を活用した自然言語による自動化Pythonスクリプト生成

ADS向けAIアシスタント「Chat」と「Copilot」の展開

同社は2026年1月、主力EDAプラットフォーム「Advanced Design System（ADS）」向けに、対話型質問応答機能「Chat」と、電磁界シミュレーション環境での繰り返し作業を自動化する「Copilot」を発表しています。

これまでのGUI画面で人間が手作業で行っていた設計作業から、自然言語プロンプトを通じてLLMが自動スクリプトを作成・実行する段階へと進化しており、電気・光半導体のシミュレーション統合も進められています。

分析・展望

微細化の限界やチップレット技術の進展に伴い、先端半導体の設計変数は人間の手作業による反復検証の限界を超えつつあります。

EDAツールへの生成AIと強化学習の組み込みは、設計サイクルの劇的な短縮だけでなく、熟練技術者のノウハウの形式知化に寄与します。「人間が手を動かす設計」から「AIが自律設計し人間が監督する」パラダイムシフトは、先端半導体産業の競争構造を根本から変える重要な潮流です。

引用元：EE Times Japan