GPT-6 Astraで、FPGA・プリント基板開発はどこまで変わるのか

今回から、GPT-6 Astraを実際のプリント基板設計とFPGA開発に使った記録を、シリーズとして書いていこうと思います。

単に「AIがすごい」という話ではありません。実際の開発の中で、私が何を考え、Astraに何を依頼し、どこまで作業を任せられたのか。そして、どの部分は人間が確認し、手作業で直したのかを、できるだけ具体的に残していきます。

今回の開発では、KiCadを使った回路図の修正やプリント基板の配置・配線、部品選定、データシートの確認などにAstraを使っています。この先はVivadoを使ったFPGA開発にもつなげ、回路設計から実機確認までをリアルタイムに記録する予定です。

今回は、まずこのシリーズ全体の紹介です。

開発作業の中心がChatGPTになった

少し先の話になりますが、GPT-6 Astraを1週間ほど実際の開発に使ってみて、仕事の進め方がかなり変わりました。

これまでは、回路図を変更するときも、基板のパターンを修正するときも、当然ながらKiCadの画面で作業していました。

部品を選定したり回路を確認したりするときには、メーカーのWebサイトを開き、データシートを探して読む必要があります。そのため、開発中はKiCadとWebブラウザを何度も行き来していました。

回路図や基板を編集する時間だけでなく、必要な技術資料を探し、内容を確認する時間もかなり長かったと思います。

ところが、GPT-6 Astraを使い始めてからは、作業時間のほとんどをChatGPTの画面上で過ごすようになりました。

Astraに調査や確認を依頼し、その結果を見ながら設計を進めます。必要に応じてKiCadを確認し、自分でも手を入れます。今回は、Astraによる作業と私の手作業を交互に繰り返しながら開発を進めました。

体感では約1週間の短縮

今回、厳密に作業時間を計測したわけではありません。しかし、従来の方法と比べると、体感では約1週間分の開発期間を短縮できたと感じています。

作業内容によって差はありますが、部分的には従来の3分の1から4分の1程度の時間で進められた感覚もあります。

これは単純に、KiCadの操作だけが速くなったという話ではありません。

データシートや部品情報の調査、回路の確認、修正方針の検討、KiCad上での作業など、これまで別々に行っていた工程をChatGPT上から連続して進められるようになったことが大きいと思います。

開発作業の中心となる画面が、KiCadやメーカーのWebサイトからChatGPTへ移った。この変化は、自分が想像していたよりも大きなものでした。

すべてを自動化できたわけではない

正直に言うと、現段階でAstraが回路図や基板を完璧に作ってくれるわけではありません。

今回も、私が手作業で対応した部分はかなりあります。Astraに任せる作業と、自分で確認して修正する作業を交互に進めました。

AIが出した結果を、そのまま無条件に採用したわけでもありません。実際の回路や基板として成立するかどうかは、設計者である私が確認し、必要に応じて判断しています。

それでも、従来なら自分で調べて、一つずつ確認しながら進めていた作業のかなりの部分をAstraに依頼できました。ここまで実際のハードウェア開発に使えるとは、正直思っていませんでした。

回路設計からFPGA開発まで記録する

このシリーズでは、GPT-6 Astraを使ったプリント基板開発の過程を、途中の失敗や修正も含めて紹介していきます。

回路設計、部品選定、KiCadによる回路図作成、部品配置、基板配線、設計レビュー、製造データの作成、基板製造、実機確認までを扱う予定です。

さらに、プリント基板が完成した後は、Vivadoを使ったFPGA開発にも進みます。

Astraが実際に何を行ったのか、私がどこを確認したのか、どの作業はまだ人間が行う必要があったのか。その境界を曖昧にせず、実際の開発記録として残していきます。

GPT-6 Astraによって、FPGA・プリント基板開発はどこまで変わるのか。

まだ開発の途中ですが、すでに仕事の進め方は大きく変わっています。このシリーズでは、その変化を実際の作業内容とともに紹介していきます。

English Summary

This article introduces a new series documenting the practical use of GPT-6 Astra in FPGA and printed circuit board development.

The goal is not simply to claim that AI is impressive. I will record what I asked Astra to do, what it actually handled, what I still had to do manually, and where engineering judgment remained necessary.

In this project, Astra was used to support component research, datasheet review, schematic modification, PCB placement and routing, and design verification in KiCad. The work will later continue into FPGA development using Vivado and actual hardware testing.

After using GPT-6 Astra for about one week, my development workflow changed significantly. Previously, I spent much of my time switching between KiCad, manufacturers’ websites, and datasheets. With Astra, ChatGPT became the central workspace connecting many of these tasks.

I did not measure the working time precisely, but I felt that the overall development period was shortened by approximately one week. For some parts of the work, the required time felt like roughly one-third to one-quarter of the conventional process.

Astra did not automate everything perfectly. I still performed many operations manually and checked the AI’s results before applying them. This series will therefore focus on the actual boundary between AI-assisted work and human engineering judgment, including mistakes, corrections, PCB manufacturing, FPGA implementation, and hardware verification.