生成AIを使えば、プリント基板開発はもっと速くなる

English Summary

Generative AI Can Make PCB Development Faster

Developing a PCB requires much more than creating a schematic and PCB layout.

For an FPGA-based system, the development process typically includes:

• Specifications
• Electronic circuit design
• FPGA HDL development
• CPU software development

Traditionally, these tasks have often been handled separately. Engineers read specifications, convert them into hardware designs, write FPGA logic, and then develop the corresponding software.

A significant amount of time can be lost between these steps because people must repeatedly interpret, rewrite, and transfer information from one stage to another.

Connecting Specifications and Design with Generative AI

One of the most interesting capabilities of generative AI is that it can connect multiple development stages.

Starting from a specification, AI can help consider:

• The required hardware architecture
• FPGA logic and register structures
• Communication interfaces
• CPU-side software
• Test programs

This creates a more continuous flow:

Specification → Hardware Architecture → FPGA HDL → CPU Software

Generative AI cannot yet replace engineering judgment. Circuit design, FPGA implementation, timing, electrical constraints, and final verification still require human review.

However, AI can generate code extremely quickly.

A practical development model is therefore:

Humans decide the architecture and requirements, AI generates the implementation, and humans verify the result.

This can significantly reduce development time.

FPGA and Software Are Especially Suitable for AI-Assisted Development

FPGA development uses languages such as Verilog, VHDL, and SystemVerilog, while embedded processors commonly use C or C++.

Both are fundamentally code-based development tasks, which makes them particularly suitable for generative AI.

When the requirements are reasonably clear, FPGA registers, control logic, communication functions, CPU access functions, and test software can be designed together as parts of a single system.

This is an important change.

Instead of developing FPGA logic and CPU software independently, they can increasingly be considered together from the beginning.

PCB Design May Be the Next Step

Generative AI support for schematic and PCB layout design is still less mature than support for software and HDL.

However, this area is also likely to change.

Possible areas of automation include:

• Component selection
• Schematic generation
• Component placement
• PCB routing
• Design rule checking
• Manufacturing data generation

Especially for relatively simple circuits, it may eventually become practical to generate much of the PCB design directly from system requirements.

Open and scriptable tools such as KiCad may help accelerate this trend.

Generative AI Is Becoming an Important Tool for Rapid Development

Shortening PCB manufacturing time alone is not enough to achieve truly rapid hardware development.

The entire process before manufacturing must also become faster:

Specifications → Circuit Design → FPGA Design → Software Development

Generative AI can help reduce the time required across all of these stages.

Hardware development may therefore gradually shift from:

“Humans create everything manually”

to:

“Humans design the system together with generative AI.”

As AI integration expands further into schematic and PCB layout design, the possibilities for rapid hardware development will become even more interesting.

プリント基板を開発するときには、単純に基板の回路図やパターンだけを作れば終わり、というわけではありません。

たとえばFPGAを使った基板であれば、

• 仕様書
• 電子回路
• FPGAのHDL
• CPUのソフトウェア

など、いくつもの設計作業が必要になります。

これまでは、これらを別々に作ることが多くありました。

仕様書を作り、それを見ながらハードウェアを設計し、さらにFPGA担当者がHDLを書き、ソフトウェア担当者がプログラムを書く。

それぞれの工程の間では、人間が仕様を読み直したり、内容を別の形式に書き直したりする必要があります。

ここに、かなりの時間がかかっていました。

生成AIは「仕様書と設計をつなぐ」ことができる

現在の生成AIの面白いところは、単純に文章を書く、プログラムを書く、といった単独の作業だけではありません。

仕様書をもとに、

「この仕様なら、どのようなハードウェア構成が必要か」

「FPGAではどのようなHDLを書けばよいか」

「CPU側ではどのようなソフトウェアが必要か」

というところまで、ある程度連続して考えられるようになっています。

たとえば、

仕様書 → ハードウェア構成 → FPGA HDL → CPUソフトウェア

という流れを、生成AIを使ってつなげることができます。

もちろん、現時点ですべてを生成AIに任せれば正しい設計が完成するわけではありません。

回路やFPGAについては、最終的には人間による確認が必要です。

それでも、コードを書く速度そのものは生成AIのほうが圧倒的に速い。

人間が仕様や構成を考え、生成AIにコードを書かせ、それを人間が確認する。

この使い方ができれば、従来の開発と比べてかなりの時間短縮が期待できます。

特にFPGAとソフトウェアは相性がいい

FPGA開発では、VerilogやVHDL、SystemVerilogなどのHDLを書く必要があります。

CPU側では、CやC++などのソフトウェアを書くことになります。

どちらも基本的には「コード」です。

そのため、生成AIとの相性はかなり良い分野だと思っています。

仕様がある程度明確なら、

• FPGAのレジスタ構成
• 通信インターフェース
• 制御ロジック
• CPU側のアクセス関数
• テストプログラム

などをまとめて作ることもできます。

FPGAとCPUを別々に考えるのではなく、一つのシステムとして生成AIに考えさせられるところが大きな変化です。

次はプリント基板設計そのもの

現時点では、プリント基板の回路図やパターン設計については、HDLやソフトウェアほど生成AIとの連携は進んでいません。

ただ、ここも今後かなり変わると思っています。

たとえば、

• 部品選定
• 回路図作成
• 部品配置
• 配線
• デザインルールチェック
• ガーバーデータ作成

といった作業です。

特に簡単な回路であれば、生成AIが仕様から回路を作り、部品を配置して、ある程度パターンまで作るようになる可能性は十分あります。

KiCadのように自動化しやすい設計環境が広がれば、この流れはさらに進むでしょう。

生成AIは短期間開発の重要な道具になる

プリント基板を短期間で開発するには、単に基板製造を速くするだけでは足りません。

その前にある、

仕様決定、回路設計、FPGA設計、ソフトウェア開発

を速くする必要があります。

ここに生成AIをうまく使うことで、開発全体をかなり短縮できる可能性があります。

これからは、

「人間が全部を書く」開発から、「人間が設計を考え、生成AIと一緒に作る」開発へ

変わっていくのではないでしょうか。

プリント基板設計まで生成AIとの連携が進めば、短期間開発はさらに面白くなりそうです。

弊社では短期間基板開発を支援します

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