仕様が決まらないとFPGAは作れない ― FPGAforgeが解こうとしている最大の問題
What If the Problem Isn’t FPGA Design, but the Specification Itself?
English Summary:
One of the biggest challenges in FPGA development is not the implementation—it’s the specification.
In most cases, FPGA projects cannot even begin without a clearly defined specification.
If the requirements are ambiguous, the result is often a design that simply doesn’t work.
And unlike software, fixing mistakes in FPGA systems can require rebuilding the hardware itself.
At the same time, writing a proper specification is not trivial.
It requires a solid understanding of hardware concepts such as timing, clocking, I/O configuration, and resource constraints.
This creates a fundamental gap:
users often know what they want, but cannot express it in a way that is suitable for FPGA design.
In my own work, I tried accepting vague requirements.
However, this often led to repeated redesigns and even board re-fabrication, which became a major bottleneck in both cost and time.
Recently, while working with generative AI, I noticed something interesting.
Even with incomplete or rough input, AI can help organize ideas into structured outputs.
This led to a key insight:
What if the specification itself could be generated and refined by AI?
If AI can translate vague ideas into FPGA-ready specifications,
it could bridge the gap between users and hardware design—
and significantly reduce the cost of iteration.
This concept is now a central part of FPGAforge,
where the goal is not just to generate HDL, but to support the entire design process starting from specifications.
FPGAforgeの構想を進める中で、
一番大きな壁になったのが「仕様」の問題です。
FPGAは仕様がすべて
FPGAの設計では、基本的に仕様がはっきりしていないと、仕事として受けることが難しいです。
理由はシンプルで、
仕様が曖昧なまま設計すると、ほぼ確実に違うものが出来上がるからです。
そして、そのズレは最終的に「動かない」という形で表れます。
ソフトウェアであれば、後から修正が比較的容易ですが、
FPGAの場合はそうはいきません。
特に基板まで進んでしまうと、
修正は「作り直し」になります。
仕様を書く側にもハードルがある
一方で、問題はもう一つあります。
それは、
仕様を書く側にも知識が必要という点です。
FPGAの仕様は、
ある程度ハードウェアの理解がないと書けません。
- クロック
- タイミング
- I/O構成
- リソース制約
こういった要素を考慮しないと、
そもそも実現可能な設計にならないからです。
ギャップが生むコスト
ここに大きなギャップがあります。
- 依頼側：やりたいことはあるが、仕様は曖昧
- 設計側：仕様がないと正しく作れない
この状態で進めるとどうなるか。
実際に自分の経験では、
「曖昧な仕様でも受ける」というスタンスで対応していました。
ただ、その結果として増えたのが、
基板の作り直しです。
これはコスト的にも、時間的にも、
非常に大きな負担になります。
気づき：仕様はAIで補完できるのではないか
この問題をどう解決するか考えていたときに、
一つの気づきがありました。
それが、生成AIの存在です。
最近は仕事の中でも生成AIを使う機会が増えていますが、
曖昧な内容でも、かなりうまく整理してくれる。
「こういうものを作りたい」というラフな入力から、
ある程度まとまった仕様に落とし込んでくれるんです。
これを見て思いました。
仕様の生成自体を、AIに任せられるのではないか？
FPGAforgeの方向性
もしこれが実現できれば、流れは大きく変わります。
- ユーザーは曖昧なアイデアを入力する
- AIが仕様として整理する
- その仕様を元に設計を進める
つまり、これまで人が埋めていた「仕様のギャップ」を、
AIで補完するという考え方です。
現時点では、まだ試行段階ですが、
この部分をうまく自動化できれば、
FPGA開発のハードルを大きく下げられる可能性があります。
このシリーズは現在進行中の状態を書いています。
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