中小企業の回路設計者がAIを活用し、不具合解析の効率化を実現：「かいろん」ツールを開発
本記事は、中小企業で電子・電気回路のハード設計を担当する設計者が、回路の不具合解析に直面した経験と、その解決策としてAIを活用したツール「かいろん」を開発した経緯を記している。筆者はこれまで、ベテランが少ない環境で、不具合が発生するたびに経験則と勘に頼り、一つ一つ試行錯誤（カット＆トライ）を繰り返す必要があった。初期段階でChatGPTやClaudeなどの汎用チャットAIに相談を試みたものの、IC型番や周辺部品構成など、回路の前提条件をすべて文章で説明する必要があり、実務利用には難しさを感じていた。しかし、回路図の画像をAIに読み込ませて症状を説明したところ、「R2とR3による分圧比から、FBピンの誤認識が発生している可能性があります。C4の容量を確認してください」といった、具体的な部品記号と位置を交えた有用な回答を得たことで、AIの可能性に気づいた。筆者は、AIが「多角的な視点からの原因候補の列挙」や「幅広い事例からの解決策提示」に優れている一方、現場判断や症状の絞り込みには人間の経験が必要であると分析した。この気づきに基づき、回路設計の不具合調査に特化したAIツール「かいろん」を開発した。このツールは、①症状テキスト入力による原因候補レポート、②回路図画像と症状の複合解析、③追加情報による再解析の機能を持つ。利用者は、このツールを「闇雲なカット＆トライの前に、一度アタリをつける」セカンドオピニオンとして活用することが推奨されている。なお、利用するClaude APIは、入力データをモデル学習に使用しないポリシーを採用しているため、機密性の高い情報も安心して扱えるとしている。
背景
電子回路のハード設計における不具合解析は、経験と勘に頼る部分が大きく、原因特定に膨大な時間と労力がかかることが課題でした。従来の設計プロセスでは、ベテランの知見に依存しがちでしたが、本記事はAI技術を応用することで、この属人的な課題を解決しようとする試みを描いています。
重要用語解説
- 回路設計者: 電子・電気回路のハードウェア設計を担当する専門家。部品選定や配線、動作検証など、製品の物理的な構造を設計する役割を担います。
- カット＆トライ: 原因不明の不具合やバグを解決するために、様々な部品や設定を一つずつ切り分け、試行錯誤を繰り返す工法。時間と労力がかかることが課題となる。
- 分圧比: 電気回路において、抵抗器（R）を直列に接続することで、入力電圧を目的の低い電圧に下げる比率のこと。センサーやICの入力電圧調整に用いられる。
今後の影響
本ツール「かいろん」の登場は、中小企業の設計部門における技術的なボトルネック解消に大きく貢献する可能性がある。AIが多角的な視点から原因候補を提示することで、設計者は試行錯誤の初期段階を効率化でき、開発期間の短縮とコスト削減が期待される。ただし、最終判断は設計者自身に委ねられるため、あくまで補助的なツールとしての位置づけが重要となる。