USTがClaudeを使って物理AIの分野に進出。設計検証の迅速化が期待される！

Anthropicは、信頼性が高く、解釈可能で、操縦可能なAIシステムの構築に取り組むAI安全性および研究会社です。

工場が数百万のチップの製造にコミットする前に、エンジニアは設計をストレステストします。製品が出荷される前に、組立ラインの欠陥をリコールになる前に検出しなければなりません。AIがこのような作業を行う場合、それは物理AIと呼ばれます：人々が使用するものを生産する設備や工学プロセスに組み込まれた知能です。

私たちは、チップ、自動車、接続デバイスを市場に出すために依存するエンジニアリング環境を構築・運営する技術およびエンジニアリングサービス会社であるUSTと提携しています。USTは、これらの環境内でClaudeを活用し、世界中で20,000人のエンジニア、アーキテクト、コンサルタントを訓練しています。

USTは、半導体、自動車、製造、テレコム、組み込み、IoT企業と共に作業しています。それは、これらの企業が設計を検証し、チップのバリデーションを行い、工場を運営し、製品が世に出た後のサービスを提供するために使用するシステムを構築します。

これらは長い多段階プロセスであり、初期のミスはその後のステップでより高価になります。検証中に見つかった設計上の欠陥は、エンジニアに一午後のコストがかかりますが、工場が製造を開始した後に見つかった場合は、生産ロットのコストがかかります。

USTはこの作業にClaudeを導入しています。Claude Codeはエンジニアが使用する回路図やピン配置を読み取り、設計を確認するテストを記述して実行します。このタスクは多くのステップを跨いで行われ、数時間にわたる作業の文脈を保持します。USTは、設計上の欠陥を早期に検出し、チップのバリデーションを迅速化し、ハードウェアとソフトウェアを単一システムに統合することを目指しています。

最も明確な例は、USTのiDECというプラットフォームで、エンジニアはこれを使用して生産に入る前にハードウェアとシリコンを検証します。検証は、チップが実際に設計者の意図した通りに動作することを証明する作業であり、これは非常に骨の折れる作業です。エンジニアは手動でテストスクリプトを記述し、実行し、結果を読み取り、このサイクルを何度も繰り返します。USTは、iDECのクローズドループパイプラインがハードウェア設計を読み取って回帰テストを生成・実行し、実際の設備データをデジタルツインと比較して早期に問題を検出し、検証サイクル時間を50〜70%短縮すると報告しています。通常の4日間のターンアラウンドを48時間に短縮しています。

USTは現在、そのパイプラインにClaudeを推論レイヤーとして統合しています。Claude Codeはチップのピン配置やハードウェアの回路図を直接読み取り、回帰テストを記述して実行します。これは、エンジニアが手動でスクリプトを作成していたチェックです。Claudeはまた、実際の設備からのライブデータをデジタルツインと比較し、ファームウェアの回帰や信号整合性の欠陥をフラグします。USTの目標は、パイプラインをさらに速くし、手動スクリプトを減らし、早期の欠陥検出を実現し、エンジニアが学ぶ必要のある新しいツールを導入しないことです。

「私たちのAnthropicとの提携は、USTのクライアントが自信を持ってAIの風景をナビゲートし、意味のあるビジネス成果を達成することを助けるという揺るぎないコミットメントを反映しています。Claudeの能力とUSTのエンジニアリング、業界知識、提供専門知識を組み合わせることで、生産性を向上させ、ビジネス成果を加速し、クライアントが安全でセキュアな環境でAI主導の意思決定を実現できる業界特化型プラットフォームとデジタル・エンジニアリングソリューションを市場に提供しています」と、USTのCEOであるKrishna Sudheendraは述べています。