Siemensが「自己検証型」のAgentic EDAを発表、設計から製造、サプライチェーンまで接続

2026年7月26日、SiemensはNVIDIAとの戦略的パートナーシップを拡大し、半導体およびPCB設計向けに「自己検証型（self-verifying）」のAgentic AIワークフローを提供すると発表した。

今回の発表は、DAC（Chips to Systems Conference）2026に合わせて行われたもので、SiemensのEDA向けAIエージェント基盤「Fuse EDA AI Agent」を拡張するもの。

発表されたワークフローでは、「Fuse EDA AI Agent」とNVIDIAのAIエージェント関連技術を組み合わせる。AIエージェントが設計工程を計画・実行し、その出力を決定論的かつ物理ベースのEDAエンジンで検証しながら、設計フローを自律的に進める。

これによりSiemensは、長時間にわたる自律実行において、設計結果の品質やツール実行の信頼性を高めるとともに、処理時間やAIモデルのトークン消費を削減するとしている。

「Fuse EDA AI Agent」には、NVIDIAの「NeMo Gym」「Nemotron」モデル、「OpenShell」セキュアランタイム、「CUDA-X」ライブラリなどが組み込まれる。「NeMo Gym」はEDAエージェントの学習・最適化、「Nemotron」は推論やツール呼び出しの効率化に利用する。また、「OpenShell」により、アクセス制御や監査証跡を備えた管理環境でAIエージェントを実行する。

EDAツールを使ってAIの判断を検証

Siemensが今回「自己検証型」と表現しているのは、AIが生成した回答や推測をそのまま採用するのではなく、シミュレータ、フォーマル検証、SPICE、物理検証、タイミング解析などのEDAエンジンを実行し、工学的に確認された結果を次の判断に反映するためだ。

例えば、AIエージェントが設計変更を提案した場合、その妥当性をシミュレーションや物理検証によって確認し、問題があれば条件を変更して再度ツールを実行する。このサイクルを繰り返すことで、AIの誤った推論や出力が設計フローに残るリスクを抑える。

ただし、「EDAエンジンでAIの結果を検証する」という考え方自体は、Siemensだけのものではない。競合するSynopsysやCadenceも、エージェントAIを用いた自律型ワークフローにおいて、信頼性の高いEDAツールの実行結果をAIの判断に組み込んでいる。また、3社はいずれもNVIDIAの「Nemotron」「Agent Toolkit」「OpenShell」「CUDA-X」などを活用している。

Siemensの特徴は、この仕組みを「self-verifying」という言葉で明確に打ち出し、長時間動作するAIエージェントの信頼性、セキュリティ、監査性を製品戦略の中心に据えた点にある。

「Fuse EDA AI Agent」は、2026年3月の発表時点で、MCP（Model Context Protocol）を通じたツールの動的探索、監督エージェントと複数の作業エージェントによる階層的な計画、自律的なリカバリーループ、サードパーティー製ツールとの連携などに対応していた。

今回、そこにNVIDIAのエージェント技術と継続的な検証機能を加えることで、長時間の設計作業を自律的に実行できる環境へと発展させた。

半導体設計から3D IC、PCBまでカバー

「Fuse EDA AI Agent」は、単一のEDAツールに組み込まれたAI機能ではなく、複数の設計ツールを横断して工程を実行するオーケストレーション基盤として位置付けられている。

対象となる主な製品は以下の通り。

・高位合成「Catapult」
・機能検証「Questa One」
・エミュレーション「Veloce」
・カスタムIC設計・検証「Solido」
・デジタル・インプリメンテーション「Aprisa」
・物理検証「Calibre」
・DFT「Tessent」
・3D IC設計「Innovator3D IC」
・PCB設計「Xpedition」

これらを連携させることで、フロントエンド設計や機能検証から、デジタル実装、製造サインオフ、3D IC、PCB設計までをカバーする。また、Siemensは既存の設計環境を維持しながらAgentic AIを導入できるオープン性も強調している。

機能検証向けの「Questa One Agentic Toolkit」はFuse環境での利用に最適化されている一方、特定のAIエージェント基盤に依存しない構成を採用している。GitHub Copilot、Claude Code、Cursor、Clineなどから利用でき、MCPを通じて既存の開発環境に組み込めるとしている。

「Fuse EDA AI Agent」も、MCPを通じてSiemens以外のEDAツールや社内スクリプト、HPC環境と連携できる。ユーザー企業が既存の設計フローを全面的に置き換えることなく、段階的にAIエージェントを導入することを想定した構成だ。

設計から製造、サプライチェーンまで接続

Siemensのもう一つの特徴は、「Fuse EDA AI Agent」を同社の産業向けAI環境「Intelligence Center X」に統合している点だ。

Siemensは半導体やPCBの設計だけでなく、製造、製品ライフサイクル管理、サプライチェーンなどを含む企業全体のデジタルツインを構築している。「Intelligence Center X」にEDAエージェントを接続することで、設計段階で得られた情報を、製造工程やサプライチェーン、製品開発全体の意思決定に活用する構想だ。

SynopsysがAnsysとの統合を背景にEDAとCAEを横断する自律型エンジニアリングを強調し、Cadenceが半導体、先端パッケージ、PCB、システム設計の統合を進めるのに対し、SiemensはEDAエージェントを製造オペレーションや企業全体のデジタルツインに接続しようとしている。この点は、総合産業ソフトウェア企業であるSiemensらしいアプローチと言えるだろう。

シーメンスEDAジャパン株式会社

= EDA EXPRESS 菰田　浩 =
（2026.08.05 ）