Agentic EDAスタートアップのMoores Lab AI、AIが生成した検証環境を評価するベンチマークを発表

2026年11月9日、Agentic EDAのスタートアップ米Moores Lab AIは、AIが生成した検証環境の品質を評価するベンチマーク・プラットフォーム「Verification Collateral Benchmarking Platform」を発表した。

プレスリリース

Verification Collateral Benchmarking Platform

発表によると同プラットフォームは、AIおよび人間のエンジニアが作成した検証環境を共通の基準で評価するもので、検証コードの品質を定量的に測定し、結果を比較できる点が特徴。生成AIによるコード作成が急速に普及するなか、実際の検証能力を客観的に評価するための仕組みを提供する。

今回発表された「Verification Collateral Benchmarking Platform」では、参加者は標準化された半導体IPの仕様書とRTLコードをダウンロードし、それらをもとに検証環境を構築。作成したテストベンチなどの検証資産を提出すると、公開された評価基準に基づいてスコアと評価結果がフィードバックされる。

さらに、評価スコアを比較できるランキング機能（リーダーボード）も用意され、異なるAIツールや人間のエンジニアによる検証アプローチを比較することが可能となる。対象は半導体の検証エンジニアに限らず、大学の学生や研究者、AIを活用した検証ツールの開発者なども想定している。

近年、生成AIを利用したRTLコードやUVMテストベンチの自動生成技術が進展しているが、生成されたコードがコンパイルできることと、実際に設計上のバグを検出できることは別問題となる。また、見かけ上は完成した検証環境であっても、重要なコーナーケースの見落としやカバレッジの不足が残されている可能性がある。

Moores Lab AIは、こうした課題に対して、単なるコード生成速度ではなく、生成物が実際の検証にどの程度役立つかを測定することが重要と指摘。今回のベンチマークを通じて、AIによる検証自動化の品質を客観的に比較できる環境の整備を目指す。

半導体設計AIの評価を巡ってはChipAgentsも新たなベンチマークを発表

なお、半導体設計向けAIの評価を巡っては、2026年10月14日に米ChipAgentsがNVIDIAの技術協力を得て、仕様書からRTL生成、機能検証、論理合成、配置配線、GDS生成に至る一連の設計工程を対象とするベンチマーク「Build-A-Chip-Bench」を発表している。

同ベンチマークは、AIエージェントが生成した設計について、機能的な正しさだけでなく、タイミング、消費電力、面積、配線可能性、物理検証などを含めて評価するもの。ChipAgentsが発表した初期評価では、対象となったAIエージェントの機能検証の平均合格率は約40％にとどまり、物理設計まで含めたPPAの目標達成は約10％だったという。

ChipAgentsのベンチマークが仕様書からGDSまでの設計フロー全体を対象としているのに対し、Moores Lab AIのベンチマークは、検証環境そのものの品質評価に焦点を当てている点が異なる。

両社の取り組みは評価対象こそ異なるものの、AIによるコード生成能力や処理速度だけでなく、生成された設計・検証資産が実際のチップ開発でどこまで通用するのかを、客観的な指標で評価しようとする共通の方向性が見て取れる。

半導体設計・検証に特化したAgentic AIを展開

Moores Lab AIは2025年に設立されたスタートアップで、MicrosoftやIntel、Qualcommなどで半導体開発に携わってきた経験を持つエンジニアらが創業した。同社は半導体設計・検証の実務を熟知した技術者の知見をAgentic AIに組み込むことで、従来の汎用生成AIとは異なる専門性の高い自動化を目指している。

同社が開発するAgentic AI製品群は、仕様書の分析から検証環境の構築、デバッグ、カバレッジ解析まで、半導体設計・検証の一連の工程を支援するもの。主な製品として、仕様書の解析と整合性確認を行う「SpecAgent」、仕様書からUVM検証環境を自動生成する「VerifAgent」、シミュレーションの不具合解析を支援する「DebugAgent」、カバレッジの不足を分析し改善を支援する「CoverageAgent」などを展開している。

同社によると、「VerifAgent」の利用によって検証コストを最大86％削減できるほか、従来6～12カ月を要していたUVM検証を1カ月未満に短縮できるとしている。また、製品はSynopsys、Cadence、Siemensなどの既存EDAツールとの連携を前提に開発されており、OpenAIやAnthropic、オープンソースLLMなど、複数のAIモデルを利用できる構成となっている。

AIツールの提供に加えて検証業務そのものを請け負う事業モデル

Moores Lab AIのビジネスの特徴は、Agentic AIツールのライセンス販売に加え、顧客企業の検証業務を支援するサービスを組み合わせている点にある。

同社は、顧客のエンジニア自身がAIツールを利用するライセンス・モデルのほか、同社のフィールド・エンジニアが導入・運用を支援するモデル、さらに検証エンジニアを加えて顧客の検証業務そのものを担当するモデルを用意。AIツールの導入にとどまらず、検証作業の実行や成果物の提供までを事業領域としている。

同社のWebサイトによると、既に世界15社以上の半導体関連企業に技術を導入しているという。

事業提携も進めており、2026年3月には検証ソリューションを手掛けるBreker Verification Systemsとの提携を発表。Brekerのテスト生成技術「Trek Test Suite Synthesis」とMoores Lab AIの「VerifAgent」を組み合わせ、複雑なSoCの検証を自動化する取り組みを進めている。

今回のベンチマークの発表は、こうした同社のAgentic AI事業とも密接に関係している。検証の自動化が進む一方で、生成AIが作成した検証環境の信頼性をどのように保証するかは、AIツールの実用化を左右する重要な課題となっている。

AIによる半導体設計・検証の自動化がさらに進展すれば、今後はAIが何をどれだけ速く生成できるかだけでなく、生成した成果物の品質をいかに客観的に証明できるかが、Agentic EDA製品を評価する上で重要な指標となりそうだ。

Moores Lab AI