2026年1月27日 – AMIQ EDAは、AIエージェントが半導体設計・検証プロジェクトのコンパイル済みデータベースへアクセスできる新製品「DVT MCP Server」を発表した。これにより、AI生成コードの正確性をプロジェクトコンテキストに基づいて検証し、誤生成（ハルシネーション）を抑制する。最新リリースではIDE統合AIアシスタントや波形ビューアなど、開発効率を高める機能強化も含まれる。
発表の背景：AI活用が進む設計・検証フローの課題
近年、半導体設計・検証の現場でもAI活用が急速に進んでいる。しかし、Verilog/SystemVerilog/VHDLといった半導体設計言語は一般的なプログラミング言語と異なり、構文・階層構造・検証メソドロジーが複雑である。このため、LLMが十分な文脈を持たずにコード生成を行うと、ハルシネーションや構文誤り、プロジェクト仕様との不整合が発生しやすい。
EDA業界では、AIを安全かつ実用的に導入するために「プロジェクトコンテキストへのアクセス」「正確な言語セマンティックの理解」「既存コードとの整合性チェック」が重要な課題となっていた。
こうした背景のもと、AMIQ EDAはAIエージェントとEDAデータベースを接続する新たな仕組みを提供した。
発表内容：DVT MCP Server によるAIエージェント連携
AMIQ EDAが発表した DVT MCP Server は、同社のDVT IDEが生成するコンパイル済みデザイン／検証データベースをAIエージェントに提供するサーバ製品である。
主な特徴
- Model Context Protocol (MCP) に対応
→ AIエージェントが外部アプリケーションやデータにアクセスするためのプロトコル - 設計・検証ファイルを完全に解析した内部DBを提供
→ 階層構造、型情報、言語セマンティクス、依存関係などを含む - AI生成コードの即時検証が可能
→ 文法エラー、階層不整合、シグナル名の誤りなどを即座に検出 - 対応言語：Verilog / SystemVerilog / VHDL / e言語
- DVT IDE内での対話型利用、またはバッチモードでのAIエージェント群の運用が可能
これにより、AIエージェントはプロジェクト固有のコンテキストを理解したうえでコード生成・修正・デバッグを行えるようになる。
技術的ポイント
プロジェクト階層の把握
DVT MCP Serverは、DUT階層、UVM環境、パッケージ依存関係などを含む完全なエラボレーション結果をAIに提供する。
→ AIが誤った階層参照や未定義シグナルを生成するリスクを低減。
言語セマンティクスの厳密なチェック
SystemVerilogのクラス構造、インターフェース、モジュール接続、UVMマクロなど、LLMが苦手とする要素を正確に検証できる。
AIワークフローの高速フィードバックループ
AIが生成したコードを即座に解析し、エラーや不整合を返すことで「生成 → 検証 → 修正」のサイクルを高速化する。
IDE統合によるデバッグ効率向上
新しい波形ビューアやログビューアがIDEに統合され、シミュレーション結果とコード構造を一体的に参照できる。
ビジネス的ポイント：AI時代のEDAワークフローを強化
AI導入の障壁を下げる
AIが誤ったコードを生成するリスクは、企業がAI導入を躊躇する大きな要因だった。DVT MCP Serverはこの課題を緩和し、安全で再現性のあるAIワークフローを実現する。
開発効率の向上
- コード生成・修正の自動化
- 大規模ログ解析の効率化
- ドキュメント生成の自動化（Specador連携）
これらにより、設計・検証チームの生産性向上が期待される。
エコシステム拡大
MCPを採用しているため、他社AIエージェントや社内ツールとの連携も容易で、企業独自のAIフロー構築が可能。
今後の展望
半導体設計の複雑化が進む中、AIを活用したコード生成・検証・デバッグは今後さらに重要になる。DVT MCP Serverの登場により、以下のような進化が見込まれる：
- AIエージェントによる自律的な検証環境構築
- プロジェクト固有ルールに基づくLint自動修正
- シミュレーション結果を踏まえた自動デバッグ提案
- 設計・検証フロー全体の自動化（AIエージェント群による並列作業）
AMIQ EDAはDVCon U.S.でこれらの機能を展示予定であり、AI統合EDAの方向性を示す重要な発表となるだろう。
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