AI駆動シミュレーションシステム（開発事例・半導体/電子デバイス設計）
AI駆動シミュレーションシステム導入事例
YAMLで設計条件を書くだけ。AIがコードを自動生成し、メッシュ構築・物理計算・グラフ可視化までを一気通貫で実行。「パラメータを変えるたびにコードを書き直す」ループから設計者を解放しました。
デバイス設計のシミュレーションでは、パラメータを変えるたびに解析コードを書き直す必要があり、試行回数が制限され、解析環境が一部の担当者に属人化していました。本事例では、設計条件をYAMLで記述するだけでAIがコードを自動生成し、解析から可視化までを自動実行する仕組みを構築。設計者はコードを一行も書かずに試行錯誤を回せるようになりました。
CASE SUMMARY
課題
ドーピング濃度・メッシュ・電圧を変えるたびにコードを書き直す必要があり試行回数が制限。解析環境が属人化し、過去の結果も個人の手元に散逸していました。
解決策
設計条件をYAMLで書くだけでAIがコードを自動生成。メッシュ構築・物理計算・グラフ可視化まで一気通貫で実行し、全解析結果を自動保存。AIが結果解説と次案提案まで行います。
成果
設計者がコード0行でPoisson解析・C-V特性・過渡電流応答を実行可能に。試行回数が増え、知見が組織の資産として蓄積・再利用されるようになりました。
1. 背景・導入前の課題
デバイス設計のシミュレーションでは、条件を変えるたびに解析コードの修正が発生し、設計者の負担が大きくなっていました。
抱えていた具体的な課題
- コード書き直しの手間：ドーピング濃度・メッシュ・電圧などを変えるたびにコードを修正し、試行回数が制限される。
- 属人化したノウハウ：解析環境やコードの扱いが一部の担当者に依存し、設計者が自由に検討できない。
- 結果の散逸：過去の解析結果が個人の手元に散らばり、設計案の比較や再利用が難しい。
設計者は「試したいアイデア」ではなく「コードを書く時間」に追われ、検討できる案は絞られます。試行回数で勝負が決まる開発競争のなかで、その差はそのまま製品の完成度と開発スピードの差になります。
2. 解決策・システムの仕組み
設計条件をYAMLで記述するだけで、AIがコードを自動生成し、解析から可視化までを自動実行する仕組みを構築しました。
「パラメータを変える → コードを書き直す」というループから設計者を解放。試行錯誤のスピードそのものを引き上げました。
システムの主な特徴
- 条件記述だけで一気通貫：ドーピング濃度・メッシュ・電圧パラメータ等をYAMLに書くと、メッシュ構築・物理計算・グラフ可視化まで自動で完了。
- コード作成が不要に：Poisson解析・C-V特性・過渡電流応答といった各解析を、設計者がコードを一行も書かずに実行できる。
- 結果の自動保存とAI解説：全解析結果を自動保存し、設計案を一覧で比較・再利用。AIが結果を解説し、次の設計変更の方向性まで提案。
3. 導入後の効果
Before / After 比較
条件変更のたびにコードを修正してから実行。
YAMLを書くだけでAIがコード生成・自動実行。
コードを書ける担当者に依存。
設計者自身がコード0行で実行できる。
個人の手元に散逸し、再利用しにくい。
全件自動保存し、一覧で比較・再利用できる。
主要ポイント
4. システム概要
※ 金額・期間は個別にご案内しています。お問い合わせください。
5. よくある質問
- 自社の解析手法・物理モデルに合わせられますか？
- はい。本事例は半導体デバイス解析（Poisson／C-V／過渡電流応答）ですが、対象とする物理計算や解析フローに合わせて設計します。自社の解析ノウハウをYAMLの設計条件として標準化する形です。
- AIが生成したコードの妥当性は担保されますか？
- 解析結果は自動保存され、AIが結果を解説します。設計者が結果を確認しながら使う運用を前提に設計するため、ブラックボックス化を避けられます。検証範囲は要件に応じてご相談ください。
- 既存の解析資産（過去の条件・結果）は活かせますか？
- 過去の解析結果を蓄積・比較・再利用できる設計です。属人化していた知見を組織の資産として残すことを重視しています。
- 費用の目安は？
- 本事例は金額・期間ともに非公開です。類似の解析自動化のご相談には、個別にお見積り・ご提案で対応します。
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