ソシオネクスト、ケイデンスと協業　AIエージェントを3nm大規模SoCの物理設計へ適用

　ソシオネクストは10月20日、AIエージェントをベースにしたSoC設計開発の取り組みを、先端プロセスを採用した大規模SoCの物理設計へ拡大すると発表した。同社の発表資料によると、物理設計への適用拡大にあたっては、ケイデンスと協業している。

　同社はすでに大規模3nm SoCの物理設計へAI-driven設計を適用している。その一環として、ケイデンスの「Cadence InnoStack AI Super Agent」を使っており、今後はSoC開発プロジェクトへ展開する。

　物理設計では、RAG（Retrieval-Augmented Generation）、MCP（Model Context Protocol）のサポート、カスタマイズしたAIスキル、AIエージェントを通じて、社内の設計知識を実際のワークフローへ統合する。現在および今後の適用領域には、フロアプランニング、カスタムのタイミング解析チェック、将来的なチェックリストの自動化などが含まれるという。専門知識をプロジェクトやチームを越えて再利用できるものにする狙いだ。

　ソシオネクストはこれまでフロントエンド設計にAIエージェントを取り入れ、設計・検証作業の効率化や、エンジニアの判断・分析の支援を進めてきた。今後は、フロントエンドでの取り組みと物理設計のAI活用を連携させ、SoC開発フロー全体でより統合されたAI活用を進める計画だ。社内の専門知識を組み込んだ独自のAIエージェントやエンジニアリングアシスタントの開発も進める。

　代表取締役社長兼COOの吉田久人氏は、「CadenceのエージェンティックAIワークフローを通じて、全体として最大5倍の生産性向上を期待している」とコメントした。設計品質の向上と、エンジニアが付加価値の高い業務に集中できる環境の実現を目指すと説明している。

　ケイデンスでデジタル＆サインオフ部門のシニアバイスプレジデント兼ゼネラルマネージャーを務めるChin-Chi Teng氏は、今回の取り組みについて、オープンで拡張性の高いInnoStack AI Super Agentによって、顧客独自の設計手法やエンジニアリング知識をAI支援型の設計環境へ統合できることを示すものだと述べた。

　AIエージェントによる半導体設計では、国内でも、ラピダスが2025年12月に、AI設計支援基盤「Raads」を発表している。