01 / UNDERSTAND
仕組みと使いどころ
大規模言語モデルなどを用いて、自然言語の要求を構造化された回路表現へ変換します。SchGenは、部品配置やピン名に基づく配線をコードで表し、KiCadで編集可能なPCB回路図を生成します。CircuitLMは、部品情報の検索や段階的な処理を通じてCircuitJSON形式の回路図を生成します。ただし、生成結果には誤配線、不適切な部品選択、配置上の不整合などが残る可能性があります。電気的な正しさや製造可能性は保証されず、試作・製造・実運用の前に経験ある技術者による確認が必要です。
02 / IN PRACTICE
AI-assisted circuit generationの活用例
たとえば、こんな場面で
「AP2112Kを使った3.3V電圧レギュレータ」のように要件を入力し、編集可能な回路図のたたき台を生成する使い方が考えられます。出力後はKiCadなどで接続や部品を確認し、必要に応じて指示の修正や手作業での編集を行います。
03 / GOOD TO KNOW
使うときのポイント
利用時は、出力形式が使用するEDAツールで編集できるかを確認してください。生成後は接続、部品選定、配置を点検し、製造や配備の前に技術者のレビューを行うことが重要です。
参考資料
GitHub - microsoft/SchGen （新しいタブで開きます）SchGen: PCB Schematic Generation with Semantic-Grounded Code Representations （新しいタブで開きます）CircuitLM: A Multi-Agent LLM-Aided Design Framework for Generating Circuit Schematics from Natural Language Prompts （新しいタブで開きます）用語の説明や活用例に関連する参考資料です。
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