AI時代のFPGA開発 Claude CodeとLLMで加速するFPGA設計入門
発売日: 2026/10/9
想定ページ数: 110ページ
ISBN: 9784295605263
全文検索: 非対応
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本書は、急速に進化する生成AI技術をFPGA開発にどのように取り入れるべきか、その最前線を解説する実践的な一冊です。従来の開発フローを劇的に変える「エージェント・コーディング」に焦点を当て、Claude Codeなどの最新ツールを用いた自律的な設計手法を詳しく紹介しています。
特に注目すべきは、生成AIが陥りやすいHDLコーディングの失敗例に関する解説です。BRAM推論の失敗やブロッキング・ノンブロッキング代入の混在など、ハードウェア設計特有の罠を具体的に挙げ、AIを正しく導くためのプロンプト技術やデバッグ手法を伝授します。
さらに、マルチエージェントシステムによるチーム開発の事例や、SystemVerilogの功罪、そしてAI時代の設計思想についても深く考察しています。単なるツールの紹介に留まらず、AIと共に歩むこれからのハードウェアエンジニアにとっての「思考と作業」の本質を問い直す内容となっています。最新の技術トレンドを掴み、圧倒的な開発スピードを手に入れたいすべてのFPGAエンジニア必読の書です。
【目次】
第1章 AI時代のFPGA開発
第2章 エージェント・コーディング環境の構築
第3章 スキル機能
第4章 チームエージェント
第5章 FPGAのHDLコーディングテクニック — 生成AIの失敗例
第6章 SystemVerilogの功罪
第7章 AI時代のFPGA開発環境
第8章 AI時代のプログラミング
第9章 思考と作業、設計と開発
第10章 AIエージェントとの向き合い方
付録A Appendix-A: Layersによるチームエージェント事例 — FPGA向けJPEGエンコーダー開発
付録B Appendix-B: Layersによるチームエージェント事例 — ハードウェアRTOS内蔵RISC-Vプロセッサ開発
目次プレビュー
- 電子書籍閲覧に関するご注意
- 目次
- 第1章 AI時代のFPGA開発
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1.1 AIとは何か
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1.2 FPGA開発におけるAIの意義
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1.3 エージェント・コーディングとは
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1.4 自律的推論と計画能力(Planning & Reasoning)
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1.5 ツール利用能力(Function Calling)
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1.6 コンテキスト理解とリポジトリー探索
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1.7 デバッグと自己修復(Self-Healing)
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1.8 エージェント間コラボレーション(Multi-Agent System)
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2.1 通常のClaude Code
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2.2 ローカルLLMとの連携
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2.3 ローカルLLMの選定ガイド
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2.4 エージェント・コーディングの手法
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5.1 メモリーはFFベースのメモリーになりやすい
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5.2 生成AIがBRAMを意図してもFFになるケース
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5.3 ブロッキングとノンブロッキングの混在問題
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5.4 Multi Driver(複数ドライバ)問題
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6.1 SystemVerilogの「功」:抽象化による生産性の向上
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6.2 SystemVerilogの「罪」:複雑化が招く意図しない動作
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6.3 エージェントとSystemVerilog
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6.4 SystemVerilog入門書の執筆事例
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6.5 新言語IRIS
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7.1 AIによる開発環境の変革
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7.2 AI時代の開発フローの変化
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7.3 今後の展望
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8.1 プログラミング言語のレイヤー構造
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8.2 ソフトウェアとハードウェアのレイヤー比較
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8.3 AI時代のレイヤー構造
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9.1 思考(Thinking)とは何か
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9.2 作業(Work)とは何か
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9.3 設計(Design)とは何か
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9.4 開発(Development)とは何か
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9.5 4つの概念の統合的理解
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9.6 AI vs人間:能力優位性マトリックス
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10.1 FPGA開発でのAI活用Tips
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10.2 AIとの効果的な対話手法
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10.3 同じ質問を3回繰り返す
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10.4 3回の質問で具体性を上げていく
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10.5 伝える能力
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10.6 エージェント・コーディングの落とし穴
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10.7 AI生成コードの信頼性と責任
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10.8 高位合成はなくなるだろう
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A.1 概要
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A.2 エージェント構成とプロンプト設計
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A.3 開発の進行過程
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A.4 性能最適化の技術的詳細
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A.5 AI設計でのポイント
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A.6 まとめ
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B.1 概要
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B.2 エージェント構成とプロンプト設計
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B.3 開発の進行過程
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B.4 パイプラインバグ修正の技術的詳細
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B.5 FPGA合成・実装の詳細
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B.6 実行風景
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B.7 AI設計でのポイント
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B.8 まとめ