ケイデンス、半導体設計向けMaestro AIを発表 26年に一部提供へ
米国カリフォルニア州サンノゼ市に本社を置き、Nasdaq：CDNSに上場するケイデンスは、10月26日（米国時間）、半導体およびシステム設計のワークフロー全体でCadence® AI Super Agentを支えるMaestro™ AI Model Portfolioを発表しました。
これらのモデルを強化学習（RL）ループや実績ある電子設計自動化（EDA）／システム設計自動化（SDA）ツールと統合することで、再帰的な自己改善によるパフォーマンス向上を図るエージェンティック・エンジニアリング・プラットフォームを提供します。最初のMaestroモデルは、2026年第4四半期より一部早期アクセス顧客向けに提供される予定です。
Maestroポートフォリオは、エージェンティックなチップおよびシステム設計を支援するために専用設計された、ドメイン特化型AIモデルを提供します。複数のモデルサイズとアーキテクチャに対応し、ドメイン特化型の事後学習済み大規模言語モデル（LLM）、学習済み意思決定モデル、自己改善型のエージェントスキルを組み合わせています。
また、AuraStack™、ChipStack™、InnoStack™、ViraStack™ AI Super Agentを含むCadence AI Super Agentに加え、実績あるEDAおよびSDAツール、強化学習と統合されています。フロンティアモデル、オープンウェイトモデル、ドメイン特化型モデルを組み合わせることで、クラウドおよびオンプレミス環境にわたる複雑なエンジニアリングワークフローに対応します。
汎用基盤モデル比で品質が最大30%向上、トークン効率は最大5倍
設計ワークフローの初期結果では、汎用基盤モデルと比較して、結果の品質が最大30%向上し、トークン効率が最大5倍向上することが示されています。これらの成果は、ケイデンスのドメイン知識、厳選されたエンジニアリングデータセット、AI Super Agent、EDAおよびSDAツール、評価ハーネスを組み合わせた垂直統合型の学習環境によるものです。
上位レベルの目標が与えられると、Cadence AI Super Agentは設計意図を解釈してタスクを分解し、Maestroポートフォリオやフロンティアモデルなどと連携します。アルゴリズムと決定論的ソルバーがエンジニアリング上の目標や制約に照らして出力を評価し、強化学習と再帰的な改善のためのフィードバックループを構築します。さらに、EDAおよびSDAツールの呼び出しとLLMの呼び出しのバランスを取ることで、トークン使用量を大幅に削減する仕組みを備えています。
ケイデンスのAnirudh Devgan (president and CEO)は、「複雑なエンジニアリングタスクに革新をもたらすには、深いドメイン特化型インテリジェンスが不可欠です」と述べ、ドメイン特化型モデルと最先端モデルの組み合わせによる設計変革の意義を強調しています。
協業を行うNVIDIA社のTim Costa氏（vice president and general manager of industrial and computational engineering）は、NVIDIA Nemotron、OpenShell、エンジニアリングの専門知識をMaestroのモデルと組み合わせることで、エージェントがより適切な設計判断を行えるよう学習させることができるとしています。また、両社はNVIDIA OpenShell Reference Architectureとの統合を通じ、エージェントのセキュリティについても共同で取り組んでいます。
実際の設計環境での活用も進んでおり、株式会社ソシオネクストの吉田 久人氏 （代表取締役社長 兼 COO）は、InnoStack AI Super Agentの導入により設計品質を維持しながら全体として最大5倍の生産性向上を見込んでいるとコメントしました。また、Silicon Labs社のGarima Sharda氏（vice president of engineering）は、ChipStack AI Super Agentの一部としてCadence Verisium Debugを活用し、低消費電力検証におけるデバッグを高速化したと述べています。
提供形態と展開スケジュール
ケイデンスの包括的なエージェンティック環境は、データプライバシーやセキュリティ要件に応じ、ケイデンスのセキュアなクラウドプラットフォーム、セキュアなパブリッククラウド、または顧客が管理するオンプレミス環境で導入・実行が可能です。NVIDIA Nemotronなどのモデルを含む同ポートフォリオは、顧客独自のデータや設計ワークフローを用いた事後学習にも対応します。
最初のMaestroモデルは、2026年第4四半期より、一部早期アクセス顧客向けに提供が開始される予定となっています。
本記事はケイデンスの発表をもとに作成されました。
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