SchematicAI

製品がますますソフトウェア主導型になるにつれ、機能安全に関するエビデンスは指数関数的に増加しています。現代のハードウェアプログラムでは、エレクトロニクス、ソフトウェア、診断、サイバーセキュリティ、コンプライアンスにまたがる、相互に関連した数千もの要件が生成されていますが、従来のレビュー手法では、この複雑さに対応しきれないのが現状です。

その結果、安全上重要なシステムにおけるハードウェア設計レビューが、重大なボトルネックとして浮上しています。 回路図のパッケージは数百ページに及び、要件仕様は数千の条項に及び、ISO 26262、IEC 61508、および DO-254 で要求される手作業による相互参照には、リリースサイクルごとに上級エンジニアの時間を数週間も費やすことになります。 レビュー担当者は、カバレッジの抜け、要件の矛盾、および負荷がかかったときにのみ現れるコンポーネントレベルの故障モードを見逃しがちです。

SchematicAI は、オンプレミス型の AI 強化レビュープラットフォームであり、回路図の PDF や要件文書を検索機能強化 (RAG) コーパスに取り込み、部品表 (BOM) の抽出やトレーサビリティから、DFMEA、FMEDA、FTA、 機能安全（FuSa）、SI/PI、最悪ケース回路解析に至るまで——17の自動解析モジュールを実行します。各モジュールは、既存の安全ケーステンプレートにそのまま組み込める構造化されたJSONを出力し、ソースとなる回路図ページや要件行への参照情報を付加します。

本論文では、SchematicAIに関する課題、アーキテクチャ、モジュールカタログ、および代表的な導入パターンについて概説する。