ニュースリリース - 2026年9月28日

オープンかつセキュアなAutopilot プラットフォームにより、生産性を加速し、設計品質を向上させ、シリコンからシステムに至るまで、より短期間での設計収束を実現

概要

• 各設計領域向けに作り込まれたAgentEngineer™ソリューションの幅広いポートフォリオを備えたAutopilot™ Platform上で、シリコンからシステムに至るワークフロー全体を見据えて「推論・計画・実行」するタスク・エージェント。
• 確かなエンジニアリング知識を土台に、使い回せるノウハウと蓄積した記憶を活かしながら、ワークフローを精度高く進めるコンテキスト・インテリジェンス機能。
• シノプシス/パートナー/サードパーティのモデル、インフラ、ツール、AIエージェントを顧客が選択できるオープンかつセキュアなアーキテクチャ。
• 市場のリーディング・カンパニーの実証結果によると、検証終了までの期間が最大 50倍高速化、カバレッジが 20%向上、生産性が 30%向上、トークン効率が 2倍改善、レイテンシ低減。

2026年9月26日 カリフォルニア州サニーベール発 - シノプシス（Synopsys, Inc.、Nasdaq上場コード:SNPS）は本日、シノプシス AgentEngineerソリューションを発表した。これは、デジタルの検証/システム・バリデーション/インプリメンテーション、アナログ設計/検証、製造、ならびにシミュレーション＆解析の各領域にわたり、シリコンからシステムまでのエンジニアリング・ワークフロー全体を「推論・計画・実行」できる、分野別に最適化され、複数工程を見通して動くAIエージェントの業界で最も幅広いポートフォリオである。自律型エンジニアリングのための包括的でオープンかつセキュアな基盤であるシノプシス Autopilot Platform上に構築されたこれらのエージェントは、トークン効率を最適化しレイテンシを低減しながら、重要なワークフロー全体でエンジニアリング生産性を加速し、設計品質を向上させ、より迅速な設計収束を実現する。

シノプシス　チーフ・プロダクト・マネージメント・オフィサー　Ravi Subramanianは次のように述べている。「当社のお客様は、システムの複雑性の増大と、製品の市場投入までの期間の短期化に対応するため、半導体製品からシステム製品にわたって、エンジニアリング・ワークフローを再構築しています。当社のAgentEngineer ソリューション群とAutopilot Platformにより、お客様各社は、高度な信頼性を誇る当社のEDAおよびシミュレーション＆解析エンジンを基盤として、AI支援設計から自律型エンジニアリングへ移行する流れを加速できるようになります」

シリコンからシステムまでの設計を支える、複数工程を見通して動くAIエージェントのポートフォリオ

AgentEngineerソリューションは、デジタル設計/検証、アナログ設計/検証、製造、シミュレーション＆解析といった重要なエンジニアリング・ワークフローを支える領域に対し、複数工程を見通して動く（ロングホライズン）かつ分野別に最適化されたAIエージェントを統合プラットフォーム環境の中で提供する。

さらに、タスクレベルのエージェントは、シノプシスが培ってきたエンジニアリングの知見を各実行タスクに適用する。対象となるタスクには、自律的なカバレッジ収束、ソフトウェアの立ち上げと検証、マルチダイ3DICのアセンブリ、PPA収束、アナログ・レイアウトおよびプロセス移行、マスク合成、燃焼、振動/共振、シグナルインテグリティの解析、その他の複雑な設計タスクが含まれる。

これらのロングホライズン・エージェントとタスクレベル・エージェントが組み合わさることで、比類のない幅広さと深さでの実行が実現し、領域横断タスクの自律実行が可能となる。その有効性の源泉は、シノプシスが業界をリードする業界最先端のEDA/解析エンジンが提供する確かな結果をベースに、設計の状況理解、専門知識、作業手順のノウハウを活かしていることにある。

Autopilot Platform を基盤に構築：AIエージェント・オーケストレーションのための信頼できる基盤

Autopilot Platformは、AIが自律的にワークフローを回せるよう、実行管理（オーケストレーション）、ノウハウ（スキル）、記憶、ログ/監視、運用ルールと統制（ガバナンス）をまとめて提供する。AIシステムが、タスクを調整し、設計ノウハウにアクセスし、タスクを実行し、企業レベルのセキュリティと統制を維持するための信頼できる環境を構築する。

• 選択の自由を確保した設計

セキュリティとデータ完全性を維持しつつ、シノプシス/パートナー/サードパーティのモデル、インフラ、データ、AIエージェント、ワークフロー、エコシステム連携を顧客が選択可能。

• コンテキスト・インテリジェンス

シノプシスの状況理解モデルを基盤とし、専門知識やツール、使い回せるノウハウ、蓄積した記憶を組み合わせることで、AI が設計の狙いを理解し、作業手順を適切にガイド。

• 高度なセキュリティ＆データ管理

アーキテクチャの柔軟性、アクセス制御、暗号化、実行時ガードレールにより、顧客・パートナー・シノプシスの知的財産を保護。

• 効率最適化

専用API と、独自のコンテキスト・インテリジェンスに基づく推論を活用し、トークンのコスト/使用量およびレイテンシを大幅に抑えながら、より良い結果を提供。

業界内の協業を通じて、自律型エンジニアリングを大規模に推進

Autopilot Platform は、個々のタスクを自動化するだけでなく、設計から検証、システム開発に至るまでのワークフロー全体を、エンジニアリング・チームがより迅速に進められるよう支援する。以下のような、業界のリーディング・カンパニー各社との協業により、自律型エンジニアリングの可能性が検証され、生産性、設計品質、ワークフローの収束において意義ある改善が実証されている。

AheadComputing社　検証担当副社長　Alon Mahl氏は次のように語っている。「次世代プロセッサ・アーキテクチャを開発する急成長のイノベーターとして、当社では設計ワークフロー全体でエンジニアリング実行を加速し、生産性を向上させる新しい方法を常に模索しています。シノプシス社のAgentEngineer技術は、AIを単なるタスク支援にとどめず、複雑なワークフローの自動化とエンジニアリング実行の加速を支援してくれます。RTLのハンドオフからインプリメンテーション、ECO、サインオフまで、シノプシス社のImplementation AgentEngineerにより、手作業のエンジニアリング工数を削減し、設計収束を加速できました。その結果、当社のエンジニアリング・チームは、当社プロセッサ・アーキテクチャの差別化要素により多くの時間を割けるようになりました」

富士通株式会社　先端コンピューティング開発ユニット長 兼 上級副社長　吉田俊夫氏は次のように語っている。「シノプシス社のVerification AgentEngineerの機能により、RTLコード生成において10～30%の生産性向上を達成しました。これは、SystemVerilogアサーション、ラッパーモジュール、パラメータ化モジュールの非常に効率的な生成に加え、コードのリファクタリングによって実現しました」

Intel 社　プロダクト・イネーブルメント担当副社長　Manoj Selva氏は次のように語っている。「次世代コンピューティング・プラットフォーム全体で設計の複雑性が増し続ける中、検証チームの生産性と効率を高めることは極めて重要です。シノプシス社のVerification AgentEngineer 技術の活用は、デバッグにおけるエージェント型AIの可能性を示しており、エンジニアは、検証環境全体で問題解決を加速できるようになります。これらの進展は、検証のボトルネックを減らし、エンジニアリング効率を向上させ、当社のシリコン・イノベーションの提供を加速するのに役立つと考えています」

MediaTek社　副社長　Ching San Wu氏は次のように語っている。「当社のエンジニアは、アナログおよびミックスドシグナル設計の限界を継続的に押し広げており、設計とレイアウトの生産性を劇的に高める方法を常に模索しています。シノプシス社のSmartFloorplanning Technologyの導入成功を基盤に、当社はシノプシス社とエージェント型AI AMS プラットフォームに関する協業を継続し、自律型アナログ・エンジニアリング・フローの次なるフロンティアを推進しています。この変革的な技術は、複雑なAMSデザインを当社チームが作成し、最適化し、インプリメントする方法を根本的に変えると考えています」

NVIDIA社　Industrial and Computational Engineering担当副社長 兼 ゼネラルマネージャー　Tim Costa氏は次のように語っている。「自律型エンジニアリングには、設計意図を理解し、複雑なワークフローを計画して実行し、その結果を検証できるAIエージェントが必要です。シノプシス社は、シリコンからシステムまでの専門性を、当社のアクセラレーテッド・コンピューティングおよびNVIDIA Agent Toolkit（NVIDIA NemotronモデルやNVIDIA OpenShellのセキュアなランタイムを含む）と組み合わせ、設計品質の向上と開発の加速を支援する長時間稼働のエージェントを構築しています」

Samsung Electronics社　メモリー設計技術担当上級副社長 兼 ヘッド　JY Choi氏は次のように語っている。「AIのブレークスルーは、ますますメモリーのブレークスルーに依存しています。業界は、より高い帯域幅、より高い効率、そしてより速いイノベーション・サイクルを求めています。シノプシス社のエージェント型AIソリューションは、当社のエンジニアリング・チームが複雑な開発ワークフローを加速するのを支援しており、次世代AIインフラを支える先端メモリー技術の革新に、より多くの力を注げるようにしてくれています」

TSMC社　エコシステム/アライアンス・マネジメント担当ディレクター　Aveek Sarkar氏は次のように語っている。「AIによって、これまでにない電力密度を伴うマルチダイ・アーキテクチャへの移行が進む中、ますます複雑化する電力供給ネットワークには、電源インテグリティ（PI）サインオフに新たなアプローチが必要となっています。シノプシス社のようなOpen Innovation Platform^®（OIP）エコシステム・パートナーとの長年にわたる協業を通じて、私たちは、重要なPI解析ワークフローを加速するエージェント型AIベースのソリューションを成功裏に実現しています。先端パッケージング設計が急速に規模と複雑性を増す中、これらのAIベースのソリューションはエンジニアリング生産性を大幅に向上させ、次世代AIシステムに向けた画期的な設計を可能にしてくれます」

提供可能時期ならびに関連情報

AgentEngineer ソリューションおよび Autopilot Platform については、すでに50件を超えるエンゲージメントが進行中であり、提供開始は2026年末を予定している。

gentEngineer ソリューションおよび Autopilot Platform の詳細は、以下より入手可能。

https://www.synopsys.com/ai/agentic-ai.

シノプシスについて

Synopsys, Inc. (Nasdaq上場コード: SNPS）は、シリコン to システムのエンジニアリング・ソリューションのリーディング・カンパニーであり、AIを活用した製品の迅速なイノベーションを支援し、業界をリードするシリコン設計/IPならびにシミュレーション/解析ソリューション、設計サービスを提供している。幅広い業界の顧客企業と緊密に連携して、その研究開発能力と生産性を最大化し、明日の創造性に火をつける今日のイノベーションを推進している。

詳細情報は、https://www.synopsys.com/ja-jpより入手可能。