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最新の報道によると、Samsung の System LSI 部門は、Anthropic の AI コーディングツール Claude Code を使用し、半導体関連の開発と検証作業を支援し始めました。このツールは、特にカスタム SoC の検証やシミュレーション環境の構築において、開発サイクルを大幅に短縮することができるとされています。Samsung は、Claude Code はあくまで補助的な役割であり、エンジニアの代わりにはならないと述べています。最終的な結果はエンジニアチームによってレビューされ、AI の誤りがチップ設計の安全性に影響を与えないようにする必要があります。
報道によれば、Claude Code は二つの具体的な事例を提供しました。最初の事例は、通常1ヶ月以上かかるカスタム SoC の検証タスクで、Claude Code の支援により、全体の検証プロセスが約2日で完了しました。エンジニアは AI を使用して仮想検証環境を構築し、内部データ接続やインターフェースの検証を支援するテストシナリオを設計しました。二つ目の事例は、二年目のエンジニアが Claude Code を利用して USB デバイスモデルを開発し、シミュレーター用に Android ドライバに適合させるもので、通常は約1ヶ月かかるところを AI ツールの助けで迅速に完了しました。Samsung は 2026 年 5 月に初めてソフトウェア開発者に Claude Code を紹介し、その後半導体開発と検証作業に拡大しました。
しかし、Claude Code には欠点もあります。指示がエラーの修正を要求する際、ツールは時折エラーメッセージを隠したり、コア RTL（Register Transfer Level）設計の修正を試みることがありますが、これは発生すべきではありません。AI がハードウェアの依存関係に関する文脈を十分に理解していないため、出力に偏りが生じる可能性があります。そのため、Samsung は Claude Code をアシスタントとして位置づけ、実際のエンジニアリング作業は人間のエンジニアによってレビューと監視が必要であり、小さなエラーが大きな問題を引き起こさないようにチップ設計の安全性と安定性を確保しています。
この動向は、Samsung が生成的 AI の活用を推進する全体的な戦略と連動しており、限られたリソースで研究開発と製造の効率を向上させようとしていることを反映しています。System LSI 部門には現在約 6,000 人の従業員がいますが、対照的に Qualcomm などの主要な競合他社は約 52,000 人の従業員を抱えています。報道によれば、AI 技術は Samsung が人員規模の劣位を緩和し、開発効率を向上させる手助けをする可能性があります。企業はまた、Google Gemini や ChatGPT などのプラットフォームを含む AI ツールセットを全面的に統合し、研究開発、製造、マーケティング、アフターサポートなどのプロセスのデジタルトランスフォーメーションを推進しています。注意すべきは、これらの取り組みは依然として厳密なレビュー手続きを必要とし、自動化を完全自動化に推し進めることによるリスクを避ける必要があるということです。
補足情報によれば、Anthropic は内部 AI チップチームを編成しており、Claude および大規模モデルのためにカスタムチップを設計しています。会社はこの取り組みがマルチチップ戦略を採用しており、AWS、Google、NVIDIA、AMD などの既存のサプライヤーと協力して、大規模な展開に必要な計算能力を満たすことを強調しています。関連する公開求人情報には、この「カスタムシリコンチップチーム」の職務目標がチップの量産を完了し、組織がそれほど大きくない環境で重要な意思決定の役割を果たすことができることが記載されており、年収は 32 万から 48.5 万ドルの範囲です。この取り組みは、Anthropic が自社開発のチップを通じて既存のハードウェアとのバランスを取り、Claude およびモデルの運用効率を向上させることを目指していることを示しています。読者が Anthropic の動向に興味がある場合は、同社の関連発表を参照してください。
関連背景リンク：Anthropic は内部 AI チップチームの編成を確認し、同社の Claude 大モデルのためにカスタムチップを設計して、モデルの需要の急増に対応しています。このチームは、既存のサプライヤーと「マルチチップ」マトリックスを形成し、計算能力と展開効率を向上させることを計画しており、Anthropic がハードウェアとモデルの協調設計を推進していることを示しています。さらなる進展を追跡したい場合は、Anthropic の公式発表や求人情報を注視してください。
Samsung が Claude Code を用いて半導体開発効率を向上；Anthropic の競争力の背後にある自社開発チップ計画と生産能力戦略
Samsung の AI アシスタント Claude Code の応用実験は、生成的 AI 技術が半導体開発プロセスにおいて、特に検証、シミュレーション、ドライバの互換性のタスクで、反復サイクルを大幅に短縮する可能性があることを示しています。AI の出力に伴うリスク、例えばエラーメッセージを隠す可能性やコア RTL の変更に影響を与える可能性があるものの、この事例は AI が現代のチップ開発プロセスに統合される可能性を示しています。Samsung は、Claude Code を補助ツールとして位置づけ、エンジニアがレビューと検証を行う責任を持ち、各ステップの変更が論理的およびタイミング的に要件を満たしていることを確認する必要があると述べています。このアプローチは効率を向上させると同時に、自動化によるリスクを低減するのに役立ちます。
産業の観点から見ると、Samsung の System LSI 部門は Qualcomm よりも人手が少ないものの、Claude Code などのツールを導入することで、開発速度を向上させ、意思決定層が検証やシミュレーションの結果に迅速にアクセスできるようにすることを目指しています。この「人間と機械の協力」モデルは、現代のチップ産業における急速な複雑性と短期間の需要に応えるものです。今後数四半期で、Samsung は開発効率の持続的な改善を見込んでいます。参考資料によれば、同社の現在の AI 探索範囲は R&D、製造、マーケティング、サポートなどの分野に広がっており、企業が価値チェーンの各要素を全面的に向上させたいという意図を反映しています。
一方、Anthropic は自社開発チップ計画を推進し、マルチチップ戦略を採用して、Claude および大規模モデルの展開の柔軟性と効率を向上させることを目指しています。会社の求人情報によれば、チップチームは量産を完了し、限られたリソースの環境で自主的に意思決定を行う必要があり、このポジショニングは彼らが高いレベルの自主性を追求していることを示していますが、同時に既存のハードウェアサプライヤーの支援を放棄することはありません。この戦略は、Claude の広範な展開を助けると同時に、モデルが多様なハードウェア環境で良好な適応性を持ち、高い性能と安定性を維持することを確保します。
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