ケイデンスは2026年10月26日（米国時間）、半導体とシステムの設計向けのドメイン特化型AIモデル群「Maestro AI Model Portfolio」を発表した。同社のAIエージェント「Cadence AI Super Agent」を支えるモデル群で、設計ワークフローでの初期結果では、汎用の基盤モデルと比べて結果の品質が最大30％、トークン効率が最大5倍向上した。最初のモデルは2026年第4四半期から、一部の早期アクセス顧客に提供する予定だ。

半導体設計のAIエージェントを支える専用モデル

Cadence AI Super Agentとは、上位レベルの目標を与えると設計意図を解釈してタスクを分解し、AIモデルと設計ツールを連携させて作業を進めるケイデンスのAIエージェントである。仕様の解釈、設計コンテンツの生成、結果の解析とトレードオフの評価を担い、エンジニアリング要件やコスト、セキュリティに基づく意思決定を支援する。

Maestroはドメイン特化型の事後学習済み大規模言語モデル（LLM）、学習済みの意思決定モデル、自己改善型のエージェントスキルで構成し、複数のモデルサイズとアーキテクチャに対応する。AuraStack、ChipStack、InnoStack、ViraStackの各AI Super Agentや、同社の電子設計自動化（EDA）ツール、システム設計自動化（SDA）ツール、強化学習と統合した。

幅広い言語処理や推論、マルチモーダル機能は外部のフロンティアモデルやオープンウェイトモデルが担い、Maestroはチップやシステムの設計に必要な専門知識を受け持つ。NVIDIAの「Nemotron」などのモデルを含み、顧客が自社のデータや設計、ワークフローを使って追加で事後学習することもできる。EDAやSDAのツール呼び出しとLLMの呼び出しを使い分けることで、トークンの使用量を抑える。

強化学習の閉ループで設計の質を高める

性能の向上はケイデンスのドメイン知識、厳選した設計データセット、AI Super Agent、EDAとSDAのツール、評価の仕組みを組み合わせた垂直統合型の学習環境から得た。同社のアルゴリズムと決定論的なソルバーが、設計の目標や制約、正解データに照らしてAIの出力を評価する。評価結果を強化学習と継続的な改善に回すフィードバックループを構成した。

AI Super Agent、Maestro、EDAツールを含む環境は、データの秘匿性やセキュリティ、導入条件の要件に合わせて、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、顧客が管理するオンプレミス環境のいずれでも動かせる。エージェントのセキュリティについては、NVIDIAの「OpenShell Reference Architecture」との統合を通じて両社で取り組んでいる。

関連情報

プレスリリース：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000036.000157775.html

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