Silogy
SiLogy Technologies, Inc. · コーディング
SilogyのVivは、自社サーバー上で動くAIエージェントだ。コード、ログ、波形ファイルを読み、失敗したチップ検証テストの原因を突き止めて報告書にまとめる。
Silogy について
About
Silogyとは
Silogyは、デジタル設計検証向けのAIエージェントVivを開発する企業だ。Y CombinatorのW24バッチを経て、2024年3月にHacker NewsでVivを公開した。失敗したテストケースを、そのとき使ったコード、ログのディレクトリ、波形ファイルと一緒に渡すと、テストが壊れた理由を調べる。
狙いはハードウェア開発で最も遅い区間にある。回帰テストが赤くなってから、誰かが原因を理解するまでの時間だ。Vivはエンジニアと同じ資料を読み、根拠にしたコード行と信号を報告書に明記する。Silogyはデバッグ時間を最大9割削減できるとしているが、これは同社の主張であり、第三者の測定値ではない。
処理はすべて自社環境で完結する。Vivは企業のインフラ内に導入するため、設計データが社外のマシンに出ることはない。外部通信は、利用者が設定したLLMプロバイダーへの接続だけだ。
はじめかた
- 社内ネットワークのマシンにNode.jsパッケージとしてVivを導入し、ターミナルから呼び出せることを確認する。
- 失敗したテストで使ったコードのバージョンを、ディレクトリかSynopsys VCS形式のファイルリストで指定する。
- そのテストのログ、成果物、波形ファイルを1つのディレクトリにまとめる。
- LLMのAPIキーを設定して実行を投入し、返ってくるMarkdownの報告書を読む。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 検証エンジニア：失敗テストのデバッグに付きまとう繰り返し作業をVivが引き受け、結論の承認は本人が行う。
- RTL設計者：不具合が自分のブロック内にあるとき、Vivは判断の根拠となる信号とコードの経路を示す。空の波形ビューアから探し始めずに済む。
- 専任のデバッグ担当がいない小規模チップチーム：導入1回で流れ全体をカバーできる。ただしLLMのエンドポイントとトークン費用は誰かが管理する必要がある。
タスク
- 夜間回帰の失敗を仕分ける：朝に失敗テストをVivへ渡し、朝会の前に整理された見立てを用意できる。
- 手強いテストの原因を追う：数GBの波形ファイル内の信号挙動をVivが直接照会する。ビューアを人手でたどる作業は要らない。
- 引き継ぎ用の不具合報告を書く：Markdownの報告書が、次の担当者に向けた根拠付きの出発点になる。
- 修正の確認：パッチ後に同じテストを再実行し、Vivの今回の見立てと前回の報告を突き合わせる。
シーン
- IPを社外に出せない企業：オンプレミス運用ならコード、ログ、波形は自社データセンターに留まる。ホスティング型のコーディング支援はほぼ選択肢から外れる。
- CI/CDパイプライン：標準入力が端末でないとVivはヘッドレスに切り替え、Markdownの報告書を標準出力へ書く。夜間ジョブがビルドに添付できる。
- 不慣れなブロックの立ち上げ：エージェントの知識ベースは実行のたびに更新される。元のテストベンチを書いた人がチームにいなくても助かる。
主な機能
原因究明を自律で進める
Vivは失敗したテストを起点に、コード、ログ、仕様、波形を自分でたどる。エラー行を示すだけで終わらない。不具合がありそうな場所の筋道を組み立て、その根拠となる資料を引用する。Silogyは出力を、エンジニアが確認する提案として位置づけている。判定ではない。
数GB規模の波形デバッグ
FST、VCD、FSDBの波形を読み、すべてをビューアへ展開せずに信号挙動を照会する。回帰が長く波形が深いほど、この波形解析の差は大きい。答えを出せる問いと、切り捨てる問いを分けるのはここだ。失敗前後の特定の時間窓を指定して尋ねることもできる。
社内環境だけで動く
エージェント本体、解析処理、読み込む資料のすべてが自社インフラ内で動く。外向きの通信は設定したLLMのAPIだけだ。ファウンドリやIPベンダーと秘密保持契約を結ぶチームでは、この条件が導入可否をそのまま決める。
使うモデルは自分で選ぶ
OpenAI、Claude、Llama、vLLM互換のエンドポイントのキーを用意すれば、Vivの推論はそのモデルを通る。モデルの選択と費用を自分で握れるうえ、プロバイダーを変えてもツールを乗り換えずに済む。Claude Codeをすでに使うチームは、そのCLIからVivを動かせる。
コマンドラインとCI/CD連携
操作は小さなCLIに集約されている。パッケージを入れ、コードとログを添えて実行を投入する。標準入力が端末でなければヘッドレスに切り替わり、Markdownの報告書を出力する。結果をエディタで読みたい場合はVS Code拡張を使う。
プロジェクトとともに育つ知識ベース
Vivは実行を通じて知識ベースを更新し続ける。設計、テストベンチの作法、過去の失敗の文脈が溜まっていくため、2回目以降のデバッグは初回より下地が厚い状態で始まる。
メリットとデメリット
メリット
- 導入が短い。Node.jsパッケージ1つと投入コマンドだけで、事前にクラスタを組む必要がない。
- 設計データが社外に出ないため、チップ開発で定番のセキュリティ審査を通しやすい。
- LLMは自分で選び、そのプロバイダーへ直接支払う。モデル費用が見え、巻き戻しもできる。
- ヘッドレス運用なら、夜間に落ちたテストがCIへ保存できるMarkdown成果物になる。
- 報告書が具体的なコードと信号を指すため、確認する側は推論を検証できる。信頼一択にならない。
デメリット
- 公開価格表がない。見積もりを知るにはデモを予約して営業と話す必要がある。
- 失敗したテストと、読めるコード、ログ、波形が要る。テストベンチを新しく作る道具ではなく、一度も走っていない環境も直せない。
- 回答の質は接続したモデルに従う。波形を扱う長いセッションではトークン費用も膨らむ。
- Silogy自身のドキュメントが、Vivは間違えることがあると認めている。どの報告書もエンジニアの確認が要る。
よくある質問
Silogyのデジタル設計検証向けAIエージェントだ。失敗したテストケースを受け取り、コード、ログ、波形、仕様から原因の見当をつけ、調べた内容を報告書に書く。
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