MyInfo Copilotは、テラダインの確かな専門知識をエンジニアリングのワークフローに直接取り入れ、エージェントを活用したテスト開発の基盤を築きます。
半導体テストエンジニアリングは、かつてないほど厳しい状況に直面しています。デバイスがますます複雑化し、ヘテロジニアス統合、先進パッケージング、AI統合アーキテクチャといった技術が活用されるにつれ、テストエンジニアはますます入り組んだ状況に対応しなければなりません。しかし、課題は複雑さだけではありません。テストエンジニアが業務を適切に遂行するために必要な情報は、多くの場合、ドキュメント管理システム、共有ドライブ、レガシーなリポジトリ、そして少数のベテランエンジニアが持つ組織的知識などに分散して存在しています。
課題：厳しい納期、分散した知識
テストエンジニアには迅速な対応が求められています。立ち上げ期間は短縮され、特性評価サイクルは圧縮され、量産立ち上げの過程ではデバッグの余地がほとんどありません。しかし、多くのエンジニアにとっての現実としては、特定のテラダイン・プラットフォームに関する正しい答えを見つけるために、さまざまなシステムをくまなく検索しなければならない場合があります。ドキュメントが不明確だったり、散在していたりすると、エンジニアは必要な専門知識を見つけるために、最適とは言えない手段に頼らざるを得なくなるかもしれません。リスクの高い環境では、こうした非効率性が深刻な結果を招くことになります。
問題は、知識が存在しないことではありません。課題は、ワークフローの適切なタイミングで、適切なエンジニアに適切な知識を届けることです。これらは高度で機能豊富なシステムであり、それらを効果的に活用するには、汎用AIツールでは到底提供できない、プラットフォーム固有の深い知識へのアクセスが必要となります。
ギャップを埋める：MyInfo Copilotのご紹介
MyInfo Copilotは、テストエンジニア向けに開発された、テラダイン専用のAIナレッジアシスタントです。一般的な回答を表示するのではなく、承認済みのテラダインのナレッジソースを検索し、関連するコンテンツを取得して、出典を明記した簡潔な回答を生成します。 テストプログラムの開発、プラットフォームの立ち上げ、特性評価、または生産環境でのデバッグに携わるエンジニアは、自然言語で質問を行うことで、実際のテラダインのドキュメントに基づいた回答を得ることができます。回答には出典が明記されているため、推奨事項を検証し、生産環境で求められるトレーサビリティを維持することが可能です。
IG-XLおよび EV-MSTを横断して業務を行うチームにとって、MyInfo Copilotは、一般的なプログラミングパターンだけでなく、テラダインのプラットフォームを深く理解した、信頼でき、いつでも利用できる技術リファレンスとして機能します。
エンジニアが実際に信頼できる出典明記の回答
テストエンジニアリングのワークフローにおいて、エンジニアは答えの出所を把握しておく必要があります。本番環境で実行されるテストコードを作成する際には、提案された内容をその出所まで遡り、公式ドキュメントと照らし合わせて検証できることが不可欠です。
MyInfo Copilotは、回答とともに引用元を表示するため、エンジニアはAIが生成した出力を疑ったり、散在する情報源を個別に照らし合わせて主張の真偽を確認するために余分な時間を費やすことなく、迅速に検証を行い、自信を持って作業を進めることができます。
チーム間で専門知識を共有・拡大する
テストの複雑さがもたらすコストのうち、あまり話題に上らないものの一つが、少数の経験豊富なエンジニアへの知識の集中です。プラットフォームが進化し、チームが拡大するにつれて、シニアエンジニアが持つ知識と、他のメンバーが容易にアクセスできる知識との間のギャップが、大きな障壁となります。新人エンジニアは、生産的な成果を出せるようになるまでに時間がかかります。経験豊富なエンジニアは、より多くの割り込みに対応しなければなりません。また、ドキュメントの検索は、あらゆるレベルで開発時間を奪っています。
MyInfo Copilotは、組織全体に専門知識を広げる手段を提供します。テラダイン固有の知識を日常のエンジニアリング業務フローの中で利用可能にすることで、経験レベルを問わず、エンジニアは専門家の対応を待ったり、複雑なドキュメント階層を独自に探したりすることなく、プラットフォームに即した情報にアクセスできるようになります。テスト開発の加速、組織の知見の維持、および特定のグループに依存した専門知識への依存度低減を担う技術リーダーにとって、この機能は即座に実用的な価値をもたらします。
回答検索からエージェントを活用したエンジニアリングへ
ソフトウェア開発におけるAIの役割は急速に変化しています。エンジニアは、コードを生成したり、実装方法を提案したり、複雑なワークフローのデバッグを支援したりできる「GitHub Copilot」のようなAIコーディングエージェントと、ますます連携して作業するようになっています。しかし、こうしたエージェントがテラダインのテスト環境で真に役立つためには、テラダインのプラットフォームを理解している必要があります。
現在ベータ版であるEnterprise MCP（Model Context Protocol）は、MyInfo Copilotを単なる知識検索ツールから、AIコーディングエージェント向けの構造化されたインターフェースへと拡張するものです。これは、AIエージェントがテラダインの独自データにアクセスするための、標準化され、ガバナンスが施された経路を提供するとともに、エンタープライズ環境がデータセキュリティのために必要とするあらゆる制御機能を備えています。エンジニアリングチームがAIコーディングエージェントを開発ワークフローに統合する際、それらのエージェントは、MyInfo Copilotがすでに提供しているのと同じテラダイン固有のコンテキストに基づいて動作することができます。 信頼性が高く再現性のある成果を生み出すAI支援ワークフローの構築に注力するチームにとって、Enterprise MCPは、顧客環境からデータが一切流出することなく、そのアーキテクチャの基盤を提供します。
これからの道
半導体業界の変化のペースは、衰える気配を見せていません。デバイスの複雑さが増し、テラダインのあらゆるプラットフォームにおいてテスト要件がますます厳しくなる中、信頼性が高く正確なプラットフォーム固有の知識に迅速にアクセスできる能力は、それ自体が競争上の優位性となっています。「MyInfo Copilot」と「Enterprise MCP」は、テラダインが単に高性能なテストプラットフォームを提供するだけでなく、それらのプラットフォームを扱うエンジニアが、それらを効果的に活用するために必要なツールと知識基盤を確実に得られるようにするという当社の取り組みを体現しています。 テストエンジニアリングのスピードと精度が市場投入までの時間や歩留まりに直接影響するこの業界において、その基盤の重要性はかつてないほど高まっています。
MyInfo Copilotについて詳しく知りたい方は、こちらの動画をご覧ください。
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リード・アクスマン は、テラダインのシニアプロダクトマネージャーとして、ジェネレーティブAIソフトウェアの製品戦略およびロードマップを担当しています。テラダイン入社前は、MathWorksでシニアパートナービジネスマネージャーを務めていました。ユニオン・カレッジで生物医学工学の理学士号を、アリゾナ州立大学でロボティクスおよびAIの理学修士号を取得しています。