自動車のECU（電子制御ユニット）開発現場で、AIはどう変わるのか。ホンダのE&Eアーキテクチャー開発最前線で考える「3つのループ構成」をまとめました。
はじめに — 今の課題
自動車のECU開発あるあるです：
- 要求仕様のレビューに経験値が依存する → 若手は失敗してから学ぶ
- サプライヤーとの指摘書やり取りに膨大な時間
- 一致性検証が文化として馴染んでない
- 設計編でOK出しても実装で漏れが大量発見
「時間かけてもソフト完成が遅れる → 確認が後ろに詰まる」この負のループを、AIでどう断ち切るか。その構想が3つのループです。
🔄 ループ1：要求仕様の高速精緻化
何をするか：
- 日本語の要求仕様からAIがオートコード生成
- エミュレーター（Renode等）で即座に動作確認
- フィードバック → 要求修正 → 再オートコードの高速ループ
本質は「経験値に依存しない品質担保」です。
今は経験ある人の検証に依存しています。これ、スケールしません。経験値ない人は失敗して初めて学ぶ世界。AIに「勘所」をルーブリック化して組み込めば、誰でも最初から高品質な要求仕様を書ける。
「失敗してから精度を上げる」→「最初から失敗しない構造」への転換。経験値ある人の役割は、自分で検証する人から「AIにどこを見るべきか教える人」へシフトします。
🗄️ ループ2：ソース管理AI（3層システム）
ソース納品が全ての起点。ここにAIを据えます：
- 一致性検証をAIが自動実行 → 設計編の指摘書やり取りが不要に
- 不具合時はJiraとソースをAIが横断比較 → 原因特定が一瞬
- 複数サプライヤーのソースが揃えば「どっちが悪い」問題が解消
3層AIでサプライヤーのソースを保護しつつ、解析結果だけを共有。IP（知的財産）を守りながら、システム全体の品質を担保する仕組みです。
🌐 ループ3：AI通信レイヤー（HIL統合）
これが一番面白いところです。
各社の単体HILベンチ（ハードウェアインザループ）を、AI通信レイヤーで論理的に接続します：
- モードA（サプライヤー未納品）：ループ1のオートコードを対抗機モデルとして代用
- モードB（サプライヤー納品済み）：ソース管理AI経由でCAN信号処理をAPI化
つまり、システムベンチ相当の検証が、単体ベンチの組み合わせで実現する。各社は自分の単体開発に集中し、AIがシステム全体の繋ぎを担保する世界です。
💡 コア思想
「みんなが単体の開発を標準ワークの中でやれば、全員が助かる。集中するべきところに集中すれば、周りはAIが繋いでいく」
これは夢物語じゃありません。構成要素は全て既存技術です。要求仕様の自動コード生成も、エミュレーターも、AIによるコード解析も。それをどう組み合わせるか、そこが勝負です。
まとめ
- ループ1で要求仕様の品質を経験値非依存に
- ループ2でサプライヤー管理をAI自動化
- ループ3でシステム統合をAI通信で実現
自動車開発のV字モデル、特に左フェーズ（要求 → 設計 → 実装）のAI活用は、これから来る大きな波だと考えています。次回は、このフローを図解で整理する予定です。
