「AIが進化すると、回路設計エンジニアの仕事はなくなるのだろうか？」
「これから回路設計を学んでも、将来性はあるのだろうか？」
このような疑問を持つ方もいるのではないでしょうか。
AIは、設計や開発の進め方を変え始めています。回路設計も例外ではありません。回路図の作成や部品選定など、パソコン上で進められる作業は、AIによる支援や自動化が進む可能性があります。
しかし、回路図を作成できることと、実際の製品を成立させられることは同じではありません。
製品に搭載した実装基板が要求どおりに動作するのか。
必要な機能や品質を満たしているのか。問題が発生した場合、原因を特定して適切な対策を立てられるのか。
こうした判断には、電気回路の知識だけでなく、製品の機能や品質に対する理解も必要です。
私は約30年にわたり、実装基板の回路設計や電子機器の開発に携わってきました。
以前は自分で回路を設計していましたが、現在は製品開発全体の調整や設計レビュー、品質確認などにも関わっています。
その経験から考えるのは、AI時代には、単に回路図を作成する設計者にとどまらず、電気回路の知識を強みに製品開発を進められる人材が重要になるということです。
この記事では、回路設計エンジニアの仕事内容や将来性を整理しながら、AI時代に求められる回路開発エンジニアのスキルと役割について解説します。
回路設計エンジニアとは？
回路設計エンジニアとは、電子機器に必要な電気回路を設計する技術者です。
電子機器には、電源回路、信号を処理する回路、センサーから情報を取得する回路など、さまざまな回路が使われています。
製品に必要な機能や性能を実現するために、どのような回路を構成し、どの部品を使用するのかを検討するのが回路設計エンジニアの役割です。
ただし、回路設計は単に回路図を作成する仕事ではありません。
使用する部品の特性や公差、電源条件、温度、ノイズなどを考慮し、要求された性能を実現できる回路を検討する必要があります。
例えば、回路図上では問題なく動作するように見えても、実際の基板に実装すると、部品の特性や基板のパターンなどの影響によって、想定どおりに動作しないことがあります。
そのため、回路の動作原理を理解するだけでなく、実際の製品でどのような現象が起こるのかを考えることも重要です。
回路設計エンジニアには、回路を設計する技術と、設計した回路が実際に要求を満たすかを判断する能力が求められます。
回路設計エンジニアの仕事内容
回路設計エンジニアの仕事は、回路図を作成して終わりではありません。
製品に求められる機能や性能を理解し、部品を選定して回路を設計し、試作基板の評価を通じて必要な性能を実現していきます。
主な仕事内容は、次のとおりです。
- 製品の要求仕様を理解する
- 回路構成を検討する
- 電子部品を選定する
- 回路図を作成する
- 試作基板の動作や性能を評価する
- 不具合の原因を調査し、対策を行う
- 製品に必要な機能や品質を確認する
部品選定では、性能だけでなく、価格、消費電力、サイズ、入手性なども考慮します。
さらに、部品の公差や温度による特性変化などを踏まえ、実際の使用条件で問題が起きないかを検討します。
設計した回路は、実装基板を使って評価します。想定と異なる結果が得られた場合には、電圧や信号波形などを確認し、原因を分析します。
不具合の原因がすぐに分かるとは限りません。部品の特性や回路構成だけでなく、基板パターンや周囲の環境など、さまざまな要因を調べる必要があります。
対策を実施した後は、問題が解消したことに加えて、ほかの部分に新たな問題が発生していないかも確認します。
このように、回路設計エンジニアには、設計作業だけでなく、評価や問題解決を通じて製品の品質を確保する役割もあります。
回路設計の将来性は？
回路設計エンジニアの将来性を考えるうえでは、AIの進化だけでなく、回路設計の仕事がどのような役割を担っているのかを理解する必要があります。
電子機器を実現するためには、製品に必要な機能を電気回路で実現し、実際の使用条件で問題なく動作することを確認しなければなりません。
AIによって設計作業の一部が効率化されたとしても、製品に求められる機能や品質を満たす必要がなくなるわけではありません。
今後は、回路図を作成する能力に加えて、設計内容の妥当性を判断する能力や、製品全体を理解する力が重要になると考えています。
ただし、回路設計の需要や仕事の進め方が今後どのように変化するかは、業界や製品分野、AI技術の進歩によっても異なります。
そのため、回路設計の仕事がなくなる、あるいは必ず安泰であると断定することはできません。
重要なのは、技術の変化に対応しながら、電気回路の知識を実際の製品開発に活かせる能力を身につけることです。
AIにとられる回路設計の仕事とは？
AIの進化によって、回路設計エンジニアが担当してきた仕事の一部は、AIによる自動化や支援が進む可能性があります。
特に、決められた条件に従って進められる作業や、パソコン上で完結する作業は、AIに置き換わりやすいと考えられます。
例えば、回路図の作成支援、部品候補の選定、回路シミュレーション、設計資料の作成などです。
これらの作業でAIを活用できるようになれば、設計者が手作業で行っていた業務の一部を効率化できる可能性があります。
ただし、AIに置き換わる可能性があるのは、必ずしも作業全体ではありません。
実際には、仕事の中にある特定の工程が自動化され、人が担当する範囲が変化していくと考えられます。
回路図の作成や部品選定
回路設計では、要求仕様に合わせて回路構成を検討し、必要な部品を選定して回路図を作成します。
AIが要求仕様や部品のデータをもとに回路構成や部品候補を提案できるようになれば、設計の初期段階にかかる時間を短縮できる可能性があります。
また、複数の部品を比較したり、設計条件に合う候補を絞り込んだりする作業も、AIによる支援の対象になるでしょう。
ただし、部品を選ぶ際には、カタログに記載された性能だけでなく、温度特性、公差、入手性、コスト、サイズなども考慮する必要があります。
さらに、選定した部品が製品全体の要求を満たすかどうかも確認しなければなりません。
AIが部品候補を提示できたとしても、その選定条件が適切か、見落としがないかを判断するには、回路設計の知識が必要です。
回路シミュレーションや設計資料の作成
回路シミュレーションは、実際に基板を製作する前に、回路の動作を予測するための重要な手段です。
AIや設計支援ソフトウェアの活用によって、シミュレーション条件の設定や結果の整理、設計資料の作成などが効率化される可能性があります。
設計資料や報告書の作成についても、測定結果や設計情報を整理して文章にまとめる作業をAIが支援できれば、技術者の負担を減らせるでしょう。
一方で、シミュレーション結果が良好であっても、実際の基板が同じように動作するとは限りません。
部品のばらつきや温度、基板パターン、周囲の回路から受ける影響など、実際の製品にはさまざまな要因が関係するからです。
そのため、シミュレーションや資料作成が効率化されても、結果を確認し、製品として妥当かどうかを判断する仕事まで不要になるとは限りません。
定型的な設計作業や情報整理
過去の設計資料を検索する、部品の仕様を比較する、設計変更の内容を整理するなど、一定の手順で進められる作業も、AIによって効率化される可能性があります。
こうした作業にかかる時間が短くなれば、技術者は設計上の課題や製品の品質など、より重要な判断に時間を使えるようになるかもしれません。
ただし、過去の資料に記載されている設計が、現在の製品にもそのまま適用できるとは限りません。
製品の仕様や使用条件が異なれば、同じ回路構成や部品を使っても問題が発生する可能性があります。
過去の設計を参考にする場合でも、今回の製品に適用できるかを確認する必要があります。
AI時代に求められるのは開発目線をもったエンジニア
AI時代に求められるのは、回路図を作成する能力だけを持つ技術者ではなく、電気回路の知識を活かして製品開発を進められる技術者だと考えています。
ここでいう回路開発エンジニアとは、回路設計の専門知識を土台に、評価や不具合解析、品質確認などにも関わり、製品として成立するかを考えられる人材です。
回路設計の知識を深めることは重要ですが、その知識を実際の製品開発にどう活かすかという視点も必要になります。
設計と開発の違い
設計と開発は、似た意味で使われることがあります。
実際の担当範囲は企業や組織によって異なりますが、ここでは次のように整理します。
| 項目 | 回路設計 | 回路開発 |
|---|---|---|
| 主な範囲 | 回路構成の検討、部品選定、回路図作成 | 要求仕様の確認から設計、試作、評価、製品化まで |
| 主な作業 | 回路図の作成、部品の特性確認、設計検討 | 回路設計に加え、評価、不具合解析、対策、品質確認など |
| 目指すもの | 必要な機能を実現する回路を設計する | 必要な機能や品質を満たす製品を成立させる |
回路設計は、製品を実現するための重要な専門技術です。
一方、回路開発では、その技術を活用して、要求された機能や品質を満たす製品を完成させることを目指します。
ただし、回路設計者が試作評価や不具合解析まで担当する企業もあります。そのため、両者を完全に分けられるわけではありません。
重要なのは、職種の名称そのものではなく、回路設計の知識を活かして、どこまで製品開発に関われるかという点です。
AIによって設計作業の一部が効率化されたとしても、製品の要求仕様を理解し、設計内容を検証し、品質を確認する仕事は残ります。
回路設計の専門性を持ちながら、製品全体を見て判断できる人材になることが、これからの技術者にとって一つの方向性になると考えています。
AI時代に回路設計エンジニアに求められるスキル
回路開発エンジニアを目指す場合、回路設計の知識に加えて、製品全体を理解し、実際の動作を評価できる能力を身につけることが重要です。
特に、次のようなスキルが求められます。
電気回路の動作原理を理解する力
回路の動作原理や部品の特性を理解していれば、設計内容の妥当性を判断しやすくなります。
AIが回路構成や部品の変更案を提示した場合でも、その内容が適切かどうかを検討するためには、電気回路の知識が必要です。
実装基板を評価し、結果を判断する力
設計した回路が実際に要求仕様を満たしているかを確認するには、測定器などを使った評価が必要です。
電圧や信号波形などの測定結果を確認し、設計時の想定と比較することで、問題の有無や改善すべき点を判断します。
不具合の原因を追究する力
製品に不具合が発生した場合、症状だけで原因を決めつけず、複数の可能性を検討することが重要です。
仮説を立て、測定や条件変更によって検証し、原因を絞り込んでいく力が求められます。
製品の機能や品質を理解する力
回路が動作していても、製品に必要な機能や性能を満たしていなければ、製品として成立しているとはいえません。
要求仕様や使用条件を理解し、実装基板が必要な品質を満たしているかを判断する視点が必要です。
AIを活用し、結果を検証する力
AIを利用すれば、情報整理や設計案の検討などを効率化できる可能性があります。
ただし、AIの回答や設計案が正しいとは限りません。提示された内容をそのまま採用するのではなく、回路の知識や測定結果をもとに検証することが重要です。
製品全体を見て調整する力
製品開発では、回路だけでなく、ソフトウェア、機構、品質、製造など、さまざまな要素が関係します。
担当する回路だけを見て判断するのではなく、ほかの部分への影響も考慮し、関係者と連携しながら開発を進める力が求められます。
これらの能力は、すべてを一度に身につける必要はありません。
まずは電気回路の基礎や部品の特性を理解し、設計と評価の経験を積み重ねていくことが大切です。そのうえで、不具合解析や品質確認、製品全体への理解へと視野を広げていけば、回路設計の知識をより幅広く活用できるようになります。
私自身、回路設計を担当していた頃の経験が、現在の設計レビューや品質確認にも役立っています。
回路設計の専門知識を土台に、実際の製品を理解し、技術的な判断ができること。それが、AI時代に求められる回路開発エンジニアの強みになると考えています。
まとめ
AIの進化によって、回路図の作成や部品選定など、回路設計の進め方は変化していく可能性があります。
しかし、回路図を作成できることと、実際の製品を成立させられることは同じではありません。
製品に搭載した実装基板が要求仕様を満たしているか。必要な機能や品質を確保できているか。不具合が発生した場合に原因を特定し、適切な対策を判断できるか。
こうした仕事には、電気回路の知識と、製品全体への理解が必要です。
これから回路設計エンジニアを目指す人や、現在回路設計に携わっている人にとって、AIを活用するスキルを身につけることは重要です。ただし、それだけでなく、AIが提示した結果を検証し、実際の製品で妥当かどうかを判断できる能力も必要になります。
私は約30年の経験から、回路設計の専門知識を土台に、評価や不具合解析、品質確認まで視野を広げることが、技術者としての強みにつながると考えています。
AI時代に目指したいのは、単に回路図を作成できる設計者ではなく、電気回路に強く、製品全体を理解して開発を進められる技術者です。
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