投稿者 global-ai-media 
汎用マイコンボードESP32をWebベースのオシロスコープに変えるオープンソースプロジェクト「ESP-Scope」が注目を集めています。特筆すべきは、そのファームウェア開発に次世代LLMとされる「Gemini 3」が活用されている点です。本稿では、この事例を端緒に、日本のお家芸である「モノづくり」領域における生成AI活用の可能性と、実務実装に向けた課題について解説します。
高度化する生成AIのコーディング能力と組み込み領域への進出
これまで、生成AIによるコード生成といえば、Pythonを用いたデータ分析やReactなどのWebフロントエンド開発が主な適用領域でした。しかし、今回話題となっている「ESP-Scope」の事例は、その潮目が変わりつつあることを示しています。ESP-IDF（Espressif IoT Development Framework）は、メモリ管理やリアルタイム性が求められるC/C++ベースのフレームワークであり、Web開発とは異なる厳密な制約が存在します。これらを考慮したファームウェアをLLMが生成・支援できるようになった事実は、AIの理解度が物理層に近い領域まで深まっていることを意味します。
日本の製造業・ハードウェア開発におけるインパクト
日本国内には、世界に誇るハードウェアメーカーやIoTデバイス企業が数多く存在しますが、同時に「組み込みソフトウェアエンジニアの不足」は深刻な課題となっています。若手エンジニアの多くがWeb系技術を志向する中、C言語やアセンブリ、ハードウェアレジスタを理解する人材の確保は年々難しくなっています。
こうした状況下で、最新のLLMが「即戦力の組み込み開発アシスタント」として機能する可能性は、日本の製造業にとって大きな福音となり得ます。仕様書からドライバの雛形を作成したり、複雑なレジスタ設定のボイラープレート（定型コード）を生成したりすることで、熟練エンジニアはアーキテクチャ設計や品質保証といった高付加価値な業務に集中できるようになります。
実務適用におけるリスクと「幻覚」の危険性
一方で、ハードウェア制御における生成AI活用には、Web開発以上に慎重なリスク管理が求められます。LLM特有の「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」が、物理的な損害に直結する恐れがあるためです。
例えば、AIがピン配置（GPIO）の定義を誤ったり、電圧設定のパラメータを間違えたりした場合、最悪のケースでは回路の焼損や発火につながる可能性があります。また、組み込みシステム特有の「リアルタイム制約（タイミング要件）」や「割り込み処理」の整合性までは、AIが完全に保証できないケースも多々あります。したがって、生成されたコードをそのまま製品に組み込むことは避け、必ず専門知識を持つ人間による厳格なコードレビューと、実機での単体テスト・結合テストを経るプロセス（Human-in-the-loop）が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本の企業・組織が取るべきアクションと示唆を以下に整理します。
- レガシー資産のモダナイズへの活用：
多くの日本企業が抱える「過去の遺産（古いC言語コード）」の解析や、現代的な設計へのリファクタリングにおいて、AIは強力なパートナーとなります。ドキュメントが存在しないコードの仕様化支援などに活用価値があります。 - プロトタイピングの高速化：
新規事業やPoC（概念実証）段階では、AIを活用してハードウェア制御のプロトタイプを爆速で作成し、市場性を検証するアプローチが有効です。品質よりもスピードが優先されるフェーズでの積極利用が推奨されます。 - ガバナンスと安全基準の策定：
「AIが生成したコードをファームウェアに採用する場合の検証基準」を社内規定として整備する必要があります。特に機能安全（ISO 26262等）が求められる領域では、AIコードのトレーサビリティ確保が今後の重要な論点となるでしょう。
Gemini 3をはじめとする次世代モデルの登場により、ソフトウェアとハードウェアの境界線はさらに曖昧になりつつあります。この技術を単なる「自動化ツール」として見るのではなく、エンジニア不足を補い、開発スピードを劇的に向上させる「組織的な能力拡張」として捉え直す時期に来ています。