投稿者 global-ai-media 
半導体設計データの標準化を推進するSi2が、新たにLLM（大規模言語モデル）のベンチマーク連合を設立しました。汎用AIモデルの進化が著しい一方で、高い正確性が求められるエンジニアリング領域では、独自の評価指標が不可欠となっています。本記事では、この動きを起点に、専門領域における生成AI活用の課題と、日本企業が意識すべき「評価と品質担保」の戦略について解説します。
エンジニアリング領域に特化した「ものさし」の必要性
半導体設計ツールの相互運用性標準化を進める国際団体Si2（Silicon Integration Initiative）が、高品質なLLM開発を加速させるためのベンチマーク連合（LLM benchmarking coalition）の設立を発表しました。これは、生成AIの活用フェーズが「汎用的な対話」から「専門業務への深い実装」へと移行していることを象徴する出来事です。
これまで、LLMの性能評価といえばMMLU（Massive Multitask Language Understanding）などの一般的なベンチマークが主流でした。しかし、半導体設計や高度な製造プロセスといったエンジニアリング領域においては、一般的な知識を問うテストだけでは実務への適用可否を判断できません。回路設計の論理的整合性、物理制約の遵守、そして独自フォーマットのデータ解釈能力など、ドメイン特化型の評価基準（ドメイン・スペシフィック・ベンチマーク）が切実に求められていたのです。
「ハルシネーション」が許されない現場でのリスク管理
生成AI最大のリスクの一つに「ハルシネーション（もっともらしい嘘の出力）」があります。マーケティングコピーやアイデア出しのブレインストーミングであれば、多少の誤りも許容されるかもしれませんが、半導体設計やインフラ制御、医療機器開発などの分野では、たった一つのパラメータ設定ミスが致命的な事故や巨額の損失につながる可能性があります。
Si2のような業界団体がベンチマーク策定に乗り出す背景には、各社がバラバラにAIモデルを評価するのではなく、業界全体で「安全に使用できるAI」の基準を定めたいという意図があります。これは、AIモデル自体の性能だけでなく、学習データの品質や、出力結果の検証プロセス（Verification）も含めた包括的な品質保証の枠組みを作ろうとする動きと言えるでしょう。
日本の製造業における「暗黙知」とデータ標準化
日本の製造業やエンジニアリング組織にとって、この動きは対岸の火事ではありません。日本企業は現場に高度なノウハウ（暗黙知）を蓄積していますが、それらは必ずしもAIが学習しやすい形式（形式知）で整理されているわけではありません。
Si2はもともと「OpenAccess」という設計データの標準化を推進してきました。AI活用においても、データの標準化は成功の鍵を握ります。どれほど高性能なLLMを導入しても、社内の技術文書、設計図面、実験データが構造化されていなければ、精度の高い回答や設計支援は期待できません。AI導入の前段階として、社内データの整備と標準化（データガバナンス）が改めて重要性を増しています。
日本企業のAI活用への示唆
今回のSi2の動きを踏まえ、日本の実務者は以下の点を意識してAI戦略を構築すべきです。
1. 汎用ベンチマークに依存しない独自の評価指標を持つ
導入するLLMを選定する際、公開されているベンチマークスコアだけを鵜呑みにせず、自社の特定業務（例：過去の不具合レポートからの原因抽出、特定プログラミング言語でのコード生成など）に即した独自の評価データセットを作成し、PoC（概念実証）段階で厳密にテストを行う必要があります。
2. 「Human-in-the-loop」を前提としたプロセス設計
専門領域でのAI活用では、AIを「自律的な作業者」ではなく「高度な支援ツール」として位置づけるべきです。最終的な設計承認や品質チェックには必ず人間の専門家が介在するプロセス（Human-in-the-loop）を構築し、AIの出力に対する責任の所在を明確にすることが、日本の法規制や企業ガバナンスの観点からも重要です。
3. 業界団体や標準化活動への注視と参加
今後は半導体のみならず、化学、自動車、金融など各業界で特化型LLMの標準化が進むと考えられます。欧米主導のルールメイキングに遅れを取らないよう、国際的な標準化動向をウォッチし、可能であれば自社の知見を標準化プロセスに反映させるような動きも求められます。
専門領域でのAI活用は、魔法のような自動化ではなく、地道なデータの整備と厳格な評価の上に成り立ちます。今回のベンチマーク連合設立のニュースは、AI活用の本質が「モデルの賢さ」だけでなく「評価の確かさ」にシフトしていることを示唆しています。