AMD、組み込み開発向けエージェンティックAIアシスタント「AMD Ross」を発表

2026年10月01日 14時47分更新

　AMDは2026年9月30日（米国太平洋時間）、組み込みシステム開発の全ライフサイクルを支援するエージェンティック（自律型）AIアシスタント「AMD Ross™」を発表した。

組み込み開発向けのエージェンティックAIアシスタント「AMD Ross」

　FPGA、アダプティブSoC、x86組み込みプロセッサー、エッジAIプラットフォームなど、複雑化する同社の組み込み向けポートフォリオ全体のツールチェーンに対応し、自然言語による対話で設計・デバッグ・最適化・実装を加速する。本サービスは即日利用可能で、今後も月次ペースで新機能やツール連携が拡充される予定だ。

複雑化する組み込み開発と統合的文脈の課題

　現代の組み込みシステム開発は、基板設計やFPGA設計、アルゴリズム開発、組み込みソフトウェア、AI推論、デバッグ、システム実装に至るまで、多岐にわたる専門領域が複雑に絡み合っている。

　一つの設計変更が下流の全工程に再作業を引き起こすリスクがあり、ツール間の文脈の共有や調整を手動に頼る現状が、技術者のイノベーション時間を圧迫していた。

　「AMD Ross」は、こうしたドメイン間の分断を解消し、自然言語を新たな抽象化レイヤーとして位置づけることで、ハードウェアとソフトウェア双方の設計意図をツール群へシームレスに展開する。

自然言語による意図を具体的なアクションへ変換する、AMD Rossのアーキテクチャー構造

「AMD Ross」を構成する4つのコア要素

　汎用的なAIコーディングアシスタントとは異なり、「AMD Ross」はAMDの組み込み開発環境や実務ノウハウ、設計手法に特化して構築されている。主な構成要素は以下の4つ。

1．MCP（Model Context Protocol）サーバー

　オープン標準のMCPを採用し、Vivado™ Design SuiteやVitis™ Tools、PDM（Power Design Manager）、ChipScope、ROCm™、Ryzen™ AI SoftwareなどのAMDツール群とAIエージェントをダイレクトに接続。コマンド実行やレポート参照を対話形式で行なえる。

2．AMD Knowledge Base（ナレッジベース）

　公式ユーザーガイド、ホワイトペーパー、アプリケーションノート、回答記録などをベクトルデータベース化。RAG（検索拡張生成）技術を用いて正確で根拠のある回答を提示する。クラウド利用のほか、セキュリティに配慮したローカル（オフライン・エアギャップ）環境での運用にも対応できる。

3．Agent Skills（エージェント・スキル）

　タイミング最適化やVitis HLSにおけるC++再構成など、熟練エンジニアのベストプラクティスを構造化したマークダウン形式のスキルファイル。チーム内で共有し、一貫した品質での開発を可能にする。

4．Design Examples（デザイン例）

　Agent Skillsを実社会の組み込みアプリケーションにどのように適用するかを示す、すぐに実行可能なリファレンスデザイン群。

AMD Rossは、プロンプトからデプロイまでツールとコンテキストを統合する。これにより生産性が向上し、より創造的な仕事に時間を割けるようになる

　また、クライアントに依存しないアーキテクチャーを採用しており、VS Code、Cursor、Devin、Claude Code、OpenCode CLIなど、開発者が日頃使い慣れているIDEやCLI環境、好みのLLMを選択して統合できる。

主な適用例と導入効果

　「AMD Ross」は、自然言語での問い合わせから具体的な開発アクションを把握し、自律的に処理を進める能力を備えている。

　例えば、画像センサーのデモザイク・パイプライン処理（MATLAB設計、目標300 Mpixel/s）をVitis HLSで実装するケースにおいて、従来は熟練エンジニアの手動書き換えで2日を要していたC++コードやプラグマの調整作業を、AMD Rossのスキルを活用することでわずか2時間に短縮できたという。

　さらに、ロジックリソース（LUT数）についても従来の1801個から1177個へと35%削減する成果を上げている。

　また、配置配線後に発生した735件ものタイミング違反に対しては、専用のタイミング検証スキルを呼び出して分類・要因特定を行ない、対話的な修正プロセスを経て違反0件まで自律的に解消・検証できるとしている。