図1　日本ナショナルインスツルメンツのコラーナ・マンディップシング��

NIは、1976�Q創業時の専���R定�_しかない時代に最初からプラットフォーム�}法を使った�R定�_を開発してきた。共通のハードウエアシャーシにボードを差し込むとオシロスコープができ、別のボードを差し込むとスペアナができる。�R定データはパソコンで見てデータを処理する。テストプログラムやテスト�v路の設��にはソフトウエアのLabVIEWを��いる。現在のハードウエアプラットフォームがPCIeバスを�eつPXIシャーシ。

こういった考え�気枠焼���設��・���]にも通じる。今や、顧客の望むシステムはますます複雑になってきているから、ASICのような顧客ごとの個別設��はコスト的に見合わない。しかも少量�H���|だ。だからこそ、さまざまな顧客に共通の仕様を見つけ、それをプラットフォームとしなければならない。顧客ごとの違いはプログラムで変える。ハードウエアのプログラムならFPGA、ソフトウエアのプログラムならCPU、を使えばよい。

�O社でソフトウエアを書いていられないのなら、ソフトウエアを書いてくれる仲間を募るしかない。また、そのソフトウエアプログラムを�~単に書くためのツールを作ってくれる仲間も欲しい。つまり、さまざまな仲間からなるエコシステムを構築するのである。CPUコアのARMの最�jの�咾澆�1000社もの仲間がいることだ。NIもエコシステムの広がりに��を入れている。「代表に��任したころは40社だったが、今は50社の仲間がいる」とコラーナ��は言う。

エコシステムを拡�jするための�i提はまずオープンであることが不可�L。また、餅は餅屋ということわざのある通り、�Q社は深さを�{求し、�O社の�咾澆鮑殞�たせることも�Lかせない。

そして世の中の�jきな流れ、すなわちメガトレンドがIoT、クルマ(�O動運転や電動化)、5G、クラウド、機械学�{やディープラーニングなどへ向かっている。しかも使われる�\術に共通項も�Hい。例えば、クルマの�O動運転で�i�気�����を判別するための機械学�{は、クラウド�屬�IoTシステムのデータ解析にも使われる。しかし、IoT端��からのデータを人間がどう判��するか、しきい値の設定次��では、��常でも異常と判��してしまうことが�Hい。逆に、人間がしきい値を緩めると何を�Rっているのかわからなくなる。そこで、機械学�{を使おうとしてもどのような学�{アルゴリズムを使うべきか、を��めなくてはならない。そう�~単ではない。NIは、集塵機メーカーのアマノと共に、モーターの異常値のしきい値を��めるのに、統��的�}法（タグチメソッド）を使った（参考�@料1）。機械学�{に、統��的な�}法を使うことで学�{アルゴリズムを開発しなくて済んだ。

また、命に係わる�O動運転やADAS（先進ドライバー�мqシステム）となると、テストカバレージをどこまで広げられるか、が問われている。いわば、システムが複雑になっている中でどのようにして検証するか、コストアップを抑えながらそのテストカバレージを広げていこうと業�c����で議�bされている。

半導��のテストでもそのテスト�}法を見直す動きもある。これまで�Hくの半導��企業はファブレスもIDM（設��から���]までの�貭湘�合半導��メーカー）も後工��をOSAT（後工��からテストまで�个栄蕕Χ版v）にアウトソースしていた。しかし半導��デバイスが複雑になるにつれ、外�Rしていたテストの最適化あるいはテスト�}法を�O社で開発する��要性を感じ始め、テスト�}法を�O社で開発する動きが出ているようだ。

ただ、テストカバレージを広げる場合、NIは顧客の課��を�k緒に解��し、顧客の成功を見届けていきたいとコラーナ��は言う。この顧客のサクセスも�啣修靴討い�。このため、LabVIEWをベースに顧客やパートナーのトレーニングにも��を入れる。時には顧客のオンサイトにも行き、顧客ごとのニーズに応じたカスタムトレーニングにも�官�していくという。

またNI�O身の�咾澆任△襯廛薀奪肇侫�ームの��新にも��を入れている。今�QはLabVIEW 2017だけではなく、LabVIEW NXGも発表した(参考�@料2)。ハードウエアとしても顧客がカスタマイズできるようにするため、XilinxのFPGAも数�Q�iに導入し、LabVIEW�屬�FPGAの内容をプログラムできるようにした。加えて、ハードウエアモジュールも少しずつ�{加しており、先月のNIDays 2017では（参考�@料3）、�j量のセンサ信�､鬟轡潺絅譟璽轡腑鵑垢襪燭瓠�24チャンネルのSMU（Source Measurement Unit）を新����発表している。

参考�@料
1. AIをもっと身�Zに−CEATEC 2017（2） (2017/10/12)
2. NIWeek 2017、コンバージェンスが進むIoT･AI･ADAS･5G･クラウド (2017/05/26)
3. NIが����した5つの�\術トレンド (2017/10/31)