MCU：マイコンアーカイブ

AI支援の組込み開発

2025年3月14日 WithHappy

組込み開発、特にMCU/MPUソフトウェア開発向けのAI支援環境が整ってきました。現在の環境とAI支援ソフトウェア開発の動向をまとめました。

AI支援ソフトウェア開発環境

Microchip、MPLAB AIコーディングアシスタント発表、MONOist記事、2025年3月5日
Eclipse IDEへGitHub Copilot提供、Microsoft、2025年2月12日
Visual Studio CodeへGitHub Copilot Free提供、Microsoft、2025年1月31日

1：米）Microchip社のIDEがMPLAB X IDEです。この拡張機能にAIコーディングアシスタントがあり、無償版と高度機能サブスクライセンス版があります。無償版でもAI知見やコード自動補完、Microchip文書検索、ブロック図作成機能などがありMCUハード/ソフト開発に使えます。

2：MCU/MPU開発のデファクトスタンダードEclipse IDE用AI支援プラグインで、アカウント登録のみでGitHub Copilotが無償利用可能です。月間2000件コード補完、50件チャットアクセスなどの制限付きですが、ベンダ各社のEclipseベースIDEへAI機能の追加ができます。

3：VSCをMCU/MPU開発へ使う動きもあります。このVSC用AI支援プラグインが、GitHub Copilot Freeです。2と同様の制限付きですが、より高度な有償Pro/Business/Enterprise版もあります。

GitHub Copilotプラグインをインストールすると下図GitHub Copilotアイコンが、2のEclipse IDEは下部右端、3のVSCは上部中央に現れます。このアイコン経由でAI機能へアクセスします。

1週間AIコーディングのみの実験

2025年3月3日、社内実験としてエクスプラザ）CTO（Chief Technology Officer）松本和高氏が、1週間、AIコーディングのみ、人力コード記述禁止令を出しました。狙いは、短期AIオンリーの集中開発でAI視点を広め、AIコーディング開発者育成、AI協業スキル向上などです。

AIを使うエンジニアの方が年収も高い、ITmedia、2025年3月13日という調査結果もあります。

実験結果は、後日発表予定です。

数年後の組込みAIソフトウェア開発

様々なソフトウェアの開発効率が、AI支援や活用により向上することは、既成事実と言えるでしょう。

但し、WindowsやWeb開発に比べMCU/MPUソフトウェア開発は、ネットワーク上の公開サンプル数が少ないため、AI学習や推論精度の点で劣る可能性があります。

高性能なAI出力には、学習と推論が重要です。「AI学習」は、多くのデータを解析しパターンや関係性を探ります。学習を重ねる毎に精度が向上し、ミスも減らせます。「AI推論」は、AI学習で得た知識を基に、予測や判断を行います。

従って、ベースになる膨大なデータ（開発事例）が、実質的なAI利用に必須です。データ数の多いWindowsアプリ開発やWebアプリ開発などは、AI支援も有効、有益でしょう。

一方、MCU/MPU開発のAI支援は、未だ発展途上です。しかし、AI開発環境整備や利用者増加と共に、数年後には改善されるでしょう。MCU/MPU開発者は、AIプロンプト入力や先行するAI Webアプリ開発などを試すことで、AI支援ソフトウェア開発に徐々に慣れておく必要があります。

数年後は、全てのソフトウェア開発で、AI支援が当たり前の方法になるからです。

ベンダ提供公式サンプル活用テンプレート

弊社マイコンテンプレートは、ベンダ提供の複数サンプルソフトを簡単に組込めるアプリ開発ツールです。ベンダ公式サンプルを利用しますので、高信頼で効率的な複数ベアメタルMCU機能を、簡単に組込めます。

現在、ベアメタルテンプレートと同様のベアメタルサンプルソフトをRTOS環境下で並列動作させるRTOS版テンプレートを開発予定です。RTOS MCUソフトウェアのプロトタイプ開発に向いています。

MCU/MPUソフトウェア開発のAI支援が普及する前段階に、弊社テンプレートを活用してはいかがでしょう！

Summary：AI支援の組込み開発

MCU/MPUソフトウェア開発のAI支援は、WindowsアプリやWebアプリ開発に比べ未だ発展途上です。これは、AI利用のベースになる膨大なデータが不足しているからです。しかし、AI開発環境整備や利用者増加と共に、数年後には改善されるでしょう。

MCU/MPU開発者は、先行するAI Webアプリ開発などを試し、AIプロンプト入力などAI支援開発に慣れる必要があります。数年後は、全てのソフトウェア開発で効率向上を狙うAI支援が当然の方法になるからです。

2025年MCU半導体ベンダ動向

2025年2月14日 WithHappy

MCU半導体需要の低迷が原因で、STマイクロ、NXP、ルネサス各社の人員削減や減収減益が話題になっています。

2025年半導体需要低迷ニュース

STマイクロ、最大3000人削減を検討、Bloomberg、2025年2月1日
NXP、売上げ見通し市場予想下回る、Bloomberg、2025年2月4日
ルネサス、2024年通期減収減益、EE Times、2025年2月7日

1：STマイクロは、産業および自動車部門の需要低迷のため、従業員約6%相当の最大3000人員削減を検討中。業界にとって2024年は数十年ぶりの厳しい1年だった。

2：NXPは、産業および自動車向け半導体の需要低迷が長引いているため、2025年1-3月売上高10%減の見通し。市場予想下回る。

3：ルネサスの2024年10-12月売上高は、前年比19.2%減の2926億円（産業25.0%減1408億円、自動車13.5%減1488億円）。2025年は、将来取組みに集中。

2025年は、MCUベンダの風向きに変化が起こりつつあるのは、確実のようです。

半導体独立不可能

「半導体はどの国も独立は不可能」と欧州3 MCUベンダCEO強調、EE Times、2024年11月14日

昨年ドイツ）ミュンヘン開催electronica 2024で、欧州主要MCUベンダ3社のInfineon、STマイクロ、NXP各CEOが、AI期待とEV（電気自動車）の見解を語っています。

あらゆるデバイスや用途でAI必須になるため、巨大ビジネス機会あり
EVは短期的困難に直面しているが、電動化の強い取組みを否定するものではない
世界規模半導体の分断は危険、どの国も独立できない

2025年の米国関税導入への強い懸念を示しています。

動的状況把握ツール：CopilotやGemini

半導体や経済の状況は、動的に変化します。この動的現状を手軽に調べる方法として、CopilotやGeminiが役立ちます。

例えAI PCでない従来型PCでも、CopilotやGeminiへ質問すれば最新ネット情報をかき集め、専門家以外の誰でも判るように要約、回答するからです。

回答の基になったリンクも表示するので、ハルシネーション対策もできます。最新情報が概要から詳細まで把握できます。天気予報と同じ感覚で活用すれば良いと思います。

高騰するプリント基板対策や開発中デバイス入手困難に備え、Plan B検討のきっかけになります。

Summary：2025年MCU半導体ベンダ動向

2025年のMCUベンダ各社は、産業と自動車向け半導体の需要低迷、供給過剰、製造コスト上昇に直面しています。さらに、米国と諸外国の報復関税など、地政学リスクの市場影響も無視できません。

半導体と経済の先行き不透明感が増しているのは、確実です。MCU開発者も、状況注視の必要があります。これら状況変化へ多様に対応できるMCU開発者が、今求められています。

Afterword：多様MCUソフトウェア開発ツール：弊社マイコンテンプレート

弊社は、ルネサス/NXP/STマイクロ/ Infineon（旧Cypress）各社の主要汎用MCUテンプレートを、各1000円（10 US$）で販売中です。最近のMCUソフトウェア開発は、HAL（Hardware Abstraction Layer）API記述が殆どです。弊社汎用テンプレートを使ってHAL APIポイントを掴めば、多様なMCUの早期開発に役立ちます。

MCU開発者とAI

2025年1月17日 WithHappy

MCUベンダ各社のエッジAIニュースが、昨年末から2025年の今年にかけて多く見られました。その背景を考えます。

2030年までのAI半導体市場予測

コチラの記事は、2030年までの半導体市場予測と、AIが人間の知能を超える2029年のシンギュラリティ実現を示しています（関連投稿：生成AI未来予測は2027年シンギュラリティ予測）。

従来の半導体は、2年毎に2倍になるムーアの法則で成長してきました。しかし、AIにより新たな形で成長し、Auroraというスーパーコンピュータを例に、AI半導体は、16倍に急増すると予測しています。その結果、シンギュラリティが、2029年に到来する可能性を述べています。

また、クルマとサーバ/データセンタのAI半導体が、2025年から2030年の半導体を牽引すると結論しています。これらは、主にクラウド側AI半導体の話です。

ソフトウェア実装はAI、最上流工程は実装経験の人間

コチラの記事は、クラウドAIと機械学習が進化すると、プログラミングの殆どはAIが担うと結論しています。但し、起点となる「ここをソフトウェア化するという意思」はAIで代替できないため、実装経験のある開発者が必要と付け加えています。

映画ターミネーターのようにシンギュラリティでAIが意思を持つか、本当は分かりません。しかし、ソフトウェア実装をAIが担当すれば、MCU開発者の実務負荷が減ることは明らかです。

Summary：MCU開発者の備え

様々な予測を示しました。しかし、あくまで予測で、地震予知同様、未来は分かりません。

重要なのは、備えです。2025年の今すべきことは、MCUソフトウェア開発などの経験です。

開発経験は、成功でも失敗でもAI全盛時代に活かせる人間固有資産です。ハルシネーション対策に、AIの実装が正しいか、使い物になるかなどを最終的な判断は、経験豊かなMCU開発者が担当するでしょう。

MCUソフトウェアAI自動化は、機械学習データが少ないためPCやMPUに比べ遅いです。この遅さを活かしMCU開発実経験を積みましょう（関連投稿：生成AI活用スキル、AIのMCUへの影響）。

Afterword：エッジAI期待サービス

さて筆者は、エッジAIにセキュリティ確保とルーティンワーク自動化を期待します。Windowsセキュリティ更新やブラウザ更新など、PCセキュリティ保全処理は全てAI任せ、いつでもどこでも安心安全PCを直ぐに使いたいです。

また、重要メール抽出や金曜投稿ネタ候補提案など、気兼ねなくAI任せたいタスクも数多くあります。エッジAI MCUで実現できれば嬉しいですね！

Raspberry Pi Pico 2 W発表

2024年11月29日2024年12月2日 WithHappy

2024年11月25日、英国ラズパイ財団は8月9日発表のRaspberry Pi Pico 2（5$）へ、2.4GHz Wi-FiとBluetooth 5.2無線モジュールを追加したRaspberry Pi Pico 2 Ｗ（7$）を発表しました。

弊社は、MCU開発者向けMPUにPico 2が適すと考え、その背景やハードウェア、ソフトウェア開発環境を投稿しました。EE Times記事によると今回の無線機能追加Pico 2 Ｗに加え、2025年には更に機能追加したPico 2シリーズへと展開されるそうです。

Raspberry Pi Pico 2 WとPico 2

Pico 2 Ｗは、Cortex-AなどのMPU/SBC定番MPUコアを、セキュリティ強化Cortex-M33コアへ変えたPico 2へ無線モジュールを加え、僅か7米ドルで発売されます（日本国内発売、価格未定）。

Cortex-M33は、セキュアブートやTrustZoneなど既に多くのセキュリティ強化MCUに採用中です。Pico 2 W/Pico 2はMPUですが、MCUで実績のあるCortex-M33を搭載し、僅か7$/5$です。

つまり、価格面でもMCUに十分対抗でき、しかも、機能拡張性も備えた新世代MPU製品が、Raspberry Pi Pico 2 WとPico 2です。

MPU：Raspberry Pi Pico 2 W/Pico 2とMCU比較

MPUのRaspberry Pi Pico 2とCortex-M33 MCUの特徴的な仕様比較が下表です。MCUは、Pico 2と同じコアを使うルネサス）RA6E1を用いました。

	Raspberry Pi Pico 2	ルネサスRA6E1
制御コア	Cortex-M33 (150MHz)	Cortex-M33 (200MHz)
内蔵Flash	4MB	≦1MB
内蔵RAM	520KB	256KB
内蔵周辺回路	2xUART、2xSPI、2xI2C、24xPWM、USB 1.1、12xPIO	6xSCI、12bit ADC/DAC、2xSPI、2xI2C、24xPWM、USB 2.0…etc.

MPUのRaspberry Pi Pico 2は、その機能追加に主としてオープンソースソフト/ハードを用います。このため十分なFlash/RAM容量を内蔵しています。内蔵周辺回路はMCU比、少数です。

一方、MCUのRA6E1は、ADC/DACなどMPUに比べ豊富な周辺回路を内蔵していますがFlash/RAM容量はMPU比小さく、機能追加はユーザ開発専用ソフトウェアが主です。

つまり、機能拡張性に優れるMPUと、価格重視MCUの特徴が仕様に現れています。

従来MPUは、MCUに比べかなり高価でした。しかし、Raspberry Pi Pico 2 W/Pico 2は、同クラスのMCUと同じ低価格にもかかわらず機能拡張性にも富んでいます。

Raspberry Pi Pico 2 Wは、Pico 2と同じ基本構成で、IoT向き無線モジュールを追加した新世代MPUです。

顧客はMPUでもMCUでも構わない

開発依頼元の顧客は、Cortex-M33のセキュアブートやTrustZoneなどのセキュリティ機能さえ持てば、制御系がMPUでもMCUでも構いません。ポイントは、トータルコストとその開発期間です。

最終的な顧客要求の実現に対し、オープンソースソフト/ハードの購入/活用で開発期間短縮も狙えるMPU Raspberry Pi Pico 2 W/Pico 2でアプローチするか、それとも、始めから豊富な周辺回路を持つMCUの専用ソフトウェアでアプローチするか、どちらを選ぶかは、我々開発者に任されています。

MPU/MCU、どちらのアプローチでもコストと期間を見積もれる二刀流開発者が求められます。

Summary：機能拡張低価格MPUと価格重視MCUの二刀流開発者

セキュリティ強化Cortex-M33コア搭載のRaspberry Pi Pico 2（5$）へ、無線モジュール追加Raspberry Pi Pico 2 Ｗ（7$）が発表されました。

IoT制御系は、Raspberry Pi Pico 2/Pico 2 Wのような機能拡張に優れ低価格な新世代MPUを使ったオープンソースハード/ソフト開発か、または、価格重視の従来MCU専用ソフトウェア開発か、両アプローチコストと開発期間を見積もれる二刀流開発者が求められます。

Afterword：プレタポルテのMPUとオーダーメイドのMCU

MPUはプレタポルテ、MCUはオーダーメイドに例えると解り易いと思います。

既製オープンソースハード/ソフトに少し手を加え顧客要求に合わせるのがMPU、専用ソフトウェアで顧客要求を満たすのがMCUだからです。どちらのアプローチを選択するか顧客と相談するには、MPU/MCUの二刀流開発が必要です。

英国ラズパイ財団は、Cortex-M33コアPico 2のシリーズ展開を狙っています。IoTにセキュアブートやTrustZoneが必須と考えているからです。Cortex-M33が今後のIoT開発ねらい目になりそうです。

半導体の宿命と対策

2024年11月15日2024年11月19日 WithHappy

今回は技術的な話から離れ、半導体とその製品開発者の宿命と対策を考えます。

Summary：半導体の宿命と対策

半導体は経済と安全保障に強く関わる戦略物資です。経営・投資家には、巨額が稼げる分野、政治家には権力の見せ所の集票手段となりえます。

先端技術だけでなくこのような様々な側面を持つため、半導体製品開発者は、状況変化への柔軟性と視野を広く保ち、開発デバイスの高騰や入手不能などの状況に備え、常にPlan B対策を持つことをお勧めします。

半導体の成長

日本で「産業のコメ（米）」とも呼ばれる半導体は、自国の国内経済と安全保障に強く関わる戦略物資です。下記ピックアップ記事が物語っています。

2024年9月、世界半導体売上高が、前年同月比23.2%増の553億米ドルで過去最高を更新しました（11月7日、EE Times Japan記事）。グロス変化ですが、国別や地域別の増減割合も示されています。

2024年10月9日、矢野経済研究所は、日本国内車載ソフトウェアの制御系と車載IT系比率とその2030年までの日本市場が、1兆円に迫る規模の拡大予測を発表しました（10月22日、MONOist記事）。

※制御系：車載ADAS（先進運転支援システム）関連。
※車載IT系：CASE（Connected、Autonomous、Shared & Service、Electric）関連。

2024年10月31日、トヨタとNTTは、ヒト、モビリティ、インフラが三位一体で協調し、交通事故ゼロ実現に向けたAI・通信基盤構築に向け2030年度までに両社折版で5000億円投資を発表しました（11月1日、MONOist記事）。

これらの記事は、半導体製造・販売の売上高は過去最高に上昇中で、その半導体を大量に使う車載技術なども順調に拡大、2030年頃には、AI活用の新しいサービスへ発展することを示しています。つまり、半導体成長は前途洋々、関連投資や得られる利益も巨額です。

天気予報で言えば快晴です。経営者や投資家にとっては、半導体関連分野は魅力的でしょう。

半導体と政治

前章記事は、いずれも今秋の日米欧政治状況が大きく変わる前に発表されたものです。来年2025年は、この政治状況が大きく変わります。果たしてこれら予測や見込みが、このまま維持・継続されるでしょうか？

選挙によって選ばれる政治家は、自分の選挙区に視野・関心が集中しがちです。半導体産業は、地域経済と結びつきが強く、工場誘致に巨額資金や地域ネゴシエーションなども必要なため、政治の力（権力）の見せ所、恰好な集票手段です。

半導体は、先端技術だけでなくこのような政治側面も持つ産業です。戦略物資半導体の宿命です。

従って、日米欧政治状況変化後の来年2025年以降、各国半導体やサプライチェーンがどう変化するかは不透明で予測しづらいでしょう。100%の快晴確率では無い訳です。

開発者の対策

半導体を使う製品開発者は、快晴確率が100%で無いことを念頭に置く必要があります。例えば、台風の発生により場所により豪雨に変わることもある訳です。

台風やCOVID-19のような緊急事態の結果、開発デバイスの高騰や入手不能などの状況に変わることもあり得ます。これらに備え、代替デバイスを考慮しておくなどPlan Bを持ちましょう。例えば、MCUなら第2第3のMCUを考え、万一のMCU交換に対応できるハードウェア構成、例えば、制御系を標準インタフェースのArduinoで交換可能にするなどです。

また、様々な状況変化に対する柔軟性も必要です。これは、半導体関係者全てに言えることです。

半導体の製品開発者は、日頃から視野を広く持ち柔軟性を鍛えることが必要です。

MCUとMPU二刀流開発#2

2024年11月8日2024年11月10日 WithHappy

Visual Studio Codeを使ったRaspberry Pi Pico 2 MPU開発

TrustZone対応Cortex-M33コアに変わったRaspberry Pi Pico 2のMCU開発者向けPico 2開発の2回目は、Visual Studio Code（VSC）でソフトウェア開発環境を構築し、最初のプロジェクトを作成します（二刀流開発背景やハードウェアは投稿#1参照）。

※MCU開発者向けPico 2開発とは、MCU開発者の視点でRaspberry Pi Pico 2 MPU開発を記述。
※本稿はMCU開発で使うEclipse IDEとVSCを比較。
※MCUは価格追及型、MPU/SBCは機能拡張型。

Visual Studio Code（VSC）

VSCは、Microsoftが開発したマルチプラットフォーム・多言語対応の新しいコードエディタです。上図英語版エディタへ、拡張機能をインストールして使います。

カスタマイズ性が高く人気の開発ツールです。MCU開発デファクトスタンダードのEclipse IDE代替としても普及し始めています。

MCUとMPUの二刀流開発者は、Eclipse IDEとVSCの2つの統合開発環境を使えることが必要です。そこで、Pico 2 MPU開発環境のVSCを構築します。

先に結論を言うと、見た目は違いますがVSCはMCU統合開発環境Eclipse IDEと殆ど同じ操作です。Eclipse IDEコマンドやViewがVSCにもありますので同じ感覚で操作できます。

※本稿のEclipse IDEとは、例えばブログ掲載中のNXP）MCUXpresso、ST)STM32CubeIDE、ルネサス）e2 studioなどのこと。どれもEclipse IDEをベースにAPI生成ツールが実装済みのMCU開発環境。

Pico 2 MPU開発環境のVSC構築

1. PC（Win/Mac/Linux）へVSCインストール（デフォルト設定でOK）
2. 拡張機能：Japanese Language Packのインストール（お好み言語インストール可能）
3. 拡張機能：Raspberry Pi Picoのインストール（Pico 1/2/W全て共通）

拡張機能のJapanese Language PackとRaspberry Pi Picoのインストール

拡張機能は、左ツールバー上から5番目の拡張機能アイコンをクリックし、検索窓にキーワード、例えばJapaneseやPicoを入力して選びます。様々な拡張機能候補が表示されますので、概要などを見て適す機能を選びます。インストールをクリックすればVSCへのインストール完了です。

VSCは、結構な頻度で更新されます。左ツールバー一番下の歯車アイコンクリックで更新確認ができます。インストール済みの拡張機能も、歯車アイコンで様々な設定ができますが、デフォルト設定で問題は無いと思います。

このようにVSCは、英語版汎用エディタを開発者がカスタマイズして使います。一方、MCU開発は、デファクトスタンダードEclipse IDEをMCUベンダがカスタマイズし専用化したものを使います。一長一短がありますが、Pico 2 MPUだけでなく幅広い開発にも使えるVSCは人気上昇中です。

Pico 2 MPUのVSC開発準備

拡張機能の日本語表示は、VSC再起動後に有効になります。日本語に変わらない時は、View＞Command Palletをクリックし、検索窓にJapaneseなどを入力すると、表示切替えコマンドが判りますので手動切替えができます。

Pico拡張機能インストール後、左ツールバーにMPUアイコンが現れます。これをクリックし、New C/C++ Projectをクリックした画面が、下図です。

拡張機能Raspberry Pi Picoインスト後、New C／C++プロジェクトクリック画面

MCU開発者にはお馴染みの開発プロジェクト名やデバッガ設定ができます。面白いのが、RISC-Vコアが選択できる点です。実はPico 2は、Cortex-M33とRISC-Vのディアルコア(!) MPUです。しかし、どちらか一方のみが開発に使えます。本稿は、Cortex-M33を使います。

Featuresは、追加ライブラリです。Pico 2は、機能拡張型MPUですので、SPI/I2Cなどのインタフェース経由でボード機能を拡張するためのライブラリです。

Pico 2サンプルプロジェクト作成

前章のNew C/C++ Project画面で、プロジェクト名や標準入出力（printf）の接続先UART0/USBを選択後、Createクリックで新規プロジェクトが作成できます。しかし本稿は、MCU開発者にお馴染みのサンプルコードから最初のプロジェクトを作成します。

New Project From Exampleでblink_simpleを選択

New C/C++ Projectの3つ下New Project From Exampleをクリックし、Name欄にblink_simple、Board typeはPico 2を選択します。Locationに適当な保存先を入力し、これ以外はデフォルトでCreateをクリックするとサンプルコード：blink_simple.cが作成されます。

※Name右横▼から様々なサンプルコード選択可能。

最初はDownloading SDK and Toolchainなどがあるため、作成時間がかなりかかります。画面右下のステータスで状況が判ります。また、「作成者を信頼しますか」などの質問が来ることもあります。暫く待っていると、下記blink_simple.cが現れます。

gpio初期設定後に無限ループを実行し、この中でgpio出力のledを点滅します。MCUのLチカサンプルと同じ構成です。

Pico 2サンプルプロジェクトビルド＆デバッグ

下段Compileクリックでビルドされ、サンプルなので成功結果がターミナルViewに示されます。Eclipse IDEと同じ画面構成です。

この後、#1投稿で購入したRaspberry Pi Pico 2、DebugProbeを下図のようにPCとUSB接続します。本サンプルは、UART0は使いませんが接続していても問題ありません。

左ツールバー上から4番目の実行とデバッグ（Ctrl＋Shift＋D）アイコンをクリックすると、オブジェクトがPico 2へダウンロードされ、変数などが確認できるデバッグ画面に変わります。また、Eclipse IDEデバッグでよく使う続行（F5）やステップインなどのデバッグツールバーも表示されます。これらを使ってデバッグします。

blink_simple以外にも、様々なサンプルプロジェクトがあります。これらでPico 2 MPU理解が進みます。

Summary：MCU開発者のPico 2開発#2

最新MPU Cortex-M33コアRaspberry Pi Pico 2を使い、MCU開発者案件をMPUへも広げること、Eclipse IDE代替可能性のあるVisual Studio Code（VSC）習得を狙った投稿2回目は、以下VSC基本操作を示しました。

Pico 2 MPU開発環境VSC構築と開発準備
Pico 2サンプルプロジェクトビルドとデバッグ

統合開発環境としてのVSC操作やプロジェクト作成手順は、当然ですがMCU開発環境Eclipse IDEと殆ど同じです。但し、コマンド配置やファイル操作は、専用Eclipse IDEに一日の長があると思います。

VSCメリットは、今後期待されるAI活用プログラミングとの連携が良いことです。生成AI牽引GOMAの一角を占めるMicrosoft製だからです。

VSC基本操作を文章で書いたので長文になりました。端的に言えば、VSC操作は、MCU開発で使うEclipse IDEと同じです。Eclipse IDEで使うアイコンやコマンドはVSC画面内にあります。Pico 2サンプルを数個試せば、VSCにも慣れると思います。

Afterword：Pico 2ピン配置

サンプルコード利用時に役立つRaspberry Pi Pico 2：RP2350ピン配置を示します。本稿blink_simpleサンプルledは、GP25と判ります。また、豊富なSPI/I2Cインタフェースを使ってPico 2 MPUの機能拡張を行うのも判ります。

MCUとMPU二刀流開発#1

2024年11月1日2024年11月10日 WithHappy

今年8月9日、英国ラズパイ財団が新しいRaspberry Pi Pico 2（以下Pico 2）を発表しました。Pico 2は、MCU開発者向けMPUです。従来MPU/SBCが採用していたCortex-Aなどの定番MPUコアから、セキュリティTrustZone対応Cortex-M33コアに変わったからです。そこで、MCU開発者向けPico 2開発の連載を始めます。

この連載で筆者を含めたMCU開発者は、最新MPU（Pico 2）のMCU的開発とVisual Studio Code（VSC）習得ができます。狙いは、開発の幅をMCUからMPUへも広げること、Eclipse IDE代替可能性もあるVSC習得の2つです。

※MCU的開発とは、例えばPico 2（RP2350、Cortex-M33 or RISC-V/150MHz、Flash/4MB、RAM/520KB）とMCUでお馴染みの表記をするなど「MCU開発者の視点でMPUを開発」ということです。

Summary：MCU開発者のPico 2開発#1

最新MPU Cortex-M33コアRaspberry Pi Pico 2を使い、MCU開発者案件のMPUへの拡幅、Eclipse IDE代替VSC習得を狙った投稿の1回目を示しました。

投稿#1内容が以下で、投稿背景とPico 2開発ハードウェアを示しています。

・MCU側からみたMPU開発の差
・MCU開発者が最新Raspberry Pi Pico 2 MPUを使うメリット
・Pico 2 MPU開発ハードウェア入手先情報
・TrustZone Cortex-M33 MCU/MPU二刀流開発の勧め

次回は、Pico 2開発ソフトウェアのVSC構築を投稿予定です。本投稿は、今後不定期に続けます。

※MCU（Micro Controller Unit）とMPU/SBC（Micro Processor Unit/Single Board Computer）の差を極簡単に言うと、MCUは価格追及型、一方、MPU/SBCは機能拡張型です（詳細は関連投稿参照）。

MPUとMCU開発差

MCU開発者なら当たり前の事でも、MPU側から見ると違う事柄が、コチラの記事前半で良く判ります。記事からピックアップした具体例が下記です。

・MPUは、ネイティブコード以外の開発もある
・サンプルコードは、全MPUペリフェラルをカバーしていない
・オンチップデバッグ無しのMPUボードもありJTAG/SWDの馴染みが薄い

一方、新しいPico 2が、MCU開発者に向いている理由が下記です。

・MCU開発者に馴染みがあるTrustZone対応Cortex-M33コアMPU
・MCU標準開発環境Eclipse IDE代替可能性のあるVSCが開発環境
・Windows/Macで開発できPico 2ボードとDebug Probe価格も低い
・Cortex-M33とRISC-Vのコア切替えもでき発展性に優れる
・Pico 2でオープンソースソフト/ハード開発を体験できる

つまり、MCU開発者の知識や経験を活かし、新しいPico 2 MPU開発ができます。その結果、低い障壁でMPU開発が始められます。

また、業務とは別の自分のキャリアアップにも役立つと思います（二刀流開発の勧め章参）。

Pico 2 MPU開発ハードウェア入手先

最初の図のPico 2とDebugProbeの2つが、購入するハードウェアです。

新しいPico 2は、従来比、1.5～2倍の高性能と省電力性が特徴です。DebugProbeは、専用ケースに入っており接続ケーブルも付属で使い易いです。

秋月電子通商やスイッチサイエンスなどから購入できます。秋月の方が低価格ですが、取扱数量が少ないとサイト記述があります。

・Raspberry Pi Pico 2：秋月電子、スイッチサイエンス
・Raspberry Pi DebugProbe：秋月電子、スイッチサイエンス

Pico 2開発環境Visual Studio Code

前述の記事後半に、Pico 2開発環境のVSC構築方法と、従来MPUで自作したデバッガー（Picoprobe）を使ったLチカプログラミングが記述されています。

但し、本連載は市販DebugProbeを使います。また、VSC構築は、次回投稿します。先行してPico 2開発環境を構築したい方は、記事を参考にしてください。

Cortex-M33 MCU/MPU二刀流開発の勧め

今から10年後、2034年の日本とエンジニアの記事は興味深いです。

日本の人口減少と共にエンジニアに求められるスキルも変わり、「高度なスキルに加え、より早く開発業務をこなす能力も求められる」という趣旨です。

本稿のPico 2 MPU開発もこの記事の趣旨がベースになっています。つまり、MCU比、MPU開発は、オープンソースソフト/ハードへの対応が良く、早い業務開発に向いています。

IoTに必須のセキュリティ機能を持つTrustZone Cortex-M33を、高度スキルを活かしたMCU、オープンソースソフト/ハードを活かしたMPU、どちらでも開発できれば、顧客要求を満たすエンジニアになれます。

顧客にとって実現手段はMCUでもMPUでも構わない、開発期間とトータルコストが問題です。この問題を解ける開発者、TrustZone対応Cortex-M33のMCUとMPU二刀流開発者が目標です（ワールドチャンピオンドジャースの大谷翔平氏のように）。

Afterword：Pico 2オープンソースハード/ソフト例

MPU/SBC（小さいコンピュータ）の拡張性を支えるオープンソースハード/ソフトは、市場に数多くあります。これらを上手く使えば、MCU比、早く大規模な開発に役立ちます。ここでは、3例を挙げます。

・AI強化：Raspberry Pi AI Kit、13TOPS NPU追加。
・表示デバイス追加：Tiny2350、カラー液晶追加。
・SSD追加：Raspberry Pi SSD Kit、256GB/512GB追加。

極簡単に言うと、機能を拡張したい時は、これらRaspberry対応のオープンソースハード/ソフトを探し、それをPico 2へ組込めばOKです。正にコンピュータへボード追加のイメージです。多くの機能ボードとボードを動かすソフトが、低コストで入手できますので、MCU比、短期間で簡単に機能拡張できるのが、MPUのPico 2です。

低消費電力トレンド

2024年9月27日 WithHappy

MCU開発者は、消費電力に気を配りソフトウェア/ハードウェアを開発します。最近は、顧客の低電力指向が強くなり、全業界で電力不足対策がトレンドとなっています。

ドイツ、米国、日本、有力企業の電力不足対策記事を示し、低消費電力トレンドを活かしMCU開発すれば、顧客に好印象を与え他社差別化に寄与することを示します。

ドイツ）Volkswagen国内工場閉鎖示唆

2024年9月5日、ドイツ最大手の自動車企業Volkswagenが、国内工場閉鎖を検討しているニュースが発表されました。その主要因は、国内調達エネルギーコスト、つまり、電力コストの高騰です。

製造業の製品は、コストパフォーマンスで評価されます。同じパフォーマンスならより安い製品が顧客に売れるのは、当然です。

脱原発方針やロシアのウクライナ侵攻、中東情勢のため、ドイツ国内電力コストが従来比急上昇し、もはやドイツ製造では高いコスパ維持ができないのです。

ドイツ工場を閉鎖、代わりに電力コストの安い国外製造がドイツ）Volkswagenの取組みです。

米国）Microsoft向けスリーマイル原発再稼働

2024年9月21日、米大手電力コンステレーション・エナジーが、スリーマイル島原発1号機の再稼働を発表しました。Microsoft AIデータセンタへ、20年間電力安定供給のためです。

AIデータセンタ向け電力は、今後急増が予想されます。再生エネルギーやシェール天然ガス発電だけではAI電力需要にまね合わないため、米国各地で原発再稼働の検討が始まっています。

AI新電力需要に対し、既存（休止）設備の再利用で対処するのが米国）Microsoftの取組みです。

日本）NTT光電融合新デバイス開発

日本）光電融合デバイスによる電力対策（出典：NTT R＆D Forum 2023）

2024年9月20日、NTTは、AIデータセンタ消費電力増大の解決策として光回路と電気回路を組み合わせた、新しい光電融合デバイスの現在到達点と今後の展望公演を発表しました。

光電融合デバイスは、次世代ネットワーク：IOWNだけでなく、コンピューティングへも使えるとNTTは考えています。

AI新電力需要に対し、光電融合新技術で対処するのが日本）NTTの取組みです。

Summary：低消費電力トレンドとMCU開発

ドイツ、米国、日本、有力企業の電力不足の取組みを、最新記事からまとめました。

ドイツ）Volkswagen：ドイツ工場閉鎖、電力コストの安い国外拠点で代替
米国）Microsoft：既存（休止）原発再稼働でAI新電力需要を補う
日本）NTT：光電融合の新技術でネットワークとコンピューティング両方の電力不足解消を狙う

これら低消費電力トレンドは、MCU開発やその顧客へも影響を与えます。MCU単体の消費電力は僅かでも、IoT時代は数十億個ものMCUが稼働するからです。

開発MCU消費電力の少なさは、顧客に好印象を与え、他社差別化に大きく寄与します。

Afterword：低消費電力MCU開発

MCU IDEには、電力消費シミュレーションツールが付属しています。従来は、確認程度に使っていました。シミュレーションとはいえ、今後は顧客へのMCU低電力動作例を示すのに使えます。

また、新しい製造デバイスは、従来デバイスよりも高性能で低電力動作です。例えば、40nmプロセスのSTM32G0は、STM32F0/F1の半分以下の電力で高速動作します（弊社STM32G0xテンプレートP2参照）。MCU単体とシステム全体ハードコスト検討も必要ですが、評価価値はあります。

全ての弊社マイコンテンプレートは、低消費電力対策にSleep処理を組込み済みです。Sleep有無で消費電力がどの程度変わるか、コメント修正のみで実ハード確認ができます。

MCUプロトタイプ開発に最適、顧客への低電力動作アピールにも適すマイコンテンプレート、ご活用ください。

生成AI未来予測

2024年9月20日 WithHappy

生成AIの未来予測が良く判る記事を紹介します。弊社は、AIをMCUセキュリティコンサルタントへ活用したいと考えています。この記事のAI自動化が、活用できる確信を与えました。

2つの未来予測

AI未来予測は、２つあります。1つが、今の生成AIはバブルで幻滅期へ入る。もう1つが、生成AIはこのまま加速し、社会を激変、シンギュラリティへ入る。この２つを、発表レポートに基づいて論点整理したのが紹介記事です。

弊社は、後者予測のAI加速、シンギュラリティ実現を信じますので、以下この予測要点をまとめます。

生成AI知能レベルと2027年シンギュラリティ実現

記事内の今年6月発表Situation Awarenessレポートが、生成AI知能レベルをまとめています。

2019年：未就学児童
2020年：小学生
2023年：優秀な高校生
2024年：大学生（現在AI知能レベル）
2025か26年：大学院生
2027年：汎用人工知能（AGI）レベルとなりシンギュラリティ実現

※AGI（Artiﬁcial General Intelligence）は、人間の考え方、知識の「一部を機能化」した現在のAIの親玉に相当し、人間と同等か最大でも10倍程度の知能レベル。

この予測は、レポート著者Leopold Aschenbrenner⽒個⼈の⾒解ではなくAI研究者、業界の主流意⾒だそうです。今年5月の関連投稿、2045年予測よりもかなり早いです！

この予測の前提は、電力やAI半導体、AI研究者、つまりAI資源が十分に揃うことで、GOMAなどの大手AIプレーヤもAI進化へ注力中のため、Aschenbrenner⽒は2027年末AGI誕生に自信を持っています。

さらに、ソフトバンクはコチラの関連投稿で、AGIの10年後に更に高度なASI：Artiﬁcial Super Intelligenceへレベルアップすると予測しています。

AI自動化の仕組み

AGI実現を待つまでもなくAI自身が自分を改良・進化させるAI自動化は、今のAI技術でも可能だというレポートをSakana AIが発表しました。そのAI自動化の仕組み（実現ステップ）です。

アイデア⽣成：与えられたコードとタスク説明に基づいて、新しい研究アイデアを⽣成。
※アイデア⽣成は、⽣成AIの得意分野。
新規性チェック：そのアイデアに新規性があるかをAIが検索機能を使って調査。
実験実⾏：他に同様の論⽂が⾒当たらない場合は、そのアイデアを使った実験計画を立案。計画通りにコードを書いて、結果を確認。このような実験を繰返す。
結果の可視化と論⽂執筆：図表を作り論⽂⽣成。
論⽂レビューと改善：AIが書いた論⽂をAIが読み返し改善点提案、それを基にAIが論⽂を書き直す。

凄い仕組みです。このAI自動化による論文が既にあるそうです。現在は論文中の図表をAIが正確に読めない課題もありますが、この課題は確実に克服されるそうです。

弊社は、AI自動化によりAIをMCUセキュリティコンサルタントへ利用できると確信しました。セキュリティ全般知識とMCUセキュリティ開発の費用対効果、必要な開発レベル、開発期間などを問い合わせると、自動化AI MCUコンサルタントが、上記ステップを使って回答を出力します。

各ステップの結果を参照することで、AI回答ハルシネーション対策や信憑性確認もできると思います。

Summary：生成AI未来予測

ビジネスのAI利用は賛否あります。生成AI未来予測記事は、賛否両論の主張を整理しています。弊社は、AI進化予測の内容をまとめました。

生成AI知能レベルは、電力、AI半導体、AI研究者が十分に揃い、GOMAなどAIプレーヤのおかげで進化し、2027年にAGIとなり人間知能を超えるシンギュラリティになる。
AIが自分自身を改良・進化させるAI自動化は、現在のAI知能レベルでも可能で、既に自動化により数件の論文を生成済み。図表の正確な読取りに課題もあるが、克服される。

Afterword：AI利用で激変するPC作業

GOMAの一角Microsoftは、AI（Copilot）のビジネスOffice文書作成にも積極的です。例えば、コチラの記事です。紹介されたCopilot機能は、文書生産性や共同作業性の向上に直結します。もはや文書作成時のCopilot利用は、当たり前で、それをいかに上手く使うかが焦点です。

AIに対する一種のアレルギーは、GeminiのGoogleサービス拡張機能やApple IntelligenceなどのAIスマホ普及により減少し、ユーザは、PCへも更なるAI機能追加を要求すると思います。

AIは、もはやInternetと同レベルの情報機器必須機能へ変化・進化しつつあるのです。

2つのTrustZone開発方法

2024年9月13日 WithHappy

STマイクロ）STM32H5とSTM32U5は、どちらもTrustZone対応Cortex-M33マイコンです。しかし、そのTrustZone開発方法は、STM32H5がSecure Manager利用、STM32U5がSecure/Non Secureの2領域開発など大きく異なります。

本稿は、これら2つのTrustZone開発方法の概要と特質を説明します。どちらが一般のMCU開発者向けかも示します。詳細は、STM32H5はコチラ、STM32U5はコチラのウェビナー資料を参照ください。

STM32H5とSTM32U5

STM32 TrustZome対応MCUポートフォリオ（STM32H5ウェビナー資料P3を編集）

STマイクロのTrustZone対応Cortex-M33コアマイコンファミリは、現在上図の4種類あります。最高動作周波数や内蔵周辺回路が想定アプリケーションにより異なりますが、どれもTrustZone対応のセキュアマイコンです。

※TrustZone基本は、コチラの投稿参照。

Cortex-M33マイコンのセキュリティ機能

STM32 Cortex-M33ハードウェアセキュリティ機能一覧（STM32U5ウェビナー資料P36を編集）

4種セキュアマイコンのハードウェアセキュリティ機能一覧が上図です。基本機能のTrustZoneやSecure Memory利用セキュアブートは、4種マイコン共に持っています。

これらセキュリティ機能一覧から、必要性に応じて開発ユーザアプリへセキュリティ機能を追加することをセキュリティ開発、その中心がTrustZoneなのでTrustZone開発と言います。

※Secure Memory利用セキュアブートは、コチラの投稿参照。

STM32U5セキュリティ開発方法

マイコンセキュリティの目的は、ハッカー攻撃などによる開発ソフトウェアの改ざん防御です。従って、想定アプリにより多少の違いがあっても、基本となるセキュリティの開発方法は、マイコンにかかわらず同じと考えるのが普通です。

事実、STM32U5やSTM32L5、STM32WBAは、以下の同じセキュリティ開発方法です。

つまり、TrustZone基本投稿で示したように、マイコンハードウェアをSecure領域とNon Secure（Normalと図示）領域に分離、Non Secureソフトウェア（Firmwareと図示）のSecure領域直接アクセス禁止により改ざん防御を行います。

この方法は、Secure領域とNon Secure領域の2プロジェクト開発が必須です。

具体的な2領域分割や領域間アクセス方法などは、STM32U5ウェビナー資料3章に記載されています。

筆者は、開発当初からの2プロジェクト開発は、困難と考えています。最初は領域を分けず一般的な1プロジェクトアプリを開発し、動作確認後にSecure/Non Secureの2プロジェクトへ分離する手順になると思います。

STM32H5セキュリティ開発方法

STM32H5のセキュリティ開発方法は、前章とかなり異なります。

STM32H5セキュリティ機能は、STマイクロがバイナリ形式でIPを提供し、これをセキュア領域へ保存します。MCU開発者は、このIPセキュリティ機能を、Arm PSA API互換のAPI経由で、Non Secure領域のユーザアプリから利用します。

簡単に言うと、Non Secure領域の動作アプリに、必要に応じてセキュリティ機能APIを追加すればセキュリティ開発ができます。セキュア領域のセキュリティ機能は、ST提供IPのためユーザ開発不要です。

このSTM32Trust TEE Secure Managerが使えるのは、現在STM32H5のみです。しかし、今後増えるそうです。

具体的なSecure Manager利用方法や評価ボードなどが、STM32H5ウェビナー資料3章に記載されています。

筆者は、このSecure Manager利用の方が、前章の2プロジェクト開発方法よりもシンプル、かつ、セキュリティ本体コーディングも不要なため優れていると思います。PSA API利用ソフトのSTマイコン横展開が、現在STM32H5に限られるのは残念です。逆に、他ベンダマイコンへの流用は、Arm PAS API互換のため容易かもしれません。

Summary：2つのTrustZone開発方法

STマイクロのTrustZone対応Cortex-M33マイコンSTM32H5とSTM32U5の2セキュリティ開発方法と特質を示しました。

セキュリティ開発は、その用語や費用対効果などが、一般のMCU開発者に判り難い領域です。また、Cortex-M33のTrustZone理解も必要です。

このTrustZoneに対し正攻法のセキュリティ開発方法は、STM32U5ウェビナー資料方法です。STM32L5やSTM32WBAへの開発セキュリティソフト横展開も可能です。

STM32H5ウェビナー資料方法は、Arm PAS API互換APIを利用し、かつ、セキュリティソフト開発を簡素化できるなど、正攻法比、優れた方法だと思います。

Afterword：どちらが一般MCU開発者向けか？

Secure Managerは、無償利用できます。また、RTOS以外のベアメタル開発にも使えます。さらに、STM32H5ウェビナー資料Ｐ6右側の暗号化エンジンなど全12セキュリティ機能も提供します。左側が、このセキュリティ開発方法の優位性を示しています。

最適STM32セキュリティ開発を実現するセキュアマネジャ（STM32H5ウェビナー資料P6を編集）

STマイクロ以外のベンダでも、無償IPとArm PAS API互換のセキュリティ開発が多くなるかもしれません。一般のMCU開発者にとって、正攻法のセキュリティ開発は、障壁がかなり高いからです。