IoT MCUのHappyTech

AI Windowsの選び方

2024年9月6日 WithHappy

Windowsハードウェア大転換期の今、次期PC購入に備えAI Windowsの選び方をまとめました。

Windows 10サポート終了の2025年10月14 日まで残り約1年。24年8月シェア64%のWin10次期OSは、未だシェア32%のWin11です（シェアはstatcounterより）。
また、24年6月Microsoft発表Copilot+ PCのCPUは、従来のIntel/AMDから新しいArmコアへ変わりました。

Win11低迷理由

敢えてWin10をWin11へアップグレードするメリットが少ない、これがWin11低迷理由です。

例えば、Win11アップグレード要件のTPM 2.0は、新しいPCハードウェアなら実装済みでWin10でも動作します。つまり、セキュリティ面は、Win10でもWin11と同等です。

また、Win11とWin10は同じOSコアでアプリ移植性は高いにも係わらず、未だにウェビナーやセミナ環境にWin10を推薦する場合が多いです。つまり、ビジネス面や運用面でも、Win11不人気です。

ネットカフェでも4月以降Win11 PCが増えてきました。このWin11とWin10の両環境で比較しても、タスクバーやメニュー、外観などのWin11操作性がWin10比、特に優れているとは思えません。

Win11は、上記のようにMicrosoft期待に反し、ユーザに受け入られずシェア低迷となっています。

Windows Armコア理由

Win11低迷に対するMicrosoft打開策が、新しいWin12提供ではなく6月発表のCopilot+ PCです。

PCのエッジAI実行には、GPUよりも電力効率の良いAI処理専用NPU（Nural Processing Unit）が必要です。また、ライバルApple社がいち早く導入したArm CPUコアは、特にノートPCのバッテリー駆動時間を、従来Intel/AMD比、長くします。

この２点からMicrosoftは、従来Intel/AMD CPUのx86/x64アーキテクチャから、新しいArmアーキテクチャへ変え、かつ、40TOPS（Tera Operations Per Second）以上の処理能力NPUをCopilot+ PCのハードウェア要件としました。これらは、ノートPCをエッジAI PCメインターゲットとした変更です。

つまり、パーソナルなAIとの親和性が高いノートPC CPUを、Appleで好評な低電力動作Armコアとし、同時にCopilotという名が示すように、常にユーザの真横でNPU AI処理を実行する新しいAI Windowsハードウェアを規定した訳です。

Copilot+ PCとAI PC

新しいCopilot+ PCの第 11 世代surface Pro、32 GB RAM、1 TB SSD、¥394,680 (税込)（出典：Microsoft）

新しいArmコア搭載Windowsが、Qualcomm社Snapdragon X Elite搭載ノートPCです。これが、Microsoft公認Copilot+ PCハードウェアの第一弾です。

一方、従来Intel/AMD CPUを採用してきたPCメーカは、Intel/AMD CPU搭載で40TOPS以上のNPUを持つPCを、（暫定と思いますが）AI PCと呼びます。CPUのみMicrosoft公認Copilot+ PCのArmコアとは異なりますが、エッジAI処理を十分にこなせるAI向きPCという意味です。

※Microsoftは24年11月よりIntel/AMD CPUでもCopilot+ PC機能が使えるアップデート提供予定

従来のWindowsアプリは、x86/x64動作です。従って、Intel/AMDのAI PCは、従来アプリがネイティブ動作する安心感があります。Armコアでは従来アプリを、Prismというエミュレーションで実行します。

Windowsアプリの観点からCopilot+ PCとAI PCを区別すると、

Copilot+ PC：新しいパーソナルAI処理アプリをネイティブ実行できバッテリー持ちも良いが、従来アプリ互換性に関しては、エミュレーション実行のため一抹の不安あり。

AI PC：従来アプリ互換性は高いが、AI処理アプリが非ネイティブ動作など消費電力はCopilot+ PC比、不利。

PCメーカが、ArmコアのCopilot+ PCと並列にIntel/AMDのAI PCも発売するのは、従来アプリ互換性を重視するビジネスユーザのためです。

大転換AI Windowsハードウェア選択肢

さて、様々な理由でWin10を使い続けたユーザでも、サポート終了で次OSにWin11を選ばざるを得ない状況が近づいています。また、AI利用を望むユーザは、AI Windowsハードウェアを何にするかが、大転換期で微妙な時期です。選択肢は3つあります。

選択肢1：既存Windowsハードウェアを流用し、Win11アップグレード。
選択肢2：新規Intel/AMD CPUと40TOPS以上NPUハードウェアで、Win11アップグレード。
選択肢3：新規ArmコアCPUと40TOPS以上NPUハードウェアで、Win11アップグレード。

選択肢1は、エッジAI活用に不向き、選択肢2は、Arm比、トータル電力消費で劣る、選択肢3は、既存アプリ互換性に懸念、などの特徴があります。

AI Windowsへの期待

高度な迷惑メール自動振分けと、MCUセキュリティアシスタントをAI Windowsへ期待

様々なビジネス/パーソナル用途に、AI活用が期待されておりWindows生産性も確実に向上します。

筆者がAI Windowsに期待するのは、高度な迷惑メール自動振分けと、MCUセキュリティアシスタントです。どちらも最新セキュリティ関連の専門知識とクラウド検索が必要で、AI向きだと思います。

※高度迷惑メール自動振分けとは、メーラに（おまけで）付属している振分け機能よりも専門的で的確、高度に迷惑メールを判定、削除できるアドインAI機能等を想定。
※MCUセキュリティアシスタントとは、最新セキュリティ知識を持ち、そのMCU開発費や要求スキルも概算できるAIコンサルタントを想定（詳細、前稿参照）。

もちろん、MCU開発環境として従来WindowsアプリのEclipse IDE動作互換性も重要です。但し、最新MCU開発環境に、MicrosoftのVisual Studio Code（VSC）を使う可能性も出てきました。Eclipse IDEとVSC、両方のAI PC（Copilot+ PC）互換性は、今後調査予定です。

Summary：AI Windowsの選び方

従来Intel/AMDに加え、消費電力重視の新しいArmコアCPUとAI専用NPU実装ハードウェアの３つ巴戦がWindowsハードウェア大転換期の発端です。

Win10サポート終了対策や新しいAI Windowsを選ぶ時は、大転換期ハードウェアの特徴を掴んでおく必要があります。

AI Windowsハードウェア（24年9月時点）	既存PC 従来ハードウェア流用	AI PC 新規Intel/AMD＆NPU	Copilot+ PC 新規Armコア＆NPU
エッジAI活用	Passing（GPU依存）	Excellent	Excellent
AI PCアプリ消費電力	Poor	Good	Excellent
既存アプリ互換性	Excellent	Excellent	Good（Prism依存）
トータル消費電力	Poor	Good	Excellent

Copilot+ PCは、ノートPC向けのため終日使用可能なトータル消費電力重視です。

筆者は、可搬性やバッテリーの持ちよりも、テスクトップでのAI処理能力やコスパを重視します。そこで、次期AI Windowsハードウェアは、AMD社Ryzen AI 300 CPU（50TOPS NPU内蔵）程度のミニPCが最有力と考えています。

Afterword：相対評価から数値評価へ

大転換期AI Windowsの3種ハード相対評価を行いました。実際にAI処理を行うと、どの程度バッテリー消費が変わるかが、コチラの記事にあります。AI機能は、Microsoft提供中の「Windows Studio Effect」（ビデオ通話エフェクト）などで数値変化が判ります。

専門家によるAI PC評価は、今後増えるでしょう。これら数値評価も参考に、次期Windowsハード選定の予定です。ちなみに、ハード価格は、既存PC＜AI PC＜Copilot+ PCです。

なお、もう1つのAI Windows選定留意点として、Win11 TPM2.0同様、Win12では、Microsoft Pluton Securityプロセッサがアップグレード要件になる可能性も指摘しておきます。いわば、Win12セキュリティのRoot of Trust相当になると思うからです。

Arm TrustZone【組込み開発基本のキ】

2024年8月30日2024年8月30日 WithHappy

MCUセキュリティの2回目は、Arm TrustZoneについて解説します。前稿解説のセキュアブートは、MCU起動ソフトウェアの信頼検証を行います。Arm TrustZoneは、MCU実行中ソフトウェアの改ざん防御技術です。

TrustZoneもベンダやMCU毎にその実装が大きく異なりますので、TrustZone基本知識を解り易く説明後、実装例を示します。

※TrustZoneはセキュアブートも包含します。本稿はセキュアブート以外の内容を解説し、Summaryでまとめます。

Arm TrustZone基本

セキュアブート同様、Arm TrustZone（以下TrustZone）も専用ハードウェアで実行中MCUソフトウェアの改ざん防御やセキュリティ確保を行います。

TrustZoneは、気密性の高いデータ保存や重要周辺回路、処理ソフトウェアを保存する「セキュア領域」と、それ以外の「ノンセキュア領域」にMCUハードウェアを分離します。そして、ノンセキュア領域のソフトウェアは、予め決めた手続きに従わないと、セキュア領域へのアクセスができません。

つまり、ノンセキュアソフトウェアのセキュア領域直接アクセスが禁止です。これにより、セキュア領域の改ざん防御とセキュリティを確保します。

セキュア領域は、暗号鍵や機密データ、割込みハンドラなどの重要ソフトウェアを保存します。
ノンセキュア領域は、通常の周辺回路やアプリケーションソフトウェアを保存します。

TrustZoneセキュリティ違反検出時は、セキュリティ例外処理を実行します。この処理内容は、システム設計や実装により大きく異なります。例えば、MCU動作停止やセーフモードでの最小機能動作、ネットワーク経由での違反内容通知などがあります。

このようにTrustZoneは、様々なセキュリティレベルに柔軟に対応可能です。TrustZone対応Arm Cortex-Mコア一覧が下記です。Cortex-M33など新しい設計のArmv8-M MCUコアは、TrustZone内蔵です。

TrustZone対応Arm Cortex-M_Processor_Comparison_Tableに加筆（出典：ARM）

※Cortex-M7は、MPUで設計も古いためTrustZoneなし。TrustZone MPUは、Cortex-A35など。

TrustZone実装例

前章でTrustZoneの基本を解説しました。しかし、実際のTrustZoneは、もっと複雑です。

例えば、STマイクロ）STM32L5/U5 MCU（Cortex-M33コア）のTrustZoneウェビナー資料が、コチラからダウンロードできます。

I2C/SPIへのハッカー攻撃例（P10）とその防御（P11）、TrustZone分離例（P20）、セキュリティ違反検出方法（P21～23）、TrustZone初期設定フロー（P29）などが示されています。

また、TrustZoneにJTAGポート無効化やMCUパッケージ開封検出（タンパ検出）などの複数セキュリティ機能を重ね、セキュリティレベルを上げていることも判ります（P17）。

複数セキュリティを重ねセキュリティレベルを上げる（出典：STマイクロSTM32L5／U5 MCU TrustZoneウェビナー資料）

この実装例は、Secure User Memory（P15）格納の暗号鍵を使ってセキュアブート後、I2Cデバイス制御とSPI無線通信制御を重要ソフトウェアセキュア領域へ格納、ハッカー攻撃などセキュリティ違反検出時でも、これらセキュアソフトウェア処理は継続、かつ、セキュリティ違反検出内容を外部無線通知するMCUアプリだと推測します。

※ウェビナー資料でファームウェアと記述の箇所は、本稿のソフトウェアと解釈してください。

TrustZone開発の難しさ

TrustZoneを使うMCU開発は、通常開発に加え、

想定攻撃、脅威は何か
セキュリティ違反の例外処理をどうするか
例外処理デバッグはどう行うか
セキュア領域の重要ソフトウェア、周辺回路は何か
セキュア/ノンセキュア分離アプリの同時開発

など、多くの課題があります。また、セキュア/ノンセキュア分離前の通常アプリにバグが無いことも必要です。さらに、セキュリティ対策効果とリスク、開発コストに対し、費用対効果を顧客と相談する必要もあります。

TrustZone MCU開発は、高度なスキルが必要になると思います。

Summary：Arm TrustZone基本知識

組込み開発基本のキとして、MCUハードウェアをセキュア領域とノンセキュア領域に分離し、ノンセキュアソフトウェアのセキュア領域直接アクセスを禁止することで、実行中のセキュア領域ソフトウェア改ざん防御とセキュリティ確保を行うArm TrustZoneの基本を示しました。

TrustZoneセキュリティ違反検出時は、セキュリティ例外処理を実行します。この例外処理内容は、システム設計や実装により大きく異なります。このセキュリティレベル多様性理解には、TrustZone基本知識が重要です。

前稿解説セキュアブートは、MCU起動ソフトウェア信頼性の検証を行います。セキュアブートとTrustZoneの併用で、起動/実行中のソフトウェア改ざん防御とセキュリティ確保ができます。TrustZoneが、セキュアブートを包含する理由がこれです。

Afterword1：自転車ロードレース競技中のハッキング

ワイヤレス技術利用制御系の潜在的脆弱性攻撃例が、コチラにあります。350ドル程度のソフトウェア無線機HackRFやRaspberry Piなどでも攻撃可能だそうです。本稿のTrustZone実装例が対策に使われたのかもしれません。ハッキング検出時でも、簡単に動作停止できない（しない）事例です。

Afterword2：MCUセキュリティまとめ

セキュアブートとTrustZoneから、MCUセキュリティを俯瞰したのが下記です。

攻撃対象ソフトをRoot of Trust（RoT）ハードで守るのがMCUセキュリティ
RoTハードでセキュリティ違反検出、例外処理ソフトで違反処理
セキュリティ実装はアプリや運用で大きく変わる。開発費用対効果の検討必須
Armv8-M以後の新しいMCUコアにRoT TrustZone内蔵

費用対効果には、セキュリティ全般知識も必要です。これは、セキュリティ実装開発とは別次元の難しい課題です。対策は、AI PCを使ったセキュリティコンサルタント育成などでしょうか？

ブログ右上検索窓へ「基本のキ」と入力し検索すると、様々なMCU開発者向け基本知識が得られます。ご活用ください。

MCUセキュアブート【組込み開発基本のキ】

2024年8月23日2024年8月23日 WithHappy

ランサムウェア攻撃による企業活動停止やWindowsブルースクリーン大規模障害など、重大セキュリティインシデントが急増中です。MCU開発者にとっても、他人事ではありません。

そこで、MCUセキュリティの基礎、MCUセキュアブートとArm TrustZoneを2回に分けて解説します。セキュアブート編が本稿です。

MCUセキュリティが判り難い原因は、ベンダ、MCU毎にセキュリティレベルや実装が大きく異なるからです。そこで、個別セキュリティの前に、基本知識としてMCUセキュアブート（本稿）とArm TrustZone（次稿）を解り易く示し、その後、実装例を示す2段構えの方法で解説します。

MCUセキュリティ背景

MCUソフトウェアは、悪意を持つ第3者による改ざんやウイルス感染などで書き換わる可能性があります。一方、改ざんの可能性が無く安全なのは、MCUハードウェアです。

従来のMCU開発は、サイバー攻撃などのソフトウェア書き換えは、想定外でした。

しかし、PCセキュリティトラブルやランサムウェア被害などが増え、MCUも攻撃対象となりました。特にIoT MCUは、ネットにつながるため防御が必須です。この防御全般がIoT MCUセキュリティ（以下MCUセキュリティ）です。

セキュリティリスクを下げるには、開発コストが上がる。MCU開発者は、費用対効果バランスも考える必要がある。

今後のMCU開発では、MCUセキュリティ対策が望まれます。しかし、ソフトウェアのみでは対処できないため、セキュリティレベルに応じた追加ハードウェアが必要です。また、セキュリティオーバーヘッドのため、通常のセキュリティ無しソフトウェアに比べ処理能力も低下します。

MCUセキュリティ開発は費用対効果、つまり、これら追加効果とセキュリティリスク、セキュリティ開発コストのバランスを、どう解決するかがポイントです。

実装セキュリティがベンダやMCU毎に異なるのは、このポイントにバラツキがあるためです。顧客が、起きるか起きないか判らないMCUセキュリティインシデントに対し、どの程度開発コストを負担するか不明なのと同じです。

MCUセキュアブート基本

セキュアブート解説の前に、通常のMCUブートを簡単に説明します。

通常のMCUブートは、リセット→動作クロック設定→RAMゼロクリア→RAM初期値設定などを経て、Flash格納ユーザアプリケーションを起動します。格納ソフトウェアに、ハッカー攻撃などの改ざんが無いことが大前提です。

※関連投稿3章に通常ブート説明。

一方セキュアブートでは、最初にFlash格納ソフトウェアに改ざんが無いことを、暗号化技術を使って検証します。このため暗号化アクセラレータや暗号鍵の専用ストレージが必要になります。

検証失敗時は、動作停止、またはリカバリーモードへ移行し、検証成功時のみ通常ブートを行います。つまり、起動ソフトウェアの信頼検証をハードウェアのみで行うのが、MCUセキュアブートです。

通常ブートと比べると、事前に改ざんソフトウェアの実行が防げますが、検証時間が余分に掛かります。このセキュアブートハードウェアをRoot of Trustと呼び、専用ハードウェアとしてMCUに内蔵されます。例えば、Arm Cortex-M33コアMCUなどがこれに相当します。

※Root of Trust（RoT）は、最も基本的なセキュリティ領域の保証概念。ここが信頼できることを前提にセキュリティが構築されるため、信頼根と呼ばれる。

高度車載セキュアブート実装例

前章でMCUセキュアブートの基本を解説しました。しかし、実際のセキュアブートは、もっと複雑です。

例えば、ルネサス車載MCU RH850セキュアブートが、コチラです。

高度なセキュリティレベルが求められる車載MCUのセキュアブート例で、豊富な図を使って解説しています。セキュリティ専門用語も多いため、用語や略称集も添付されています。

しかし、前章基本を理解していれば、高度車載MCUセキュアブートでも掲載図だけで概ね把握できると思います。

Summary：MCUセキュアブート基本知識

MCUセキュリティの実装は、セキュリティ対策効果とリスク、その開発コストにより大きく変わります。Root of Trustを持つCortex-M33コアの汎用MCUでさえ、アプリケーションや顧客要求に応じ実装セキュリティは変わります。

例えばセキュアブートは、MCU起動時処理のため常時運用など再起動が少ない場合は効果も期待薄です。

MCU開発者のセキュリティ実装を困難にする原因の１つが、この多様性です。

そこで、組込み開発基本のキを示す本稿は、MCUセキュリティ基本知識として、起動時ソフトウェア信頼検証をハードウェアのみで行うMCUセキュアブートと、そのセキュアブート実現基盤のRoot of Trustを解説しました。

基本知識があれば、様々なセキュリティ実装開発にも対応できるからです。

次回は、MCU運用中セキュリティを確保するArm TrustZoneを解説します。

Afterword：Windowsブルースクリーン記事

Windowsブルースクリーン記事や解説が、ITmediaにまとまっています。業務の合間などリフレッシュを兼ねて目を通してはいかがでしょうか？

embedded world 2024 MCU要約

2024年8月2日 WithHappy

欧州最大規模の組み込み技術展示会「embedded world 2024」で見た最新トレンド記事（全14ページ）が、2024年7月30日、EE Times Japanに掲載されました。MCU/MPU関連部分を抜粋要約し、表形式にまとめました。

Summary：embedded world 2024 MCU/MPU関連要約

embedded world 2024概要：ヨーロッパ最大組込み技術イベント展示会。2024年4月9日から11日までドイツ）ニュルンベルク開催。50カ国から1,100社出展、80カ国から32,000人来場。
ハイライト：エッジAI製品とソリューションの低消費電力化、小型化、高性能化に注目。

MCU/MPUベンダ	発表内容
Infineon （旧Cypress）	AI搭載PSOC Edge E8シリーズ（Cortex-M55+M33+NPU）発表とデモ音声、オーディオセンシング、MLベースウェイクアップ、ビジョンベースの位置検出、顔やオブジェクト認識など高度HMI機能に対応 Armセキュリティ基準「PSA Level 4」を満たすセキュアブートなどセキュリティ機能搭載MCU
STマイクロ	エッジAI機能、モーター制御、モーター異常検出リファレンス設計「EVLSPIN32G4-ACT」展示とデモエッジAIにかかわるハード/ソフト全てをワンストップ提供がSTの強み
NXP	ワイヤレスMCU Wシリーズ発表（±0.5m精度測距可能） Cortex-M3ベース専用2.4GHz無線サブシステム搭載（Matter、Zigbee、Bluetooth、Threadプロトコルサポート）
ルネサス	低消費電力、コスト重視アプリ対応RA）RA0シリーズ（Cortex-M23）発表動作電圧1.6〜5.5V、レベルシフター、レギュレーター不要アクティブ84.3μA/MHz、スリープ0.82mA、スタンバイ0.2μA、スタンバイ復帰1.6μs（競合比7分の1）
ラズパイ	ソニーIMX500搭載AIカメラモジュール2024年夏頃発売予定ラズパイZero 2 Wと接続し、物体認識や身体セグメンテーションデモ

Afterword：次回8月23日金曜投稿

次回金曜投稿は、8月23日金曜にします。連日35℃を超える猛暑と多湿のため、仕事効率は最悪です。そこで、来週と来来週、夏休みを2週間頂きブログ更新は緊急性が無い限り23日まで休みます<(_ _)>。

しかし、弊社MCUテンプレート販売は、24時間365日無休です。特にHAL利用のRAベアメタルテンプレートは、RA0シリーズ開発にも使えると思います。オーダーお待ちしております。

GeminiとCopilot

2024年7月26日2024年8月17日 WithHappy

Microsoft CopilotとGoogle Geminiの使い方と特徴を簡単にまとめます。最新Gemini 1.5 Proは、GPT-4oを上回る性能と聞いたからです。生成AI性能評価は、専門家に任せ、我々利用者は、両者の特徴や使い方を知っていれば十分です。

生成AI（GeminiやCopilot）ができること、注意点

会話型AIサービスGoogle Geminiは、Microsoft Copilotのライバルです。専門家によると、2024年5月公開の最新Gemini 1.5 Proは、GPT-4oより高性能だそうです。生成AI関連の開発スピードは凄まじいです。

激変AIサービスの利用側は、生成AI利用時の最低限の知識、無償版GeminiとCopilotの使い方や特徴を知っていれば、十分使えます。業務にAIを活用することは、当たり前になりつつあります。先ずは、手軽に無償版生成AIを使い、その特徴や癖を掴んでいけば良いと思います。

生成AI利用時、最低限の注意点、会話型生成AIサービスができることが以下です。

生成AI注意点：ハルシネーション（幻覚）。AIが事実と異なる情報を生成し、まるでAIが幻覚を見ているかのように、もっともらしい回答を生成する現象。AIは、大量のテキストから単語関連性やパターンを学習し、つながる確率の高い単語を使って回答を生成するのが原因。対策は、ユーザ自身による回答出典先確認。

会話型生成AIサービスができること：テキストやPDF、ブラウザ表示中のページ要約が得意。これ以外に、ネット検索や翻訳、AIスマホが得意な画像認識や生成なども可能。有償版は、無償版の制限緩和や高度なプログラミング開発支援もできる。

※生成AI牽引企業GOMA（Google、OpenAI、Microsoft、Anthropic）は、コチラの投稿参照。

Geminiの使い方、特徴

Geminiは、GeminiページへGoogleでログインすると、新しくGemini専用ページが開き、ページ下のプロンプト欄へ質問や相談を入力すると、ページ上にGeminiのAI回答が示されます。

Gemini回答は、最新ネット情報に基づいています。ここが、ChatGPTベースのCopilotと異なる点です。ChatGPTは、GPT-3.5なら2021年9月までの学習済みデータからCopilot回答を生成します。

弊社7月19日ブログのGemini要約例を示します。

Gemini要約画面。画面下がプロンプト欄。画面上にGemini回答と出典が示される。

また、Geminiへ一般的な質問や相談をした場合は、「回答を再確認」ボタンが現れ、これを押すと、Gemini回答の基になったリンクが示されますので、ハルシネーション対策ができます。

Googleログインを使うGeminiは、スマホでよく使うGoogle MapやGoogle Photoなどと連携性が良い会話型生成AIサービスです。

Copilotの使い方、特徴

Copilotの使い方は、コチラの投稿、Afterwordに示しています。

Microsoftへログインすると、Edgeページ右上にCopilotボタンが表示されます。このボタンを押すと、ページ左側からCopilotエリアが現れます。このエリア内に、ページ概要生成やページ関連質問、会話スタイル選択など良く使うボタンが初めから用意されていますので初心者でも使い易いと思います。

有償版では、WordなどのOfficeアプリとCopilotを連携し、下書き作成や企画書テンプレート自動作成なども可能です。Geminiよりも、Windows PCとの連携を強化しています。

Summary：GeminiとCopilot使い方と特徴

AIスマホとの連携性が良いGeminiは、最新Googleネット情報を基にAI回答を生成します。また、回答再確認ボタンで、AI回答の基リンクが示されるなどハルシネーション対策ができます。

Windowsアプリとの連携性が良いCopilotは、使用するChatGPT版数により学習済みデータ作成年月が異なります。ページ概要生成や会話スタイル選択ボタンが用意済みなど、初心者に判り易いユーザインタフェースです。

Geminiは、Googleログイン、Copilotは、Microsoftログインが必要です。Google/Microsoftともにログインユーザ情報を収集し、より良いAI回答や、次期AI開発に活かすためでしょう。

AI活用は、当然の業務になりつつあります。現在AIサービスは過渡期ですが、安定期まで待って利用開始するより今使い始め、回答やその注意点、癖に慣れると、業務AI活用性を高めると思います。

Afterword：パーソナルAIエージェント（AIアシスタント）の鍵、NPU

販売中Copilot+ PCのNPU TOPS値は、GPUより小さいのが一般的です。例えば、Lunar Lake SoCは、トータル120TOPS＝NPU48＋CPU5＋GPU67です。この理由が、コチラの記事で解りました。

つまり、GPUでもできるAI処理を、NPUは徹底的に低電力処理できるようにワットパフォーマンスを最適化します。例えば、数時間のビデオ会議でAIが常時同時翻訳をしても、低電力NPUならバッテリー動作も大丈夫となるなどです。

PC/スマホどちらもパーソナルAIエージェント（AIアシスタント）実現に、低電力NPUの常時バックグラウンド学習動作が鍵となりそうです。

Copilot+ PC CPU 24年7月現状

2024年7月19日2024年7月22日 WithHappy

Copilot+ PC CPUまとめ（24-06編）の続編です。7月16日、Intel/AMD/ArmのCopilot+ PC CPU状況が判るPC Watch記事が掲載されました。この記事をメインに、ノートPC向けCopilot+ PC CPUの24年7月現状をまとめます。

Edge Copilot記事要約

上記記事をEdgeで開き、右上Copilotアイコンクリックとページ概要を生成するで生成した概要が下記です（厳密会話スタイル）。

Ryzen AI 300シリーズの特徴: AMDの新しいRyzen AI 300シリーズは、50TOPSの性能を持つXDNA 2アーキテクチャを採用し、他の競合製品を上回る性能を実現しています。

異種混合CPU: Ryzen AI 300は、Zen 5とZen 5cの異種混合CPUを搭載し、高性能と低消費電力を両立しています。

Block FP16: 新しい浮動小数点精度であるBlock FP16に対応し、INT8と同等の性能を持ちながらFP16の正確性を提供します。

将来の展望: AMDは今後もRyzen AI 300シリーズの性能向上を目指し、次世代製品の開発を進めています。

筆者記事要約

記事要約としては、前章で良いのでしょう。若干判り難いので、いつものように筆者が要約します。

記事筆者：笠原一輝氏作成のCopilot+ PC向けSoC仕様が下記です。

Qualcomm Snapdragon Xが、Copilot+ PCとして発売中のArmコア搭載CPUです。

NPU単体は、7月発売AMD Ryzen AI 300が50TOPS、3Q24発売予定Intel Lunar Lakeが48TOPS（SoC全体はNPU48＋CPU5+GPU67=120TOPS）と、先行Armの45TOPSよりも後発の強みを活かし勝っています。

但し、TOPS測定が、各社同一単位FP16/INT8評価か、NPU単体での消費電力はどの程度か等、不明な点も多く、±2TOPS程度は誤差範囲で３社横並びと筆者は思います。

AMD Ryzen AI 300搭載Copilot+ PC 8月発売

HP OmniBook Ultra 14（出典：www.engadget.com）

2024年8月に、現在最高NPU性能Ryzen AI 300搭載のCopilot+ PC要件を満たすノートPC：HP OmniBook Ultra 14が発売されます（日本円で23万円から）。しかし、まだCopilot+ PCとは呼ばずにAI PCと呼んでほしいそうです。

その理由は、Armアーキテクチャではなく、x86アーキテクチャだからです。Copilot+ PC CPUリストに今は入ってないからでしょう。

つまり、AI処理本体Windows Copilot Runtimeがネイティブ動作では無く、Armエミュレーション実行です。逆に、従来アプリx86/x64互換性は、Arm CPUに比べ問題が少ないと言えます。

※従来アプリの１つEclipse IDEをベースとするMCU開発ツールも、Win10→Win11アップグレート時、MCUベンダが暫く旧Win10利用を勧める場合がありました。但し、筆者はx86/x64アプリ互換トラブルに遭遇した経験はありません。

筆者推定ですがSoC全体でNPU50＋CPU5＝55TOPSです。Windows Copilot RuntimeネイティブArm PCと、非ネイティブx86/x64 PCで、AI処理にどの程度差がでるか気になります。Windows専門家評価を待ちたいです。

Intel Lunar Lakeメモリ上限32GB

2024年7月15日、ASCII記事に、Intel Lunar LakeのSoC搭載DRAM上限が32GBで増設できない理由が示されています。記事筆者：大原雄介氏は、この上限は、次期CPU：Arrow Lakeまで続くと推定しています。

Microsoft Copilot+ PCのメモリ要件は、16GB以上の「DDR5/LPDDR5」です。普及しているDDR4 RAMよりも高速/高価格なDDR5を活かしきれず、かつ上限があるDRAMオンチップ化は、SoC全体の低電力を重視したとは言え、裏目に出たようです。

32GB RAM上限とDDR5高速を活かせないLunar Lakeが、AI PC処理に及ぼす影響も、Windows専門家評価を待ちたいです。

Summary：Copilot+ PC CPU 24年7月現状

2024年7月時点のArm/AMD/Intel Copilot+ PC（AI PC）向けCPUを一覧表にしました。

24年7月AI PC CPU	ターゲット	NPU単体性能	備考	発売
Intel）Lunar Lake	ノートPC	48TOPS	40%SoC電力削減 Max. 32GB RAMオンチップ	24年3Q
AMD）Ryzen AI 300	ノートPC	50TOPS	TDP28W	8月発売
Arm）Snapdragon X	ノートPC	45TOPS	Copilot Runtimeネイティブ対応	発売中

発売中Arm CPU単体NPUの45TOPSに対し、後発AMD Ryzen AI 300 CPUは50TOPS、Intel Lunar Lakeは48TOPSと数値ではAMD/Intelが勝ります。

しかし、Windows Copilot RuntimeによるAI処理をネイティブ処理するArm CPUと、エミュレーション処理するx86/x64 Intel/AMD CPUで、AI処理にどの程度差が出るか、Lunar LakeのMax. 32GB RAM上限と速度が、どの程度AI処理に影響するか、さらに、Arm CPUの従来x86/x64ビジネスアプリ互換性なども専門家評価を待ちたいです。

※ゲームアプリに関しては、前投稿（2章）で、互換性問題なしの結果が出ています。

先行Arm CPUに、後発AMD/Intel CPUがやっと追いつき、AI PC性能に大差無し、と筆者は思います。

Afterword：後発AMDとIntelのSoC考え方

最初のPC Watch記事に、Armアーキテクチャを追いかける後発AMDのCopilot+ PC SoCの考え方が示されています。AMDは、「先ず性能が最優先事項、その次が電力効率など」という考え方です。

一方、Intelは、「電力効率を最優先」し、DRAMをSoCに組込んだのでしょう。しかし、その副作用が、4章ASCII記事の内容です。

人類が避けられない技術進化がAI PCです。筆者は、パーソナルAIアシスタント（AIエージェント）PCに期待しています。

AI処理を実用可能レベルで高速実行するには、PCハードウェア選び、端的に言えばCPUが肝心なのは、前投稿でも示しました。AMDとIntelのCopilot+ PC SoCの考え方の違い、現状CPUと次期Arm/AMD/Intel CPU動向などにも注意しながら、新Windows PC CPU選択が必要だと思います。

2～3年先Windows PC予想

2024年7月12日2024年10月2日 WithHappy

2～3年内に新しいWindows PC購入を検討中です。激変中のWindows PC環境（OSとハードウェア）を整理し、今後（2～3年先）のWindows PCを予想します。筆者はWindows専門家ではありませんので確度は低いかもしれません。しかし、予想を持つ方が、様々な情報理解に役立つと思います。

激変Windows PC状況

2025年10月Windows 10サポート終了
今期Windows 11 24H2リリース予定
次期Windows 12リリース、アップグレート要件不明
2024年6月Microsoft Copilot+ PC発売開始

Windows PC環境、OSとハードウェアの状況です。激変を牽引するのは、パーソナルなAI PC化です。これら関連の多くの情報が溢れています（関連投稿：情報機器大転換期）。

2～3年先Windows ハードウェア予想

Copilotキーの新規追加、40TOPS以上のNPU搭載、16GB以上のDDR5/LPDDR5 RAM搭載、Microsoft Pluton Securityプロセッサ搭載など6月発表のMicrosoft Copilot+ PCは、現行Windows PC比、かなり高性能で新しいハードウェア構成です。その目標は、先行するAIスマホ機能の取込みに加え、AIアシスタントPCへの進化です。

PCのAI処理を実用可能レベルで高速実行するには、ハードウェア選びが肝心です。そして、低電力動作。AIアシスタントと相性の良いモバイルノートPCを1日中フルに使っても、バッテリーに十分な余裕が必要だからです。

MacだけでなくWindows PCのCPUでも、従来Intel/AMDのx86/x64から、Armアーキテクチャへ変わりつつあるのは、このバッテリー持ちの良さ、電力効率の良さにあります。

但し、過去x86/x64ビジネスソフトウェアのArmアーキテクチャCPU動作検証が必要です。Armは、Prismでx86/x64エミュレーションを実行し、ゲームソフトは、ほぼ問題なく動作するようです。また、AIスマホは、ほぼArmベースですので、AIスマホ機能の取込みもx86/x64比、有利だと思います。

新しいAI半導体供給には、年単位の時間が必要です。高性能AI半導体を使うAI PCの2024年出荷は、わずか3%、2028年にようやく40%台という調査会社IDC予測があります。一方、Lenovoは、今後3年間でAI PCは一気に普及し、2026年出荷全体の60%を占めると予想しています。

筆者は、Lenovoに近い予想です。パーソナルAIアシスタント機能を持つPCと、これが無いPCでは、生産性や作業効率に格段の差が生じるからです。例えば、Office作業は、AI Copilot活用でプライオリティの低い作業は、激減すると思います。

2024年は、円安（7月161円/＄）影響で、日本では高性能AI PCハードウェアは価格が高く手が出ません。2025年～2026年は、Win10サポート終了とAI半導体の安定供給時期が重なり、世界的なAI PC需要の伸びとハードウェア低価格化が期待できると思います。

AIノートPC代替ミニPC

ミニ PC - NucBox K8（出典：GMKtecサイト） — ミニ PC – NucBox K8（出典：GMKtecサイト）

現状のAI PCは、AIアシスタントとの相性が良いノートPCが主流です。しかし、筆者のように主にデスク上でPCを使う方は、ミニPCという選択肢もあります。

ミニPCは、簡単に言うとモニタなしのノートPCです。常時外付けデスクモニタと接続して利用します。ハードウェア構成は、ノートPCとほぼ同じで、モバイル性を犠牲にした代わりに拡張性があります。例えば、GMKtecのNucBoxなどです。

ArmミニPCは、現在ラインナップに有りません。しかし、バッテリーを気にする必要が無いので、有力な高性能AI PCハードウェア候補と考えています。

2～3年先Windows OS予想

現行Win11 23H2の後継は、サービス期間2年想定のWin11 24H2です。この2年間（2024年～2026年）に、Win10サポートが終了しますので、Win11 24H2（またはWin11 25H2）の役目の1つが、多くのユーザ利用中のWin10代替OSでしょう。

Win10からWin11へのアップグレートは、TPM 2.0要件などありますが、大きな障壁ではありません。また、障壁回避アップグレード方法もあります。この意味で、Windowsユーザ離れは回避できると思います。

結局、現行x86/x64 Windows PCでも、2026年～2027年頃まではアップグレートWin11運用が可能です。

問題は、アップグレートWin11が、Microsoft想定のCopilot+ PC OSと異なる点です。つまり、高度なAI処理に手間と時間、電力消費が懸念される点です。但し、実際はどのようなAI処理をPCユーザが好み、どこにAI PCの大きな需要があり、それらを支援するAI OS機能は何かを見極める必要があります。

AI処理は、この見極めが必須なぐらいサービス/アプリによるソフトウェア負担も大きいのです。汎用的にAIをPCで活用するには、Copilot+ PCよりも更に高性能ハードウェア、例えば高TOPS NPUや大容量メモリが必要になると思います。

Copilot+ PCのAI OS処理は、Windows Copilot RuntimeがArmネイティブ動作のため、x86/x64比、電力効率に優れます。2024年～2027年は、従来のx86/x64 Win11と新しいArmネイティブOSの併存期で、Armネイティブ特性を活かすAIサービス/アプリとAI OS機能の見極め期間です。

例えば、Copilot+ PCのRecall検索機能は、導入前にプライバシー配慮に対する改善が入りました。パーソナルAIアシスタントとプライバシーは、セキュリティバランスを考慮したガイドラインなどが必要でしょう。

※既にWin11 23H2でもスクリーンショットがユーザ同意なしにピクチャライブラリへ自動保存(!?) されますが…。

次期Win12は、この新旧OS併存期の結果から「2025年～2026年末頃、本格的パーソナルAIアシスタントOSとして新登場」すると思います。

次期Win12はWin11からアップグレートできるか？

6月発売Microsoft Copilot+ PCのOSは、Armネイティブ動作Windows Copilot Runtimeを持つWin11 23H2です。このCopilot+ PCハードウェア構成のPCは、おそらく新しいWin12へアップグレートできるでしょう。

前章のAI OS見極め結果にも依りますが、Win12登場が遅れれば遅れる程、6月Copilot+ PCとのスペック乖離が進みます。筆者がWin12登場を遅くても2026年末としたのは、この乖離を少なくするためです。

逆に言うと、「Win12アップグレート最低条件が、6月Copilot+ PCスペック」となりそうです。

Summary：2～3年先Windows PC予想結果

PCのAI処理を実用可能レベルで高速実行するにはハードウェア選びが肝心です。さらに、モバイルノートPC向けに、低電力動作も必須です。

本格的AI OSのWindows 12登場は、2025年～2026年と予想しました。このWin12アップグレート要件未達とならないよう、2025～2026年内に、出来るだけ高性能なAI PCハードウェア購入を検討中です。

有力候補に、バッテリー動作を気にする必要が無いミニPCハードウェア案を示しました。

Afterword：ネットカフェPCにWin11 23H2登場→Win12?

過去Win10のみであったネットカフェPCに、Win11 23H2搭載PCが登場しました。今後Win11比率も徐々に高まるでしょう。新しいWin12が、個人PCのNPU学習結果を、Microsoft Pluton SecurityプロセッサとOneDriveを使って同期できれば、公衆ネットカフェPCでもパーソナルAIアシスタントが使えます。

パーソナルAIアシスタントのクラウド化、これならOfficeが付いたOneDrive利用も喜ばれるでしょう！

リンク

RA用FSP v5.4.0リリース

2024年7月5日2024年7月6日 WithHappy

2024年6月27日、ルネサスRA用FSP v5.4.0同梱e2 studio 2024-04がリリースされました。セミナ参加のため、久しぶりに最新FSPへ更新したところ、弊社RAベアメタルテンプレートのFSPバージョン出力にバグを発見しましたので修正対策を示します。

Summary：FSPバージョン出力コード修正箇所

修正前：コンパイルエラ発生（RttViewer.cのL41）

APP_PRINT(“\r\n–> Current FSP version is v%d.%d.%d.”, version.major, version.minor, version.patch);

修正後：version_id_bをmajor/minor/patch前に追加

APP_PRINT(“\r\n–> Current FSP version is v%d.%d.%d.”, version.version_id_b.major, version.version_id_b.minor, version.version_id_b.patch);

修正後のJ-Link RTT ViewerによるFSPバージョン出力結果です。

コンパイルエラ対策

最新ツールへ更新後、以前のエラーフリーソースをコンパイルすると、以下のエラが発生します。

メンバ名major/minor/patchが不明なのが原因です。

対策に、version定義のfsp_pack_version_tを調べます。fsp_pack_version_tへカーソルを移動し、F3をクリックすると、fsp_pack_version_t定義箇所fsp_version.hへ自動的に移動します。

※F3クリックは定義検索に便利。これはEclipse IDE共通機能。

fsp_pack_version_tは、過去有った構造体が無くなっています。そこで、ソースmajor/minor/patchの前に、version_id_bを加えるとコンパイルエラは無くなります（構造体と共用体投稿はコチラ）。

e2 studioとRA用FSP更新

統合開発環境e2 studioとRA用FSPは、別々の更新タイミングです。各更新タイミングで、それぞれを最新版へ更新するのも１方法です。

しかし、これら2つを同梱し、同時に最新版へ更新できるWindowsパッケージが、FSP v5.4.0 with e2 studio 2024-04です（Mac/LinuxパッケージはリリースGitHubにあり）。同梱パッケージは、更新２度手間が省けるだけでなく、個別更新トラブルも避けられます。

同梱パッケージは、個別インストール版よりも数か月遅れてリリースされますが、お勧めの更新方法です（同梱投稿はコチラのまとめ参照）。

SEGGER J-Link RTT Viewer更新

RTT Viewerは、既存版が自動的に最新版へ更新されます。しかし、SEGGER社リンクから直接最新版をダウンロードするのも1方法です。古いVersionをお使いの方は、この方法も良いでしょう（RTT Viewerのprintfデバッグ関連投稿はコチラ）。

Afterword：環境依存トラブル対策

今回のような更新トラブルは、組込み開発では良くあります。開発品を顧客へ納入後、数年経ってから機能追加/修正の案件がある場合などです。納入開発環境と、最新版環境の差による「環境依存トラブル」です。

本稿は、簡単なメンバ名追加で対策できました。しかし、例えばAPI内部差によるトラブル等は、容易ではありません。安全側対策に、納入時の旧環境をそのまま使い続ける方法があります。同一MCUで新機能は使わない場合などは、有効な方法です。

一方、新機能の追加/修正やMCU変更案件は、環境依存トラブルも加味したスケジュール対策が望ましいと思います。どの程度加味するかが難しい問題ですが…。

お詫び

弊社RAベアメタルテンプレートV1ご購入者様は、本稿修正をお願い致します。また、この場を借りて、お詫び申し上げます。ご迷惑をおかけし、申し訳ございません。

情報機器大転換期

2024年6月28日2024年7月10日 WithHappy

情報機器（PC/スマホ/IoTデバイスなど）のハード/ソフト/使い方が、大転換期です。原因は、生成AI革命。インターネット商用解放期に匹敵する気がします。

2024年も半分終わった今、見えてきた情報機器大転換期の現状をまとめました。１章と２章が、ソフトバンクの生成AI革命の考え方、３章以降が、現状という段取りです。

ソフトバンクのAIとAGI、ASI

人類叡智の10000倍能力のArtiﬁcial Super Intelligence（出典：記事）

ソフトバンク会長兼社長の孫正義氏が、2024年6月21日の定時株主総会で、ソフトバンクは、ASI（Artiﬁcial Super Intelligence）を実現するとASCII記事が掲載しました。記事を極簡単にまとめたのが本章と次章です。

AGI（Artiﬁcial General Intelligence＝汎用人工知能）とは、人間の持つ考え方、知識の「一部を機能化」した現在のAIの親玉に相当し、人間と同じか最大でも10倍程度上回る「汎用の人工知能」。先端AI研究者のテーマがこのAGIで、5年以内、場合によれば3年ぐらいでAGI時代となる。

様々な天才同士が刺激しあい進化した人類と同様、AGI同士が刺激しあい、人類進化を加速するのがASI時代。ASIは10年前後でやってくる。孫氏が決めた指標では、人間の「1万倍程度の英知」。人類20万年史上、初めて圧倒的な人口知能となり、全常識が変わるのがASI時代。

例えば、スマートロボットがASIにつながると、工場生産や道路掃除、買い物や洗濯も代行可能。自動運転も、AIが技能学習し、一度も行ったことが無い場所でもスイスイ自動運転でき、大量生産や加工、物流などはロボットに置き換わる。

ソフトバンク孫正義氏が生まれた理由・使命は、このASI実現。

ASI実現手段

孫氏は、更にASI時代の基盤技術の1つが、現在様々な情報機器へ半導体IP提供中のArmとしました（Arm株式9割近くをソフトバンクが保有中）。

Armの強みは、設計力と低消費電力稼働で、ASIの広がりに貢献。出荷数量は上がることはあっても、下がることはない。ASI実現のため、ソフトバンクグループ総力でArm AIチップ、AIデータセンタ、AIロボットへ取組む。

Armの将来を孫氏は信じている。

制御系ハードウェア転換

Arm IPコアは、本ブログ掲載Cortex-Mシリーズをはじめ、多くのMCUベンダハードウェアにも採用中です。MCUのエッジAI化に伴い、従来シリーズよりも更に高性能なCortex-Mコア：Cortex-M85搭載MCUも発売開始となりました。

PCは、Microsoft Copilot+ PCが2024年6月18日にワールドローンチされました。40TOPS以上のNPUが注目され勝ちですが、NPUを制御するCPUにも転換が起こりつつあります。

現在、Copilot+ PC要件を満たすCPUは、QualcommのSnapdragon X Eliteだけです。このCPUも、Arm IPコアを採用中（4章）です。他社に先駆けるArm設計力が表れています。

AI処理でPCよりも先行するAIスマホは、そのCPUの多くがArmライセンスのチップです。6月20日発表のAppleパーソナルAI Intelligenceハードウェア要件は、A17 ProチップとMシリーズです。iPhone 15/15 Plus非対応のため、90%以上のiPhoneユーザは、Apple Intelligenceを使えないそうです。

これら制御系ハードウェアの転換理由は、「AI処理を実用可能なレベルで高速実行するには、ハードウェアが肝心」だからです。

つまり、生成AI革命が、従来制御系の全ハードウェアを転換させつつあるのが、今です。

ソフトウェア転換

NPUなどのAI処理ハードウェアを活かすのは、ソフトウェアです。例えば、Copilot+ PCには、Recall、Cocreator、Live Captions、Windows Studio EffectなどのAI機能が標準で備わっています。

但し更に重要な点は、これら標準AI機能の基となるWindows Copilot Runtimeを活用し、新なAIソフトウェアが開発できること、しかもArmネイティブであることです。

※Armネイティブとは、汎用RuntimeがArm専用ライブラリのように無駄無く高速動作すること。

MacOSは、Arm化が進んでいます。Windowsソフトウェア開発も、下図が示す従来x86からArmネイティブソフトウェア転換を迎えているようです（詳細はコチラの記事参照）。

ArmはレガシーのPC(x86など)を大きく上回っているとアピール（出典：記事）

情報機器使い方転換

インターネット商用解放は、IT革命をもたらしました。ユーザは、PCやスマホなどの機器を使って、ネット上を検索し、情報を得るようになりました。ネットに溢れる情報の検索装置が、IT機器でした。

生成AI革命は、PCやスマホの使い方を、単なる検索装置からアシスタント代行へと転換させつつあります。つまり、より高度な情報解析や解析に基づいた提案ができる個人アシスタントとしての使い方です。

従来の情報機器を、人間的で簡単に使えるAIアシスタント化しつつあるのが、今です。

Summary：情報機器大転換期

生成AI革命でPC/スマホ/IoTデバイスなどの情報機器ハードウェア/ソフトウェア/使い方が、大きく転換しつつある2024年半分終了の今をまとめました。

制御系IP提供のArm株式9割保有中ソフトバンクの生成AI革命に対する考え方と、AI実用はハードウェアが肝心、ソフトウェアのArmネイティブ化、情報機器AIアシスタント化などの転換現状を示しました。

AI進化スピードは驚異的です。人間開発者も進化が必要です。現状マクロ把握のため本稿を作成しました。

Afterword：オープンソースハードウェアコア、RISC-V

ライセンス料が必要なArm IPコアの対極にあるのが、オープンソースハードウェアコアです。例えば、RISC-V。採用例は、ルネサスのRISC-V MCU/MPUや、EsperantoのAIチップに見られます。

RISC-V採用理由は、少数命令による低消費電力動作です。Arm同様、低電力動作ハードウェアの重要性が解ります。RISC-VかArmかのコア選択は、製品売上見込みとその投資額で決まると思います。

※MCU製品は、IPハードウェア以外にコンパイラ、デバッガなどソフトウェア開発ツールも必要。Armコアならツール入手も容易だが、オープンソースハードウェアコアはこれらもベンダ準備必要（関連投稿はコチラ）。

日本政府マイナンバーカード施策に、上記のような費用対効果検討が全く無いのは、原資が税金のため？😢

MCUソフトウェア技術職年収上昇幅1位

2024年6月21日2024年6月22日 WithHappy

組込みソフトウェア技術職が、2023年度の転職者職種別年収増加幅で１位という嬉しい結果が発表されました（2024年6月12日、パーソナルキャリア運営転職サービス、デューダ）。

転職エージェントサービス利用者の採用決定年収の集計結果に基づいています。6月18日の＠IT関連記事、ニーズ高まる5つの理由と共に内容をまとめ、MCUソフトウェア/ハードウェア開発者へのアドバイスを示します。

職種別決定年収ランキング

組込みソフトウェア技術職は、地味で目立たない職種です。華やかなクリエイター・クリエイティブ職や、目立つ金融系専門職より年収増加幅が大きいことは、その認識が変化しつつある現状を示しています。

※技術職：数学や理科、工学、情報工学といった理系の専門的な知識を活かし製品の製造開発や維持管理にかかわる業務。
※専門職：長期の教育訓練を通じて習得される高度の専門的知識・経験を必要とする職位、ないしはそのような職位を担当する人。

MCUソフトウェア技術職年収上昇幅1位要因

前章比較14職種の中でMCUソフトウェア技術職の年収増加分（差分）が1位となった要因は、「IoTやAI普及」により、幅広い業界でのニーズが高まり、人材不足だからとパーソナルキャリアは分析しています。

ニーズが高まる5つの理由も示しています。

IoT拡大：IoT機器はMCUシステム開発が不可欠
自動車産業進化：MCU開発者専門知識が求められる
スマートファクトリーと産業自動化：産業用ロボットや自動化はMCU開発者ニーズを高める
医療技術進化：高度化医療機器にMCUシステムが使われる
エネルギー効率と環境配慮：エネルギー効率と環境配慮ソリューションにMCUシステム活用

MCU開発者は、幅広い分野のニーズがあり、安全性やリアルタイム性など開発制約が多いため人材不足が目立つことが1位要因です。

※MCUシステム開発は、ソフトウェアだけでなくハードウェアも必須です。MCUハードウェア技術者は、ハード/ソフトの垣根を越えハードテストプログラム開発などに積極的に参加しスキルを磨けば、ハードウェア直近の組込みソフトウェア技術職だとも言えます。

本ブログでは、ハード/ソフトを区別せずMCU開発者と表記します。

Summary：MCU開発能力は自ら切り開く

組込みソフトウェア技術職が、2023年度転職者職種別年収増加幅１位の結果は、MCU開発者の売り手市場ニーズを示しています。MCU開発者は、市場ニーズを把握し、多くの開発制約を解決できる幅広い能力を自ら磨く必要があります。

開発制約とは、例えば、コスト、期間、開発に必要な知識の広さ・深さなどです。さらに規模にもよりますが、MCU開発は多くの場合、一人で担当します。限られた時間内で、効率良く最大成果を上げるスキルや、業務内外の知識も、高まるニーズを満たすには必要でしょう。

転職を勧めている訳ではありません。市場ニーズを把握し、それを満たすよう研鑽することが、MCU開発者自身の価値、キャリアを高めると言いたい訳です。

Afterword：ベアメタルor RTOS or弊社テンプレート

MCUソフトウェア処理は、ベアメタルが良いのか、RTOSが良いのかは、RTOSオーバーヘッドやデバイスコスト、開発ソフトウェア移植・流用性などの考慮も必要です。2024年2月20日、“You Don’t Need an RTOS (Part1)”は、RTOS課題やスーパースケジューラ対策を説明しています。

歯ごたえある英文です。同ページをEdge閲覧中に、右上Copilotをクリックすると、日本語（ご利用中の言語で）ページ概要が無料生成できます。話題のAI活用で、効率良く内容理解ができます。

弊社販売中ベアメタルテンプレートもスーパースケジューラの一種ですので、嬉しい記事です。記事との差分は、弊社テンプレートが、初心者向きポーリングベースなことです。

中級向きになりますが、Part2やPart3内容を弊社テンプレートへ加えるのも、面白いと考えております。結果は、本ブログで示す予定です。