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ファームウェア/組込みソフトのデバッグ

Debug firmware/embedded software

0 できない ／ 1 デモ止まり ／ 2 補助 ／ 3 実務品質（要確認） ／ 4 専門家並み ／ 5 専門家超え。「予」は予測。

専門家と比べて

経験豊富な組込みエンジニアには及ばない。ハードフォルトのレジスタ解析等の定型作業は補助レベル

できること

フォルトレジスタの読み取り、メモリ・逆アセンブルの検査から問題箇所を遡って提示

まだできないこと

周辺機器（ペリフェラル）固有の癖に起因する問題の特定、実機上でしか再現しないタイミング依存のバグ

なぜそうなのか

仮想化環境での検証がタイミング挙動やペリフェラル相互作用を完全に再現できないため、学習・検証ループが実機に比べ弱い

これからの予測の根拠

実機テレメトリとの統合ツールが増えれば改善するが、物理的な実機アクセスを要する検証ループの本質的制約は残ると予測

いま使える主な道具

CLion 2026.2 AI Hard Fault Debugging、Promwad AI debugging tools

根拠

• Stop Guessing at Hard Faults 2026-09
  CLion 2026.2.2がフォルトレジスタ・メモリ・逆アセンブルを読み解くAIスキルでハードフォルト原因の遡及を支援開始
• How AI Can Help Debug Embedded Linux BSP Issues 2026-03
  モデルによって周辺機器固有の問題に一貫した『死角』があり、エンジニアの代替にはならないと明記

同じ分野のほかの仕事（モバイル・組込み・ハード寄り）

• 新規ハードウェアのbring-up（実機接触を伴う作業）
• リアルタイム制約下でのコード最適化

AIエージェント能力アトラス 2026（2026-09-06 時点・v1.0）の1マスです。レベルは公開された実験・ベンチマーク・報告から付けた目安で、2027年以降は予測です。全マスに根拠のリンクがあります。作者は個人で、AI（Claude）と一緒に調べて作っています。