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新規ハードウェアのbring-up（実機接触を伴う作業）

New hardware bring-up (requiring physical interaction)

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

現状ではジュニアにも及ばない。物理的な計測器操作や実機配線は代行不能

できること

回路図やデータシートの読み込みに基づく初期設定コードの下書き、既知チップセットの定型的な初期化シーケンス提案

まだできないこと

オシロスコープ/ロジックアナライザでの実測、はんだ付けやコネクタの物理的確認、実機の物理的な破損兆候の察知

なぜそうなのか

身体的な操作を伴うタスクは現在のLLMベースエージェントの入出力（テキスト・画像）の枠組みの外にあり、ロボティクス統合が別途必要

これからの予測の根拠

汎用ロボティクスとLLMの統合が進まない限り、実機接触を要する作業は2030年でも補助止まりと予測（物理接触の壁は本領域最大の停滞要因）

いま使える主な道具

ChatGPT/Claude（データシート読解の補助用途のみ）

根拠

• Embedded AI accelerators gain advanced debugging support in UDE 2026 2026-02
  AIアクセラレータのグラフベース実行モデルは従来のデバッガ機能だけでは解析できず専用アプローチが必要と指摘、実機接触を要する検証の壁が明示

同じ分野のほかの仕事（モバイル・組込み・ハード寄り）

• ファームウェア/組込みソフトのデバッグ
• 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。