AIエージェント能力アトラス › 仕事ごとの一覧 › ソフトウェア開発 › モバイル・組込み・ハード寄り

リアルタイム制約下でのコード最適化

Code optimization under real-time constraints

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

定型的な最適化提案はミドル相当だが、実機のタイミング検証がなければ確証が持てない

できること

静的解析に基づくアルゴリズム改善やメモリ使用量削減の提案・実装

まだできないこと

実機でのリアルタイム制約（割り込み遅延、WCET）の実測を伴う保証

なぜそうなのか

タイミング特性は実行環境の物理的要因に強く依存し、静的な推論だけでは確証を持てない

これからの予測の根拠

静的解析の精度向上は続くが実機実測の壁が残るため緩やかな向上にとどまると予測

いま使える主な道具

Claude Code、組込み系静的解析ツール+AI

根拠

• Securing LLM-Generated Embedded Firmware through AI Agent-Driven Validation and Patching 2025-09
  LLM生成組込みファームウェアの検証にはAIエージェント駆動の追加バリデーション層が必要と提案

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
• 新規ハードウェアのbring-up（実機接触を伴う作業）

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。