AIは技術記事の回路図を見ているのか？

(Jo^▽^)ﾉぁぃ♪

AIは本当に技術記事の回路図を見ているのか？
URLから技術投稿を評価させる前に確認すべきこと

最近、公開した技術記事を複数のAIに読ませて、内容を検証・評価してもらうことが増えた。
回路の動作原理に間違いはないか。設計上の問題はないか。
自分では気付かなかった別の見方はないか。
AIは技術者の「壁打ち相手」として非常に便利である。

ところが、ここで一つ問題に気付いた。
同じ公開URLをAIに渡しても、「読めるAI」と「読めないAI」がある。
さらに厄介なのは、「本文は読めているが、掲載画像は認識していない」という場合まであることだ。

試しに、mixi、Facebookなどの一般公開URLについて確認してみた。

人間がログインしていないブラウザから閲覧できるページであっても、AIが同じように取得できるとは限らない。
Webサイト側には、
　・ログインの要求・JavaScriptによる動的表示・Botや自動アクセスへの制限
　・画像ファイルへのアクセス制限
などがあるためだ。
つまり、「人間のブラウザから見える」　は　「AIもURLから同じ内容を取得できる」とは限らない。
Facebookなどでは特にこの差が出やすいようだ。

普通の文章記事なら、本文さえ取得できればある程度の評価はできる。
しかし電子回路の記事では事情が違う。

回路図そのものが技術情報の中心だからだ。
たとえば本文に、「差動回路」「電流帰還」「DCサーボ」「定電流回路」などと書いてあったとしても、実際の回路図を見なければ、
　・電流がどこを流れるのか・どこが帰還点なのか
　・DC動作点はどうなっているのか・素子の極性は正しいか
　・抵抗値やコンデンサ値は適切か・配線の交差なのか接続なのか
　・電源やGNDがどこにつながっているのか
といった本当の回路解析はできない。

ところがAIは、本文に書かれた説明から回路を推測し、もっともらしい評価を返してしまう可能性がある。
これは技術検証では困る。

そこで、技術記事をAIに評価させる前に、まず次の質問を行うことにした。

このURLの記事を評価する前に確認してください。
　① 記事本文を取得できていますか？
　② 掲載されている画像は何枚認識できますか？
　③ 回路図画像の部品番号・定数・接続関係まで読み取れていますか？
　④ 回路図から読み取った主要な接続関係を3～5個挙げてください。
読み取れない部分は推測せず、「認識できない」と明記してください。

これなら、評価を始める前に、「AIが何を入力情報として認識しているのか」を確認できる。

さらに確実にするなら、回路図にしか答えが存在しない質問を一つ入れる。
例えば、
　「画像3のR5の抵抗値はいくつか？」
　「Q3のコレクタはどこにつながっているか？」
　「OPアンプ出力から帰還されている抵抗はどれか？」
といった質問である。

これに答えられなければ、そのAIは少なくとも回路図を十分には認識できていない。
その状態で、「この回路は安定しています」「この帰還方式は優れています」などと評価されても、信用するわけにはいかない。

技術記事をAIに評価させる場合は、次の2段階に分けると良さそうだ。

・記事本文を取得できたか・掲載画像を取得できたか
　・画像枚数を認識できたか・部品番号や定数を読めるか
　・回路の接続関係を認識できるか

認識確認ができてから、
　・回路の動作原理・電流経路・電圧条件・DC動作点・帰還経路
　・周波数特性・安定性・成立条件・問題点・独創性
などを評価させる。

考えてみれば、これは電子回路の測定と同じである。
　オシロスコープに波形が表示されたからといって、いきなりその値を信用するわけではない。
　プローブは正しく接続されているか。帯域は足りているか。
　入力インピーダンスの影響はないか。 GNDの取り方は正しいか。
まず「測定系が正しいか」を確認する。

AIによる技術評価も同じだ。
AIの回答を評価する前に、「AIへの入力が正しく成立しているか」を確認しなければならない。

同じURLを複数のAIへ渡した場合でも、
　本文取得
　画像取得
　文字・部品定数認識
　接続関係認識
　回路解析
　技術評価
という各段階で能力差が出る。
したがって単純に、「ChatGPTはこう答えた」「Geminiはこう答えた」「Claudeはこう答えた」と最終回答だけを比較しても、
純粋な回路解析能力の比較にはならない可能性がある。

片方は回路図を見て解析し、もう片方は本文だけから推測しているかもしれないからだ。

私の場合、技術記事はelchikaへ投稿している。
mixiの日記は同業者のマイミク向け、 Facebookでは一般公開しているが、
AIによる技術検証ではelchikaの記事を原典として使うのが良さそうだ。

ただしelchikaの記事であっても、「URLが読めた＝回路図まで正しく認識した」とは限らない。
したがって今後は、記事URLをAIへ渡したら最初に認識状態を確認してから技術評価を行わせることにする。

AIに技術記事を評価させる場合、重要なのは回答内容だけではない。
その前に、「AIは本当にその技術情報を見ているのか？」を確認する必要がある。

特に電子回路では、本文より回路図の方が重要な場合も多い。
AIによる回路評価では、
　入力確認
　画像認識確認
　接続関係確認
　回路解析
　技術評価
という手順を踏むべきだろう。

これは結局、「測定結果を信用する前に、測定系を確認する」という、エンジニアにとって当たり前の考え方と同じである。

AIは便利である。
しかし、「AIが何を見て答えているのか」そこまで確認して初めて、AIを技術検証の道具として正しく使えるのではないだろうか。

電子回路の設計・開発を長く手がけてきたサーキットマスターです。マイコン制御、アナログ回路、パワエレ等。数百件規模の開発経験があります。　　実案件は公開できないため、この場では修理や趣味のオーディオを題材に、・回路やシステムの構造を読み解く面白さ・電子回路設計の本質・制御理論や実装技術の考え方などを共有できればと思っています。修理も基板交換ではなく、故障デバイスを特定して部品レベルで追うのが基本スタイルです。