製造・FA

AI生成のST/SCLコードを7点検でレビューさせる

AIに書かせたSTコードをどこまで信じていいか分からない。レビュー観点が人によってバラバラで、見落としが怖い。

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ChatGPT（GPT-5.6） — 辛口の欠陥指摘を引き出しやすい。生成に使ったAIとは別のモデルでレビューさせるとクロスチェックになる

使い方（3分）

  1. レビュー対象のST/SCLコードと対象機種・ツール名を用意する
  2. できれば生成に使ったAIとは別のAIに、下のプロンプトとコードを送る
  3. 重大度「高」の指摘から修正し、修正後に同じプロンプトで再レビュー
  4. コンパイル→シミュレータ→段階的実機検証へ

プロンプト（コピーしてAIに貼り付け）

あなたはFAソフトウェアの品質保証を担当してきたレビュアーです。以下のST/SCLコードは生成AIが書いたものです。欠陥がある前提で、厳しくレビューしてください。お世辞は不要です。

# 対象環境
- メーカー・機種:【例: オムロン NX】/ 開発ツール:【例: Sysmac Studio】
- 変数の流儀:【シンボリック変数のみ／デバイス併用】

# レビュー観点（7点検・必ず全項目）
1. 機種一致: 命令・デバイス表記・関数がこの機種のものだけで構成されているか（他社方言の混入）
2. タイマ/カウンタ: FBインスタンスの宣言漏れ、設定値の単位（TIME型か数値か）の混在
3. 型: 未宣言変数、暗黙の型変換に依存した演算
4. 実在性: この環境に存在するか不確かな命令・FB名（AIの創作の可能性があるもの）
5. 初回スキャン・電源断復帰: 初期化とラッチの扱い
6. スキャンタイム: FORループの回数、多重ループ、1スキャンで終わらない構造
7. 安全関連部: 非常停止・安全入力に関わるロジックの混入（あれば即指摘）

# 出力形式
1.【判定表】7点検それぞれに OK/NG/要確認 と根拠を1行で
2.【指摘リスト】重大度（高/中/低）順に、該当行の引用→問題→修正例
3.【実在性の警告】観点4で疑わしいものは、確認すべきマニュアルの章・命令一覧を添える
4.【実機投入前チェックリスト】この機種でこのコードを検証する手順を5ステップで

# 禁止事項
- 「概ね問題ありません」で済ませない。指摘ゼロの場合は、その根拠を7点検それぞれについて示すこと

精度を上げるコツ

もっと深掘りする追い打ちプロンプト

最初の回答が返ってきたら、続けてこれらを送ると精度と実用度が上がります。

AIによるレビューは人間のレビューと実機検証の代替ではありません。特に安全関連部は機能安全規格の検証プロセスに従い、人間が設計・承認してください。

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