厳しいPPA要求を短期間で満たすために、MLによるソリューション探索の活用は非常に有効です。しかし、実行TAT・マシン逼迫に加え、製品固有要因による手作業中心のデバッグ反復がボトルネックになります。本発表では、これらを効率よく解決するためのMLモデルの自動選択と、製品固有要因をプリミティブとして落とし込むことによる自動検出・改善手法を紹介します。さらにInnoStackを活用することで職人技を標準手順へ落とし込む手法を報告します。