ISSM2018会場風景　(両国KFCホールにて著�v撮影)

AIを����してスマートな半導��工場をめざす

今�vは、半導�����]の�攵掚の向�屬里燭瓩痢嵜郵�����(AI)の����」に関する発表が初めて登場すると同時に最�jのセッションテーマとなった。IoT時代を迎え、様々な�|類の半導�����]����やプロセス�X��の�H角的なセンシング�\術がさらに進化してきており、半導��工場では�H数のセンサで収集された�j量のデータを扱えるようになった。しかし、当初はこれらのデータは人�}で�H変量解析し、判��し、現場へフィードバックをかけてきたが、データ収集が先行し、データの�~効����は�科�ではなかった。しかし、最�Z、AI�\術の登場でIoT�\術とAI�\術が融合し、人�}を介さないビッグデータの処理が可�Δ砲覆蝓▲螢▲襯織ぅ爐離廛蹈札杭播�化が可�Δ砲覆辰拭�これによりプロセス�U御性向�屐����]歩�里泙蠅慮��屐∪����攵掚向�屐←@材�J低����動などに新たな�妓�性を見出し、高効率のスマートファブの実現が可�Δ砲覆蹐Δ箸靴討い襦�IoT/AIの�{い風を�pけて、半導�����]はダイナミックに変貌を�~げようとしている。

�fSK Hynixも��TSMCもAI����で半導�����]効率化

�f国SK Hynixは、基調講演の中で、��社を挙げてAI（マシンラーニングやディープラーニング）を最�j限に����しスマートファクトリを�`指していることを��らかにした。
半導�����]現場では、パターニング不良やプロセス�L陥発�擇覆匹量筱�が繰り返し登場しているにもかかわらず、いままでは�\術�vのスキルと経�xで微細化プロセスになんとか�棺茲靴討�た。しかし、最�Zは、�Q工��が高度化するとともに、工��間の相互依�T性が複雑化し、プロセスステップ数が�\えて�攵�サイクルタイムが長引くことで、不良プロセスを��定し問��解��するのが�Mしくなってきた。もはや�\術�vの経�xやスキルに依�Tした伝統的な問��解��の�桔，任��官�できなくなってきた。SK Hynixでは��社を挙げてML（Machine Learning、機械学�{）によるプロセス最適化、ディープラーニングを����したFDC（Fault Detection and Classification、�L陥検出・分類）、およびセンサとAIを����したTTTM（Tool-to-Tool Matching、　機差調�D）などの積極����でスマートファクトリを実現を�`指しているという。「�x場の��要に応じた適切なサイズの工場を建設し、AIを����して����異常の予防保��を徹�fし、最小のインプットで�x場の��要に応じて適切に�官�できる�攵����Uを敷く」のが�`�Yだという。

��湾TSMCも�d待講演の中で「フルオートメーションの人�}を介さないインテリジェントな半導�����]を実現するためにマシンラーニングをはじめとするAI�\術の����が�Lかせない」と述べていた。�k般講演では、東�Bエレクトロン、東��・東��メモリ、ルネサス、���_富士通、ソニー、パワーチップ、国立��湾�j学などから半導��プロセスにおけるAI����の����例報告が相次ぎ（参考�@料1）、IoTやAIが単なるブームの段階を��え、半導�����]分野でも実��化の華を咲かせようとしていることを実感させられた。なお、本シンポジウム冒頭のチュートリアルセッションでセミコンポータル��集長の�氾跳�二��が「AIの半導���噞へのインパクト」と��してAI入門ともいえる講�Iを行った。

AIチップを積極的に����してスマートファブを実現しよう

�Mが現役のISSM�b文��考委�^長を��めていた1990�Q代��ごろ、組�E委�^長はIntelのMike Splinter��（同社���]本�霙后△里舛�Applied Materials社長）だったが、彼はISSMで参加�vに向かって、「�Sさんは、半導��デバイスや����　���]に�jいに貢献してはいるが、半導��の�W便性を最も���pしていない人たちだ。もっと半導��チップを����しようではないか」と言っていたのを思い出した。半導���噞は、AIチップを���]して顧客に使ってもらうだけではなく、�Oらも率先して����して他�噞の�}本となるようなAIベースのSmart Fab/Intelligent Manufacturingを実現すべきだろう。この点では欧�櫃鮹羶瓦哩L外勢の�Dり組みが先行しておりISSM、AEC/APCシンポジウムなどでの日本からの発表は、�Q�\術�vが担当する個別の����やプロセス（のそのまた�k�霾�）へのAI適��に�里泙辰討い訃豺腓�ほとんどであるが、トップダウンによりファブ����への�t開が望まれる。

IoTとAIの融合によるAEC/APC（先進的����・プロセス�U御）の飛躍的、いやむしろ破�s的な進化で、半導�����]はダイナミックに変貌を�~げる予感がしている。次�vのISSMやその姉妹会議であるAEC/APCシンポジウム(2019�Q11月13日に東�Bで開��予定)が楽しみである。�H数の����にまたがるAPCやそのファブ����への�t開の成果発表を期待したい。

参考�@料
1. �K����:「�豸�を集める半導�����]プロセスの最適化・�攵奟率向�屬妨�けたAI����」、（ISSM2018における半導��デバイス・���]����メーカー�Q社の�\術発表の内容紹介）
マイナビニュース、2019.1.10.