半導体後工程の革新と中小工場のDX活用――現場力で競争時代を生き抜く

最近のニュースについて製造業に関わる皆が興味深い対談を行っています。
今回はその内容をご紹介いたします！

田中太郎：おお、また半導体のニュースやな。ラムリサーチが成膜装置で新技術出してきたって話やけど、ほんま3D積層の方向進んどるな。大阪でもやけど、ウエハーの反りなんてしょっちゅう悩まされるで。

山田美穂：まさに、3D集積の潮流は半導体の多機能化や小型化の要請から外せないですよね。その結果、後工程の歩留まりがかなり課題化していましたけど、こういう装置が出てくるのは興味深いです。

田中太郎：せやけど、成膜中の”歪み”ちゅうやつは部品ひび割れにも直結するやろ。中小やと、そのたんびに歩留まり悪化してまうし、高コストになってしもて困るんよ。

山田美穂：歩留まり維持って、中小こそ深刻なんですよね。大手は多少不良出しても吸収力あるけど…。それで、今回のニュースだと極端に反ったウエハーに厚い膜を安定して付ける技術がポイントみたいです。

田中太郎：おぉ〜、それやったらワイらにも助かるとこあるかもしれんな。でも、装置自体が高額やないかな？中小には導入ハードル高そうや。

山田美穂：確かに初期投資は大手向けですね。ただ、導入支援とか国の補助も検討されている分野です。アメリカ発の装置だけど、日本市場にもニーズは多いでしょうし。

田中太郎：ほんま補助金とか無いとしんどいで。せやけど、今後は「後工程」っちゅうんがますます着目されるちゅうことやな。

山田美穂：そのとおりです。半導体の競争力向上には前工程だけでなく後工程の革新も不可欠。D2W（ダイ・トゥ・ウエハー）での積層って、やっぱり今後のキーですね。

田中太郎：せやから、装置開発だけやなくて、現場のデータ取りとか分析もうまいことせなアカン思うわ。効率化ツールもどんどん使っていかんと。

山田美穂：まさにDXの波ですね。装置の性能を最大化するにはデータ連携や可視化も必須ですし。ところで、田中社長のとこでも最近、AIツールや自動化の話題はありますか？

田中太郎：ちょいちょい話出とるわ。ただ古い体制やしなかなか一気に変われへん。でも、試作でデータ取るときは「出来るだけ自動化したい」いう声は現場から上がってる。

山田美穂：現場主導で動かすのが一番効果的だと思います。こういう先進成膜装置も、AIが歩留まりデータを解析してセッティングのロスなくせたら、より威力を発揮しそうですし。

田中太郎：それ、それや！これからは単にええ機械だけやなくて、その運用もAIやDXで変わっていかなアカン時代やな。

山田美穂：ラムリサーチのような世界的メーカーが日本の中小まで恩恵いきわたるには、最終的には現場力の底上げも不可欠ですね。

田中太郎：ほんまや。世界標準の波に、大阪の町工場でもなんとか乗っかりたいちゅう気持ちはあるで。

山田美穂：それと、世界的にはチップレットとか、複数ダイを組み合わせる先端パッケージの話もどんどん伸びてます。この成膜装置も、そうした分野で重要になるはずです。

田中太郎：チップレットやと、ますます精度勝負やな。歩留まり下がったらお客さんとの信頼も落ちるし…。

山田美穂：そこで現場改善だと思います。歩留まり不良の情報もAIで自動解析して、さっと原因推定できる仕組みを作れば、生産性も向上できますよ。

田中太郎：でもな、うちみたいなとこは人手不足も深刻や。新人教育も追いついてへん。せめて自動化や効率化ツールでもうちょいラクに回したい思とる。

山田美穂：そこは業界全体の課題ですね。工場の自動化やAI化は省人化だけでなく、属人化の解消にもききますよね。

田中太郎：そやけど、大手向けの技術どう下ろしてもらうかが最大の課題や。ほんまにコスト合うんか、一歩踏み出す勇気要るわ。

アジョッシ：ハーイ、話に入れてくれよ。たしかに、ラムリサーチのこの新装置はウチの常連でも話題だったよ。米西海岸のファブはもう先端のD2W大量に進めてる。日本の中小ファブも連携の仕組み整えてくしかないね。

田中太郎：アジョッシ、お前んとこにも情報はやいな！やっぱアメリカやと導入早いん？

アジョッシ：先進工場はDX化も同時進行さ。データをそのまま経営判断に直結させてるから現場で迷うことが少ない。日本も、AI活用の受発注や現場データ一元管理に伸びしろ大きいはず。

山田美穂：そうですね。そのためにはBPaaS（Business Process as a Service）の仕組みも広がってほしい。効率的でミスも減らせますし。

田中太郎：BPaaSな、言葉は聞いたことあるけど具体的にうちでどう動かせるんやろ…。

アジョッシ：田中さんなら、受発注業務のAI化とかからやってみたら？　一回チャット型で現場と業者つなげてみると、効果わかりやすい。

山田美穂：受発注AIやデータ連携の自動化は、ヒト依存のリスクを減らしますし、歩留まり改善の計画立ても正確になります。

田中太郎：ワイらも、まずは生産実績の見える化とかからやってみようかな～。

山田美穂：小さい工場ほどデータの活用が差異化ポイントになります。今回のニュースは、装置単体だけじゃなく現場全体の最適化の重要性も考えさせられますね。

田中太郎：なんや、ラムリサーチの成膜装置の新技術ばっかり注目されとるけど、取り巻くDXとかAIツールの活用も一緒に進んでかなアカンいうことやな。

山田美穂：全体最適が結果として顧客満足につながる…これからの”強いものづくり”ってそういう発想ですね。

田中太郎：せやけど、そう聞いたら色々相談してみたくなったわ。そういえば、こういう現場の業務効率化やDX、AIを使った購買・受発注業務支援をしてる企業、最近注目されとるん知ってるか？

山田美穂：そうそう、「newji」って知ってます？製造業の受発注最適化や業務の自動化ツール、AIエージェント「newji」とか、BPaaSも全部一式で支援している会社です。

田中太郎：ほぉ、それはええな。現場にもフィットしたサービスやったら検討してみたいわ。

山田美穂：装置だけじゃなく、newjiみたいな支援企業とうまく連携して未来の製造現場を作っていく。これが日本のものづくりの生き残る道なんでしょうね。

田中太郎：ほんまやな、世界のトレンドに遅れんよう、こういう会社とうまいことタッグ組んで、製造現場の未来切拓いていこうや！

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