2018年12月12日~14日、エレクトロニクス製造のサプライチェーンに関する総合展示会「SEMICON Japan 2018」が開催された。今回、目を引いたのが新たな日本の半導体業界の胎動を感じさせる、果敢な挑戦の数々だった。日本では、チップ製造に用いる装置と材料の産業が史上空前の好景気のなかにあるにもかかわらず、一時期チップメーカーのリストラや事業売却が相次いだことから、半導体は斜陽産業というイメージが出来上がってしまった。SEMICON Japan 2018は、こうしたネガティブなイメージが過去のものになりつつあることを感じさせた。(文:伊藤元昭)

 「マジックが起きる。CONNECT|COLLABORATE|INNOVATE」。ここ数年、SEMICON Japanで掲げられているテーマだ。SEMICONは、日本以外にも北米、欧州、韓国、台湾、中国、東南アジアなど、半導体産業が発展している地域で開催されており、それぞれの地域性を反映した内容のイベントや展示が用意されている。

 かつてはDRAMなどの生産で世界をリードしてきた日本の半導体メーカーだが、現在も売り上げトップ10に入っているのは9位の東芝メモリのみ。半導体チップの生産拠点としての日本の存在感は薄い。ただし、日本はエレクトロニクス産業のサプライチェーンの構成要素である、応用システム、チップ、製造装置、材料のすべてで高水準の技術を保有するまれな国である。こうした地域性を生かし、次世代車や産業機器、医療機器、各種IoT機器のような、未来の成長市場に向けた半導体の開発・製造の枠組みを固める役割が求められている。SEMICON Japanのテーマには、様々な技術分野のアイデアを融合させて化学反応を起こし、マジックを起こしてほしいという、日本の半導体産業に対する世界の期待が込められているのだ。

図1 半導体産業の日本のサプライチェーンを支える企業が集結

 今回のSEMICON Japan 2018の会場には「DREAMS START HERE」というキャッチフレーズも掲げられていた。日本の半導体産業が全盛期だった頃、「半導体は産業の米」という言葉があった。半導体チップなしではエレクトロニクス機器は作れない。この点は変わらないどころか、その重要性はむしろ増している。優れた半導体チップを手中にすることが、競争力の高いエレクトロニクス機器を作り、ひいてはそれを活用した新ビジネスを創出するための起点となっている。SEMICON Japan 2018の展示会場には、まさに新たな夢の始まりを予感させる展示が散見された(図1)。

若いベンチャーが独自AIチップ開発に挑戦

 会期初日、日本の半導体産業が新時代を迎えていることを印象付けるニュースがあった。日本を代表するAI関連ベンチャーであるPreferred Networks(以下、PFN)の代表取締役社長 最高経営責任者 西川 徹氏が基調講演に登壇。その場で、独自のAIチップ「NM-Core」を開発中であることを明らかにした(図2)。

 現在、米Googleや米Amazonのような巨大プラットフォーマーが、自社のAI関連サービスの付加価値向上の原動力となる独自AIチップの開発に邁進している。世界のITベンダーは、独自AIチップなしでは、激しい競争を勝ち抜くことができなくなりつつある。しかし、日本のITベンダーや半導体メーカーはこうした動きに必ずしも追随できている状況ではなかった。それどころか、猛スピードで進化する欧米・韓国・台湾企業と発展著しい中国企業に、完全に置いていかれた状態だった。若いベンチャー企業の雄が独自AIチップの開発に挑戦するという久々の華のあるニュースに業界は沸き立った。

 MN-Coreは様々な精度での行列演算を多用する深層学習を、最小限の電力で高速実行することを目指したプロセッサである。様々な応用に対応した柔軟なプログラミングが可能でありながら、電力効率を高めている点が特徴だ。演算精度は可変で、半精度浮動小数点(FP16)演算を実行した時の性能は524TFLOPSであり、その時の消費電力は約500Wである。この電力性能は、世界最高クラスだという。NM-Coreは、TSMCの12nmプロセスで製造する。2019年第1四半期にはファイナルのESが完成する予定だ。

 PFNは、産業用ロボット、自動運転車、医療での診断などへの深層学習の効果的な応用法を提供しており、ファナックやトヨタ自動車など日本を代表する企業が同社と協業している。そして、2018年10月に開催されたCEATEC Japanで、パーソナルロボットの分野への参入を発表。深層学習を活用して高速かつ高精度での物体認識を実現した、片づけロボットを披露した。

 これまでPFNは、こうした応用に深層学習を効果的かつ効率的に適用するために、新しいアイデアを盛り込んだニューラルネットワークのモデルを柔軟に開発できる独自フレームワーク「Chainer」を開発するなどソフトウエアを中心に体制を整備してきた。NM-Coreは、競争力の高い自社のソフト技術をさらに際立たせるために、ハード仕様の方を合わせ込む、従来の日本のIT産業に見られなかったソフト先にありきのプラットフォーム開発が行われている点に注目できる。

図2 日本のAIベンチャーの雄が独自AIチップの開発を明らかに
(左)SEMICON Japan 2018の基調講演に登壇したPFN 代表取締役 兼 最高経営責任者の西川 徹氏、(右上)NM-Coreのブロック図、(右下)展示会場の同社ブースでのチップの展示

未来のデバイスを生み出す小さな製造装置

 新しい応用と産業を生み育てる役割を担うという日本の半導体業界への期待を、ストレートに具現化した取り組みもあった。ミニマルファブ推進機構は、「ミニマルファブ、先端へ」をキャッチフレーズに掲げて、大量生産向けに最適化した半導体工場では実現できない、新たな半導体チップの進化の方向性を提案した(図3)。

図3 半導体の製造工程を網羅する多品種少量生産に最適化した70種の半導体製造装置を展示
(撮影:栗原克己)

 ミニマルファブとは、直径0.5インチ(12.5mm)のウエハー上に半導体チップを形成する製造システムである。最先端の半導体工場では、直径12インチ(300mm)のウエハーを用いて、同一仕様のプロセッサメモリーを高効率に大量生産している。ところが、大口径ウエハーは少品種大量生産には向くが、チップの開発・製造に要する費用が巨額で多品種少量生産には向かない。半導体応用には、高度なチップが1個だけ欲しいというニーズも確実にある。例えば、最先端の宇宙開発や医療などの分野、センサーやアナログの分野でも製造条件を、試行錯誤をしながら決めたい場合などである。ミニマルファブは、あえて大量生産志向の開発トレンドに背を向けて、小回りの利く製造技術を目指している。

 ミニマルファブに対応した製造装置は、年々種類が増えている。会場では、合計約70種類の製造装置を、半導体製造工程に沿って展示した。今回は、打ち込み電圧が最大30kVのイオン注入装置、描画性能が線幅250nm以下の描画が可能な電子線露光装置、400℃以下の低温で高品位の窒化膜を形成できる磁気ミラー閉じ込めプラズマCVD装置、ウエット装置に薬液を供給する薬液サーバーの4工程が追加された。これによって、ミニマルファブの装置だけでチップ投入からパッケージングまで一貫製造できるようになった。