製造業向けノーコードAutoML
製造業向けAutoMLで、現場データから説明可能な予測モデルを構築。
データ準備、特徴量生成、モデル構築、評価・解釈までをノーコードで自動化します。
生産技術・品質・設備の担当者が予測対象と評価基準を定め、実際の工程条件と照らしながらモデルの妥当性を確認できます。
AutoMLの中核機能
データの準備からモデル評価まで、一つの流れで。
定型的なモデリング作業はAutoMLが担い、生産技術・品質・設備の担当者は、課題設定と現場での妥当性確認に集中できます。
データ品質診断
形式、欠損、対象期間、異常値などを確認し、MES・設備・品質データがモデル構築に使える状態かを把握します。
自動特徴量エンジニアリング
時間、ロット、設備、工程条件などの項目を処理し、工程変動を捉える特徴量を自動生成します。
自動モデリング
複数のアルゴリズムとパラメータを検証し、評価指標と検証データに基づいて候補モデルを比較します。
モデル品質評価
検証結果、重要因子、適用範囲を確認し、予測・最適化・デプロイに使えるかを判断します。
製造現場で使うために
アルゴリズムではなく、製造現場の課題から始める。
製造業で重要なのは、モデルの精度だけではありません。結果が工程条件や品質判断につながることが必要です。
製造KPIからテーマを設定
品質、歩留まり、設備、工程など、現場ですでに管理している指標からテーマを設定します。
現場担当者が直接検証
ノーコードのため、生産技術・品質・設備の担当者が、モデル構築から検証・改善まで直接関われます。
重要因子を確認
モデル結果を工程変数や特徴量重要度と結び付け、変化の要因をエンジニアが確認できます。
現場の意思決定につなげる
仮想計測、工程条件の最適化、品質予測、異常検知など、実際の業務判断へつなげます。
製造ユースケース
まずは、効果を測れる一つの課題から。
AutoMLはモデル選定を自動化するだけのツールではありません。構造化データと製造現場の文脈を、現場で検証・再利用できるモデルへ変換します。
仮想計測（Virtual Metrology）
過去の工程・設備データから、取得に時間やコストがかかる品質指標を予測し、工程のずれをより早く把握します。
品質・歩留まり予測
工程条件、設備データ、材料ロットから重要因子を抽出し、条件調整や品質改善、原因分析を支援します。
異常検知・設備保全
正常時の運転データを基準に、設備信号、アラーム、工程条件を組み合わせて異常兆候を検知し、点検・保全計画に活用します。
工程条件の最適化
多変量の関係を分析し、品質、生産性、ロスのバランスを踏まえて、安定した運転条件を特定します。
AutoMLのワークフロー
データ準備から評価・活用まで、一つのワークフローで。
データ処理、特徴量生成、自動モデリング、評価・解釈までをつなぎ、製造チームが予測対象と現場での妥当性を確認しながら進めます。
データ準備
MES、設備データ、品質測定値、工程条件を整理し、予測対象と評価指標を設定します。
2特徴量エンジニアリング
時間、ロット、設備、工程条件を処理し、工程変動を捉える特徴量を生成します。
3自動モデリング
複数のアルゴリズムとパラメータを比較し、対象指標と現場条件に合うモデルを探索します。
4評価・活用
重要因子、検証結果、適用範囲を確認し、予測・最適化・デプロイへつなげます。
予測対象、評価基準、データ範囲を明確にします。AutoMLが定型的なモデリング作業を自動化し、現場担当者が結果の妥当性を確認します。
時間、ロット、設備、工程条件を処理し、工程変動を捉える特徴量を自動生成します。
複数のアルゴリズムとパラメータを検証し、評価指標と検証データに基づいてモデル品質を比較します。
重要因子、検証結果、適用範囲を確認した上で、予測、最適化、業務展開へ進みます。
モデルの根拠
予測値だけでなく、判断できる根拠を。
予測根拠、モデル比較、追加分析を切り替えながら、どのデータで学習し、どのように評価され、どこまで使えるモデルかを確認します。
予測値には、確認できる根拠が必要です。
エンジニアが必要とするのは数値だけではありません。重要因子、検証条件、適用範囲を確認できることが、現場で使うための前提です。
- 01目的とデータ予測対象、データ範囲、評価条件を設定します。
- 02予測根拠重要因子、モデル解釈、検証結果を確認します。
- 03適用範囲モデルを適用できる条件と、現場担当者による確認が必要な範囲を明確にします。
モデル出力は意思決定を支援するもので、現場の専門判断を置き換えるものではありません。高リスクな用途では、現場担当者による確認とバージョン管理を前提とします。
最上位モデルだけで判断しない。
候補モデル、評価指標、検証条件、重要因子を並べて確認し、精度だけでなく現場での使いやすさやリスクも含めて判断します。
- 01候補モデル複数のアルゴリズムと候補バージョンを比較します。
- 02モデル品質誤差、検証データ、特徴量重要度を確認します。
- 03現場での判断性能、処理速度、運用リスクを踏まえて採用モデルを選びます。
モデルの順位だけで採用可否は決まりません。データ範囲と実際の工程条件を踏まえた現場検証が必要です。
モデル構築後も、理解と改善を続ける。
データ処理、特徴量設定、重要因子を確認し、モデル性能や現場理解を改善できるポイントを探ります。
- 01改善方針データ処理と特徴量設定の影響を確認します。
- 02予測根拠重要因子がモデル出力にどう影響するかを確認します。
- 03活用判断分析結果を踏まえ、予測、調整、デプロイの進め方を決めます。
追加分析はモデル改善と理解のための材料です。実際の活用は、データ条件と現場の専門判断を踏まえて決定します。
導入成果
モデルの成果を、製造KPIにつなげる。
事例では、どのデータを使い、何を予測し、現場の指標がどう変わったかを確認できることが重要です。
製造業の活用事例
設備・工程データから、より良いパラメータ設定を探索。
Profet AIでは、工程条件の最適化、仮想計測、異常検知などの製造AI活用を支援しています。明確なKPIを設定し、データ、モデル、現場成果を段階的に検証します。
製造業の活用事例を見る →DOMAIN TWIN™
一つのモデルを、再利用できる製造知識へ。
AutoMLは、Domain Twin™の中核機能の一つです。Domain Twin™は、製造現場の知識・データ・モデル・AIアプリケーションをつなぐ企業AIの中核基盤として、現場ノウハウを管理・統制でき、再利用可能なAI資産へ変換し、複数ライン・工場への展開を支援します。
AutoML
製造データから、品質・設備・工程改善に使える説明可能な予測モデルを構築します。
AI Studio
モデルと企業ナレッジを、AIアシスタント、デジタルワーカー、業務フローと接続するAIアプリケーションへ展開します。
AILM
モデル、プロセス、改善記録を管理し、トレーサビリティと再利用性、ガバナンスを確保します。
まず一つのAutoMLテーマから、Domain Twin™へ。 Domain Twin™について詳しく見る →
よくあるご質問
導入前に確認しておきたい3つのこと。
アルゴリズム選定より先に、データ条件、製造KPI、現場の責任者を明確にすることが重要です。
AutoMLはどのような製造課題に向いていますか？
構造化された過去データがあり、目的を数値で評価できるテーマに適しています。例として、仮想計測、品質・歩留まり予測、異常検知、設備保全、工程条件の最適化などがあります。
導入前に何を準備すればよいですか？
データソース、項目の意味、対象期間、予測対象、現場での評価方法を整理します。AutoMLはデータ品質を診断できますが、業務定義やデータの意味付けは企業側の知見が必要です。
構築したモデルは、どのように活用できますか？
用途に応じて、予測、条件最適化、追加分析、デプロイに活用できます。モデル出力は、学習・検証に使用したデータ範囲と現場の工程条件を踏まえて判断します。
始めやすいテーマの条件
最初のプロジェクトは、何を基準に選ぶべきか。
大規模なデータサイエンス組織を先に作る必要はありません。データソースが明確で、KPIを測定でき、現場の責任者がいる一つの課題から始めます。
構造化データがある
MES、設備データ、品質測定値、アラーム、センサーデータ、構造化された履歴データなど。
KPIを数値で評価できる
誤差低減、歩留まり向上、ロス削減、異常の早期検知、測定待ち時間の短縮など。
現場の責任者がいる
生産技術、品質、設備、IT/OTが連携し、モデルが実際の業務判断に使えるかを検証できる体制があること。
実際の製造課題から始める
まずは一つの製造テーマから、AutoMLの適用可能性を確認。
改善したい予測、品質、設備、工程の課題をお聞かせください。データ条件を確認し、適切なデモや進め方をご案内します。
フォームより、AutoMLの製品デモまたは導入相談をお申し込みください。
現在の製造課題をお聞かせください。
改善したいテーマをもとに、適切なデモ内容と必要なデータ条件をご案内します。
Domain Twin™ が半導体製造の全工程をカバー
研究開発から量産立ち上げを加速し、Know-how の複製と継承を実現
2025年はすでに第四半期に入り、半導体製造業にとって本時期は、単なる年度末の納期対応にとどまらず、2026年に向けた研究開発および生産能力配置を見据える極めて重要な節目となっています。試作から量産への移行、そして歩留まりの安定化が競争力の中核となる中、いかに迅速に安定量産へ移行し、現場で蓄積された経験を知識として定着・複製できるかが、来年の市場機会を左右する鍵となっています。
「AI × 製造」「デジタル経済 × 先進製造」という潮流のもと、半導体産業におけるデジタル化・知能化の基盤は着実に深化しています。AI はすでにプロセス最適化や歩留まり予測といった領域で実用段階に入り、納期・コスト・品質の間で、より精緻かつ柔軟な動的バランスを実現する手段として活用され始めています。
しかし、AI を真に生産力へと転換する上で、多くの企業は依然として次の二つの本質的な課題に直面しています。
一つ目は、プロセスパラメータ最適化の経験が属人化しており、熟練エンジニアの暗黙知に大きく依存しているため、標準化やスケール展開が困難であることです。
二つ目は、膨大なデータが存在するにもかかわらず、複数のシステムや拠点に分散しており、再利用可能な知識資産として十分に蓄積・活用されていないことです。
競争の激化と生産能力を巡る争いが進む中で、半導体産業の競争軸は、設備や材料そのものから、プロセス知識の蓄積度合いと、その複製スピードへと確実に移行しています。特に、プロセスチューニング、レシピ設計、パラメータ最適化といった生産管理の中核領域においては、誰がより速く経験を複製し、検証サイクルを短縮できるかが、競争優位を左右する決定的な要因となっています。
経験を複製可能に、意思決定を標準化へ
Domain Twin™ が製造知識の中枢を構築
半導体製造において、プロセスパラメータの最適化は高度に熟練エンジニアの経験に依存しています。しかし、関連する製程情報や判断根拠は、複数のシステムや技術資料に分散し、断片的かつ表現方法も統一されていない形で存在しているのが実情です。このような状況では、知識を体系的に蓄積することが難しく、経験継承の効率低下や、拠点・ライン間でのノウハウ再利用が進まない結果、新製品導入や歩留まり立ち上げの長期化を招いています。
こうした構造的課題に対し、産業全体は「データ蓄積中心」から「データと知識の融合」へと舵を切りつつあります。単なるパラメータや測定結果に留まらず、プロセスロジック、変数間の関係性、エンジニアの判断基準をいかに組織化・構造化するかが、これまで以上に重視されるようになっています。
その結果、
- 経験の定着化
- 判断の標準化
- モデルの資産化
が、製造知識構築における中核テーマとして位置づけられています。エンジニアの暗黙知や調整ロジックを体系化することで、管理可能かつ拡張可能なプロセス知識基盤の構築が進められています。
このような知識管理を通じて、企業は製品・プロセス・拠点を跨いだ経験の複製を可能にし、パラメータ探索範囲の早期収束、新製品導入および歩留まり立ち上げ期間の短縮を実現します。その結果、製造効率と品質安定性をシステムレベルで向上させることが可能となります。
価格競争から技術競争へ
AI が効率・歩留まり向上のレバレッジに
インテリジェント化が試験導入段階を超え、コアプロセスへと本格的に浸透するにつれ、半導体製造の競争構造は明確に変化しています。生産能力の同質化が進む中で、競争は「価格・規模」から、「技術力・プロセス遂行能力」へと軸足を移しています。
その中で、データ・モデル・プロセス知識を活用し、プロセス改善、課題特定、品質検証を高速化しながら、コスト・生産性・品質の間で持続的かつ安定した最適化を実現することが、模倣困難な競争優位の源泉となっています。
Domain Twin™ 領域経験分身が、この変革の実行を加速
Profet AI は、300社を超える企業支援実績をもとに、企業向け・オンプレミス対応可能な Domain Twin™（領域経験分身）AI プラットフォームを独自に開発しました。単一アルゴリズムや個別モデルとは異なり、
- 機械学習による予測・最適化
- 生成AIアシスタント
- AI 課題管理・知識エンジニアリング
を統合し、プロセス知識・データモデリング・実験管理を一体化しています。これにより、研究開発、量産立ち上げ、品質管理を構造的に支援し、経験の蓄積・複製・継続的な進化を可能にします。
現在、Domain Twin™ は半導体産業チェーン全体のコアプロセスをカバーしています。
上流の IC 設計分析・品質レポート生成から、中流の化学材料選定や CMP プロセスパラメータ予測、下流のパッケージ工程調整・欠陥予測に至るまで、検証期間の短縮と量産安定化を一貫して支援しています。
以下では、上流・中流・下流の代表的なユースケースを通じて、Domain Twin™ の具体的な適用方法と価値を解説します。
上流：チップ設計・検証
半導体産業チェーンの上流工程において、IC 設計チームは大量の歩留まり履歴、検査データ、装置ログを扱いながら、顧客要求やプロセス変更に応じて品質分析レポートを繰り返し作成する必要があります。これらの分析作業は経験への依存度が高く、かつ情報が分散しているため、データ整理や要因抽出に多くの時間を要し、検証サイクルの長期化や部門間コミュニケーションコストの増大につながっています。
Domain Twin™ の枠組みでは、生成AIが設計データおよび試験データと連携し、自然言語によって重要情報を迅速に抽出します。異常傾向や主要因子、初期的な示唆を自動的に整理・要約することで、エンジニアは大量の手作業による集計から解放され、判断や意思決定そのものにより多くの時間を割くことが可能となります。
これにより、分析プロセスは属人的な作業から脱却し、再現性・追跡性・一貫性を備えたプロセスとして定着します。さらに、後続のプロセス開発や部門横断での情報共有においても、共通の知識基盤として機能し、プロセス協調と意思決定の精度向上を支えます。
中流：化学材料・CMP プロセス
半導体製造の中流工程、特に基板・ウエハ製造においては、化学機械研磨（CMP）プロセスが歩留まりおよび製造コストに大きな影響を及ぼします。プロセスの高度化が進むにつれ、原材料ロット差、温度、圧力、流量といった微細な変動が、除去レート、表面平坦度、欠陥密度に直接影響し、パラメータ収束の難易度を高め、量産の安定性に影響を与えます。
多くの工場では、プロセス開発や材料切り替えの際、依然としてエンジニアの経験に基づく試行錯誤が中心となっています。関連情報は計測システム、装置ログ、実験記録に分散しており、統一的に整理されていないため、再利用可能な知識資産として蓄積されにくいのが現状です。その結果、異なるラインや装置で類似の課題が発生した場合でも、同じ検証を繰り返す必要が生じ、検証期間の長期化や材料最適化コストの増大を招いています。
Domain Twin™ は、プロセスパラメータ、実験経路、測定結果を構造化して統合管理し、管理可能かつ追跡可能な知識ストックとして蓄積します。機械学習によって主要影響因子を特定し、異なるパラメータ組み合わせにおけるプロセス結果を予測することで、実験計画に明確な方向性を与えます。
さらに生成AIを組み合わせることで、傾向変化や潜在的な要因についての解釈を支援し、エンジニアの問題診断や意思決定を補助します。これにより、パラメータ探索は無作為な試行から脱却し、より短期間で収束することが可能となります。
CMP プロセスを例に取ると、研磨レート、平坦度、エッジロールオフといった指標を事前に予測することで、実験前に方向性を定めることができ、試験回数の削減と検証期間の短縮を実現します。プロセス最適化は「経験主導」から「データと知識の協調」へと進化し、製造安定性と材料利用効率の向上につながります。
こうした取り組みは CMP に限らず、ウエハ製造および先進パッケージにおける薄膜堆積プロセス、例えば物理気相成長（PVD）、化学気相成長（CVD）、電解めっき（Electroplating）、さらにはフォトリソグラフィやエッチングといった主要工程においても、すでに多数の実装実績を有しています。
下流：パッケージ工程・歩留まり管理
パッケージ工程では、プロセスパラメータが製品性能および歩留まりに直接的な影響を与えます。例えば、従来型パッケージにおけるワイヤーボンディングでは、圧力、温度、時間といった条件のわずかな変動が接合強度に影響し、調整期間の長期化や量産不安定を引き起こす要因となります。
装置や拠点ごとにパラメータ設定が異なり、関連記録や判断根拠が分散している場合、同様の問題が異なる現場で繰り返し発生することになります。
Domain Twin™ を活用することで、装置パラメータ、測定結果、エンジニアの判断を構造化して整理し、機械学習による品質予測モデルを構築することが可能となります。これにより、品質結果を事前に予測し、実行可能なパラメータ範囲を提示することができます。
生成AIはさらに、変化傾向の解釈や潜在要因の特定を支援し、調整作業を試行錯誤型から、データと知識に基づく協調的プロセスへと転換します。その結果、歩留まりの安定化が進み、装置・ライン・拠点を跨いだ条件展開と再現が容易になります。
技術投資から定量的成果へ
AI を真の生産力へと転換するために
半導体業界では、AI の有効性が広く認識されている一方で、実際の現場適用やスケール展開においては依然として多くの課題が存在します。PoC では有効性が確認できても、業務の主プロセスに定着しない、モデルは稼働しているものの他の装置やラインへ展開できない、投資は増える一方で成果を定量的に評価できない、といった状況が少なくありません。
その根本的な要因は、AI がプロセス知識と十分に結び付いておらず、再利用・継承可能な能力として蓄積されていないことにあります。モデルや判断ロジックが構造化されていなければ、継続的な改善や組織的な能力形成にはつながりません。
Domain Twin™ は、パラメータ最適化の経験、予測モデル、実験経路といったプロセス知識を構造的に整理・管理し、共通の知識フレームワークとして活用することを可能にします。機械学習と生成AIを組み合わせることで、傾向予測、因果関係の把握、異常要因の説明を支援し、改善プロセスの追跡性と再現性を高めます。
これにより、企業は特定の試験や少数の熟練者に依存することなく、知識を装置・プロセス・ライン・拠点を超えて流通させることができます。その結果、検証の高速化、歩留まりの安定化、そして成果を定量的に評価可能な形での創出が実現し、AI は単なる技術導入を超えて、製造現場に根付いた生産力として機能するようになります。
半導体製造における AI の実際の成果を知りたい方へ
以下のフォームにご入力いただくことで、晶圓拋光、化学材料、パッケージ工程など、上流・中流・下流を網羅した Profet AI 厳選の半導体導入事例をご覧いただけます。AI がどのように歩留まりの安定化と製造効率向上を実現しているのかを、具体的なケースを通じてご確認いただけます。