半導体製造におけるデータ課題とは何か？
半導体製造業界は、かつてないほどのデータに関する課題に直面しています。現代の製造施設では、100万項目を超えるテスト項目を含むテストプログラムが運用されており、プローブ、組立、テストの各工程において、チップ1枚あたりギガバイト単位のデータが生成されています。最大規模のシステムでは、データ量が数ペタバイト規模に達しており、これにより根本的な問題が生じています。すなわち、従来のビジネスインテリジェンスツールでは、数百万行・数百万列に及ぶ半導体業界規模のデータを処理することができないのです。
クアルコムの最高サプライチェーン責任者であるマイク・キャンベル氏は最近、高度なパッケージング技術の複雑化に伴い、半導体企業が分析する必要のある製造・テストデータの量が2022年以降6倍に増加したと述べた。 同カンファレンスで、インテルのコーポレートバイスプレジデント兼インテル・ファウンドリー・オートメーション事業部長であるアジズ・サファ氏は次のように述べた。「インテル全体で600ペタバイトのデータを保有しています。我々の課題は、問題を解決するためにそのデータが必要な領域でアルゴリズムを実行できるようにすることです。」
PDF SolutionsのCEOであるジョン・キバリアン氏の発言は、12月に開催されたPDFSolutionsユーザーカンファレンスでの発言と一致するものでした。同氏によると、多くの場合、収集された半導体製造データの5%以下しか分析に活用されていないとのことです。しかし、新しい先進プロセスノードの歩留まりを迅速に高めたり、複雑なパッケージの品質を確保したりするためには、タイムリーな分析へのアクセスがこれまで以上に重要になっています。こうした状況において、半導体データを分析する能力を拡大するための、革新的かつ新たな方法を見出すことが極めて重要です。
PDF Solutionsは、半導体業界で既に広く利用されている同社のデータプラットフォーム「Exensio」の機能を強化するため、拡張性の高い分析インフラと、大規模言語モデル（LLM）や自律型エージェントなどの高度なAI機能を組み合わせることで、この課題に対処する包括的な戦略を策定しました。
このアプローチは、半導体メーカーが膨大かつ複雑なデータセットから実用的な知見をどのように導き出すかについて、根本的な見直しを示すものである。
ビジネスインテリジェンス（BI）ソリューションは、半導体製造で生成される膨大な量のデータを処理できるのか？
従来のビジネスインテリジェンス（BI）ツールは、半導体製造環境において重大な制約に直面しています。これらはローカルメモリに依存しているため、分析や機械学習の機能が著しく制限されます。 半導体データには数十万、あるいは数百万ものパラメータが含まれることがあり、その特有の性質に起因して、従来のツールには計算能力や組織的な拡張性が欠如しています。100万列、数十万行からなるテーブルを想像してみてください。このようなデータセットを従来のデータ分析ツールやBIツールで可視化することには限界があり、データ規模と複雑さが増し続ける業界の将来のニーズには、このアプローチでは対応できません。
通常、エンジニアは元のデータソースから切り離された要約統計に基づいて独自のスクリプトを開発しますが、こうしたスクリプトは、組織全体で確実に共有するためのインフラが整っていないまま提供されることが一般的です。
スケーラブル・アナリティクス– 半導体製造データの処理において高いスケーラビリティを実現する革新的なソリューション・アーキテクチャ
PDF Solutionsが提案する解決策は、動的なパーティショニング機能を備えた新しい並列分散データアーキテクチャです。このシステムでは、分析のために生データをクライアント側に転送するのではなく、データをサーバー層に保持し、ユーザーが必要とする可視化データのみを配信します。このシンクライアント型のアプローチにより、データ層でのキャッシュによる高速アクセスと、利用可能な全データに対して継続的に実行される事前設定済みの分析機能を通じて、システムの規模を現在のニーズに応じて動的に拡張することが可能になります。
その結果は驚くべきものです。ベンチマークテストによると、一般的な大規模テストプログラムにおいて約25倍のパフォーマンス向上が確認されており、100万件以上のテスト項目を処理できる能力を備えています。これは、従来では不可能だった規模の分析を実現するものです。本システムは、行（個々のダイ）と列（テストパラメータ）の両方で並列処理を可能にすることでこれを実現しており、静的な計算ノードとバースト型クラウドコンピューティングを組み合わせることで、極めて大規模なデータセットに対してもコスト効率の高いスケーリングを実現しています。
大規模なエンタープライズ・モデルオペレーション――半導体業界全体でAIモデルのライフサイクルを大規模に管理するには？
PDF Solutionsは、半導体製造においてAIを導入するには、単にモデルを学習させるだけでは不十分であり、包括的な運用インフラが必要であることを認識しています。同社の戦略は、以下の3つの主要な運用上の課題に対処するものです。すなわち、手作業による引き継ぎや脆弱な統合に起因する導入のボトルネック、既存システムを活用せずカスタムパイプラインを構築することによるデータの摩擦、そして本番モデルと学習パラメータ間のトレーサビリティの欠如に起因するガバナンス上のリスクです。
同社は、「Exensio Studio AI」を発表した。これは、コードから本番環境までデータサイエンティストを支援するために構築された、かつてインテルが所有していたソリューション「Tiber AI Studio」の機能と、半導体データ向けに設計され、エッジでのモデル展開に重点を置いた「Exensio ModelOps」を統合したものである。Exensio Studio AIのロードマップには、2026年にかけて展開されるいくつかの主要機能が含まれており、その中にはエンジニアが独自のモデルを持ち込める機能も含まれている。 エンタープライズグレードのモデルレジストリにより、モデルのライフサイクル管理、追跡、共有が可能となり、完全なデータトレーサビリティによって、あらゆるモデルのトレーニング入力データが常に把握できるようになります。
半導体セマンティックデータモデル – さまざまなデータソースやリポジトリにまたがるデータのサイロ化を解消するには？
半導体製造における最大の課題の一つは、重要なデータが孤立したシステムに分散していることです。歩留まりデータはある場所に、設計診断情報は別の場所に、装置のテレメトリデータはさらに別の場所に保存されています。この分散状態により、歩留まりデータと物理的なレイアウトの特徴との相関関係を見出すことが妨げられ、エンジニアが特定のプロセス逸脱と最終的な歩留まり結果とを結びつけることが困難になっています。
PDF Solutionsは、積極的なデータ統合の取り組みを通じてこの課題に取り組んでいます。同社のプラットフォームは、従来の製造分析の枠を超え、高度なカスタマイズ性と拡張性を備えた、より包括的なエンドツーエンドのデータモデルを構築しています。例えば、SiemensTessentとの統合により、歩留まりと設計の相関関係を分析するための単一のインターフェースを提供します。また、設備データの統合により、設備の健全性や稼働状況の情報と歩留まりデータを組み合わせることで、LLM（大規模言語モデル）を活用した設備総合効率（OEE）の向上や、逸脱事象の根本原因分析を可能にしています。
この取り組みの核心となるのは、歩留まり、設計、プロセス、および装置データ間の複雑な関係をマッピングする、半導体専用のセマンティックデータレイヤーの開発です。これにより、Exensioデータプラットフォーム内のさまざまな領域やソースにまたがるデータの整合と連携が可能になります。また、LLMが断片的な情報源に悩まされることなく、多様なデータタイプを統一された全体として解釈できるようになります。
ワークフローを基盤として――半導体製造において信頼性の高いAIソリューションを提供するために、アナリティクス運用をいかに調整すべきか？
PDF Solutionsのプラットフォームにおける重要なアーキテクチャ上の決定事項の一つは、ワークフローをシステムの内部言語として扱うことです。ルール、機械学習パイプライン、バッチ分析など、あらゆる分析処理はワークフローとして表現されます。これにより、いくつかの重要なメリットがもたらされます。
ワークフローはシステムの長期記憶としての役割を果たし、結果だけでなく、その結果に到達するために用いられた手法のすべてを記録します。ワークフローは、学習モード、LLM、手動、またはプログラムによる作成が可能であり、最大限の再利用性を実現するために、より大規模なワークフロー内に組み込むこともできます。エンジニアがワークフローと直接やり取りする必要は決してないかもしれませんが、必要な時にはいつでもその機能を利用できます。
重要な点として、ワークフローは半導体業界特有のコンテンツやコンテキストとして機能し、ベストプラクティスを再利用可能なプレイブックとして体系化します。これにより、成果がどのように達成されるのかが可視化され、AIの推論に対する指針となるため、LLMがドメイン固有の制約なしに動作した際に生じうる「幻覚」を防ぐのに役立ちます。
LLMとエージェント型AIを、半導体製造分析プラットフォーム全体にどのように統合すべきか？
PDF Solutionsの最終的な目標は、エンジニアが製造データをより高い抽象化レベルで扱えるようにすることです。クエリ言語やデータ構造に関する深い専門知識を必要とするのではなく、エンジニアが自然言語で質問し、実用的な知見を得られるようなシステムの実現を目指しています。
このビジョンを実現するには、「セマンティック、エージェント、セキュア」と呼ばれるインフラストラクチャが必要となります。セマンティック層は30年にわたる専門知識に基づいて構築されており、製造業の基本的なデータ階層をエンコードした半導体ネイティブなナレッジグラフを生成します。これにより、LLMの推論を製造データの構造的現実に根ざしたものとすることができ、曖昧さを排除するとともに、幻覚現象を防ぐために必要な「グラウンド・トゥルース」の文脈を提供します。
例えば、このシステムは、CVが「Characterization Vehicle（特性評価用基板）」を指し、歩留まりがダイ・ビニングの結果を表し、データの階層構造がロット→ウェハー→ダイ→パッケージの順になっていることを理解しています。また、一般的な分析タスクには、歩留まりの傾向分析、ビンのパレート分析、単変量スクリーニングなどが含まれることも把握しています。 これにより、エンジニアは「先週の歩留まりの推移を表示して」や「ロットXXの歩留まり低下の根本原因は何ですか？」といった質問を行い、有意義かつ正確な回答を得ることができます。
このプラットフォームはModel Context Protocolを統合しており、Exensioを真に自律的なシステムへと変貌させました。単にテキストを要約したり質問に答えたりするだけでなく、このシステムは生データの取り込みから複雑なプロットの生成に至るまで、ワークフロー全体を自律的に計画・実行することができます。
信頼性と透明性を確保するため、エージェントによるタスクはすべて、拡張可能な分析ワークフローを使用して実行されます。エンジニアはいつでもこれらのタスクを確認、保存、変更することができ、LLMの動作に対する完全な透明性が確保されます。
半導体製造データが極めて機密性の高いものであることを踏まえ、PDF Solutionsは、知的財産の主権を守るために設計された、完全なエアギャップ方式を採用したオンプレミス型LLMインフラストラクチャを提供しています。これにより、機密性の高い歩留まりデータや独自モデルがセキュアなファイアウォールの外に出ることは決してなく、サードパーティのクラウドプロバイダーへの依存を排除します。
今後の道筋
PDF Solutionsは、技術選定、検証、およびチューニングに関する研究開発に18か月を費やし、現在このプラットフォームの開発に携わっている多数のアーキテクト、開発者、品質保証スペシャリスト、デザイナー、プロダクトマネージャーを動員してきました。スケーラブルな分析機能は、2026年初頭に早期導入ユーザー向けに提供され、2026年後半からはExensio Cloudの全顧客向けに提供が拡大される予定です。
同社のビジョンは、同社が業界の重大な課題と位置づける点、すなわち、実行を安全に拡大し、既存データからの投資収益率を最大化することでAI導入のリスクを低減すると同時に、急速に台頭しつつあるLLM（大規模言語モデル）や自律型エージェントの時代に向けて、インフラの将来性を確保することに対応するものである。
PDF Solutionsは、半導体分野における深い専門知識を基盤とし、大規模データ処理、エンタープライズ向けModelOps、インテリジェントなデータ統合、およびエージェント型LLM機能を組み合わせることで、指数関数的に増加する製造データから業界が価値を引き出す方法の変革に取り組んでいます。同社のアプローチは、エンジニアがデータインフラストラクチャの運用に費やす時間を削減し、半導体製造における成功の鍵となる複雑な歩留まりや品質の課題解決により多くの時間を割ける未来を提示しています。
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