半導体工場は、建てれば稼げるのか？｜『新・半導体工場のすべて』で考える、歩留まり・稼働率・人とAIが生む競争力【Case OS BOOKS #138】

Case OS BOOKS #138

半導体工場には、最先端の装置と巨額の資金が投入されます。しかし、最新設備をそろえれば、高性能な半導体を安定して生産できるのでしょうか。工場の内側を知ると、半導体ビジネスの競争力を決める、もう一つの条件が見えてきます。

半導体のニュースでは、工場の建設や設備投資が大きく取り上げられます。「新工場へ数兆円を投資する」「最先端の製造プロセスを導入する」「国内に半導体の生産拠点を整備する」こうしたニュースを見ると、その企業や国の半導体製造能力が強化されるように感じます。もちろん、新しい工場を建設し、先端設備を導入することには大きな意味があります。高度な技術を実現するためには、それに対応した装置や設備が必要だからです。

しかし、ここで考えたいことがあります。最先端の装置を導入した工場と、最先端の半導体を安定して量産できる工場は、同じなのでしょうか。例えば、同じ製造装置を導入した二つの工場があるとします。使用する材料も、製造しようとしている半導体も同じです。ところが、一方の工場では、計画した数量を安定して製造できています。もう一方では、不良品が多く発生し、設備の停止も繰り返されています。

装置が同じであっても、成果は同じではありません。装置の調整、材料の管理、工程間のつながり、品質の管理、設備保全、そして現場で働く人々の判断などによって、工場全体の生産性が変わるからです。前回のCase OS BOOKS #137では 、杉野貴美廣さんの『半導体ビジネスの地図』を取り上げ、半導体産業の全体像を考察しました。

設計、製造、製造装置、材料、ソフトウェアなど、異なる企業が互いに依存しながら価値を生み出す構造。そして、特定の企業や技術が、産業全体に強い影響力を持つ「チョークポイント」の考え方です。その考察では、半導体市場の成長と、企業が利益を獲得することは同じではないという問題を取り上げました。では、実際に半導体を製造する工場の中では、何が利益や競争力を左右しているのでしょうか。

半導体工場は、単に製造装置を並べた建物ではありません。電気、水、ガス、薬液などのインフラがあり、複雑な製造工程があり、品質を管理する仕組みがあり、さまざまな専門性を持つ人々が働いています。さらに、工場の中では、大量のデータが生まれています。装置の稼働状況、製造条件、品質の測定結果、不具合の履歴、材料の使用状況などです。

これらを適切に管理しなければ、いくら高性能な装置を導入しても、期待どおりの成果を得ることは難しいでしょう。今回取り上げる『新・半導体工場のすべて』は、こうした工場の内部を、設備・材料・製造工程・品質管理・人材・AIなど、さまざまな角度から解説した一冊です。今回は、半導体の製造工程を分かりやすく整理したうえで、さらに踏み込んで考えたいと思います。

半導体工場の競争力は、何によって決まるのか。巨額の設備投資を、どうすれば持続的な利益へ変えられるのか。そして、日本で進められている半導体工場への投資を、何を基準に評価するべきなのでしょうか。

今回紹介する本

『新・半導体工場のすべて――設備・材料・プロセスからAI技術の活用まで』

著者：菊地正典
出版社：ダイヤモンド社
刊行：2025年3月

著者の菊地正典さんは、日本電気（NEC）で半導体の開発や生産技術などに携わり、半導体事業の技術部門で要職を歴任してきた技術者です。本書は、半導体工場に関わる設備、製造工程、原材料、品質管理、工場運営などを、多数の図解とともに説明しています。

全9章で構成され、半導体工場の敷地に何があるのかという基本的な説明から始まり、ICの製造工程、洗浄や検査などの周辺工程、製造装置と材料、品質保証、工場で働く人々、工場の生産性を高める仕組み、次世代技術やAIによる自動化へと展開します。特徴的なのは、製造技術だけでなく、工場を運営するための現実的な条件が詳しく説明されていることです。

例えば、工場にはどの程度の電力が必要なのか。なぜ大量の水を使うのか。装置の稼働率はどう計算するのか。装置の種類が同じでも、製造結果が異なるのはなぜか。さらに、交替勤務や工場内のルール、装置メーカーとの関係、改善活動など、技術書では見過ごされやすい人や組織の問題も取り上げられています。

私は、本書を、単なる半導体製造の入門書ではなく、巨大な設備投資を、継続的な生産能力と収益へ変えるための経営の仕組みを理解する本として読みたいと思います。特に今回は、工場の中で何が起きているのかを説明することに加え、そこから企業経営や組織のあり方を考察します。

1．半導体工場では何が起きているのか――一枚のウエーハが製品になるまで

まず、半導体がどのようにつくられるのかを簡単に整理しておきたいと思います。半導体の製造工程は、大きく前工程と後工程に分けられます。前工程とは、シリコンウエーハと呼ばれる円盤状の材料の上に、半導体の回路や配線を形成していく工程です。後工程とは、前工程でつくられた回路を個々のチップへ切り分け、外部と接続できるように組み立て、検査し、製品として完成させる工程です。

本書では、この一連の流れが第2章と第3章で詳しく説明されています。例えば、前工程では、ウエーハの表面に薄い膜を形成し、回路のパターンを転写し、不要な部分を除去し、必要な材料や不純物を加えていきます。こうした工程を何度も繰り返すことで、非常に複雑な電子回路が形成されます。ここで、いくつかの重要な製造技術を整理しておきます。まず「成膜」です。ウエーハの表面に、必要な材料の薄い膜を形成する技術です。

次に「露光」です。写真のような仕組みを利用して、ウエーハの表面へ微細な回路パターンを転写します。「エッチング」は、必要な部分を残しながら、不要な材料を取り除く加工です。「イオン注入」では、半導体の電気的な特性を調整するため、必要な不純物を加えます。そして「CMP」は、ウエーハの表面を平坦化する技術です。

半導体は、複数の膜や回路を重ねて形成していくため、表面の凹凸が大きくなると、その後の工程へ悪影響が生じる可能性があります。そこで、表面を平らに整える必要があるのです。これらの工程を組み合わせることで、半導体の素子や配線が形成されます。本書では、前工程をさらにFEOLとBEOLに分けています。FEOLは、トランジスタなどの素子をつくる工程です。

一方、BEOLは、つくられた素子を金属配線で接続する工程です。つまり、単に小さなトランジスタをたくさんつくるだけでなく、それらが適切につながり、一つの電子回路として機能する必要があるのです。ここまででも、半導体製造が非常に複雑なことが分かります。しかし、まだ製品は完成していません。前工程が終わると、ウエーハ上につくられたチップを検査し、個々のチップへ切り分けます。

そして、パッケージへ実装し、外部との接続部分を形成し、製品として必要な保護を行います。さらに、完成した製品が仕様どおりに動作するかを検査します。本書の第3章では、洗浄、検査、ダイシング、マウント、ボンディング、封止など、製品として完成させるまでの工程が具体的に説明されています。

私は、ここで一つ重要なことがあると思います。半導体は、一つの装置がつくる製品ではなく、数多くの工程を通過することによって完成する製品だということです。例えば、露光装置の性能が非常に高くても、その前後の工程で必要な品質が確保されなければ、製品は完成しません。薄膜を正しく形成できても、その後のエッチングや洗浄に問題があれば、不良が発生する可能性があります。

また、前工程で高い品質を実現できても、後工程でチップを破損したり、接続部分に問題が生じたりすれば、完成品の品質へ影響します。つまり、工場全体の競争力は、特定の装置の性能だけで決まるわけではありません。それぞれの工程が、必要な品質を満たしながら、次の工程へつながっている必要があります。ここから、Case OSとして一つの考え方が見えてきます。

半導体工場では、最も優れた工程を持っていることよりも、すべての工程が必要な水準でつながっていることが重要になる。これは、製造業の経営を考えるうえでも重要な視点です。ある工程だけを改善しても、別の工程が制約になっていれば、工場全体の生産量は増えない場合があります。だからこそ、個別装置の性能だけでなく、工場全体として何が成果を制約しているのかを見る必要があるのです。

2．半導体工場は、なぜ建設費も運営費も高いのか――工場を支える見えないインフラ

半導体工場の設備投資が巨額になる理由を考えるとき、最先端の製造装置に注目することが多いと思います。もちろん、製造装置の価格は非常に高額です。しかし、本書を読むと、工場の建設や運営には、製造装置以外にも多くの設備が必要なことが分かります。第1章では、半導体工場の敷地内にある設備や、工場の立地条件が詳しく説明されています。

工場棟、事務棟、変電設備、薬液やガスの供給設備、排水処理設備、搬送システムなどです。特に重要なのが、電力と水です。半導体工場では、さまざまな装置を継続して稼働させる必要があります。製造装置だけではなく、空調設備、クリーンルーム、搬送設備、情報システムなども電力を消費します。そのため、安定した電力供給が必要です。

本書では、大規模な半導体工場に変電設備が設けられることや、停電へ備えるための仕組みが説明されています。ここで重要なのは、電力の供給量だけではありません。電力が一時的に停止したり、不安定になったりすることで、製造装置や製造中の製品へ影響が生じる可能性があります。

例えば、製造工程の途中で装置が停止したとします。装置を再起動すれば、そのまま製造を再開できるとは限りません。製造条件の確認や設備の点検が必要になる場合があります。工程の途中だった製品について、品質を再確認する必要もあるでしょう。場合によっては、製造中の製品を廃棄しなければならない可能性もあります。つまり、停電による損失は、単に装置が停止していた時間だけでは測れないのです。

工場が停止することによって、どの製品が影響を受け、再開するためにどのような作業が必要になるのかまで考える必要があります。次に、水です。半導体の製造では、ウエーハの表面を繰り返し洗浄します。そのため、大量の水が必要になります。しかも、一般的な工業用水を、そのまま使えるわけではありません。非常に高い純度へ処理した「超純水」が必要です。

本書の第4章では、工場ごとに原水を処理し、必要な品質の超純水をつくる仕組みが紹介されています。なぜ、ここまで水の品質が重要なのでしょうか。半導体の回路は非常に微細です。そのため、わずかな不純物でも、製品の性能や品質へ影響する可能性があります。洗浄するための水そのものに不純物が含まれていれば、洗浄によって、かえって問題を発生させることになりかねません。さらに、工場では薬液やガスも使われます。

それらを必要な品質で供給するための設備があり、使用後の薬液やガスを適切に処理するための設備も必要です。安全性の確保も重要です。本書では、取り扱いに注意を要するガスや薬液、関連する保安設備などについても説明されています。ここで、半導体工場の立地について考えてみます。

例えば、ある地域に半導体工場を建設しようとします。土地が広く、建設費が安いことは、立地を選ぶうえで有利かもしれません。しかし、十分な電力を確保できるでしょうか。必要な量と品質の水を安定して供給できるでしょうか。薬液やガスを安全に運搬できるでしょうか。使用後の排水や廃棄物を適切に処理できるでしょうか。さらに、装置の保守や工場運営に必要な人材を確保できるでしょうか。

こうした条件が整っていなければ、工場の建設費が安くても、運営上の問題が生じる可能性があります。私は、本書の工場インフラに関する説明から、次のような示唆を読み取りました。半導体工場への投資は、製造装置への投資だけではない。装置が安定して動き続けられる環境をつくるための投資でもある。そして、ここには経営上の難しい判断があります。

例えば、電力や水の安定供給を重視すれば、設備投資が増える可能性があります。一方、設備投資を抑えすぎれば、工場停止や品質問題のリスクが高まるかもしれません。また、工場の運営には、エネルギーや水の使用、廃棄物の処理といった環境面の問題も存在します。そのため、半導体工場の競争力を考える際には、技術や生産量だけではなく、資源の使用効率、安全性、環境への影響まで含める必要があるでしょう。

前回の#137では、半導体産業の中で、装置や材料を供給する企業が重要な役割を担っていることを考察しました。今回、本書を通じて見えてくるのは、それらの装置や材料が機能するためには、さらに多くの条件が必要だということです。半導体工場は、最先端の製造技術だけで成立するものではありません。その技術を安定して使い続けるためのインフラも、競争力の一部なのです。

3．利益を左右するのは何か――歩留まり、設備稼働率、ボトルネックの関係

ここから、経営上の重要な問題である、半導体工場の収益性について考えたいと思います。本書では、半導体工場の原価構造や設備投資、稼働率などについても説明されています。第4章では、製造工場へ大規模な投資を行った場合の原価構造が、具体的なモデルによって示されています。半導体工場では、装置や建物などの固定資産に多額の投資が必要になります。そのため、工場が稼働した後も、減価償却費などの固定費が発生します。

ここで問題になるのが、工場の生産量です。例えば、工場が持つ生産能力に対して、十分な受注がなければ、設備を有効に使うことができません。一方、需要があっても、製造装置が頻繁に停止したり、不良品が多く発生したりしていれば、期待した数量を出荷できません。つまり、工場の収益性は、設備投資の大きさだけではなく、その設備を使って、どれだけ販売可能な製品を生み出せるかによって変わります。

ここで、三つの重要な考え方があります。まず、設備稼働率です。設備稼働率は、一定の期間において、設備がどの程度稼働していたかを確認するための指標です。例えば、装置が故障によって停止していれば、その間は生産できません。また、材料が不足している場合や、前の工程から製品が届かない場合にも、装置が待機することがあります。

ただし、稼働率が高ければ、必ず工場全体の生産性が高いとは限りません。装置が動いていても、必要な製品をつくっていない場合があります。また、特定の工程へ仕事が集中し、ほかの工程で製品が滞留している可能性もあります。次に、歩留まりです。歩留まりとは、投入した材料や製造した製品の中から、どの程度の良品が得られたかを示す考え方です。

例えば、一枚のウエーハから、100個のチップをつくれるとします。そのうち80個が良品であれば、単純化した歩留まりは80%です。ここで、製造工程の改善によって、良品が90個になったとします。歩留まりは90%になります。良品の数は、80個から90個へ増えました。つまり、同じ枚数のウエーハを投入していても、販売可能なチップ数は12.5%増えたことになります。

もちろん、実際の半導体製造では、チップの大きさや製品の種類、検査条件などによって、計算はより複雑になります。この例は、歩留まり改善の意味を説明するための単純化した仮想例です。それでも、ここには重要な意味があります。歩留まりを改善できれば、必ずしも新しい工場や装置を増やさなくても、良品の生産量を増やせる可能性があるからです。さらに、不良品として失われる材料や加工費を減らすことにもつながります。

つまり、歩留まりの改善は、品質だけでなく、収益性へ直接関係する経営課題なのです。そして、三つ目が、ボトルネックです。ボトルネックとは、全体の生産能力を制約している工程や設備のことです。

例えば、複数の工程を通じて半導体を製造しているとします。ある工程では一日100枚のウエーハを処理できます。しかし、次の工程では一日70枚しか処理できません。この場合、ほかの条件が同じであれば、工場全体の生産量は、処理能力が低い工程によって制約される可能性があります。前の工程で100枚処理できても、次の工程へ進めるのは70枚だからです。

本書の第8章では、製造装置の能力とラインバランスの関係が説明されています。特に、図8-10-2では、工程ごとに装置の処理能力が異なり、その中で処理能力の低い装置が、工場全体のボトルネックになることが示されています。これは、前回の#137で扱ったチョークポイントの考え方ともつながります。前回は、産業全体の中で、ある企業や技術が重要な位置を占めることを考察しました。

今回の工場内でも、似た構造が存在します。ただし、産業のチョークポイントが競争上の交渉力を生む場所であるのに対して、工場内のボトルネックは、生産能力を制約する場所です。両者は同じ概念ではありませんが、全体の成果が特定の場所によって大きく左右されるという点では共通しています。ここから、Case OSとして重要な考察が生まれます。

工場全体の生産性を高めるためには、最も高性能な装置をさらに改善するのではなく、全体の生産量を制約している工程を改善する方が効果的な場合がある。例えば、すでに十分な処理能力を持つ工程へ新しい装置を追加しても、別の工程がボトルネックのままであれば、工場全体の生産量は増えない可能性があります。むしろ、仕掛品が増え、製造時間が長くなることもあるでしょう。

したがって、経営者や工場管理者が見るべきなのは、個々の装置の稼働率だけではありません。工場全体の生産量、良品の数、製造に必要な時間、工程間の滞留、設備停止の原因などをあわせて確認する必要があります。そして、もう一つ重要なのは、設備稼働率、歩留まり、製造時間を、それぞれ独立した指標として改善しようとしないことです。

例えば、装置の稼働率を高めるために、必要な点検や保守を後回しにすれば、故障や品質問題につながる可能性があります。歩留まりを高めるために検査や確認を増やしすぎれば、製造時間が長くなる場合もあるでしょう。逆に、製造時間を短縮するために必要な確認を省けば、品質リスクが高まるかもしれません。

重要なのは、それぞれの指標を高めることではなく、品質と安全を維持しながら、工場全体として販売可能な良品を安定して生み出せる状態をつくることです。私は、ここが半導体工場の経営を考えるうえで、重要な部分だと思います。

4．同じ製造装置を導入しても、なぜ同じ半導体をつくれないのか

半導体工場の競争力を考えるとき、もう一つ重要なのが、製造装置と工場のノウハウの関係です。例えば、ある企業が、世界的に高い評価を受けている製造装置を導入したとします。それまで難しかった高度な加工ができるようになり、半導体の性能が向上することを期待します。しかし、装置を導入しただけで、すぐに期待した性能の製品を量産できるとは限りません。

本書の第4章では、製造装置を工場へ導入するまでの流れや、同じ装置でも製造結果が異なる理由について説明されています。装置を導入する際には、仕様の確認、装置メーカーとの調整、製造条件の検討、実際の製造ラインへの適合、品質の確認など、さまざまな作業が必要になります。また、同じ種類の装置でも、個体差が存在する場合があります。

例えば、非常に高い精度が求められる加工では、わずかな温度や圧力、位置の違いが、製品の品質へ影響する可能性があります。そのため、装置の性能を十分に引き出すには、製造条件を適切に設定する必要があります。ここで「レシピ」という考え方が登場します。半導体製造におけるレシピとは、装置をどのような条件で動かすかを定める設定のことです。

例えば、処理する温度、時間、圧力、ガスの流量など、工程に応じて必要な条件が存在します。これらの条件を適切に設定しなければ、必要な品質を実現できない場合があります。つまり、装置が同じであっても、その装置をどのように動かすかによって、製造結果が変わるのです。さらに、装置同士の関係も重要です。前の工程で処理されたウエーハの状態が、次の工程の結果へ影響する場合があります。

ある装置では問題が発生していなくても、その前後の装置との組み合わせによって、品質に影響が生じる可能性があるのです。本書の第6章では、「号機指定・群管理」という考え方も紹介されています。

例えば、同じ種類の装置が複数あるとします。本来であれば、どの装置で処理しても、同じ品質を実現できることが望ましいでしょう。しかし、装置の個体差や特性によって、結果に違いが生じる場合があります。そこで、必要に応じて、特定の製造工程に使用する装置を指定したり、特性の近い装置をグループとして管理したりします。これは、工場の運営が、単なる設備の台数や性能だけでは決まらないことを示しています。

私は、ここに非常に重要な問題があると思います。製造装置を購入することは、その装置を使って安定した品質を実現する能力まで購入することではないということです。装置メーカーが提供する技術は、もちろん重要です。しかし、その装置を自社の製造工程へ組み込み、ほかの装置や材料と組み合わせて、必要な品質を実現するためには、工場側の技術や経験も必要になります。この点は、日本の半導体産業を考えるうえでも重要です。

日本には、半導体製造装置や材料の分野で競争力を持つ企業が存在します。しかし、装置や材料に強い企業が国内にあることと、それらを組み合わせて最先端の半導体を量産できることは、同じではありません。製造装置を持つこと。製造条件を調整できること。複数の工程を適切につなげられること。そして、量産を通じて品質と生産性を安定させられること。これらは、関連しながらも異なる能力です。

さらに、装置メーカーと半導体メーカーの関係も重要になります。装置メーカーは、多くの顧客の製造工程に関わることで、技術やノウハウを蓄積する可能性があります。一方、半導体メーカーにとっては、自社の製造条件や技術情報を、どの範囲まで装置メーカーと共有するのかという問題も生まれます。

装置の性能を高めるためには、製造工程に関する情報を共有する必要があります。しかし、その情報の中には、企業の競争力を支える重要なノウハウが含まれる場合もあります。本書では、装置メーカーとの情報共有や、技術情報の流出が問題となる可能性にも触れられています。ここから、Case OSとして、もう一つの視点を提示したいと思います。

半導体工場の競争力は、装置を保有していることだけでなく、装置メーカーや材料メーカーと協力しながら、自社独自の製造能力を蓄積できるかによっても変わる。これは単なる技術開発の問題ではありません。企業間の協力関係と、自社の競争力をどう両立させるかという、経営上の問題でもあるのです。

5．半導体工場を支えるのは、設備だけではない――品質管理、人材、そしてAI

半導体工場というと、自動化された製造装置が並び、人がほとんど介在しない工場を想像するかもしれません。実際、半導体工場では、さまざまな工程で自動化が進められています。製品の搬送、製造装置の制御、品質データの収集、装置の稼働状況の監視など、多くの仕組みが導入されています。しかし、本書では、工場で働く人々の役割についても詳しく取り上げられています。

第6章では、半導体工場の運営に必要なルールや、統計的な工程管理、製造装置の管理などが説明されています。また、第7章では、工場で働く人々の仕事内容や、改善活動、必要な資格、雇用のあり方などが紹介されています。私は、この部分を、単なる工場運営の説明としてではなく、技術と人間の役割分担を考えるための重要な論点として捉えたいと思います。

例えば、工場で品質問題が発生したとします。製造装置が自動的にデータを収集していたとしても、そのデータをどのように判断するかが問題になります。例えば、装置の温度が、いつもより少し高くなっているとします。まだ製品の品質基準を満たしているとしても、その変化が、将来の不良につながる兆候である可能性があります。そこで、工程のデータを継続的に確認し、異常な変化がないかを把握する必要があります。

本書では、「統計的工程管理（SPC）」や「傾向管理」などの考え方が紹介されています。SPCとは、工程で得られる測定データを使い、製造条件や品質のばらつきを把握し、工程が安定しているかを確認する方法です。本書の第6章に掲載された管理図では、複数のロットの測定結果を時系列で確認し、ばらつきや管理限界との関係を見る方法が示されています。ここで重要なのは、完成した製品を検査するだけではないことです。

製品が不良になる前に、製造工程の変化を発見し、必要な対策を取ることが重要になります。なぜなら、半導体は非常に多くの工程を通過して完成するためです。例えば、前工程の早い段階で微小な問題が発生したとします。その問題を発見できないまま後の工程へ進めば、そのウエーハに対して、さらに多くの加工が行われます。

そして、最後の検査で不良が明らかになれば、それまで投入した材料や加工費の一部が回収できなくなる可能性があります。そのため、問題を早期に発見できることには、品質だけでなく、経営上の価値もあります。ここでAIの活用が考えられます。本書の第9章では、AIやIoT、デジタルツインを活用した半導体工場の自動化が紹介されています。

例えば、製造装置から大量のデータを取得し、AIを使って異常の兆候を検出することが考えられます。過去の不具合や装置の変化を学習し、故障が発生する可能性を推定することも、活用の方向性の一つでしょう。また、複数の装置や工程のデータを組み合わせることで、工場全体の運営を改善する可能性もあります。本書では、こうした取り組みの中心となる概念として「デジタルツイン」が紹介されています。

デジタルツインとは、現実の設備や工場の状態を、データを通じて仮想空間へ反映し、分析や検証に利用する考え方です。例えば、工場内の装置の稼働状況や製品の流れを、仮想空間上で再現できたとします。すると、設備を増設した場合に、どの工程へ負荷が集中するかを予測できるかもしれません。ある装置が停止したとき、ほかの工程へどのような影響が生じるのかを確認することも考えられます。

さらに、複数の改善案を仮想空間で検証し、実際の工場へ適用する前に、一定の効果を予測することも可能になるかもしれません。ただし、ここで注意したいのは、AIやデジタルツインの導入が、必ず工場の生産性を高めるわけではないということです。

例えば、製造装置のデータが十分に収集できていなければ、AIが適切な分析を行うことは難しいでしょう。また、装置によってデータの形式が異なり、工程間で情報をつなげられない場合もあります。さらに、過去のデータから学習したAIが、新しい製造工程や、これまで経験していない異常へ十分に対応できるとは限りません。

AIが異常と判定したとしても、本当に装置を停止するべきなのか、どのような確認を行うべきなのかという判断が必要です。誤った判定によって工場を停止すれば、生産量へ大きな影響が生じる可能性があります。反対に、重大な異常を見逃せば、品質や安全へ影響する場合もあるでしょう。そのため、AIの活用では、検出精度だけでなく、AIの判断を、どのような業務や設備制御へつなげるかを考える必要があります。

ここで、工場で働く人々の役割も変わっていきます。例えば、日常的なデータの収集や異常の検出を自動化できれば、現場の担当者は、異常の原因分析や、設備の改善へ、より多くの時間を使えるようになる可能性があります。しかし、それは、人が不要になるという意味ではありません。どのデータを収集するのか。何を異常と判断するのか。AIが示した結果を、どう検証するのか。新しい製造条件を採用するべきか。

こうした問題には、製造工程や装置、品質、安全などに関する専門知識が必要です。また、半導体工場には、製造装置の担当者だけでなく、生産技術、設備技術、品質管理、情報システム、安全管理、調達など、異なる専門性を持つ人々が関わっています。AIの活用によって、こうした専門家同士の情報共有や判断のあり方が変わる可能性もあります。私は、本書のAIによる工場自動化の議論を、次のように捉えたいと思います。

半導体工場のAI活用は、人を減らすための技術としてだけでなく、人がより適切な判断を行い、工場全体の能力を高めるための技術として考える必要がある。もちろん、業務の自動化が進めば、必要な人員や職務の内容が変化する可能性があります。だからこそ、AIを導入する際には、どの仕事を自動化し、どの判断を人が担い、どのような新しい能力を育成する必要があるのかを考える必要があります。

ここには、技術の問題だけでなく、人材育成や組織設計の問題も存在しているのです。

6．次世代の半導体工場は何が違うのか――微細化、チップレット、AIが変える競争条件

本書の第9章では、次世代の半導体工場を考えるうえで重要な技術も紹介されています。例えば、GAA、裏面電源供給、チップレット、HBMなどです。これらは専門的な用語ですが、半導体ビジネスの競争構造を理解するうえで重要なので、簡単に整理しておきたいと思います。まず、GAAです。GAAはGate-All-Aroundの略で、トランジスタの構造に関わる技術です。

トランジスタをさらに小さくしながら、電流を適切に制御するために、従来とは異なる構造が採用されます。次に、裏面電源供給です。本書では、BSPDN（Back Side Power Delivery Network）という技術が紹介されています。これは、半導体の回路へ電力を供給するための配線を、従来とは異なる方法で配置する技術です。

半導体が複雑になるほど、電力を安定して供給することや、限られた面積の中で配線を配置することが難しくなります。そのため、電源配線のあり方を見直すことで、性能や効率を改善しようとしています。さらに、チップレットです。チップレットとは、複数の小さなチップを組み合わせ、一つのシステムとして機能させる技術です。

例えば、処理を担当するチップと、特定の機能を担当するチップを、それぞれ製造して組み合わせることが考えられます。この方法では、すべての機能を一つの大きなチップへ集約する方法とは、異なる設計や製造の選択肢が生まれます。

ただし、複数のチップを組み合わせれば、必ず効率がよくなるわけではありません。チップ同士を接続するための技術や、情報を高速でやり取りするための仕組みが必要です。また、それぞれのチップの品質や、組み立てた後の品質も重要になります。そして、HBMです。HBMはHigh Bandwidth Memoryの略で、大量のデータを高速で転送するためのメモリ技術です。

複数のDRAMチップを積層し、高速でデータをやり取りできるようにすることが特徴です。本書では、HBMの世代ごとの性能の変化や、積層されたチップの構造が図解されています。AIの計算では、大量のデータを高速で扱うことが重要になります。そのため、計算するための半導体の性能だけでなく、メモリとの間でどれだけ効率よくデータをやり取りできるかも重要になるのです。

ここで、私は前回の#137との関係を、もう一段深く考えたいと思います。前回の記事では、半導体産業におけるチョークポイントを、代替しにくい技術や工程が、強い交渉力を持つ場所として考察しました。しかし、技術が変化すれば、そのチョークポイントの位置も変わる可能性があります。

例えば、従来は半導体の微細化そのものが重要な競争条件だったとします。しかし、今後、複数のチップを組み合わせる技術や、メモリとの接続、電力供給などの重要性が高まれば、従来とは異なる工程や技術が競争力を左右するようになるかもしれません。つまり、半導体産業の競争力が生まれる場所は、技術の変化とともに移動する可能性があるのです。ここで日本の半導体産業を考えてみます。

日本では、半導体工場の建設や、製造能力の強化に向けた取り組みが進められています。本書でも、TSMCやRapidusなどを取り上げ、国内外の半導体工場への投資動向が紹介されています。

ただし、本書は2025年3月に刊行されたものです。記載されている工場の計画や稼働予定、投資額などは、当時の情報として理解する必要があります。現在の進捗や採算性については、別途、最新の情報を確認する必要があります。そのうえで、本書から考えたいのは、日本が半導体工場を持つことの意味です。国内に工場を建設すれば、製造能力を確保できる可能性があります。

しかし、それだけで、産業としての競争力が十分に高まるとは限りません。工場を安定して稼働させるためには、装置や材料の調達、必要な人材の確保、品質管理、顧客との関係、継続的な設備投資などが必要です。さらに、次世代の技術へ対応するためには、新しい製造工程や材料、装置などを開発し続ける必要があります。

そのため、日本の半導体産業の競争力を考える際には、工場の建設という一時点の成果だけでなく、その工場が、次世代の技術へ対応しながら、顧客から選ばれ続けられるのかを確認する必要があります。私は、ここに半導体産業への投資を考えるうえでの難しさがあると思います。最先端の工場を建設することには、大きな意味があります。しかし、現在の最先端技術が、将来も最先端であり続けるとは限りません。

そのため、工場は一度建設すれば完成するものではなく、技術の進歩に合わせて更新し続ける必要があります。ここで、投資の回収と、次の投資という難しい問題が生まれます。現在の工場へ投資した資金を回収しながら、次の技術へ対応するための投資を進めなければならないからです。半導体工場の競争力は、現在の製造能力だけでなく、その能力を維持し、次の技術へ更新できるかによっても決まる。

私は、この視点が、日本の半導体産業を考えるうえでも重要だと思います。

7．Case OSとして考える――半導体工場の競争力を、何で判断するべきか

ここまで、本書の内容を起点に、半導体工場の製造工程、インフラ、設備稼働率、歩留まり、品質管理、人材、AI、次世代技術などを考えてきました。では、経営者や事業企画担当者、あるいは投資家は、半導体工場の競争力をどのように評価すればよいのでしょうか。私は、工場の規模や先端技術の導入状況だけで判断するべきではないと考えています。

例えば、新しい半導体工場へ巨額の設備投資が行われたとします。しかし、どの程度の良品を生産できるのかが分からなければ、その工場の生産能力を適切に評価することは難しいでしょう。また、設備の稼働率が高くても、品質が不安定であれば、顧客から継続的に選ばれるとは限りません。さらに、現時点で高い生産能力があっても、次世代の技術へ対応できなければ、将来の競争力が低下する可能性があります。

そのため、工場の競争力を、複数の観点から確認する必要があります。ここで、Case OSとして、半導体工場を評価するための簡易チェック表を整理したいと思います。これは、本書の内容を起点に、経営・事業企画の観点から独自に構成したものです。本書に記載された表を転載したものでも、特定企業を評価するための公式な指標でもありません。

Case OS｜半導体工場の競争力チェック表

この表で重要なのは、それぞれの項目を独立して評価しないことです。例えば、製造技術の水準が高くても、歩留まりが低ければ、収益性へ問題が生じる可能性があります。設備の稼働率が高くても、保守や安全対策が不十分であれば、重大な停止リスクを抱えているかもしれません。また、AIの導入が進んでいても、現場で働く人が必要な判断をできなければ、期待した改善効果を得られない可能性があります。

つまり、工場の競争力を評価する際には、個々の指標を見るだけでなく、それらがどのようにつながっているかを考える必要があります。ここで私は、半導体工場の競争力を三つの段階から捉えたいと思います。まず、製造できることです。必要な技術や装置を持ち、要求される性能の半導体をつくれる状態です。次に、安定して量産できることです。製造条件や工程を管理し、品質を維持しながら、継続して良品を生産できる状態です。

そして、利益を確保しながら、次世代へ更新できることです。設備投資を回収し、必要な研究開発や人材育成、設備更新へ再投資できる状態です。私は、この三つを区別することが重要だと考えます。なぜなら、一つ目を達成したからといって、二つ目や三つ目まで達成できるとは限らないからです。

例えば、試作品を製造できたとしても、大量生産では品質や歩留まりの問題が生じる場合があります。また、量産を実現できても、製造コストが高すぎれば、利益を確保できないかもしれません。さらに、現在の技術で利益を出せていても、次世代の製造技術へ対応できなければ、将来の事業を維持することが難しくなる可能性があります。

本書の工場運営に関する説明を経営の視点から捉えると、半導体工場の競争力は、技術を持つことから、技術を量産へ変え、さらに持続的な事業へ変えることへと段階的に考える必要があるといえるでしょう。これは、半導体産業に限らず、多くの製造業にも共通する考え方だと思います。新しい技術を開発することには価値があります。

しかし、その技術を顧客が必要とする製品へ変え、安定して供給し、事業として継続できなければ、企業の競争力として十分に機能するとは限りません。そして、技術の進歩が速い産業ほど、現在の成功を維持するためにも、新しい能力を獲得し続ける必要があります。半導体工場は、その問題が特に分かりやすく表れる場所なのではないでしょうか。

8．結論｜半導体工場の競争力は、装置を持つ力ではなく、工場を機能させ続ける力である

『新・半導体工場のすべて』を通じて、改めて考えたのは、半導体工場というものの見方です。半導体工場には、最先端の製造装置があります。高度な製造技術があります。大量の水や電力、薬液やガスを必要とするインフラがあります。さらに、品質を管理するための情報システムがあり、製造工程を支える多くの専門家が働いています。一つひとつの技術は、非常に高度です。

しかし、今回の考察を通じて分かったのは、それらを単独で評価することの限界です。例えば、非常に高性能な露光装置を導入したとしても、その前後の工程で必要な品質が確保されなければ、工場全体の競争力は高まりません。設備の稼働率を高めても、歩留まりが低ければ、期待した利益を得られない可能性があります。

また、工場の自動化を進めても、必要なデータが整備されていなければ、AIによる改善は十分に機能しないかもしれません。そして、現在の技術で量産できるようになったとしても、技術が進歩すれば、次の設備投資や技術開発が必要になります。つまり、半導体工場の競争力は、一度の設備投資だけで完成するものではないのです。ここで、前回の#137との関係を改めて整理したいと思います。

前回は、半導体産業全体を地図として捉え、設計、製造、装置、材料、ソフトウェアなどの企業が、どのような関係で価値を生み出しているのかを考察しました。そして、市場が成長することと、企業が利益を獲得することは、同じではないという問題を取り上げました。今回、工場の内部を考察することで、その理由がさらに具体的に見えてきました。半導体を製造する企業は、巨額の設備投資を行います。

しかし、その投資を利益へ変えるためには、設備を安定して稼働させ、品質を管理し、歩留まりを高め、必要な数量を顧客へ届ける必要があります。さらに、それらを実現するためには、工場のインフラ、製造装置、材料、情報システム、人材が適切につながっていなければなりません。ここに、半導体工場の経営上の難しさが存在します。私は、今回の考察を通じて、Case OSとしての中心的な考え方を次のように整理したいと思います。

これは本書の定義をそのまま引用したものではなく、本書の内容を経営の観点から捉え直したCase OSとしての解釈です。そして、この考え方は、日本の半導体産業を考えるうえでも重要です。日本では、半導体工場の建設や、製造能力の強化に向けた取り組みが進められています。それらは、製造能力や供給体制を強化するための重要な取り組みでしょう。

しかし、工場が建設されたことだけで、その投資が成功したと判断することはできません。工場が稼働した後、どれだけの良品を安定して製造できるのか。顧客から継続的に選ばれる品質や技術を提供できるのか。投資した資金を回収し、次世代の技術へ再投資できるのか。さらに、その工場を支えるために、どのような人材や技術が育っているのか。こうした点を、継続して確認する必要があります。

そして、経営者や事業企画担当者にとっても、重要な示唆があります。技術に投資することと、その技術によって競争力を生み出すことは、同じではありません。装置を導入すれば、それだけで生産性が高まるわけではありません。AIを導入すれば、必ず品質が向上するわけでもありません。重要なのは、それらの技術を、どのような業務や工程へ組み込み、何を改善するのかを明確にすることです。

また、その改善によって、別の工程や組織へ新しい問題が生まれていないかを確認する必要もあります。こうした考え方は、半導体産業以外の製造業にも通じるでしょう。例えば、工場の自動化やDXを進める場合にも、個別の設備やシステムの性能だけでなく、工場全体の生産性や、現場の仕事の進め方がどう変わるのかを見る必要があります。

その意味で、本書は、半導体製造の技術書であると同時に、製造業における経営や組織のあり方を考えるための本としても読むことができます。最後に、三つの問いを残したいと思います。第一に、あなたが注目している半導体工場は、最先端の製品をつくれるだけでなく、安定して量産できる状態にあるでしょうか。試作の成功、量産開始、安定生産、投資回収は、それぞれ異なる段階です。その違いを理解して評価できているでしょうか。

第二に、その工場の競争力を支えているのは、何でしょうか。製造装置でしょうか。製造条件のノウハウでしょうか。歩留まりや品質管理の能力でしょうか。それとも、装置や材料を供給する企業との関係でしょうか。第三に、その競争力を、次の技術へ更新できるのでしょうか。現在の生産能力を維持しながら、必要な人材や技術を育て、次世代の製造工程へ対応できる状態になっているでしょうか。

この三つを考えることで、半導体工場への投資は、単なる設備投資ではなく、企業が将来の競争力をどうつくるかという問題として見えてきます。前回の#137では、半導体産業全体の地図を広げました。今回、その地図の中にある工場へ入ってみることで、半導体ビジネスの競争力が、より具体的に理解できるようになったと思います。

半導体工場を建てることは、競争の出発点にすぎません。そこから、どれだけ安定して価値を生み出し続けられるか。そこに、半導体工場の本当の強さが表れるのではないでしょうか。

Case OS BOOKS #138

今回紹介した本

『新・半導体工場のすべて――設備・材料・プロセスからAI技術の活用まで』

菊地正典 著／ダイヤモンド社

免責事項

本記事は、菊地正典著『新・半導体工場のすべて』（ダイヤモンド社、2025年）の内容を起点に、Case OSとして独自の考察を加えたものです。本書で紹介される半導体の製造工程、工場インフラ、製造装置や材料、品質管理、設備稼働率、工場で働く人々、AIによる自動化などの内容を基に整理しています。

一方、「半導体工場の競争力をどのように評価するか」「製造能力と利益を生み出す能力の違い」「設備・材料・人・情報を統合する経営」「日本の半導体産業への示唆」などの議論には、筆者独自の解釈・評価を含み、必ずしも著者の主張と一致するものではありません。本文中の工場や製造工程に関する仮想例は、技術や経営の考え方を説明するためのものです。特定の企業や工場について、実際に生じた問題を示すものではありません。

また、本書は2025年3月に刊行されたものです。TSMC、Rapidusなどの工場計画、設備投資額、製造技術、稼働予定などについては、本書刊行時点の情報を基にしています。現在の事業状況や技術動向を判断する際には、最新の公表情報を確認する必要があります。

本記事に掲載したCase OS独自のチェック表は、工場の競争力を考えるための簡易的な判断補助であり、特定企業の技術的優位性や投資価値を保証するものではありません。実際の経営判断や投資判断では、事業の収益性、技術の成熟度、顧客構成、設備投資、品質、安全、環境、法令・規制などを踏まえた個別の検討が必要です。

Amazonのアソシエイトとして、うな重｜コンサルが解く、人と組織は適格販売により収入を得ています。