ラピダスに来年度1500億円、財政投融資で要求…経産省が過渡期措置

TSMCの最先端半導体の量産化において、AIは製造プロセスや工場運用を最適化する中核技術として大活躍している。

TSMCは自社ファブの生産性を高め、歩留まり（良品率）を劇的に向上させるためにも最新AIをフル活用している。

実物の工場を動かしたり改造したりするリスクやコストを負うことなく、AIが仮想空間で事前に最適解を導き出すため、新工場の立ち上げスピードが圧倒的に早くなっている。

半導体の製造工程は数千ステップにも及び、監視すべきパラメーター（温度、圧力、ガスの流量など）は数十万個にのぼるが、
TSMCでは、AIを用いてこれらのビッグデータをリアルタイム解析している。
わずかなプロセスのズレやばらつきを自動で修正するほか、画像認識AIによって製品の欠陥や装置の異常予兆をミリ秒単位で検知し、製品の歩留まり向上に直結している。

最先端ファブの中では、膨大な数のウェハが自律走行する搬送ロボットによって絶え間なく運ばれているが、この複雑な生産スケジューリングの計算にAIを投入し、
生産スループットを最大化している。また、近年は工場の消費電力を自律制御するフィジカルAIシステムなども導入され、
莫大な電力を消費するクリーンルームの空調やエネルギー管理の効率化もAIによって最適化している。

このように「AIを作るための半導体」を製造するために「AIが使われる」という、強力な進化のループ（正のスパイラル）がTSMCの圧倒的な量産競争力の源泉になっている。