半導体設計とは？重要である理由や問題点、AIを活用するメリット、企業事例を徹底解説

半導体製造のプロセスにおいては「設計」が最も重要とされており、精度の向上が求められます。

しかし、開発競争が激化する中で、消費電力の増加や製造プロセスの微細化、人手不足が課題として浮き上がっています。こうした問題を解決する方法として、AIが注目されています。

この記事では、半導体設計における問題点やAIを導入するメリット、企業の活用事例について解説していきます。ぜひ最後までご覧ください。

製造業のAI導入・活用事例については、こちらの記事でも解説していますので、ご参考ください。

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半導体の設計とは？

半導体設計とは、トランジスタや配線などの構成要素を組み合わせて、電子回路を構築するプロセスを指します。半導体はコンピュータやスマートフォン、IoTデバイスなど幅広い製品に不可欠な部品です。

半導体設計は大きく以下の2つに分けられます。

• 論理設計
• 物理設計

論理設計では、回路が意図した動作を実現できるように論理回路を構築し、シミュレーションによる検証を行います。

一方、物理設計は実際のシリコン上に回路を配置する工程であり、トランジスタや配線の配置を最適化しながら設計を進めます。

これらのプロセスを経て、最終的に設計データが製造工程に送られ、半導体チップが生産されるのが一連の流れです。

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半導体で設計が重要である理由は？

半導体で設計が重要である理由は以下です。

用途ごとに求められる特性が異なる

半導体の設計は、製品の性能や消費電力、コストに影響を与えるため、極めて重要な工程とされています。

半導体は、以下のような分野で活用されています。

• スマートフォン
• パソコン
• 家電製品
• 自動車
• データセンター
• 宇宙機器

半導体は用途ごとに求められる特性が異なるため、適切な設計が行われなければ、期待する性能を発揮できません。

例えば、モバイルデバイス向けの半導体では消費電力の最適化が求められ、高性能コンピューティング向けの半導体では、計算処理能力の最大化が重要となります。

後修正が困難

特に、半導体は一度製造されると後から修正することが困難なため、設計段階での最適化が求められています。高性能な半導体を効率的に開発するためには、精密な設計が不可欠です。

このように、半導体設計は単なる回路配置の作業ではなく、製品の性能やコスト、信頼性を決定づけるプロセスと位置付けられています。

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半導体の設計が抱える問題

半導体設計は、技術の進化とともにますます複雑化しており、複数の問題が指摘されています。以下では、半導体の設計プロセスにおける問題点について解説していきます。

消費電力への要求が厳しくなっている

プロセッサやAIチップなど、計算処理能力の向上が求められる分野では、電力消費の増加が問題視されています。

例えば、プロセッサの性能向上のためにトランジスタの集積度を高めると、動作時の電力消費と発熱量が増加し、冷却システムの負担が大きくなります。データセンターやエッジデバイスでは、電力効率の悪化が運用コストや持続可能性に影響を及ぼします。

また、リーク電流の増加による待機時の消費電力も課題の1つです。モバイルデバイス向けの半導体では、バッテリー持続時間を延ばすために低消費電力設計を求められるようになっています。

製造プロセスの微細化・複雑化

半導体の製造プロセスは微細化が進み、設計の複雑性が高まっています。

従来は回路をシンプルに配置するだけでした。しかし、現在では極端紫外線（EUV）リソグラフィ技術を用いた13.5nm波長の露光により、数ナノメートル単位の微細加工が可能となり、トランジスタの配置や配線の最適化が極めて難しくなっています。

特に、ナノスケールでは量子効果やリーク電流の増加が顕著で、従来の回路設計の概念では解決が困難な課題が生じています。

関連記事：「フォトリソグラフィの基本原理から最新動向、そしてAI（人工知能）との融合による可能性」

専門人材の不足

半導体設計の現場では、専門人材の不足が深刻な課題となっています。設計の複雑さが増している一方で、高度な知識と経験を持つエンジニアの育成が追いついていません。

特に、最先端プロセスでの設計には、以下のような知識の専門性が求められるため、それぞれの分野で専門的なスキルを持つ人材の確保が難しくなっています。

• 回路設計
• 物理設計
• シミュレーション
• 製造プロセスの知識

半導体業界は技術の進化が速いため、エンジニアは常に新しい設計手法やツールを学び続ける必要があり、即戦力となる技術者が不足しているのが現状です。

特に、AIやEDAツールを活用した設計技術を習得した人材は限られており、多くの企業が人材確保の競争を強いられてます。

関連記事：「AI人材とは？なぜ不足？今後の需要は？必要なスキル・社内育成が難しい理由徹底解説」

半導体設計のプロセスにAIを活用するメリット

半導体設計の複雑化が進む中で、プロセスの中にAIを活用することが解決の糸口として注目されています。AIを導入することで、従来の手法では対応が難しい課題を解決する手段となりつつあります。

ここでは、半導体の設計プロセスにAIを活用するメリットについて見ていきましょう。

設計制約条件内で最適解を探索

設計規模の拡大による作業効率や開発スピードの低下といった問題に対して、AIの導入は効果的です。

AIを用いたEDA（Electronic Design Automation）ツールは、最適な回路配置や配線パターンを自動で提案し、設計の手間を大幅に削減することができます。

従来人為的に行っていたパラメータ調整作業を効率化し、電力消費（Power）、動作性能（Performance）、実装面積（Area）の最適バランス（PPA）を高速に導出可能です。特に複雑化する3Dパッケージング設計では、多次元設計空間の探索能力が効果を発揮します。

また、AIはシミュレーション結果を解析し、設計上の問題点を素早く特定できるため、設計の修正作業を効率化できます。

関連記事：「 数理最適化とは？AIで意思決定を自動化するメリット」

反復タスクの自動化

開発コストの高騰による負担を軽減する方法として、AIが注目されています。AIによる反復的タスクの自動化が進めば、設計にかかる時間を短縮することが可能です。

これにより、設計チームはイノベーション創出にリソースを集中可能になります。特に経験の浅い設計者でも最適化アルゴリズムを活用することで、熟練技術者レベルの設計品質を達成可能です。

過去資産の有効活用

AIは過去の設計実績データを分析し、最適なパターンを学習することで、最適化アルゴリズムを自動進化させます。特に強化学習を応用した自律最適化手法が有効です。

これにより、以下を可能にします。

• 設計パラメータ調整回数の削減
• 設計ルール違正検出精度の改善
• 製造プロセス変動への適応速度改善
• 試作回数の削減

AIシステムは設計実績データを逐次学習し

これにより、設計フェーズのコストを抑え、製造段階でのエラーによる追加コストを回避することが可能です。

シミュレーションや検証作業をAIが支援するシステムを構築すれば、設計における修正コストの低減も目指せるでしょう。

設計精度の向上・エラーの減少

半導体の微細化が進む一方で、設計精度は最低限維持しつつ、向上させることを目指さなければいけません。AIは従来の手法よりも精度の高い設計を実現しながら、エラーの減少も実現することができます。

AIは大量の設計データを解析し、潜在的なエラーを早期に検出してくれます。また、回路配置や配線パターンの最適化をAIが自動で提案することで、設計の品質を高めることが可能です。

加えて、AIは複雑な回路の検証作業を自動化し、短時間で高精度なテストを実施できます。これにより、試作や修正の回数が減少し、開発コストや時間の削減にもつながります。

材料開発の高速化

ベイズ最適化を活用して、超省エネルギー相変化メモリに最適な材料物性を高速に探索・特定する自動最適化フレームワークが開発されています。これにより、データ書き込み時の消費電力が従来の1/100以下となるような超省エネルギー不揮発性メモリの新材料開発が加速すると期待されています。

また、AIを用いて、新しい有機半導体分子を設計、合成する実験も行われています。

関連記事：「マテリアルズ・インフォマティクスとは？AI活用方法、事例、材料開発におけるメリットを解説」

半導体設計にAIを活用する企業事例

半導体設計にAIを活用する動きは、世界的な半導体企業でも加速しています。以下では、半導体の設計プロセスにAIを活用した事例について解説していきます。

トランジスタ配置や熱性の予測でのAI活用(エヌビディア)

NVIDIAは、半導体設計におけるトランジスタ配置や熱特性の予測に、AI技術を導入しています。Ansysとの協業により、NVIDIAのAIフレームワークであるModulusを統合し、熱シミュレーションの高速化を実現しています。

このAIを強化したプロセスにより、AnsysとNVIDIAは熱シミュレーションにおいて100倍以上のスピードアップを実証しました。
引用：Ansys Press release

この取り組みにより、従来の手法と比較して100倍以上のスピードアップが達成され、短時間で最適な設計を特定できるようになりました。

強化学習技術を用いた設計空間の探索(シプノシス)

電子系設計ソフトウェアを開発・販売するシノプシスでは、設計空間の探索に強化学習技術を活用しています。同社のDSO.ai（Design Space Optimization AI）は、チップ設計の広大な最適化スペースを自動的に探索します。

DSO.aiは、業界で初めて自律型AIをチップ設計ツールに応用したソリューションです。
引用：Synopsys, Inc.

このAIエンジンは、設計空間内の多目的最適化を実現し、性能や消費電力、面積といった項目を同時に考慮します。これにより、設計品質の向上と開発期間の短縮が可能となりました。

また、DSO.aiは強化学習を活用することで設計フロー全体を最適化し、エンジニアの手作業を最小限に抑えつつ、より高い性能の半導体を実現しています。

TPU（Tensor Processing Unit）の設計プロセスの改善(Google)

半導体設計にAIを活用している事例ではありませんが、Googleは、独自開発したTensor Processing Unit（TPU）を通じて、AI処理に特化した半導体設計を推進しています。

TPUとは、Googleの機械学習フレームワークである「TensorFlow」に最適化された集積回路であり、従来のCPUやGPUに比べて、AIワークロードの効率性と性能が大幅に向上させています。

TPU は、一般的な CPU や GPU を用いて NN の計算処理を行う場合と比較して、15 〜 30 倍の性能と、30 〜 80 倍の電力性能比を提供します。
引用：Google Cloud Japan Team

TPUの設計プロセスでは、物理設計の段階で強化学習を用いることで、回路配置の最適化を実現しました。これにより設計時間の短縮と性能向上が達成され、半導体開発の効率化に貢献しています。

半導体設計についてよくある質問まとめ

まとめ

半導体設計の高度化が進む中で、AIの活用は不可欠な要素となっています。特に重要なプロセスである設計における課題に対して、AI技術は設計の効率化や精度向上を可能にし、開発コストの削減にも貢献することが期待されています。

NVIDIAやGoogle、Synopsys、Intelといった大手企業もAIの導入を進めており、競争の激しい半導体業界においてマストなツールとなりつつあります。今後のAI技術のさらなる発展に伴い、半導体設計はより効率的かつ精密なものへと進化するでしょう。

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