半導体産業が直面する課題とAIによる解決策
半導体業界では、設計データ、製造データ、装置ログが部門ごとに分断されていることや、熟練エンジニアの判断が属人化していること、歩留まり改善や不良解析に時間がかかること、そして装置・ライン・工程ごとのDX対応が統一されていないといった課題に直面しています。
これらの課題に対し、本フォーラムでは、生成AIが設計・製造・装置・特許などあらゆるデータを横断的に分析し、歩留まり改善、不良解析、さらには知財活用までを支援する次世代の「AI参謀」の導入が提案されます。業界特化型AI基盤と統合管理インフラ「AI ChipInfra on IDX」の活用事例も交え、実践的なノウハウが共有される予定です。
注目セッションとプログラム
フォーラムでは、半導体企業の競争力再生を実現する生成AIの実践的ノウハウに焦点を当てた複数のセッションが設けられています。
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「AI参謀が半導体企業を支援する『AI ChipInfra on IDX』の実装方法とは?」
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「生成AIで歩留まり・不良解析・特許調査を最適化」
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「3次元LSI性能を加速する酸化物半導体技術の最前線」
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「AI半導体向け先端パッケージと樹脂技術の最新動向」
AIデータ株式会社の代表取締役社長である佐々木隆仁氏による「半導体AI時代の国家競争力再生、AI PMO×MOAT OSとは」と題した講演では、AIと量子技術、防衛、宇宙、自動車産業を支える国家インフラとしての半導体分野において、データ最適化が「人が理解できる範囲」から「AIが理解できる範囲」へと転換する時代における国家戦略レベルでの半導体AIのあり方が提示されます。
また、取締役CTOの志田大輔氏からは、「AI ChipInfra on IDX の“7人のAI参謀”が半導体開発を変える」と題し、プロセス条件、歩留まりログ、不良解析、装置データ、EDA設計情報、研究レポート、そして世界中の半導体特許をIDX上で完全に統合し、「AI孔明™」と『Tokkyo.AI』が連携することで、半導体企業が社内に「7人のAI参謀」を持つ実戦的AI参謀アーキテクチャが解説されます。
会場参加限定特典
会場で参加する方には、以下の限定特典が提供されます。
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セッション登壇企業・スピーカーとの交流タイム(名刺交換)
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「AI孔明™ on IDX」無料体験相談ブース
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生成AIに使える半導体業界用プロンプト集の提供
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非公開資料: 半導体業界における、生成AI活用例の提供
開催概要
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イベント名: AIエージェント×AXフォーラム Jan.~半導体AI〜
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日時: 2026年1月22日(木)14:00~16:20(受付開始 13:45)
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会場: 日経ホール&カンファレンスルーム(東京都千代田区大手町1-3-7 日経ビル6)
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対象: 経営者、半導体業界のDXやAI活用推進ご担当者様、情報システム部やDX推進ご担当者様

AIデータ株式会社について
AIデータ株式会社は、2015年4月に設立され、データインフラと知財インフラを基盤に、企業や個人のデータ資産の保護と活用を支援しています。20年以上にわたる実績を持ち、9,000社以上の企業、90万人以上のお客様から信頼を得ています。
同社は、データ共有、バックアップ、復旧、移行、消去を包括する「データエコシステム事業」で、BCNアワード16年連続販売本数1位を獲得しています。また、クラウドデータ管理や復旧サービス、経済産業大臣賞を受賞したフォレンジック調査、証拠開示サービスを提供し、法務分野でも評価を得ています。
知財インフラとしては、グループ会社の特許検索・出願支援システム『Tokkyo.Ai』や特許売買を可能にするIPマーケットプレイスを構築し、知財管理と収益化を支援しています。これらの技術を統合し、生成AI「AI孔明™」によるデータと知財の融合プラットフォームを展開しています。さらに、防衛省との連携による若手エンジニア育成にも注力し、データ管理と知財保護を通じて社会基盤の強化に貢献しています。
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AIデータ株式会社 公式サイト: https://www.aidata.co.jp/
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関連プレスリリース: https://www.aidata.co.jp/news/260106-2/
AI Workstyle Lab編集部コメント
今回の「AIエージェント×AXフォーラム」は、日本の基幹産業である半導体分野において、AI活用がどのようにビジネス競争力を高めるかを示す重要な機会です。特に、熟練技術者のノウハウの属人化やデータ分断といった課題は多くの製造業で共通しており、AI ChipInfra on IDXやAI孔明™のような統合プラットフォームが提供する「AI参謀」の概念は、企業のDX推進に新たな視点をもたらすでしょう。生成AIによる歩留まり改善や不良解析、特許調査の最適化は、コスト削減と生産性向上に直結し、企業の収益に大きく貢献する可能性を秘めています。この取り組みが、日本の半導体産業、ひいては製造業全体の未来を切り開く一助となることを期待しています。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter(AI自動生成システム)で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。

