ＡＩ，ＭＩ，機械学習，データサイエンスなどを用いた半導体・電気電子分野における開発効率化，製造および品質向上

株式会社　技術情報協会駒形信幸氏 &nbs... 66,000円

★新材料探索における計算負荷，実験との乖離，異常検知の速度向上，セキュリティ等の課題とは？
★物理学・化学・半導体工学とデータサイエンスの融合，専門人材育成のためのポイントとは？

会場

講師

プログラム

特典

お知らせ

開催日時

2025/04/24 (木) 10:00～ 17:00 （受付 09:30 ～ )

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申込み期間

～ 2025/04/23

主催会社

株式会社　技術情報協会

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定員

定員数の上限はございません

受講料

66,000円 (税込／各種割引については下段「お知らせ」欄をご参照ください）

開講場所

Zoomを利用したLive配信
※会場での講義は行いません。　

講師

駒形信幸氏（コマガタノブユキ）: 駒形技術士事務所所長技術士(電気電部門)

松井康哲氏（マツイヤステツ）: 大阪公立大学大学院工学研究科物質化学生命系専攻応用化学分野物性有機化学研究グループ准教授博士(工学)

岩崎富生氏（イワサキトミオ）: (株)日立製作所研究開発グループシニア所員理学博士

伊東大輔氏（イトウダイスケ）: (株)アドダイス代表取締役CEO

カリキュラム、
プログラム

【１０：００～１２：００】
第１部半導体製造プロセスの概要について

●講師駒形技術士事務所　駒形信幸氏
　
１．今，なぜシリコンか？
　　1.1 シリコン半導体の特長
　　1.2 シリコン　vs．化合物半導体
　　1.3 シリコン資源

２．珪石から集積回路の出来るまで
　　2.1 珪石から金属シリコンの製造
　　2.2 金属シリコンから高純度多結晶シリコンの製造
　　2.3 単結晶作製
　　2.4 円筒研削とオリフラ，ノッチ加工
　　2.5 スライシング
　　2.6 ベベリングとラッピング，ポリッシング
　　2.7 前工程の流れ
　　2.8 後工程の流れ

３．前工程
　　3.1 フォトリソグラフィー工程
　　3.2 酸化・拡散工程
　　3.3 イオン注入工程
　　3.4 CVD工程
　　3.5 スパッタ工程
　　3.6 ドライエッチング工程
　　3.7 エピタキシャル成長
　　3.8 CMP工程
　　3.9 ウェハ検査工程

４．後工程
　　4.1 パッケージ
　　4.2 バックグラインド，ダイシング工程
　　4.3 ダイボンディング工程
　　4.4 ワイヤボンディング工程
　　4.5 モールド成型工程
　　4.6 外装メッキ工程
　　4.7 フレーム切断，足曲げ工程
　　4.8 マーキング工程
　　4.9 パッケージ電気検査工程

【質疑応答】

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【１３：００～１４：００】
第２部機械学習を用いた有機半導体の開発と最近の動向について

●講師大阪公立大学　松井康哲氏
　
１．機械学習を用いた機能性有機分子の開発の現状
　　1.1 有機EL材料
　　1.2 有機太陽電池
　　1.3 有機触媒反応

２．有機半導体開発の背景

３．機械学習を用いた有機半導体の開発
　　3.1 機械学習
　　3.2 合成
　　3.3 物性評価

【質疑応答】

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【１４：１５～１５：４５】
第３部 AI・MI・機械学習を組み合わせることにより，電子デバイスにおける異種材料界面を効率的に高強度化する技術　

●講師 (株)日立製作所　岩崎富生氏

１．技術潮流

２．マテリアルズ・インフォマティクス（MI）の適用事例
　　2.1 MIによる最適設計とは
　　2.2 配線基板樹脂との密着性に優れた配線用金属材料
　　2.3 電子デバイス向け鉛フリーはんだの添加剤探索

３．材料設計効率化の課題とアプローチ

４．AI・MI・機械学習による電子デバイス異種材料界面の設計事例
　　4.1 半導体向け樹脂との密着強度に優れた電極・配線用金属の設計
　　4.2 電子デバイス向け鉛フリーはんだの添加剤探索
　　4.3 配線基板向けバイオマス材料の界面密着強度を向上させる設計
　　4.4 電極・配線との界面接着強度が高いバイオマス由来材料の設計
　　4.5 薄膜配線のはく離やマイグレーション断線を防止する材料設計

【質疑応答】

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【１６：００～１７：００】
第４部～電気電子，半導体分野を含めた～製造業の安定的生産のためのAIによるメンテナンス・予知

●講師 (株)アドダイス　伊東大輔氏
　
１．半導体工場の設備管理における課題とAIの必要性
　　1.1 半導体製造プロセスにおける設備停止の影響
　　1.2 現状の管理手法の限界と課題
　　1.3 AIを活用した予知保全の必要性（従来手法との違いと優位性）
　　1.4 近年の半導体業界におけるAI活用トレンド（最新の動向・競争力強化の視点）

２．AIによる予兆保全の仕組みと成功事例
　　2.1 半導体業界での活用事例
　　2.2 予兆制御AIによる予知保全の効果

３．AIによる空間の最適化とエネルギー効果
　　3.1 施設における適切な温度管理の重要性
　　3.2 AIを活用した空調最適化の具体的な仕組み
　　3.3 予兆制御AIによる空間最適化の効果

【質疑応答】

特典

セミナー資料付
各講で最後に質疑応答時間あり。

セミナー参加費
支払い方法

1. 銀行振込または現金書留にてお願いいたします。

2. 原則として開催日までにお願い致します。

3. 銀行振込の場合は、原則として領収証の発行は致しません。

4. 振り込み手数料はご負担ください。

お知らせ

●各種割引について
1. 同一テーマ1社2名以上同時申込の場合のみ、1名につき5,500円（税込）割引いたします。
2. 大学（教員、学生）、公的機関、医療機関の方は、「アカデミック価格」33,000円/1名（税込）でご参加いただけます。（2名同時申込割引は適用されません）

※申し込み人数が開催人数に満たない場合など，状況により中止させて頂く事が御座います。

●Live配信セミナーの受講について
・ Zoom公式サイトで視聴環境を確認の上、お申し込みください。
・開催日が近くなりましたら、視聴用のURLとパスワードをメールにてご連絡申し上げます。
・セミナー配布資料は印刷物を郵送いたします。
・本講座で使用される資料や配信動画は著作物であり、録音・録画・複写・転載・配布・上映・販売等を禁止いたします。
・本講座はお申し込みいただいた方のみ受講いただけます。複数端末から同時に視聴することや複数人での視聴は禁止いたします。
・ Zoomのグループにパスワードを設定しています。部外者の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。