BEGIN:VCALENDAR VERSION:2.0 PRODID:-//https://techplay.jp//JP CALSCALE:GREGORIAN METHOD:PUBLISH X-WR-CALDESC:「1nmの誤差も許されない」半導体工場で、AIを 動かし続けるということ――クラウドが使えない現場 で越えた3つの壁 X-WR-CALNAME:「1nmの誤差も許されない」半導体工場で、AIを 動かし続けるということ――クラウドが使えない現場 で越えた3つの壁 X-WR-TIMEZONE:Asia/Tokyo BEGIN:VTIMEZONE TZID:Asia/Tokyo BEGIN:STANDARD DTSTART:19700101T000000 TZOFFSETFROM:+0900 TZOFFSETTO:+0900 TZNAME:JST END:STANDARD END:VTIMEZONE BEGIN:VEVENT UID:1001084@techplay.jp SUMMARY:「1nmの誤差も許されない」半導体工場で、AIを動 かし続けるということ――クラウドが使えない現場で 越えた3つの壁 DTSTART;TZID=Asia/Tokyo:20261028T190000 DTEND;TZID=Asia/Tokyo:20261028T210000 DTSTAMP:20261006T043853Z CREATED:20260929T204502Z DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/10010 84?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\n概要\nAIモ デルを使えるだけでは、現実の産業課題は解けません 。モデルを選ぶ。精度を高める。アプリケーションに 組み込む。しかし、AIを実際の産業現場で使える状態 にするには、その先にあるさまざまな制約を越える必 要があります。「モデルを使う・調整する」だけでは なく、要件や制約に応じて自ら技術を選び、AIを現場 で成立させるところまで踏み込みたい。そんなエンジ ニアにとって、半導体の現場には、普段のAI開発では 出会いにくい技術課題があります。\n日立ハイテクがAI を実装する半導体の計測・検査では、1nmレベルの誤差 も看過できません。顧客のデータを自由に持ち出せな い。学習データを集めるために、実機を長時間占有で きない。そして、クラウドや外部サービスに頼れない 閉域環境で、AIを動かし続ける必要があります。\nつま り、モデルをつくるだけでは、AIは現場で使える技術 にはなりません。限られたデータと時間の中で、いか に1nmレベルの精度を実現するのか。クラウドに頼れな い環境で、いかに新しい対象へ素早く適応させるのか 。AIを、いかに信頼して使える技術にするのか。イベ ントでは、日立ハイテクが向き合ってきた、こうした3 つの壁を紐解きます。\n① 精度の壁： 限られた条件の 中で、いかに1nmレベルの計測精度を実現するか。② 現 場適応の壁：クラウドに頼れない環境で、いかに新し い計測対象へ素早く適応させるか。③ 信頼性の壁： AI を、いかに「信頼して使える技術」にするか。\n\n正解 のない制約にぶつかったとき、エンジニアは何を考え 、どんな選択肢を比較し、何を選び、どう突破してき たのか。その試行錯誤から、AIを現実の中で成立させ 、動かし続けるエンジニアリングの面白さに迫ります 。\n\n※配信URLは、申込者に対し本ページ上「参加者へ のお知らせ」にて当日までに表示されます。\nタイム スケジュール\n\n\n\n時間\n内容\n\n\n19:00-19:05\n\nオープニ ング\n司会（TECH PLAY）\n\n\n\n19:05-19:15\n\n半導体計測装置 ×AIによる製造現場の変革\n豊田 康隆\n最先端半導体の 製造現場では、ナノメートル単位の精度と24時間稼働 する量産ラインを支えるため、人の経験だけでは解決 できない課題が増え続けています。本講演では、半導 体計測装置へのAI適用に挑んできた10年以上の歩みを振 り返りながら、AIを現場で実際に動かし続けるために 必要だった技術的意思決定と、その先に見据えるフィ ジカルAIの未来をご紹介します。\n\n\n\n\n19:15-19:25\n\n半 導体計測装置×AIで挑む「精度とスピード」の壁\n\n笹 澤 秀明\n半導体の微細化が進むほど、計測にはより高 い精度とより速い処理速度の両立が求められます。し かし、その二つは本来トレードオフの関係にあります 。本講演では、半導体計測における課題構造を解説す るとともに、AIを製造現場へ導入する中で直面した「 精度」「現場適応」「信頼性」という3つの壁をご紹介 します。\n\n\n\n\n19:25-19:40\n\n第1の壁：1nm精度を実現す るAIへの挑戦\n周 航旭\n最先端のAIを導入すれば、計測 精度も向上する。私たちも最初はそう考えていました 。しかし実際には、画像をきれいにするだけでは製造 現場が求める精度には届きませんでした。本講演では 、限られた条件の中で、いかにして1nmレベルの計測精 度へ挑んだのか、その試行錯誤をご紹介します。\n\n\n\ n19:40-19:55\n\n第2の壁：クラウドが使えない工場でのAI運 用への挑戦\n元吉 隆広\n半導体工場では、クラウドを 自由に利用できず、データを自由に持ち出すこともで きません。そのような環境で、AIを現場へ適応させ続 けることは大きな課題です。本講演では、工場特有の 制約の中で、AIを止めることなく進化させるために取 り組んだ開発と運用の工夫をご紹介します。\n\n\n\n19:55 -20:10\n\n第3の壁：AIを信頼して使い続けることへの挑戦 \n奥田 知之\nどれほど高性能なAIでも、誤った判断を完 全になくすことはできません。特に製造現場では、一 度の判断ミスが大きな損失につながる可能性がありま す。本講演では、AIの誤推論リスクと向き合いながら 、現場で安心してAIを使い続けるためにどのような仕 組みを構築したのかをご紹介します。\n\n\n\n20:10-20:35\n\ nパネルディスカッション＆質疑応答：1nmの現場でAIを 動かすエンジニアリングのリアル\n笹澤 秀明、周 航旭 、元吉 隆広、奥田 知之、Bagard Hoel\n精度・現場適応・ 信頼性の3つの壁を越えた設計判断を掘り下げます。フ ィジカルAI、閉域環境でのローカルLLM／RAG、装置×AI開 発の面白さ、転職や若手の挑戦など、現場のリアルを 本音で語ります。\n\n\n\n20:35-20:40\n\nクロージング\n司会 （TECH PLAY）\n\n\n\n\n※当日予告なく時間配分・内容が変 更になる可能性がございます。\n登壇者\n\n\n\n\n豊田 康 隆\n\nモノづくり・技術統括本部　ソフトウェア設計本 部　ＡＩシステム統合部\n部長\n\n日立製作所の研究所 で半導体製造向けAI技術の研究開発を立ち上げ、研究 チームを率いる。2020年より日立ハイテクにて研究成果 の製品化・事業化を主導し、AIソリューション事業の 立ち上げを牽引。現在はAI開発組織を統括し、技術と 事業の両面から事業成長をリードしている。\n\n\n\n\n\n 笹澤 秀明\n\nモノづくり・技術統括本部　ソフトウェ ア設計本部　ＡＩシステム統合部\n統括主任技師\n\n日 立製作所の研究所での検査・計測技術開発を経て、2014 年より日立ハイテクにて新事業製品開発を主導。現在 は半導体検査・計測装置向けAIソリューションの開発 と事業化を推進するとともに、技術戦略の立案や組織 横断での技術活用をリードしている。\n\n\n\n\n\n周 航旭 \nモノづくり・技術統括本部　ソフトウェア設計本部 　ＡＩシステム統合部\n2025年に日立ハイテクへ新卒入 社し、半導体検査・計測装置向け画像処理技術の研究 開発に従事。入社直後からAIを活用した画像ノイズ低 減プロジェクトに参画し、AIモデルの構築・評価を通 じて、より高精度な寸法計測の実現に挑戦している。\ n\n\n\n\n\n元吉 隆広\n\nモノづくり・技術統括本部　ソフ トウェア設計本部　ＡＩシステム統合部\n技師\n\n電機 メーカ系企業にて人工衛星画像処理ソフト開発に従事 。2021年に日立ハイテクへ入社し、半導体検査装置向け AIソリューションの製品開発を担当。顧客先でのAIモデ ル運用の課題に向き合い、AIの継続的な活用を支える 開発・運用基盤の変革に取り組んでいる。\n\n\n\n\n\n奥 田 知之\n\nモノづくり・技術統括本部　ソフトウェア 設計本部　ＡＩシステム統合部\n主任技師\n\n航空測量 企業にて自動車型道路計測システムの開発に従事。2021 年に日立ハイテクへ入社し、半導体計測検査装置向けA Iソリューションの新規開発を担当。高精度AIであって も避けられない未知データでの誤推論に「安全弁」を かける役割を担当。ラインを絶対に止めない監視基盤 の設計・現場実装を進めている。\n\n\n\n\n\nBagard Hoel\n\n モノづくり・技術統括本部　ソフトウェア設計本部　 ＡＩシステム統合部\n技師\n\nAI画像処理・ディープラ ーニング製品を手がけるスタートアップにてAIアプリ ケーション開発に従事。2023年に日立ハイテクへ入社し 、開発効率向上を担当。フルスタックで培った幅広い 技術経験を活かしながら、開発現場の生産性課題に向 き合い、開発文化の変革に取り組んでいる。\n\n\n\n参 加対象\n\nAI・機械学習を活用した開発・実装経験があ る方\n既存モデルの活用にとどまらず、要件や制約に 応じた技術判断まで踏み込みたい方\nPoCだけでなく、AI を実際の産業・現場で使える状態まで届けることに興 味がある方\nAI・ソフトウェアの経験を、より難しい現 実の技術課題に活かしたい方\n\n※半導体領域の知識は 不問です\n参加費\n無料\n前回の日立ハイテク主催イベ ント\n\n※本動画は2026年3月13日に開催された日立ハイ テク主催イベントのアーカイブ映像です。今回の登壇 者とは異なりますので、あらかじめご了承ください。\ n参加にあたっての注意事項\n※参加を辞退する場合は 、詳細ページより申込のキャンセルをお願いいたしま す。※配信映像や音声は各自の通信環境に依存します 。なるべく通信環境の良い状態で視聴ください。 LOCATION: URL:https://techplay.jp/event/1001084?utm_medium=referral&utm_source=ics&ut m_campaign=ics END:VEVENT END:VCALENDAR