拓海先生、最近うちの部下が「OPCにAIを使えば工数が減る」と言うのですが、そもそもOPCって何かから教えていただけますか。私は細かい技術用語に自信がなくてして。
素晴らしい着眼点ですね！まず結論を簡潔に言うと、OPCは半導体の製造で「設計した形が実際のシリコン上で正しく出るように補正する作業」です。大丈夫、専門用語はこれから噛み砕いて説明しますよ。
設計図どおりにできない、とはつまり工程のクセを補正する仕事という理解でよろしいですか。ここでAIがどう役立つのか、投資対効果が知りたいです。
いい質問ですよ。要点を3つにまとめますね。1) OPCは複雑で経験依存のチューニングが必要だということ、2) AIはその試行錯誤を効率化し、短期間で良いレシピ（設定）を見つけられること、3) 結果として設計から量産までの時間短縮と歩留まり改善が期待できること、です。
なるほど。ただ現場の人間は「経験で覚えた細かなルール」が必要だと言っています。経験をAIにどこまで置き換えられるのですか。
奥が深い点ですね。今回の研究は、強化学習（Reinforcement Learning、RL）でレシピ探索を自動化し、さらに大規模言語モデル（Large Language Model、LLM）風のエージェントがその設定の意味を人間向けに要約します。つまり単に置き換えるのではなく、経験則をモデル化して人と共有できる形にするのです。
これって要するに経験の“暗黙知”をAIが可視化して、若手でも同じ作業ができるようにするということ？
その通りです！まさに暗黙知の形式知化を目指すアプローチですよ。しかもモデルは設計パターンや場所に応じてレシピを変えられるため、現場での適用性が高いんです。大丈夫、一緒に導入計画を描けますよ。
導入のコスト対効果が経営判断の鍵です。どれくらいの初期投資と、どのくらいで効果が出る想定でしょうか。現場の教育負荷はどうなりますか。
要点を3つで整理します。1) 初期投資はモデル学習環境とデータ整備が中心だが、既存のシミュレータを活用すれば抑えられること、2) 効果は数週間から数ヶ月でレシピ最適化が進み、歩留まりや開発期間に寄与すること、3) 現場教育は逆に短縮され、要約エージェントが理由を説明するためノウハウ伝承が容易になることです。
分かりました。最後に私の理解を確かめさせてください。AIがOPCの設定を自動で探して、その意味を人向けに整理してくれる。だから若い工程担当でも効率よく最適化ができるようになる、という理解で合っていますか。よろしければ、私の言葉でまとめます。
素晴らしいまとめですね！その表現で十分伝わりますよ。では次は、会議で使える短い説明と導入ロードマップを一緒に作りましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
