東京エレクトロンのデジタル人材育成への取り組みとサステナブル社会への貢献
2024年2月1日
TEL-D2C-23077 東北大学 シンポジウム資料
戸田 哲哉
東京エレクトロン株式会社

TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 2

1

Agenda1. Introduction
2. 半導体業界、東京エレクトロンの置かれている状況
3. 東京エレクトロンのDXの取り組み– 概要– 開発・生産・フィールド向け– 人材育成4. 課題と対策、まとめ

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Introduction

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自己紹介
▪ 戸田 哲哉（とだ てつや）
– 東京エレクトロン株式会社
Corporate Innovation本部
デジタルデザインセンター 副センター長システム開発部 部長– 1996年入社– 国内事業所（神奈川、岩手、東京、熊本、山梨）にて、半導体製造装置向け組み込み制御ソフトウェアを開発– 2021年より府中事業所にて、装置向けソフトウェア開発に加えDX開発に従事

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所属組織の位置づけ
株主総会

2023年12月1日時点

取締役会

監査役会

社長・CEO
Corporate Senior Staff

Global Business Platform グループ
Global Business Platform 本部

事業グループ
SPE事業本部

開発生産グループ
Corporate Innovation本部

Account Sales本部
Global Sales本部

人事部

フィールドソリューション事業本部

デバイス技術企画部

総務部

後工程事業本部

コーポレートR&D部

法務部

FPD事業本部

デジタルデザインセンター

・・・

Venture Capital部

情報システムユニット

Customer Collaborationグループ

開発戦略企画部

グループ全体の製品向け共通ソフト開発、DX、セキュリティ推進

第一開発生産本部

グループ全体の社内向けIT環境、DX、セキュリティ推進
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第二開発生産本部
第三開発生産本部
第四開発生産本部

コーポレート生産本部

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まとめ（これから話す内容）

より役に立つ半導体製品

サステナブルな未来

DX＝会社自身の変化、適応幅広い協力、課題への取り組み

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半導体業界、東京エレクトロンの置かれている状況

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データ社会の市場構造
全産業のスマート化

スマートモビリティ スマートシティ

スマート工場

ICT産業
半導体

デジタルインフラ

スマート農業

スマート医療
動画配信・モバイルアプリ・クラウドサービス・移動体通信サービス等

データセンター・5Gネットワーク・モバイル端末等

半導体”産業および社会のコメ”

半導体製造装置

半導体は社会システムの根幹にある重要なインフラ
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TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 29半導体市場の展望> 1兆ドル（2030年）（兆米ドル）
1.0

5,740億ドル*

0.80.6（2022年）

Big Data

0.4

0.20.0
1990年

2000年

2010年

2020年

2030年
*暫定値

Source:1990-2022 (WSTS)／2023-2030 (IBS, October 2022)

今後10年間で、およそ倍増の市場成長を見込む
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10半導体前工程製造装置 (WFE)* 市場（億米ドル）
160
140

Data-center

120Mobile100500 〜 650

80PC

60
40200〜 100

200300 〜 400

1985

19901995

20002005

20102015*半導体前工程製造装置（WFE; Wafer fab equipment）：半導体製造工程には、ウェーハ状態で回路形成・検査をする前工程と、そのウェーハをチップごとに切断し、組み立て・検査をする後工程があります。半導体前工程製造装置は、この前工程で使用される製造装置です。また半導体前工程製造装置は、ウェーハレベルパッケージング用の装置を含んでいます

2020

ICTDX

脱炭素

自動運転EV

ポスト5G

メタバース

2025

2030

Source : TechInsights Manufacturing Analysis Inc.
(VLSI) (1985~2021)

デジタル化の一層の進展とさらなる半導体の進化で製造装置市場は一段と成長

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ICT エネルギー消費量の増大（2030 and Beyond）
J / Yr
1.E + 22

World’s Energy Production

CAGR

1.E + 20

26%

Market Dynamics
Limited Scenario

1.E + 18

Total Computing Energy
Source : Semiconductor Research Corporation,“The Decadal Plan for Semiconductors” (2021)

1.E + 16
2010

2020

2030

2040

2050

デジタル化社会の発展に向けて、ICT産業のエネルギー消費量削減は不可欠
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12半導体製造、装置メーカーが取り組む課題◼ プロセスパフォーマンスの最大化◼ 装置間/チャンバー間のばらつき低減◼ 稼動率・スループット・スペース効率の向上

従来から◼ 開発期間の短縮◼ 電気・ガス・薬液・水などの使用量低減◼ 人材不足近年から◼ Cyber Security、AI倫理、人権・DE＆I

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(ICT/DX)

Cyberresilience

GreenDatacenter(Decarbonization)

Circulareconomy

Digitalexperience

Generative AI

Human-machineinterface

Zeroemission“Green by Digital” & “Green of Digital”
いずれにも半導体の技術進化が必要

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Digital x Green Manufacturingのための持続可能な開発
Smart Manufacturing への取り組み、持続可能性の向上

究極の生産性自動化の推進TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 2

サイバーセキュリティ

15東京エレクトロンのDXの取り組み- 概要

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TEL DX ビジョン▪ 産業界全体に波及するDXの流れは半導体製造業界においても例外とはならず、さらなる微細化、積層化要求に対する解の1ピースとして重要な位置づけAI Chip

Autonomous

Cloud Service

AR/VRTEL DX Vision
全社員がデジタル技術を“てこ”にして付加価値向上や効率化等の企業価値創造活動を持続的に推進するグローバルカンパニー
A global company where all employees drive enterprise value creation sustainably through activities
such as value addition and efficiency improvements by leveraging digital technology

DXの活動は、あくまでも持続的企業価値創造の“手段”であり、“きっかけ”変革(Transformation)を起こすために、必ずあるべき像(To-Be像)を定義
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TEL DX グランドデザイン
半導体の技術革新に貢献する夢と活力のある会社

TEL Vision

新中期経営計画財務モデルの達成

TEL 中期計画

売上高 ≥ 3兆円

ProductとProcessをDigital技術で4つのマテリアリティUpgrade

営業利益率 ≥ 35%

製品競争力
生産性向上
経営基盤

TEL DX Vision

Processを支えるインフラも顧客対応力
Digital技術でUpgrade全社員がデジタル技術を“てこ”にして付加価値向上や効率化等の企業価値創造活動を持続的に推進するグローバルカンパニー
PLMのステップ間をつなぐDX活動によるマテリアリティの革新的強化

DX Application

開発

生産DX Business
Platform

デジタル化、デジタル技術を用いた経営基盤の強化

DXInfrastructure
TEL Values

フィールド

スキル育成
誇りチャレンジ

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データガバナンス＆プラットフォーム

意識と文化
オーナーシップ

チームワーク自覚
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DX戦略と戦術
全社員がデジタル技術を ”てこ” にして付加価値向上や効率化等の企業価値創造活動を持続的に推進するグローバルカンパニー

2 プロダクトライフサイクル
日常業務のQCT向上

3 デジタルによる革新的な商品の創出(a) OEEを最大化する自律装置(e) 開発の圧倒的なQCT(b) ダントツ開発(MI・Simulation x AI)(f) 強靭なサプライチェーンマネジメント(g) 次世代サービス基盤 (FE業務超効率化)

1

デジタル基盤の強化

DX(c) Advanced Field Solution(d) 装置基盤（開発・収集・分析 x AI）

Strategy& Tactics(h) 全社データ基盤構築(i) デジタル人材育成 /ナレッジマネジメント（技術・スキルの共有・伝授）(j) 経営基盤の強化（含リスク管理）
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19DX活動のステップ
商品改革

DXによる顧客価値創造への貢献
3. 制御

R&D

1. 認識

C

歩留まり

4. 学習と進化

量産

Ramp up

BA

2. 分析

時間

業務改革

DXによる自社資本効率向上への貢献

3. 業務改革とDigital Toolの実装

4. 学習と進化

1. 現状の姿の描画

Product Life Cycle
企画

利益

設計試作量産サポートC 収益率向上
D 生涯価値の延長

A 市場投入の加速
2. あるべき姿の描画

改造

時間
コスト

B 製品コスト低減

デジタルトランスフォーメーションで高次元の課題を解決
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DX推進体制▪IT部門主導型で進めるDX推進体制
IT部門
IT部門

DX推進チーム

or

IT部門

IT部門
（Mode1）
DX推進チーム（Mode2）▪TELのDX推進体制
IT部門（Mode1）

社内外を問わずさまざまなプロフェッショナルを結集

DX担当

DX推進チーム（Mode2）

企画部隊

営業・マーケ・デバイス・装置技術開発者、ソフト開発

開発部隊

AI、MIなどの専門部隊

需要

装置基盤
ソフト開発

Global Data
Engineering
Team

装置・プロセス開発向け

Process
Engineer

Field
Engineer

課題、要望

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東京エレクトロンのDXの取り組み- 開発、生産、フィールド向け

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顧客価値向上のためのデジタル技術のフル活用
3. 事業から経営
2. 顧客現場
1. チャンバーから装置

3. 分析に基づく制御

1.センサによる認識
4. モデルの学習と進化

Fleet server

自走ロボット協調制御

2. データの分析••

複雑なN対N対Nの因果関係を協調制御モデルに落とし込みエンジニアによる高度なオプティマーゼーションを装置が自律的に実施•

Fleet Serverが顧客CR内のハブとなり、装置群の生産性向上、エンジニアリング生産性向上に寄与する••データから得られた洞察を顧客に還流する循環を創出
グローバルで得られたデータを解析し、データドリブンの経営判断に活用

顧客価値向上を目的として、チャンバー制御から経営企画におよぶあらゆるシーンでデジタル技術をフル活用
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チャンバー制御
デジタルツイン発展のステップ

自律化のスコープ
機器（1次） 現象（2次） ウェーハ（3次）
熱電対
圧力計

プラズマ状態
ウエハ温度

認識
認識
認識

分析
分析
分析
診断
診断
診断

CD
Tilting

分析
分析
分析
診断
診断
診断

Step1 データ収集＆蓄積
Incoming

1-2次データ

3次データ

Step2 デジタルツイン構築

Step3 実世界での活用

センサ / 制御ノブ

物理化学現象制御
制御
制御

プロセス開発

ウエハ形状

制御
制御
制御
2次センサーから、N個の1次機器の協調制御
制御
制御
3次センサーから、制御
N個の2次現象の協調制御

現状のシステム化スコープ
学習*と進化**による自律化スコープ（現在は人が最適化）

CD

Step3
逆計算

Tilting

シミュレーション結果

Incoming, 1-3次のデータをリアルタイムで収集して蓄積

ウエーハ上で何が起きているのかをデジタル上でリアルタイムに再現する（＝デジタルツイン）

最終形状

自律制御

Step2のデジタルツインを逆計算し、最終形状とIncomingの差分から物理化学現象を予測し、さらにプロセス条件を出力する。プロセスレシピ開発
や、自律制御に活用

複雑なN対N対Nの因果関係を協調制御モデルに落とし込みエンジニアによる高度なオプティマーゼーションを装置が自律的に実施
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顧客現場でのデータ活用
顧客システム• 顧客生産計画• 顧客省電力計画

顧客CR

Fleet Serverへの入力
Fleet Serverからの出力
コンテンツ

装置データ
電力平静化
モデル

TEL装置群（Fleet）

PM実行最適化モデル

TEL Fleet Server

顧客&TEL共創クラウド

•••
•

装置ソフト
ファームウェア
XR
タブレット etc

パーツ識別

パーツ
自動交換

自走メンテロボット

手順書

メンテ履歴

高品質
メンテ

現場エンジニア

Fleet Serverが顧客CR内のハブとなり、装置群の生産性向上、エンジニアリング生産性向上に寄与する
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事業でのデータ活用••

サプライヤー検査データ

定量情報（機密性のない特徴量）
定性情報（事象、背景）
顧客&TEL共創クラウド

顧客CR
パーツ品質管理ナレッジシステム
顧客生産予測パーツ需要予測TEL Fleet Server

装置生産予測現法オフィス
3Dプリンタ
パーツ製造

パーツ手配・配送

CIP開発
次世代装置FMEA
現場向けTips集
OEE改善提案

データから得られた洞察を顧客に還流する循環を創出
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東京エレクトロンのDXの取り組み- 人材育成TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 227

DX成功のレシピ
DXプロジェクトを成功させるためには、「組織能力」を高めることが重要であり、DX育成はこの組織能力を高めるために実施する
DX成功のための6要素
戦略実
行組織能力実行管理

1.戦略ロードマップ

3.アジャイル・デリバリー

2.タレント

6.チェンジマネジメント

・新規事業創出
・顧客体験の再定義
・付加価値創出・オペレーションのデジタル化

4.テクノロジー

5.データ

・ビジネスプロセスの変革
・組織形態／組織制度／カルチャーの変革・計画したビジネス効果のモニタリング

出典）「マッキンゼーが解き明かす生き残るためのDX」P125より転載

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TEL DX人材育成
DXプロジェクトを成功させるためには、「組織能力」を高めることが重要であり、DX育成はこの組織能力を高めるために実施する

東京エレクトロンの強み
高い専門性

現場担当者の専門知識

デジタル
データの基礎知識

当社の高い専門性に新たな組織能力を掛け合わせさらなる付加価値の創出を目指す
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TEL DX人材育成

DX基礎教育TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 2

DX専門教育30

TEL DX人材育成

DX基礎教育TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 2

DX専門教育31

DX基礎教育

DX レベル
全社員対象

Lv.1
知識がない、言葉は聞いたことある

Lv.2
一般的なDXの用語や概念を理解している

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Lv.3
TELのさらなる成長にDXが必要であると認
識している

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DXスキルレベルと必要な知識・スキル
必要な知識・スキル
DXレベル定義

Lv.3
TELのさらなる成長にDXが必要であると認識している
促進するためのベース

DX
基礎教育

Mind
心構え

Business
ビジネス

Engineering
技術

Analytical
分析

DXの重要性の理解

DXに必要な戦略・スキル・プロセス

DXを支える技術

データ分析基礎

DXの必要性の理解

市場動向

社内ITを使いこなす

データの取り扱い

全社員

Lv.2
一般的なDXの用語や概念を理解している

Lv.1
知識がない、言葉は聞いたことがある

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基礎教育▪ LV2~3– 全社員必須受講– 6本のビデオ教材を提供

Step1■DXの用語や概念を理解している■TEL DX Vision、DX Grand Design

Step2■実現に向けて■個人として始められること

Step1■見方やアプローチ方法を変え、DXへ一歩踏み出す

Step2■DX推進のためのプロセスとポイントを知る

Step3■DXで活用されている技術■DXを支える基盤技術

Step4■データ活用を始める際に必要となるアプローチを知る

LV2

LV3

全社員が同じ方向を向いてDXの活動に参加できるようになるための土台作り

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TEL DX人材育成

DX基礎教育TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 2

DX専門教育35

DX専門教育

DX専門人材に求められる役割とスキル
Role

Description

DataScientist

自社・自組織のビジネスをデータを活用してどう変えるかをリードする。複雑な課題を解決するために機械学習アルゴリズムを開発したり、高度な分析を駆使しデータの可視化、気付きを得る

Data Scientist

Data Analyst

強化領域

データサイエンス

データエンジニアリング

ビジネス企画

Digital Planner

DataAnalyst

データを集めて解析し、データの持つパターンを説明する分析モデルを構築し、装置の高度な制御やデータ解析ツールの開発案件に提供する

DataArchitect

機械学習アルゴリズムの実用化、データ分析基盤の構築、蓄積したデータの抽出/照合、データ利用のための機能（API等）を提供する

DigitalApplication
Engineer

Data Scientist/Analystの構築した機械学習アルゴリズ
ムを用いてアプリケーションの実用化までを担う。装置性能向上や、Digital Plannerが発掘した課題解決のためのアプリケーションを開発する

強Digital Application Engineer
化DigitalPlanner
領TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 2
域
Data Architect

自社・自組織の課題を捉え、データとデジタルの活用によりどのように課題解決するのか企画立案し、プロジェクト全体の推進役を担う
36

データアナリスト、データサイエンティスト
RoleDescription
高度なAIモデルを構築するエンジニア

DataScientist

自社・自組織のビジネスをデータを活用してどう変えるかをリードする。複雑な課題を解決するために機械学習アルゴリズムを開発したり、高度な分析を駆使しデータの可視化、気付きを得る

データを集めて解析し、データの持つパターンを説明する分析モデルを構築し、装置の高度な制御やデータ解析ツールの開発案件に提供するモデルを使いデータを解析するエンジニア

DataAnalyst

ドメインドメイン

札幌を中心とした最先端AIエンジニアデータサイエンス

データサイエンス

現場エンジニアにデータサイエンスの基礎知識を付けてもらう

基礎知識：統計、機械学習、Python、データリテラシー

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データアナリスト 教育受講後の実例
プロセス開発の加速
ウェーハ処理プロセスデータ解析

FEの対応加速によるCS向上
装置の故障率算出

Before3つのデータソースのデータをExcelで集計、難易度が高く実現が手間
Excelで大量のグラフ作成
Pythonを使い複数のグラフを自動生成
分析の高度化、時間削減、将来的なPOR獲得に寄与

After
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故障率の定期的な自動計算を実現
月800時間の削減
誰でも実行できるようになり、新規価値創出へ
データの集計、成型、グラフ化まですべてを自動化

38

デジタルプランナー▪ 各部、主要プロジェクトからの選抜▪ 新しいアイデアを創出し、実現できる能力を習得することを目指すe-Learning
ソフトウェアエンジニアリング、UX
プロダクトマネジメント、イノベーション
AI、データサイエンス、ロジカルシンキング
質問力、信頼関係構築、問題解決力、目標達成力、

集合研修

アセスメント

データ活用
新規プロジェクト創出
プロジェクトマネジメント

アセスメントツールにて合格すること

直近40名が受講8つの新規プロジェクト提案を実施

TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 239DX人財育成のサイクル
データ活用のニーズ
リテラシー向上

DX人財育成をサイクルで回していくための環境整備を実施

業務で活用

認定証とバッチの授与

目標設定

各部署、プロジェクトで必要なDX人材数の把握と目標設定
全社でのDX人材数の目標設定

モニタリング

現状育成計画

認定

受講・テストTEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 2

把握

教材

準備

個人のアセスメントと組織能力の見える化

カリキュラムの作成
対象者の選出教育コンテンツの整備

40

DX推進 社内データ活用〜データ利用の効率性と安全性の向上〜

誰かに依頼しないとデータが手に入らない・・・
やっとデータが提供されたが、思ったものと違う・・・

従 来

自分自身で試行錯誤しながらデータを用意できる。
自動化（アプリ、BI等）にもつながる。

めざす姿✓ データがサイロ化、散在している✓ データを使う人が、自らの手でデータを準備✓ IT部門への都度依頼、他部門への依頼によって人を介してデータがやりとりされている✓ IT/DX技術者の負荷が軽減✓ データセキュリティ（完全性、可用性、機密性）を全般的に向上✓ 効率が低く、データセキュリティも高リスクである

2022.4〜

2022.7〜

2023.1〜

2023.7〜

2023.10〜

課題の認識
手段の検討

DenodoPoC

Denodo
運用設計

Go-Live
1期目教育

2期目教育

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利用部門 ・ユースケース

利用部門

典型的な流れ業務
アプリ✓✓✓✓✓✓✓✓✓✓

生産戦略企画（DX-CoE）
生産管理
製造技術
製造
プロセス技術カスタマーエンジニアリング
品質保証
製品開発企画
原価企画
量産設計

◼

ユースケース① 品証 仕損発生予測◼

ユースケース② カスタマーエンジニアリング PowerBI◼

ユースケース③ DX-CoE データ利用状況モニタリング

Denodo – Outsystems接続
複数システムのデータを統合した
業務アプリケーション

試行錯誤

課題
認識

データ
デザイン

DenodoData virtualization

完成

Denodo – PowerBI接続
PowerBI更新の自動化

BI

モニタリ
ング＆ア
ラート

Denodo – JOB基盤接続
モニタリングとアラートの自動化※日々のデータの目視確認を合理化

装置のトラブル報告を元に関連情報を集めて仕損費の発生を予測、対策計画を立案する業務

フィールドエンジニアリングに関するデータを収集し、PowerBIで可視化

主に、教育を通して利用が拡大“口コミ” で相談を受け、そこからスタートするケースも増加

Denodoのログを利用し、セキュリティインシデントにつながる恐れのある利用を自動で検知

TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 242

事例（ユースケース）◎仕損発生予測業務の効率化（工場 品証）
300件/週以上の品質関連案件が発生。各案件の対応コストを予測し、優先度を設定。
予測には多数のデータ分析が必要だが、時間がかかる上、属人化している。
As Is：社内情報を手動で収集＆結合

To Be：データ収集＆結合を自動化✓ 点在するデータを定期的に人力で収集する必要がある✓ 収集した情報を手作業で組み合わせる必要がある✓ 点在するデータを自動的に収集する仕組みの構築✓ 収集した情報を自動的に結合する仕組みの構築

手作業で収集データ仮想化基盤

DenodoStep3（2023/1〜）
自動収集
データ更新作業の自動化
自動結合

Data virtualization

Step2（2022/10〜2022/12）
データ更新作業の効率化
手動結合

WISDOM

Meritoutsystems 発生予測結果

Filtering会議

発生予測結果NCDR実績 NCDR発生 Qcivs-cTEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 2Forecast43

DXセミナー／DX技術セッション（識者による講演）▪ 社内外のDXの取り組み内容の紹介、意見・情報を交換する場として開催▪ DXセミナー– DXの一般知識から、各社・業界の取り組みなど– 業界の著名人、社外でDX活動をしている方が登壇– 過去8回開催、各回200〜300名が参加（オンライン）▪ 技術セッション– より技術寄りの情報共有– DXを実現する様々な技術に知見をおもちの方が登壇– 過去10回開催、各回200名弱が参加（オンライン）– 最近では生成系AIの回が人気

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AI Workshop▪ 社内のAI技術適用事例、現状を共有するイベント▪ ネットワーク構築による個人や組織のAI関連技術力向上を目指す▪ 過去13回開催（2017年から年2回ペース、各回1日）、200名前後が参加▪ 今年から、AI技術中心 → デジタル技術活用全般を対象に（間口を拡大）社内でDX活動を発表する公の場があまりない

発表内容がAIに縛られると発表しにくい…

技術交流会でも管理・IS・生産・製造・FEに関する発表が少ない

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デジタル技術活用ならなんでもOK45

人材育成の課題◼ 基礎 ⇒ 実用へのハードル◼

座学で基礎知識習得後、実務応用段階で課題を感じる◼

すぐ出来る人もいれば、なかなか出来ない人も◼

伴走や個別対応で教育側のリソースが不足しがち◼ 実用 ⇒ さらなる高みへのハードル◼

データエンジニアは新分野で、よい見本・教育が少ない◼ World wideの教育機会提供◼

国内同等教材の用意（見つけるのが大変）◼

翻訳コスト（4か国語）

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課題と対策TEL-D2C-23077 戸田 哲哉 / 東京エレクトロン株式会社 / Feb. 1, 2024 / Rev. 247

主な課題

世の中
環境、Sustainability
AI（技術、倫理）
Cyber Security
人権・DE&I
紛争
災害

半導体業界、TEL
環境、Sustainability
AI（技術、倫理）
Cyber Security
人権・DE&I
生産性・装置性能向上
開発スピードアップ
人材不足・人材育成

製品と幅広い協力で解決したい
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課題解決の基本
課題解決アプリケーション
3. 制御

さまざまな課題

1. 認識

4. 学習と進化

2. 分析（認識 → 分析 → 予測＆制御）x ループの進化
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半導体を通した解決
課題
環境、Sustainability、AI（技術、倫理）、Cyber Security、人権・DE&I、紛争、災害
生産性・装置性能向上、開発スピードアップ、人材不足・人材育成

アプリ
政治、経済企業、ツール、インフラコミュニティ

技術SPE, FPD
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半導体、ディスプレイ

コンピュータ技術
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幅広い協力・連携を通した解決

オープン、学際的、国際的なつながり

産学官

業界、サプライチェーン共同研究・開発
オープンイノベーション

コンソーシアム、海外現法
海外オフショア

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連携の取り組み
顧客

SEMI

N世代先の半導体製造技術の共同開発

半導体製造装置の標準化活動など

国内外大学共同研究・学術交流

国（産総研）
尖端半導体製造共同研究・開発

半導体業界
コンソーシアム

サプライチェーン

半導体製造の課題解決

環境 E-COMPASS
Cyber Security対策ベンチャー企業

海外オフショア

共同開発・開発委託

共同開発、開発委託

知のフォーラムにも2013年設立以来参加

先端開発には、幅広い組織とのオープンイノベーションによる取り組みが必須
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まとめ

より役に立つ半導体製品

サステナブルな未来

DX＝会社自身の変化、適応
幅広い協力、課題への取り組み
人の活動がベース
そのための人材増、育成に取り組み中

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Notice
You may not copy or disclose to any third party
without prior written consent with TEL.
Tokyo Electronand “TEL” are trademarks of Tokyo Electron Limited.

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