新たな人工知能（ＡＩ）時代の幕開けは、半導体製造装置市場を変えるのか―。米オープンＡＩが２０２２年に公開した「チャットＧＰＴ」は、質問に巧みに回答する高度な対話能力を備え、世界に衝撃を与えた。人間性の根幹である言語や創造の領域に進出するＡＩの登場は、ビジネスや社会のあり方を劇的に変える可能性をはらむ。現状は期待先行の面があるが、活用が広がれば画像処理半導体（ＧＰＵ）などの需要を押し上げ、製造装置市場への恩恵も期待できる。（山田邦和）

「（米アップルのスマートフォン）『ｉＰｈｏｎｅ（アイフォーン）』が登場した時のような革命がＡＩで始まった」。米半導体大手エヌビディアのジェンスン・フアン最高経営責任者（ＣＥＯ）は２３年３月に同社が開催した開発者向け会議の基調講演でこう語り、与えられたデータから新たに文章や画像をつくり出せる生成ＡＩへの期待を隠さなかった。

ブームの火付け役はチャットＧＰＴだ。チャットＧＰＴは質問を投げかけると、回答を自動で生成する“対話できるＡＩ”。これまでも画面やスピーカーを通じて話しかけられるＡＩは存在したが、その回答は定型的で、連続性のある対話は苦手だった。

一方、チャットＧＰＴはやりとりの文脈を踏まえ、まるで人間が答えているかのような自然な回答が得られる。オープンＡＩが２２年１１月に無料公開すると、利用者は２カ月で１億人を突破。書類の下書きや企画案を作成させたり、“パートナー”として対話して考えを深めたりなど、世界で急速に利用が広がる。

ＡＩに必要な要素は三つある。答えを導くための「モデル」、そのモデルに学習させて最適化するための「データ」、そして計算を実行する「ハードウエア」だ。１０年代以降、スマホやソーシャルメディアの普及で、比較的容易に収集できる大量のデータが日々ウェブ上に生み出されてきた。

ハードについても複数の計算を同時にこなすことが得意なＧＰＵを演算に使うことで、データ学習に必要な時間の大幅短縮が可能になった。ＡＩの性能は進歩し、１０年代半ばには米マイクロソフトや米グーグルのＡＩが画像認識で人間の精度を超え始める。画像や音声の「認識」やデータを基にした異常の「検知」など、人間の知覚の役割を担うＡＩが、自動化の進んだ工場や運転支援機能を備えた自動車などで使われるようになった。

一方、「生成」分野でのＡＩ活用は進まなかった。人間の言葉を扱う自然言語処理で精度が上がらなかったことが大きい。文の構造や文脈を理解し、省略された単語を補って推定するなどの高度な能力を獲得することが、従来の深層学習モデルでは難しかったためだ。

流れが変わったのは１７年。文脈中の重要な単語に注目できる「トランスフォーマー」という手法をグーグルが開発した。単語ごとに重要度に応じた得点をつけるなどすることで、重要単語が複数ある場合でも、高い精度で文脈を理解しやすくした。

文頭から順番に一つずつ単語を処理する必要がなく、従来手法に比べ処理速度も速い。学習データが大規模になるほど予測精度が向上するのも特徴だ。チャットＧＰＴはトランスフォーマーを用いることで、ウェブから集めた膨大な単語を学習。それをＧＰＵを使って並列処理することで、自然な文章の生成を可能にした。

生成ＡＩ開発競争激化

チャットＧＰＴの登場は、米ＩＴ大手５社ＧＡＦＡＭの生成ＡＩをめぐる開発競争に火をつけた。マイクロソフトはオープンＡＩとの連携を表明。グーグルは独自の対話型ＡＩを公開し、チャットＧＰＴに対抗する動きを示す。

生成ＡＩが大量のデータを学習するには、高性能なＧＰＵを備えた多数のサーバーと、それらを収める大規模データセンター（ＤＣ）が欠かせない。

「今後、プラットフォーマー各社によるＡＩへの投資が大規模になるほどサーバー投資を通じ、巨大なＧＰＵ需要が生まれる」と、楽天証券経済研究所の今中能夫チーフアナリストは指摘する。大規模データセンター用ＧＰＵで高シェアを握るエヌビディアは２２年、計算量の多いＡＩ向けに特化したＧＰＵの最新モデルを発売するなど、市場拡大を見据えて手を打っている。

半導体投資の活況は半導体製造装置メーカーにとって追い風となる。「ＧＰＵ分野での当社のポジションは、今後（業績面での）福音として現れてくる可能性がある」。アドバンテストの三橋靖夫経営執行役員は４月２６日の会見でこう話した。エヌビディアはアドバンテストの検査装置（テスター）を使用しているとみられる。

データセンター向けのＧＰＵは、ＨＢＭなどの３次元（３Ｄ）実装ＤＲＡＭメモリー半導体とともに使われる。これら高速ＤＲＡＭの需要も拡大が予想されるため、プラスの効果は他の製造装置メーカーにも広がりそうだ。前工程ででき上がったウエハーを後工程に送る前に行う検査用の装置（プローバ）は東京エレクトロンや東京精密が手がける。

半導体製造装置市場は２２年秋にピークに達した後、下降局面が続く。米政府が発動した対中国輸出規制の影響や、メモリー半導体メーカーの設備投資計画の下方修正などが背景にある。需要の落ち込みは少なくとも２３年度下期まで続くというのが業界のメーンシナリオだが、生成ＡＩ関連の投資がけん引役となって製造装置需要が２３年４―６月に底打ちした後、一気に回復する可能性もある。

一方、生成ＡＩの学習データの不正確な情報が原因の誤りにどう対応するかなど、本格活用に向けて乗り越えなければならない課題も多い。世界経済の先行きなど不透明要素も増す中、半導体製造装置メーカーは慎重だ。アドバンテストの三橋経営執行役員は「（生成ＡＩ関連の需要が伸びるのは）マクロ経済や民生品需要の回復が前提。今後半年ほどかけて状況を見極めたい」としている。