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ユヤさん、これまでのご経歴と、Synopsys Inc.での現在の役割についてお聞かせいただけますか？
大学院在学中、インターンシップを通じて、ハイパフォーマンス・コンピューティング向けの先進的なパッケージング技術について学ぶ機会を得ました。当時、富士通は「K」スーパーコンピュータの開発の初期段階に入っており、私は最先端技術に込められた創意工夫や、開発に携わるエンジニアたちの強い情熱を、身をもって体験することができました。.
その後、富士通セミコンダクターに入社し、高性能コンピューティング用SoCや光通信用SoCに採用される高速I/O技術のIP開発に従事しました。また、アプリケーションエンジニアとして、お客様の技術的な課題解決を支援しました。.
富士通セミコンダクターからソシオネクストへの移行を経て、2019年にシノプシスに入社し、DFT（Design-for-Test）EDAツールのアプリケーションエンジニアとして勤務しました。 現在は、日本地域において、DFx（Design-for-X）EDAツールおよびSLM（Silicon Life Cycle Management）IPのマネージャーを務めております。DFxとは、設計の初期段階からテスト容易性、製造容易性、信頼性、診断容易性、品質を考慮した、より広範な設計手法を指します。.
この役職では、日本国内のお客様に対し、半導体の設計、テスト、モニタリング、および製品品質に関する課題の解決を支援しております。.
ユウヤさん、これまでのご経歴を振り返ると、富士通での半導体ライブラリ開発から、ソシオネクストでの高速インターフェースIPの開発を経て、現在はシノプシスで日本におけるDFxの取り組みを率いていらっしゃいます。これまでの道のりを振り返り、顧客の課題解決に対する考え方を最も変えた経験はどれでしょうか。また、その教訓が、これまでのキャリアを通じてずっと心に留まり続けているのはなぜでしょうか。
富士通に入社した当初、私はIPとは一度設計すれば複数のプロジェクトで再利用できるものだと考えていました。しかし、カスタムSoCの設計に携わる中で、たとえ同じ規格に対応するIPブロックであっても、優先順位やサポート要件といった点において、顧客ごとの要件が大きく異なることがあることを学びました。.
スタートアップ企業のお客様の場合、最優先事項は、チップの機能をできるだけ早く実証することであることが多いです。そのような場合、性能、スケジュール、そして差別化された機能が優先されることがあります。一方、大企業のお客様の場合、既存の製品やシステムの刷新や置き換えが目的となることが多く、そのため、標準規格に準拠した相互運用性、テストの品質、および量産時の安定性がはるかに重要となります。.
この経験を通じて、IPそのものの完成度だけに注目するだけでは不十分であることを学びました。そのIPが顧客のSoCにどのように組み込まれるのか、どのような制約が存在し得るのか、そして開発や量産においてどのようなリスクが生じ得るのかを理解することが極めて重要です。技術的に正しい答えだけでは必ずしも十分ではなく、その解決策は現実的であり、実行可能でなければなりません。.
その教訓は、現在私がシノプシスで日本におけるDFT/DFx活動を統括する立場にある今でも、非常に重要な意味を持っています。 今日、DFT/DFxは、独立したプロセスというよりも、システム設計全体の一部としてますます重要な位置を占めるようになっています。だからこそ、私は、お客様が最終的に何を達成したいのか、真の課題はどこにあるのか、そしてツール、IP、設計フローをどのように組み合わせて、成功裏に実装できる実用的なソリューションにできるのかを理解することに注力しています。.
この10年間で、半導体の開発は著しく複雑化しており、AIワークロード、先進的なパッケージング、そしてシステムレベルの要件が業界の様相を一変させています。あなたの観点から見て、最も意義深い変化は何だったでしょうか。また、その変化は、現在お客様との対話にどのような影響を与えていますか？
10年前、半導体の需要は主に携帯電話、民生用電子機器、および産業用システムによって牽引されていました。しかし、現在では、ハイパースケーラーによるAIワークロード、電気自動車（EV）、自動運転といった新たな用途が、はるかに強い需要を生み出しています。その結果、演算性能、電力効率、信頼性、および開発スピードに対する期待も大きく変化しました。.
この変化により、回路の規模は急速に拡大しました。現在では、数百もの設計階層を含む大規模なSoCが登場しています。かつては主に成熟したプロセス技術が用いられていた自動車用半導体も、EVや自動運転技術の進化に伴い、先進的なプロセスノードを用いた大規模な開発へと移行しつつあります。.
DFT分野においては、ピン数、テスト時間、テストデータ量、およびテストコストが大きなボトルネックとなりつつあるため、従来の技術だけではもはや不十分です。お客様との議論は、もはやテストカバレッジの向上だけに焦点を当てたものではありません。テスト時間とコストを現実的な範囲内に抑えつつ、大規模なSoCを効率的にテストする方法について、ますます議論が深まっています。.
こうした課題に対処するため、業界では「ストリーミング・ファブリック」や「高速アクセス＆テスト（HSAT）」といった技術が採用されています。これらは高速I/O帯域幅を活用してテストデータをより効率的に転送し、大規模な環境におけるテストコストの削減やボトルネックの解消に寄与します。 全体として、顧客との対話の内容は、単一のEDAツールの機能の範囲を超えて広がっています。現在では、テストアーキテクチャ、データ転送、生産テスト、品質保証など、設計の初期段階からの全体的な最適化に焦点が当てられています。.
テスト対応設計（DFT）は、多くの場合、表舞台には登場しませんが、信頼性の高い製品を市場に送り出す上で極めて重要な役割を果たしています。半導体業界以外の方々にとって、DFTに関する誤解にはどのようなものがあるのでしょうか。また、なぜチップの世代が進むごとにその重要性がますます高まっているとお考えですか？
半導体業界以外の人々にとっては、チップは単に正しく動作することが当然だと考えられているかもしれません。その信頼性の裏にあるテストや品質保証のプロセスを、人々が目にする機会はそう多くないでしょう。その結果、DFT/DFxは、製品品質を支える中核的な要素というよりも、単なる余分なロジックやオーバーヘッドとして見なされてしまうことがあります。.
実際には、DFT/DFxは、信頼性の高い半導体製品を市場に投入するために不可欠です。その役割は、製造時のテストにとどまらず、システム内モニタリング、診断、ライフサイクル管理、そして潜在的な故障の早期検出にまで広がっています。.
半導体がより重要なシステムに広く活用されるようになった今、これは特に重要です。データセンターにおいては、DFT/DFx関連の技術が、保守効率の向上やサービス停止のリスク低減に寄与します。EV、自動運転、産業用システムにおいては、半導体の故障が安全性に直接影響を及ぼす可能性があるため、DFT/DFxは品質保証における重要な技術となっています。.
DFT/DFxは、微細化や設計の複雑化によって故障メカニズムや歩留まりリスクが変化しているため、チップの世代が進むごとにその重要性が増しています。FinFETやGAAといった先端技術では、新たな故障モデルと、プロセスばらつきに対するより深い理解が求められます。同時に、微細化した欠陥や、中性子放射線などの外部要因によって引き起こされるソフトエラーは、システムレベルでより大きな影響を及ぼす可能性があります。.
SoCが大型化し、複雑化するにつれ、従来の手法のみでは品質と信頼性を確保することはもはや現実的ではありません。テスト可能性、診断可能性、およびシステム内モニタリングについては、設計段階から考慮する必要があります。DFT/DFxは表舞台には登場しませんが、半導体が社会における重要なシステムを支える役割をますます担うにつれ、その価値は今後も高まり続けるでしょう。.
業界がチプレットアーキテクチャや3D集積化へと移行する中、多くの企業が10年前には存在しなかった領域に進出しています。こうした環境において、どのような新たな試験や信頼性に関する課題が浮上しているのでしょうか。また、業界が依然として過小評価している課題は何だとお考えですか？
テストの観点から見ると、チプレット技術では個々のダイを小型化できるため、歩留まりを向上させることができます。一方で、複数のダイを単一のシステムに統合することで、従来のモノリシックSoCとは大きく異なる、新たなテストや信頼性に関する課題が生じます。.
チップレットベースの設計では、信号はスルーシリコンビア（TSV）やシリコンインターポーザーなどの構造を介してダイ間で伝送されます。これらの接続はチップやパッケージの内部にあるため、外部から直接監視することは困難です。 そのため、各ダイへのアクセスを確保し、内部回路とダイ間接続の両方の状態を監視、診断、報告することが不可欠となります。.
IEEE 1838規格は、こうしたテストアクセスに関する課題に対処するために策定されたものであり、シノプシスもこの規格に準拠したテスト技術の開発に取り組んでいます。今後、重要な課題となるのは、個々のダイをどのようにテストするかだけでなく、複数のダイを統合した後のシステム全体の品質と信頼性をどのように保証するかという点でもあります。.
UCIe（Universal Chiplet Interconnect Express）もまた、新たな課題を生み出しています。もはや論理的な接続性を検証するだけでは不十分であり、信号品質、マージン、およびダイ間通信の安定性も評価する必要があります。 相互接続密度が高まり、ピッチが縮小し続けるにつれ、接続不良、プロセスばらつき、経年劣化を検出・対処するためのテストおよび修復手法の重要性はますます高まっていくでしょう。.
業界が依然として過小評価していると思うのは、テストの焦点を個々のダイから統合されたシステム全体へと移行することの難しさです。チプレットは、単に組み合わせることができる部品として捉えるべきではありません。設計、テスト、診断、修復、生産品質、そして現場での信頼性――これらすべてを、一つの統合された戦略の一部として考慮する必要があります。.
チプレットや3D集積化が進むにつれ、問題が発生した際、その根本原因が特定のダイ、接続部、あるいはインターフェースのいずれにあるのかを特定することが難しくなります。このため、テスト可能性、診断可能性、および信頼性モニタリングを、設計の初期段階から組み込む必要があります。.
業界の予測によると、主にAI関連の需要や、ますます複雑化する半導体設計に牽引され、半導体市場は2026年に1兆ドル規模に迫る可能性があるとのことです。皆様の立場から見て、顧客を最も魅了している機会は何でしょうか。また、エンジニアリングチームを夜も眠れなくさせている新たなプレッシャーにはどのようなものがあるでしょうか。
顧客が最も期待している機会の一つは、AIを活用した設計効率の向上です。.
一方で、AI関連の需要の高まりにより、回路の大型化や設計の複雑化が進んでいます。エンジニアリングチームは、限られたリソースの中で、より短期間に、より大規模で高品質な設計を完成させなければならないというプレッシャーをますます強く感じています。.
このような環境下において、AIへの期待は非常に高まっています。支援型AIは、エンジニア、特に経験の浅いエンジニアが過去の知識や専門知識により容易にアクセスできるよう支援することで、すでに価値を提供しています。.
今後、設計意図を理解し、設計案を生成し、その結果に基づいてフィードバックループを促進できる「エージェント型AI」への期待が高まると考えています。このようなAIを活用するには、エンジニアが設計コンセプトや制約条件を明確に定義し、AIが生成した結果を評価し、それを基に次の改善段階へと導いていく必要があります。.
その意味で、エージェント型AIは単にタスクを自動化するだけではありません。リソースの制約に直面しているプロジェクトリーダーや経験豊富なエンジニアを支援する、強力なツールとなり得ます。これは、エンジニアがカバレッジ、コスト、診断可能性、信頼性のバランスを取らなければならないDFTやシステムレベルの品質管理といった複雑な分野において、特に価値があります。.
これまでのキャリアを通じて、チームと緊密に連携し、洗練された製品を設計段階から生産段階へと導いてこられました。振り返ってみて、エンジニアリングそのものは優れているにもかかわらず、プロジェクトの成否を左右することが多い非技術的な要因には、どのようなものがあるでしょうか？
プロジェクトが成功するか、あるいは苦戦するかを左右する最も重要な非技術的要因は、コミュニケーションの齟齬を避けることだと私は考えています。これは、国や組織によって意思決定のプロセスや技術的背景が大きく異なるグローバルビジネスにおいて、特に重要です。私たちにとっては当然のことのように思えることも、他者にとっては必ずしもそうとは限りません。.
そのため、相手にとって何が重要なのか、またどのような制約や背景があるかを理解するよう努めることが極めて重要です。具体的には、相手の意図を正しく理解するためには、積極的な傾聴が不可欠です。また、複雑な問題を言葉にまとめ、明確かつ体系的に伝える能力を持つことも重要です。.
お客様との話し合いにおいて、こうした能力は、当面の問題を解決するだけでなく、将来のプロジェクトに向けた信頼関係やパートナーシップを築く上でも貴重なものです。お客様のビジョンやビジネス目標を理解することで、私たちがどのように貢献できるかをより明確に考え、お客様のニーズにより合致した解決策を提案することができるようになります。.
また、AIの時代においては、こうした考えを言葉で表現する能力が、これまで以上に重要になっていくと考えています。AIとやり取りをする際、目的をどのように定義するか、またどのような前提や制約を与えるかによって、AIの出力結果は大きく異なる可能性があります。.
エンジニアリングそのものが優れていても、ステークホルダー間の認識に齟齬があったり、目標や優先順位が明確に共有されていなかったりすると、プロジェクトは難航する可能性があります。だからこそ、他者を理解し、課題を明確に伝え、共通の目標の下でチームをまとめる能力は、技術力と同じくらい重要だと私は考えています。.
日本は半導体工学の分野で長年にわたり卓越した実績を築いてきており、現在、グローバルなエコシステムにおける将来の地位を強化するために多額の投資を行っています。あなたの観点から、今日の日本を他とは一線を画す価値ある存在にしている強みは何だとお考えですか。また、次世代のイノベーションにおいて、最も大きな機会はどこにあるとお考えですか。
日本にはいくつかの大きな強みがあると考えています。日本には経験豊富なエンジニアが多く、また品質、信頼性、製造性を非常に重視する文化があります。これは、設計、製造、試験、信頼性の境界がますます密接につながりつつある、先端プロセス技術や先端パッケージングなどの分野において、大きな強みとなります。 これらの分野では、個々の技術に関する専門知識だけでなく、設計、製造、試験、信頼性の各分野を横断して調整を行う能力も求められます。日本の強みである、綿密なエンジニアリング、品質への強いこだわり、そして長期的な信頼関係の重視は、半導体開発の次の段階において、強力な強みとなるでしょう。.
次世代のイノベーションにおける最大のチャンスは、先進的なプロセス技術を最大限に活用できる日本のデザイン人材を育成すること、そしてその人材を支えるエコシステムを構築することにあると私は考えています。こうした人材とエコシステムを通じて、日本は先進技術を、大規模に製造可能な高品質な製品価値へと転換する大きなチャンスを掴むことができるのです。.
これまで関わってこられた数多くの顧客との関わりやプロジェクトの中で、ご自身を驚かせ、エンジニアリングやコラボレーション、あるいはリーダーシップへの取り組み方を根本的に変えたような教訓や気づきはありましたか？
これまで多くの顧客やプロジェクトに携わる中で、私が学んだ最も重要な教訓の一つは、常に唯一の最適な解決策があるとは限らないということです。.
EDA技術やソリューションを提供する立場にある者として、業界で注目を集めている技術や、自社が戦略的に注力している技術を提案したくなることもあるでしょう。しかし、お客様ごとに、技術的な課題、設計フロー、組織体制、スケジュール、生産リスクは異なります。あるお客様にとって効果的なソリューションが、別のお客様にとっては最適な答えとは限らないのです。.
例えば、大規模な階層型DFTは今日の主要なトレンドの一つですが、必ずしもすべての設計に最適であるとは限りません。 アナログ・ミックスドシグナル・ブロックを含む比較的小規模な設計の場合、設計フローや回路のオーバーヘッドへの影響が、そのメリットを上回る可能性があります。重要なのは、単に最新の技術を適用することではなく、お客様の設計規模、目的、制約に基づいて、適切な技術を選択することです。.
この考え方は、コラボレーションやリーダーシップにも当てはまります。自分たちのやり方を押し付けるのではなく、顧客の背景や優先事項、意思決定プロセスを理解し、共に共通の目標を築き上げることが重要です。リーダーシップにおいても、唯一正しいスタイルというものはありません。明確な指示が必要な状況もあれば、慎重な調整やプロセス管理が求められる状況もあります。.
そのため、一つの決まったアプローチに頼るのではなく、状況に応じて柔軟に対応することが重要だと考えています。この考え方は、エンジニアリング、コラボレーション、リーダーシップのあらゆる分野に当てはまり、現在も私の仕事において最も大切にしている考えの一つです。.
今後、AI、先進パッケージング、チプレット、そしてますます相互接続が進むシステムが、半導体開発の未来を再構築しつつあります。技術、顧客、イノベーションの交差点で働く立場として、今後10年間で最も期待していることは何でしょうか。また、業界がどのような答えを出すのか、個人的に最も興味がある質問は何でしょうか。
これまで、半導体開発の各段階――フロントエンド設計、DFT、バックエンド設計、IP、システム設計――は、それぞれの領域内で最適化されることが多くありました。 しかし、AI、先進パッケージング、チプレット、高度に相互接続されたシステムが進化し続ける中、孤立した最適化だけでは、市場投入までの期間、品質、性能に関する顧客の期待に応えることがますます困難になっていくでしょう。.
今後、設計フローはさらに統合が進み、設計の初期段階から、性能、消費電力、テスト品質、信頼性を総合的に考慮するようになるでしょう。.
これは特にチプレットにおいて顕著です。個々のダイを個別に最適化するだけでは、もはや不十分です。重要な課題は、複数のダイ、IP、メモリ、相互接続、およびパッケージが統合された際、システムレベルで性能、品質、信頼性をいかに最大化するかということです。.
このような環境において、DFT/DFxはますます重要な役割を果たすことになるでしょう。システムが複雑化するにつれ、何がどこで起きているのかを理解することが難しくなります。チプレットや3D集積化が進む中、各ダイ内、ダイ間接続、パッケージ全体、さらにはシステム動作中においても、可観測性と診断性を確保することが極めて重要になります。 DFT/DFxは、製造テストの枠を超えて進化し、システムレベルの品質、信頼性、可観測性、およびライフサイクル管理を支える基盤技術となるでしょう。.
もう一つの大きな変化は、AIを活用した半導体開発の役割が拡大していることです。AIはすでに、設計の探索や最適化など、設計プロセスの多くの段階を支えています。その結果、エンジニアは、すべてを手作業で構築する方式から、目標や制約条件を定義し、AIが生成した結果を評価し、品質や方向性について最終的な判断を下すという役割へと、ますます移行していくことになるでしょう。.
私が最も関心を持っているのは、この統合設計環境において、業界が品質、信頼性、そして市場投入までの期間という目標を、いかにして同時に達成していくかという点です。何を自動化すべきか、あるいはAIに委ねるべきか、どこで人間が最終的な判断を下すべきか、そして品質に対する最終的な責任をどのように確保すべきか。業界がこれらの問いにどう答えるのか、非常に興味深く見守っています。.
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