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AIを駆使し、仲間とともに
自律的に動く
半導体製造装置の開発に挑む

AIエンジニア

H.O

さまざまなデータを駆使して
半導体製造装置の
課題を解決する。

私は修士課程までプログラミング言語やデータ解析手法を学び、博士課程からは医学部に進みました。医師になるためではなく、データサイエンスを活用して身体の感覚やメカニズムを研究することが目的です。就職に際してもデータを分析・活用する仕事がしたいと考え、出会ったのがTELでした。半導体製造装置のことはもちろん、どんな会社かも知らなかったのですが、社内にある多様なデータを活用して製品開発や業務効率化を図っていることを知り、「ここなら面白い仕事ができるかもしれない」と思い、興味をもちました。医学部へ進んだのはデータを活用して人を支えたい思いがあったからです。その思いは就職でも大切にしようと考えていました。医療とはまったく違う世界ですが、産業や社会に不可欠である半導体に関わる仕事は、人を支えることにもつながります。「TELの装置を通らない半導体は世の中にない」と聞いたことも決め手になりました。

現在は、機械学習などAI技術によって、半導体製造装置の製造に関わるさまざまな課題を解決する部署で働いています。私が主に取り組んでいるのは、自律的に動く半導体製造装置の開発です。半導体製造装置には安定した稼動と歩留まりが求められます。しかし精密・複雑な装置だけにトラブルが起きた時に原因を見極めるのが難しく、原因がわかっても解体してまた組み立てるとなると稼動再開までさらに時間がかかります。そんな時に、何が原因でどの箇所に異常があるかを装置自身が判定し、対応方法も提案する装置があれば、時間のロスを減らして現場での作業を効率化するだけでなく、停止時間を最小限にとどめてお客さまにも貢献できます。開発はまだ初期段階ですが、最終的には人の手がかからないメンテナンスフリーの装置の実現を目指して取り組んでいます。

年次や経歴に関係なく、
公正に評価される
会社であることを実感。

新人研修の時に、製造部門での実験をデータを使って効率化するという課題がありました。答えを出すためにどのような実験が必要か、どのような手順でおこなうかを事前に考え、プランにまとめていくことをサポートするアプリケーションをつくったのですが、その評判が良くて「実装できるレベルに仕上げてみたら」と言われたのです。そこでダミーのデータを使って機能や効果を確認し、製造部門でテストをしたところ、使い勝手も良さそうなので社内のアプリの中に入れてみようという話になりました。

仕事のことも会社のこともまだよくわからない頃です。それなのにすごいスピード感で話が進んでいき、私はとにかく全力でアプリをつくるだけでした。皆さんがしっかりサポートしてくださって、なんとかやりとげることができましたが、入社したばかりの者がつくったアプリを全社レベルで展開するなんて驚くしかありません。就活の時に「TELは年次や経歴に関係なく職務が公正に評価される」と聞いてはいましたが、それを実感することになりました。

データサイエンスの知識や
スキルを生かして
半導体製造装置の発展に
貢献したい。

入社前は半導体も半導体製造装置のことも全然知らないし、それで仕事ができるのか、役に立つことができるのか、とても不安でした。でも入社してみると、同じ部署の同期にも半導体に関わる研究や仕事をしていた人はいませんでしたし、知らないと仕事にならないということもありませんでした。もちろん知らないままで装置の開発はできません。日々、習得に努めていますが、製造部門のメンバーと話している時などに「私にもっと知識があれば」と思うことはまだ頻繁にあります。ただ、それを乗り越えようとする気持ちさえあれば、研修や教育のシステムもありますし、周囲のサポートも得られます。入社時に知識がなかったとしても、それを高いハードルだと考える必要はないと思います。

TELの魅力は、誰でもチャレンジができる環境があることだと思います。考えたことを共有できる場があり、提案したことへのフィードバックもしっかりおこなわれるので励みになりますし、取り組みを続けていくエネルギーになります。私もデータサイエンスの知識やスキルを生かし、チャレンジを重ねて半導体製造装置の発展に貢献していきたいと考えています。

私のキャリアクロニクル

2020

データ活用のスキルを高めよう
と、医学から半導体の世界へ。

大学で学んだデータサイエンスの技術をさらに高めたいと考え、大学院の医学部研究科へ進学。手指運動の定量評価、死亡票の原死因決定の効率化など、データをもとにしたヒトの身体の研究に携わり、医学博士号を取得した。医学にとどまらず、より多様なデータを扱う経験ができる企業を探して就活を進める中でTELの女性エンジニアに出会う。社内でのデータ活用やDX活動に興味を覚え、女性も楽しく働いていることを聞いて入社を決心する。

2021

オングストロームの世界が
実在することに感動。

札幌の事業所でデータサイエンティストとして働き始める。同僚には半導体やITを学んだ人だけでなく金融や製薬の業界から来た人、中には素粒子の研究をしていた人もいる。多士済々の刺激的な環境の中で、半導体製造装置に関する実験データを解析する業務などを担当し、業務や製品への理解を深めていった。半導体の微細化が進んでナノメートルより短い単位になりつつあることを知った時は「オングストロームの世界が本当にある」と密かに感動した。

2023

未来の装置を開発するための
新たな視点を得る。

AIを活用した半導体製造装置の開発は始まったばかりで、まだ手探りの状態だ。そんな中、社内の技術交流会で、あるエンジニアがお客さまの将来的なニーズまでとらえた装置開発について発表するのを聞き、技術の開発には未来を見通しながらお客さまや社会にどのような価値を届けられるかを考えることも必要だと気づくことができた。簡単ではないが自分なりに考え抜き、開発に取り組んでいきたい。

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