リーガルテック株式会社は、特許AIエージェント「MyTokkyo.Ai」を用いて、次世代半導体パッケージにおけるAI活用の技術課題と国内公開特許の動向を調査しました。30件の検索式から延べ87件が表示され、重複除去後74公報を確認し、設計・材料・製造・検査でAIが具体的な解決手段として使われる23公報を分析、同一ファミリー整理で22件となりました。海外企業は画像、超音波、X線を用いた検査・計測が、国内企業は封止材や基板材料の物性・配合予測が目立つ結果です。AI導入の主要課題として、不良データの不足、異種データの統合、予測結果の現場反映の三点が示されました。各検索式の表示は最大5件であり、出願件数や年別推移は断定していない点に留意が必要です。
検査・計測では、KLAが画像からバンプ高さを予測し接合後のずれを前工程へ戻す技術を出願し、アプライドマテリアルズはハイブリッドボンディング欠陥を二段階学習で分類しています。SonixとMITは超音波やX線で剥離やボイドを分類する技術が確認されました。材料・特性予測では、レゾナックと味の素が樹脂の物性や配合から反りなどの特性を推定する技術を出願しています。加工・装置制御では、ディスコが加工画像から切断位置や状態を判定し装置制御に反映する点が差別化要素です。分析対象23公報の内訳は国内13件、海外10件で、国内は材料予測と装置制御、海外は検査・計測に特徴が見られました。調査は2026年11月4日に実施し、期間は2021年1月1日から2026年10月31日で、KLAの特許第7700238号と特開2025-131858は同一ファミリーとして整理されています。
詳しくはリーガルテック株式会社の公式ページまで。レポート／DXマガジン編集部
