製品概要
ディープラーニング技術を活用した半導体製造における表面組織の特徴を高精度で検出するAIモデルです。特に、光学式外観検査（AOI）の後工程で必要となる欠陥分類の自動化を実現することで、これまで専門の検査員が行っていた目視検査工程を革新します。
具体的には、工程改善や歩留まり向上を目的としたモード分類業務を効率化する欠陥分類AIを搭載したプロダクトです。このAIは、半導体外観検査の欠陥分類プロセスを自動化するだけでなく、高精度かつ迅速な検査結果を提供することで、製造プロセス全体の精度向上と最適化を支援します。
さらに、当社はこの欠陥分類AIを統合運用プラットフォームに組み込み、AIモデルの開発（ML）から運用（Ops）までをシームレスに支援します。このプラットフォームにより、検査業務の効率化や人件費の削減だけでなく、継続的なAIモデルの改善や運用の安定化を実現し、お客様のビジネス価値を最大化します。
これにより、当社は半導体製造業における外観検査の新しいスタンダードを提供し、最先端のAI技術を通じて業界の進化に貢献します。
Keywords：ICパッケージ, ウェーハ, 外観検査, 欠陥検出, 欠陥分類, ディープラーニング, AI運用プラットフォーム, 歩留まり向上, 人件費削減
1. 主要機能
AIモデル
・欠陥検出, 欠陥分類による検査の高精度化
・各種欠陥の自動分類とモード分類機能
統合プラットフォーム
開発(Ｄev)
・データ整備
・データプレパレーション（前処理自動化）
・モデル開発・評価
運用(Opt)
・現場適用
・判定処理
・再学習
・性能改善
管理(Mgt)
・モデル管理
・モデル配信
・稼働管理
・性能管理
2. 具体的な導入メリット
業務効率化：
・検査工程の自動化による検査時間短縮
・検査員の作業負担軽減
・検査員による見逃し・誤検出の削減
コスト削減：
・人件費の削減。
・歩留まり改善による材料コストの低減。
品質向上：
精度の高い欠陥検出で製品品質を向上
3. 技術仕様
プラットフォームの対応環境
OS：Linux, Windows
ハードウェア要件：エッジコンピュータ（推論用）, GPUサーバ（AI運用プラットフォーム）
提供：オンプレミス対応, クラウド(要相談)
アルゴリズム：独自ディープラーニング技術
AIモデルのトレーニングデータ規模及び性能指標：打合せにより決定
4. 導入フロー
導入までの具体的なステップ：
現状分析→PoC（概念実証）→本格導入
既存システムとの連携方法やデータ収集の自動化の検討
5. 事例・実績
国内大手ICパッケージ基板製造企業での欠陥検出AI・欠陥分類AI＋統合運用プラットフォーム導入。
AIモデル性能は、ドイツや韓国AI企業より性能面で優れ、現場運用を支援する統合運用プラットフォームに対する高い評価。
6. サポート体制
・AIモデルの運用・メンテナンス支援
・定期的なアップデートや技術サポートを専任チームが担当
7. コスト・ROI（投資対効果）
イニシャル：PoC, 初期導入
ランニング：運用ライセンス料
長期的なコスト削減効果と歩留まり向上によるプロフィットへの貢献により、短期での投資回収が可能。
8. カスタマイズ性
・お客様のニーズに合わせたAIモデルやプラットフォームの調整が可能
・特定の検査項目や製造プロセスに特化した機能追加が可能
9. 規制・セキュリティ対応
半導体業界の標準や規制へ準拠：SEMI規格対応
データセキュリティとプライバシー保護の体制：STATION Ai内BFAIラボにデータ保管
※BFAIセミコンダクタソリューションズは、SEMI JAPANの正会員（1186727）になっています。
10. 将来展望
今後のアップデート・新機能のロードマップです。BFAIは、お客様とともに確実な進化を果たし、
リアルタイムなトレーサビリティを実現する品質統合AI革新プラットフォームを構築していきます。
第一次AI統合運用プラットフォーム（本出品：2024年10月～）
①AI欠陥検出
②AI欠陥分類
第二次AI統合運用プラットフォーム（新機能追加：2025年10月～）
③因果推論AI
④時系列異常予兆検知AI
第三次AI統合運用プラットフォーム（新機能追加：2026年3月完成）
⑤半導体特化型LLM
⑥工程最適化