半導体なしでITの発展はない。
だから半導体は成長する。

半導体を自主開発するGAFAの動き

インターネットを利用したサービス各社であるGoogle やAmazon 、Facebook 、Apple など、いわゆるGAFAが自前のチップを作り始めた。検索エンジンをコアコンピタンスとするGoogleは、検索エンジンの性能と効率化のために機械学習を使い、それを半導体チップにした。TPU（テンソルプロセッシングユニット）と呼ぶチップは、性能をほぼ維持したまま消費電力を1ケタ近く削減させた。このことでデータセンターの消費電力も大きく減ることになる。省エネはCO2削減の決め手の一つでありSDGs（17項目からなる持続可能な開発目標）の一つでもある。

Amazonもチップ設計に着手した。同社グループのAWS（Amazon Web Service）のパブリッククラウドサービスはトップシェアを握り、データセンターのコンピューティング能力をさらに高めようとしている。演算能力を高めるには単純にCPUを増やせばよいというものではない。消費電力が増えてしまうからだ。消費電力を落とせばもっと多くのCPUを設けることができ、計算能力を高めることができる。同社のいま開発しているチップはAWS Graviton2と呼ばれ、Arm（イギリス）のCPUコアを集積したSoC（シリコンオンチップ＝システムLSI）である。最初に発表したGravitonよりも7倍も性能が高いという。これまでのデータセンターでは、Intel やAMD のチップを使ってきたが、共に汎用のCPUであり不必要な命令セットが多いため、無駄な消費電力が多い。AmazonがSoCチップを欲しがるのは、データセンターに向いたサービスに特化させたいためだ。

FacebookはAIチップを求めてIntelと共同開発中だ。これまでFacebookは外部からチップを買ってきたが、やはり消費電力の点で満足できない。IntelはAI専用のチップを開発する会社を買収してきたが、残念ながらうまくいっていない。そこで推論に特化するAIチップを両社で共同開発することになった。

AppleはiPhone開発当時から独自で半導体チップの設計を始めた。CPUを自社開発しなければ携帯電話機に収まらないからだ。パソコン用のプロセッサは、性能が良いものの消費電力が大きすぎて携帯機器では難しい。ArmのCPUコアはちょうど良いのだが、携帯電話機のSoCとしては性能が物足りない。そこで、ArmのCPUコアの性能を上げられるようにするため、最初はDEC（アメリカ）のAlphaチップ開発リーダーだったダン・ドッバープール氏が創業したP.A. Semi（アメリカ）を買収したが失敗した。P.A.Semi出身者の大半が退社してしまったのだ。そこで、ロジック回路の速度を上げる技術を持っているIntrinsity（アメリカ）を買収し、ArmのCPU回路の高速化を図った。その後、Apple独自のプロセッサは最先端を求めていく。

このようにGAFAは、AIやコンピュータ技術を改良するために半導体を自主開発している訳だが、それぞれがデータセンターやエッジに半導体を導入することでコンピューティング性能を上げていることになる。また、ここまで触れなかったがデータセンターやエッジで演算する結果や演算する命令は、通信を使ってやり取りされることは言うまでもない。すなわち、コンピューティングと通信は切っても切れない関係にあり、GAFAが開発しているAIやコンピューティング向けの半導体ICは、コンピューティング技術と通信技術を土台にしていることになる。もはや、コンピュータも通信も半導体もITやインターネットサービスをする上で欠かせないものになっている。

半導体をけん引する産業は電機からITへ

かつて半導体は、電気あるいは電機製品の部品とみなされ、半導体産業をけん引するのは電機産業であった。電機業界におけるニーズに応じて、テレビやステレオ、DVD、パソコン、携帯電話、スマートフォンなどが半導体を求めてきた。このため、半導体産業は、次の電機製品は何か、という視点で半導体の応用製品を探してきた。しかし、日本の電機が総崩れし、世界に負けた以上、この構造はもはや過去の視点となった。

最近注目されている視点はITサービス、インターネットサービスが半導体産業をけん引しているという事実である（図1）。このように捉えなければ、なぜ今半導体産業が活発化しているのかを理解できない。つまりコンピュータや通信というITのこれからを示すトレンドを見据えておかなければ、これからの半導体の発展を捉えることができないのだ。

現在、半導体を産業としてけん引するのはITであり、技術的にはコンピュータと通信技術である。そしてコンピュータは、ハードウエアとソフトウエアからできている、と昔は捉えられてきた。なぜ、ハードとソフトに分かれて議論されるのだろうか、という根本に立ち返ってみると、コンピュータはハードウエアという共通のプラットフォームを作り、ソフトウエアをいろいろ変えることで機能を変えられるようにしたマシンということができる。実際、現在の電子式コンピュータの概念を生み出したイギリスのアラン・チューリングは、第2次世界大戦中、英国の暗号解読部門で、ナチスの暗号を解読するための機械を開発している時に「僕が開発したいものは、プログラムを変えるだけでさまざまな暗号を解ける1台の共通マシンだ」と言っている。最近では、共通のマシンやハードウエアをプラットフォームと呼ぶことが多い。

この考えは現在にも引き継がれている。例えば、カセットテープレコーダーやDVDレコーダーー、CDプレイヤー、家庭用ゲーム機などの各ハードウエアを使って、カセットテープやDVD、CD、ゲームソフトなどのソフトウエアをいろいろ変えることで、自分好みの音楽や映画、ゲームなどを楽しめる。コンピュータも同じである。1台のコンピュータ上で、ワードやエクセルなどのソフトを変えると機能を変えることができる。今やスマホまでが、アプリを変えるだけで、ラジオを聴いたりゲームを操作したりビデオを見たり、電話をかけたりすることができる。まさにコンピュータと同じコンセプトなのである。

1945〜1950年の間に飛躍したコンピュータ・通信・半導体

これらの事実から、「ITを構成する3大要素：コンピュータと通信と半導体」の歴史を簡単にみてみよう。これらの3大要素は面白いことに全て、1945年から1950年の間に登場している。ただ、ここでは半導体トランジスタにページを少し割いてみようと思う。

まず電子式コンピュータENIACがジョン・プレスパー・エッカートとジョン・モークリ―によって1946年に発明され、2月に公開実験されたとしている^{参考資料1}。この時は真空管を18,000本用いた巨大なシステムだった。しかし、真空管は壊れやすい。初期のころはコンピュータを動かしている間、真空管をしょっちゅう交換しなければならないほどだったし、慣れてきて、はんだ付けがしっかりしている壊れにくい真空管を集めてシステムを作ったとしても、およそ12時間もかかったという。

通信では、19世紀はモールス符号（短いトン音と、長いツー音の組み合わせ）を使ってアルファベットを表し、第2次世界大戦前までは無線通信の手段に活用していた。戦後、現在の携帯電話につながる無線通信の理論を作ったのがAT&Tのベル電話研究所にいたクロード・シャノンである。シャノンは通信路を誤りなく通信できる最大のデータレートC（ビット/秒）は次式で表されるとした。

C = W log₂ (1+S/N)

※Wは帯域幅、Sは信号電力、Nはノイズ電力である

シャノン（図2）がこの数式を理論的に体系づけた情報理論を発表したのが、やはり1948年だった。現在の通信ではもはやこの数式は限界に近づいており、データレートを乗り切るための技術がいろいろ開発されている。

同じAT&Tのベル電話研究所の中では、ウイリアム・ショックレーらが半導体トランジスタ開発のチームを率いていた。上司が留守の時に部下のジョン・バーディーンとウォルター・ブラッテインが1947年に点接触トランジスタを作製、増幅作用を観測した。これが点接触トランジスタの発明である。コレクタとエミッタをできるだけ近づけるために三角形の切り込みを入れた形のゲルマニウムpnpトランジスタ^*1だった。しかし、工業的には不安定なこのトランジスタをショックレーは、自分が点接触トランジスタの発見に立ち会えなかったという悔しさもあり、pnpの接合構造で作るべきだと接合トランジスタを提案、試作に成功した。この3人はトランジスタの発明者として、1956年にノーベル賞を受賞した。

半導体トランジスタはその後、理論的に性能が良いnpnトランジスタ^*1、さらにゲルマニウムから使用温度範囲の広いシリコンへと移り、さらに集積化しやすいMOSトランジスタ^*2へと発展し、現在の集積回路の基礎になった。

コンピュータは信頼性の劣る真空管からトランジスタへと移り、安定した性能のコンピュータができるようになった。半導体トランジスタは、単体から集積回路へとコンピュータと歩調を合わせ、論理ゲート回路（ANDやOR、NOTなど）がコンピュータに使われた。メモリは未だ半導体ではなく、磁気コアメモリと呼ばれる小さなドーナツ状のフェライト材料でできていた。1971年にインテルがマイクロプロセッサとメモリを発明したことで、コンピュータは半導体メモリを採用するようになり、今日の基礎を築いた。

コンピュータの発展と歩調を合わせた集積化

半導体とコンピュータと通信の発展の歩みを描いたのが図3である。今はこの3つが相互に絡み合ってパソコンやインターネット、さらにはクラウド、5G、AIへと発展してきている。

図3に示すように半導体はコンピュータと共に歩んできたが、デジタル通信はやや遅れてやってきた。今のAIやIoT、5Gなどに最大の影響を及ぼしたのは、1971年のインテルの4ビットのマイクロプロセッサと1Kビットメモリの発明だろう。当初の4ビットのマイクロプロセッサはコンピュータ技術者から見ると「おもちゃ」のレベルだった。このため、マイクロプロセッサが誕生しても、コンピュータ技術者は論理ゲートICやゲートアレイと呼ばれるICを使ってCPUボード（CPUチップではない!）を構成していたのだ。ただし、メモリは半導体メモリの方が磁気コアメモリよりも高速で、小型、大容量化への可能性を秘めたデバイスであることから、大量に使われるようになり、2〜3年で1Kビットから4Kビット、16Kビット、64Kビットへと4倍ごとに集積度を高めていった。現在は8Gビットの製品まであるが、高集積化よりも高速化の方向に向かっている。最近、DDR4という1600MHz以上の高速のデータ転送周波数を持つメモリが登場したが、間もなくこの2倍の3200MHz以上の高速メモリが登場しようとしている。

コンピュータは、ハイエンドへ進みながらも、ミッドレンジからローエンドへとすそ野を広げるように発展した。その結果、ハイエンドのメインフレームは市場が小さくなり、ミッドレンジのオフコンやミニコン、ワークステーションの市場が広がって、最終的には個人ユースのパソコンへと発展した。実は日本がコンピュータと半導体で世界から遅れた理由の一つは、このダウンサイジングの流れをつかんでいなかったことである。より高性能、ハイエンドを指向し、ダウンサイジングの大きなトレンドを無視していたのだ。

半導体メモリには、4倍ずつ集積度を上げると共に低コスト化が求められており、ダウンサイジングのトレンドに乗るということは、パソコン向けの安価なメモリを作ることに他ならなかった。しかし、日本の半導体メーカーはハイエンドのメインフレームばかりを見ていた。このため低コスト技術で大きく出遅れた。利益率が悪い半導体メーカーが多いこととも関係している。コンピュータの大きなトレンドを掴んでいなければ将来の成長産業を見失うことになる。

1970年代まで通信技術は有線の電話通信がメインで、当時、一般的だった黒電話はアナログ回線だった。もちろんその陰で全国をつなぐ基幹網の技術は開発されており、70年代には海外とのデジタル通信が始まった。400Mビット/秒と当時としては最高速の海底ケーブル中継器が作られたのである。回線をアナログからデジタルにけん引したのは携帯電話の広がりだった。デジタル回線にすれば、音声をデジタル変換してそのデジタルデータをパケットとして時分割伝送することで、数人分の音声を1回線で送れた。

携帯電話は1980年代に勃興し、90年代に普及した。普及すると1回線に多数の人の音声データを載せて送らなければならないためデータレートを当初の数十kbpsを数百kbpsへと上げた。また、写真やメールなどのデジタルデータを送る文化も普及したため、データレートをさらに数十MHzへ上げる4G（第4世代＝LTE）へと進化した。今は5G（第5世代）がスタートしたところであるが、データレートは数百Mbpsにまだとどまっている。5Gの目標値はダウンリンク20Gbps、アップリンク10Gbpsであり、目標に近づける努力は始まったばかりだ。

今、半導体を使うユーザーのトップランキングを見ると（図4）、コンピュータとスマートフォンなどの通信機器メーカーしかいない。つまりコンピュータと通信メーカーこそ半導体を最大限に活用している産業だと言える。

量子コンピュータも半導体で制御

現在、コンピュータ、通信、半導体はどのレベルに来ているのだろうか。コンピュータシステムは、新しいアーキテクチャが求められるようになってきた。従来のコンピュータが人間の頭脳であれば計算や論理が得意な左脳とすれば、現在のコンピュータであるAIは一瞬の認識が得意で感情的な右脳に相当すると言われている。人間の脳をまねたアルゴリズムはニューラルネットワーク（脳神経網）であり、これをベースにした機械学習やディープラーニングと呼ばれるAIが今は盛んになっている。

しかし、これだけでは満足しない。人間の脳を超えるような高速アーキテクチャである超並列演算器として、量子コンピュータの開発にも取り組んでいる。量子コンピュータは1と0が同時に入れ替わる、量子力学の「重ね合わせの原理」を利用する。量子コンピュータではキュービットと表現される、1でも0でも両方の状態を取りうることを利用して超並列演算ができそうだと期待されている。

また、量子アニーリングと呼ばれる方法も注目されている。量子力学的なエネルギーポテンシャルのマップにおいて、エネルギーが低くなる局所点や最小点がありうるが、ここに多数の電子スピンのランダムな振る舞いから、時間と共に極小値あるいは最小値に落ち着いていく様子をモデルにして最適解に落ち着かせる技術だ。最適解ではないと見なせば、もう一度エネルギーを与えて、ランダム状態を再現し再び落ち着く（鉄やシリコンのアニール〈焼きなまし〉と似ている）まで待てば、さらにエネルギーの低そうな点にたどり着く。

このような量子力学を応用した新しい数学的な解法が提案されている。コンピュータや通信の仕組みを実現するのはやはり電子回路しかない。この電子回路を実現する最も安価で工業的に確立された技術が半導体である。超電導を利用する量子コンピュータでさえ、キュービットを増やすほど指数関数的に増えていく配線を制御するのは半導体チップとなる。並列処理のコンピュータ、AIもやはり半導体で実現する。

現在のITのメガトレンドは、AI、IoT、5G、そして自律化だと言われているが、これらは互いに絡み合う応用になる。例えば自動運転車は、AIを利用して前方の物体を認識し、IoTシステムでブレーキやハンドルにフィードバックをかけることで、自律化を実現する。さらに自動車同士の衝突を防止するために通信・接続に5Gを利用する。これらの技術の動向、メガトレンドをしっかり見据えていれば日本が遅れることはない。逆に勝手に進めばガラパゴス化しかねない。ITのメガトレンドと世界の動きを見据えることが成長につながる。ITが進化し続ける限り、半導体も進化していく。

Writer

津田 建二（つだ けんじ）

国際技術ジャーナリスト、技術アナリスト。

現在、英文・和文のフリー技術ジャーナリスト。

30数年間、半導体産業を取材してきた経験を生かし、ブログ（newsandchips.com）や分析記事で半導体産業にさまざまな提案をしている。セミコンポータル（www.semiconportal.com）編集長を務めながら、マイナビニュースの連載「カーエレクトロニクス」のコラムニストとしても活躍。

半導体デバイスの開発等に従事後、日経マグロウヒル社（現在日経BP社）にて「日経エレクトロニクス」の記者に。その後、「日経マイクロデバイス」、英文誌「Nikkei Electronics Asia」、「Electronic Business Japan」、「Design News Japan」、「Semiconductor International日本版」を相次いで創刊。2007年6月にフリーランスの国際技術ジャーナリストとして独立。著書に「メガトレンド　半導体2014-2025」（日経BP社刊）、「知らなきゃヤバイ! 半導体、この成長産業を手放すな」、「欧州ファブレス半導体産業の真実」（共に日刊工業新聞社刊）、「グリーン半導体技術の最新動向と新ビジネス2011」（インプレス刊）などがある。

URL： http://newsandchips.com/