Rapidusの短TAT生産とスピントロニクスMRAMは、AIエージェント時代の半導体需要に応えられるか

どうもこんにちは。ものづくり太郎チャンネルのものづくり太郎です。本日は後ろにあるように来ましたね。ラピダス特別対談の前半になっておりまして、ラピダスのレジェンドであり、キーマンである東会長。そしてなんと2025年ものづくり太郎チャンネル・オブ・ザ・イヤー、スピントロニクスの遠藤教授も生出演ということで、帰ってきたスピントロニクス遠藤教授を交えた特別対談でございます。

ラピダスとの関係を皆さん気になると思います。ということでラピダスがどうなんだというお話をしてきたので、是非お届けさせていただきたいと思います。

こんなスペシャル回にスポンサードいただいたのがJASIS2026ということで、皆さん9月2日から4日、幕張メッセで開催されるJASIS2026に僕も参加すると。今回2日目の9月3日木曜日の午前に1時間の講演をさせていただきますが、正直かなり現力く内容になっていますね。

分析機器や科学機器が集まる展示会なんですね。ものづくりの出発点、半導体とか材料とか医薬品と食品など、ほぼ全てのものづくりに関わる裏側の技術が一気に見れる展示会になってます。

生成AIの波は製造業にもすでに来てるので、それがどのように製造業に統合されるのか、AIの本質的な変化点を交差しながら語っていきたいと思い、例えばですけど分析とかマテリアルみたいなところ、開発スピードを上げたい人とか品質で差をつけたい人にはかなりヒントになると思います。

特に今回注目なのがLabDXゾーンということで、AIによるデータ解析やロボットによる自動実験なんかも見れちゃいますと。これからの研究開発のやり方が一気に見えちゃうので、正直この辺り知らないとR&Dにいる人はちょっと遅れちゃうかなみたいな、人の価値下がっちゃうなみたいな感じですね。もうここまで来てるんだというのは是非現場で実感していただきたいと。

最新動向をキャッチしたい方、是非9月2日から4日まで幕張メッセに是非いらしていただきたいと思います。ということで僕は2日目に登壇しますので是非してください。概要欄。それでは長くなりましたが、ラピダスの対談行きまっしゃい。

どうもこんにちは。ものづくり太郎チャンネルのものづくり太郎です。今年で38歳です。

え、38歳でこれやるの大変な。すごいね。すごいね。

一応後半ならいいじゃないですか。30歳ぐらいから僕やってるんですけど、YouTubeという仕事もう最近きつくなってきまして、それはいいとして、今日はレジェンド2人でございまして。

レジェンド、レジェンドって。

すごい豪華で、1番チャージ費用がおそらく高い2人です。1時間1万とかじゃなくて1時間数十万、数百万かもしれませんが、お時間をいただいてラピダスの話もありますし、遠藤教授とは雑談はしてますね。1年ぶりぐらいで、なんとスピントロニクスの動画が100万再生を。

はい。すごいですね。すごいです。ありがとうございます。

1円ももらってないですからね、僕。

僕も1円ももらってませんけど。

下世話な話をしてしまいましたが、そのスピンの話と、ラピダスの話も含めてしていきたいと思ってますが、まずはレジェンドと言っても知らない方もいらっしゃると思いますから、自己紹介をお願いしたいと思ってます。東さん、行きますか?

はい。僕はなんでレジェンドって言われてるかというところから話すと、77っていうのがキーワードでね、僕は今年で77歳な。

77歳じゃ僕より40歳上ですね。

そう、そう。この仕事を始めたのが1977年に東京エレクトロンに入った。だからまあ、77がキー、それがレジェンドと言われる理由かなという感じですね。

素晴らしい。東京エレクトロンで、元々僕の記憶では外から装置を入れる商社だったんですけど、今もうメーカーじゃないですか?

そうですね。

その転換もされたみたいな。

そうですね。転換をしたのは僕の前の世代、それを世界に広めたのは私というところですね。

すげえ金持ちです。[笑い]じゃあそういった意味でもレジェンドということで、今は何をやられてるんです?

今ラピダス会長で、日本がやらずに終わってた最先端のロジックの半導体。

1回脱落しちゃったところの復活ですね。

そう。それをやってる。

ゴリゴリやってると。素晴らしい。そして遠藤教授にも自己紹介お願いしたいんですがいかがでしょうか?

皆さんお久しぶりです。東北大学の遠藤です。実は東さんのお名前、哲郎さんなんですよ。僕、遠藤哲郎で、今日は哲コンビでやります。

実は漢字で書くと全く同じ名前ですか?

そうなんですよ。そうなんですよ。

遠藤さんはどんなことやられてるんですか?

今は3つぐらいやってるんですけども、1つはスピントロニクスを使ったMRAMっていう低電力で高速なメモリー。2つ目は、窒化ガリウム(ガリウムナイトライド)かSiCを使ったパワーエレクトロニクスの電源をやってると。結局ワードは、とにかく電力下げたい。

そう。今もうAIサーバーなんかも電力が供給できないとか言っていますね。

そうそうそう。その2つを使ってAIのプロセッサーとかAIのハードウェア関係のアプリケーション開発をしてる。

スピンも性能も高くて記憶が消えないですもんね。だからアシさんのマシンインターフェースすぐに立ち上がりますもんね。

そうなんですよ。

で、なんとGoogleのFitbitでしたっけ?そこにも採用されたっていう。

ええ、そうですね。使われてますね。

ということでお2人のお金持ちですね。

いやいやいや、[笑い]

お金持ちというか、素晴らしいレジェンドをお迎えして、いろんなトピックスを用意してきましたから、僕が合いの手を入れながらモデレーティングさせていただきたいと思います。まずは最近の半導体業界の動きということで、すごいじゃないですか。僕もNVIDIAのGTCっていうイベントに行って、NVIDIAの中山が1兆ドルって。

そうですね。161兆円みたいな。

なんでこれだった?これは、ただAIエージェントが出てきてCPUが必要なんじゃないかとか言われてますけども、この動きをどう見られてるかっていうのをちょっと教えていただきたいんですけども。

僕は2週間ぐらい前にヨーロッパとアメリカとね、回ってきて、2週間ぐらいかかって。

本当に長いじゃないですか?[笑い]

どこもかしこもAI、特にAIエージェントとかね、あとAIロボティクスとかそういう言葉がもうどこでも出てきてる。

フィジカルAI。

フィジカルAIってところで、AI一色でした。AIがAIを産んでいくと。それからAIが自分で自分の弱点を修正しながら成長していってると、そういう時代に入っちゃった。

AIがAIを修正するっていうのはどういう。

はい。人間で言えば反省しながらまた次をやりますよね。そういうことをAIができるようになってきた。

AIが自分でミスったところを次はミスらないように自分でプログラミングして。

そうだ。そこがね、だんだん無限のループに入りつつあるじゃないですか。やばいっていう面もあるんだけど、それがその今のAIのスピードと革新をどんどんどんどん加速させてると。そういう時代に入ったと。小池さんが言われてるようなシンギュラリティの入り口に近づいてきてる。

すごいです。やっぱAIの動きを支える半導体の注目度も年々高くなってるみたいです。

そうですね。急に高くなりましたね。記憶者さんもね、来ましたもんね。

記憶がさ、この話はちょっと置いといて。[笑い]この記憶者とか言い出すと話しにくくなりますから。これをじゃあ遠藤教授はどう見られてますか?

昔を振り返るとね、日本はDRAM強かったじゃないですか。あれもずっとコンピューターの成長って意味では同じトレンドだったんですよ。でもそれが大型計算機からパソコンっていう市場に移った時に、信頼性よりも安くて大量に作るDRAMの方がいいっていうところで、コンピューターというキーワードは同じなんだけども、変わることによってハードウェアに対する要件が変わったことについていけなくて、日本はちょっと失敗したっていう過去があるじゃないですか。

そうですね。

それを踏まえて考えると、今言われたようにね、AIは止まらないですよ。だからAI向けの半導体は必要。ただし問題は、今東さんもおっしゃったように、機械学習系のAIの時代から今生成AI系の時代で、さらにはエージェントAIって第3期を迎えると、細かく見ると実は半導体に対する要求って随分変わってるんですよ。

あ、そうなんですか。

だからみんながGPUとHBMだけやってればAIが発展すると思うと失敗するかもしれないので、逆についていけないかもしれない。だからこそ今日本は、まさに生成からエージェントAIに変わる時に、いいキラーパスがバンと出せると、日本もそのグループの中に入って、AIバブルの中でエンジョイできるかもしれないと。

なるほど。視聴者も気になってると思うんですけども、GPUとハイバンド幅メモリーですかね、やってちゃダメっていうのは、どういう風にAIがこれ変わってきてるんですか?

例えば、ここ授業じゃないですからね。[笑い]元々はNVIDIAはだってGPUだったわけですよ。GPUってその名の通りグラフィックスのプロセッサーで、隣接画素間の情報を比較してエッジ強調して絵を綺麗に見せるっていうプロセッサーだった。

それがちょうど機械学習の時には、隣のデータ同士の比較をして学習していくっていう機械学習にちょうどぴったりの仕組みだったから、GPUがAIに使えるよねっていうので今のNVIDIAの大成功だったんですけども、今の生成AIっていうのは実は隣接じゃなくて総当たりしなきゃいけない。隣接だけじゃなく全部比較検討しなきゃいけないんで、実は皆さんNVIDIAのGPUって言ってるけど、実際の台の中のGPUタイルって半分ぐらいしかなく、残り半分ぐらいはニューラルネットワークの回路だったりするので、実は中のハードウェアってもう変わってきて。

そうか。じゃ時代に即して、AIエージェントになると推論、インファレンスを早くやらないといけないとかいうことで、要求がまた変わってくるわけですね。

はい。

最近はニュース出てますけど、やっぱCPUの時代がっていう風に言われてるじゃないですか。

そうですね。さらにAIエージェントも産業向けに必要になってくると、かつ違う領域で違う能力が求められ始めるんですよね。

なので個別のここに適したASICが必要になってきて、これラピダスの時代も来るんじゃない?

おっしゃる通り、我々が狙ってるところ。

ちょっとね、本当はスピンの話したかったんですけど、[笑い]これさ、狙ってやってたんですか?というのもラピダスやる時はみんな応援してなかったと思うね。

うん。

結構厳しい声が多かったと思ってて、僕はさ、やっと計算やる気になってお金つけてくれたんだからいいじゃないか応援しようぜっていうスタンスだったんだけど、結構厳しめの声も多かったじゃないですか。だけど蓋を開けてみると、今時代がAIエージェントになってきて、個別最適されたASICみたいなのが必要になってくるということは、このサイクルを早く回していかないといけないから、短TATのラピダス。

いや、ありがとうございます。

になってくるんじゃないかなっていうことで。いや、わかんないですけど、ラピダスのポジショニングがすごいうまかったなっていう風に。

いや、僕もおっしゃる通りだと思ってるんですけども、以前これ始めた時は、2nmのGAAって言ってる。

あ、ゲートオールアラウンド。

ゲートオールアラウンド。それでまあ先端。その時にいわゆる業界とか、我々のお客さんにあたるマーケットですね。そこはまだ必要ないんじゃないか。性能高いものはいらないんじゃないかってのが日本の反応だった。

で、それがAIがより専用化してくる、エッジの部分にも降りてくるし、そういうようになっていわゆる専用AIというものが必要になってくることになって、この我々がやろうとしている枚葉で短TATという方式がもうすぐ脚光を浴びるようになって、これがまあ日本でも世界でもこれ行けるんじゃないか、マーケットもあるんじゃないかと思われてきたっていうのが。

そうですね。それは言い方よくないですけど、会長ですから応援の声しか届かないのかなと思ってて、[笑い]でもそれを感じるのかなっていう。こんなこと言えるの僕ぐらいしかいないんだけど、[笑い]

そこら辺のね、式はアメリカなんかがね、結構そういうようなマーケットになるというような予測の元に動き始めたってのがあるんです。そこら辺はもうすごい感じるような。

で、それが最近もう1つ日本で注目されてきたのは、専用化もあるんだけども、AIそのものの技術革新がもうすごい早くなっちゃった。で、それ用の半導体も早く作んなきゃいけないことになって、その競争が激烈になって、今の我々がやるような生産方式、短TATのね、これがまた注目浴びてると、そういうような流れかなと思いますね。

なるほど。で、さらにラピダスの現在地点っていうことで、昨年の12月に小池社長がポーザって腕で100回しましたって、すげえなと思ったんですけど、インターポーザーもできました。試作もうまくいって回路も機能するみたいな話はニュースで出てるんです。ラピダスの進捗なんかも伺いたいところなんですけど。

我々は今年の末までにお客さんにサンプルとして出せるような製品をね、完成させたいと思ってるわけで、それは何かっていうと歩留まり、よく良品率って言いますよね。歩留まりを上げるということと、性能をもっとアップするという、この2つなんですね。それを年末までにやってお客さんに届けるというフェーズに入って。

ということはそのフェーズが見えてるっていう。

そうですね。お客さん待ってる状態。

なるほど。今年以内に届けられれば、あと量産に持ってけば本当に作れると。

そうね。正直言うと、その製品を使ったお客さんのその製品が売れるということが量産につながるわけ。今年の暮れにそういう段階が来て、今度お客さんの製品が売れていくというところがあって、ですから我々来年の末ぐらいまでには量産やりますよって。

なるほど。で、その半導体が、AIがAIを直すみたいなところの基盤に入れば、全部プラスにポジティブに、いわゆるアカデミアの方もそうなると無限ループに入ってくるなと言われてますね。

うん。

本当にワクワクが止まらないところであるんですけども、遠藤教授の話にもフォーカス当てていきたいと思うんですけども、スピントロニクスも前回すごい人気だったんですよ。

ええ、ありがとうございます。

100万回は再生されて。

そんなことないすよ。普通こんなディープな世界でね。

そう、ディープな世界で、この採用が増えたりとか、AI時代が来ることによって、例えばSpaceXなんかは宇宙にあげてそこでAIを育てるみたいな話をしてるじゃないですか。しかも熱、温度が高いような半導体で宇宙線にも強いっつったら、これスピントロニクスじゃねえかと。

そうですね。

僕は思ってたんですけど、あれからさらに進化した話とか。

そうですね。最近新しいのは、組み込みフラッシュの置き換えがほぼ事業的にはスタートしてる。

組み込みフラッシュってなんすか?

このSoCのロジックの中に入れてる混載型のフラッシュメモリー、フラッシュマイコン。フラッシュマイコンからMRAMマイコンへっていう流れが第1期成長なんですね。

村の、これキャッシュのことを指して。

プログラミングとか、データコードが格納されてるものなんです。

そもそもその半導体がどう動くかとか、特定の機器がどう動くかっていうことがそこに入ってるっていう。

例えばエンジンコントロールをするためのマイコンだと、エンジンをどうやって動かしましょうかっていうパラメーターが格納されてるやつ。

で、それが今度MRAMになると、消えないでずっと使えるし、今フラッシュですと85度しか持たないので、特別にエアコン引いてきたり冷やす工夫したり、水冷で冷やしたりとかいうことでやんなきゃいけなかったのが、MRAMマイコンにすると175℃とか、今量産されてるベースでも150℃まで持つので、ハイブリッド車みたいに機体モーターとその制御ボードが一体化できるとか。

すごいじゃないですか。

それは自動車メーカーさんから見ると、部品が変わるだけじゃなくて製造工程っていうか、今まではエンジンだけ作って、制御ボード作ってチェックして、組み立ててまたチェックしてってやってたのが、一体化すると一発試験してオッケーならそのまま車にドンと載せればいいって、作り方も変わってくる。

パラダイムシフトじゃないですか、これ。

そうですよ。そうですよ。[笑い]

すごいじゃないですか。

僕が言ったんじゃなくて、お客さんがいるからTSMCとかSamsungファウンドリは作り出してるんですよ。

すごいよ。だってマスクもSpaceXで宇宙の中でAIの推論するって言ってて、ここがダメだとダメじゃないですか?

違うんですよ。150℃まで行けばヒートシンクっていうか放射熱で行けるじゃないですか。で、アメリカもかなりやってるんですけど、あれはもう軍事用なので全然データ出てこないんですよ。

なので自分たちでやんなきゃいけないと思って、僕たちは今JAXAさんと一緒にずっと実験していて、今のシリコンの半導体と比べると100倍以上放射線浴びても誤動作しませんね。

それはすごいね。

つまりそれ、鉛をですね、薄くできる。それは軽くなる。で、ロケットの打ち上げもほぼ重さですから、なのでそれがいいですよっていうことで、今実は僕たちのチップも、アメリカからもう打ち上げられてるんです。[笑い]もう打ち上げて、これから1年間宇宙空間を漂いながら、本当に壊れるの壊れないのってデータ取るんです。多分今のところオッケーです。

すごいことになってきたぞ、これ。

1年間になると技術認証が取れると、皆さんに安心して使っていただけます。

だからそういう意味じゃ、ラピダスの半導体も頑張んなくちゃいけないね。

そうですよ。MRAMだけあっても動きませんから。ここが手を結ばないとダメなんです。そういうこと。

で、あともう1個はね、TSMCになっちゃうんですけど、昨年TSMCが5nmのRAMライク、つまりSRAMリプレイスメント用のMRAMをスタートしますってアナウンスメントされた。

はい。これはどういうことなんですか?

今まではフラッシュメモリーの代替としてやっていたのを、今度は高速に動くSRAMの方もMRAMで製品として置き換えていきますと。SRAMよりもMRAMってセルサイズが1/10以下なので、同じ面積だったらキャッシュ容量を10倍以上に広げられるわけですよ。

すごいじゃん。これってごめんなさい、興奮してきて。[笑い]今のAIってHBMに情報渡してるから遅くなるとか、キャッシュを上に乗せようとかってしてるじゃないですか。

そうです。そう。チップレットのキャッシュも今数100MBですけども、いわゆるスタートでも4GBとか、まあキャッシュがMRAMを使うとできる。

すごい。

やっぱりAIの分野ですね、キャッシュのメモリー空間ってものすごい大事。

超重要ですよね。これ早く処理する。だからGroqとかも出てきたっていう。

だから今までのMRAMはマイコン市場で、日本ってこう批判的じゃないですか?MRAMやってようやく事業できてもね、所詮マイコンだって言われるわけですよ。でもこれが、今何が言いたいかっていうと、SoCに入ってくると、こっからはちょっと言い方が難しいけど、少なくともTSMCがやるってことは、TSMCがお客さんにやれと言われてやり始めるって言ったら、GかAかNかって4社ぐらいしかないじゃないですか。

あ、ないないないない。

その4社ぐらいの誰かがSoC向けにMRAMを用意しろって言わないと、ファウンドリーは絶対動かないんだから。

やばいな。それは遠藤教授としては美味しい話なんですか?嬉しい話なんですか?

それはいいですよ。

ライセンス料が入ってくるっていうイメージ。

それは収録の後で話します。[笑い]

でもさ、皆さんね、MRAMすごいってなってるかもしんないです。これを救ったのが実は東さんなんですよね。

そう。東さんっていうか東京エレクトロンで。[笑い]

東京エレクトロンで。いや、僕が話しますよ。恥ずかしくなっちゃうから。遠藤さんが最初MRAMの構想をやりたいって言った時ね、なんだけどもお払い箱だったんですかね。あんまり皆さん乗り気じゃない。

乗り気じゃなかったんだけども、東京エレクトロンの東さんに持ってった時に、役員会でみんな乗り気じゃなかったんだけど、東さんがこんなんやらねえと将来がねえじゃねえかって、ご了承してくれたっていう。だからもう僕の命の恩人なんですみたいな話を聞いて。[笑い]

いや、あれはね、2011年にね、東北の大震災ってあったじゃないですか。あの後に国際集積エレクトロニクス研究開発センターを寄付していただきましたね。

それ、MRAMを作る拠点ですよ。

コンソーシアム的な。

じゃなくて、建物からクリーンルームから全て現物出資で。

現物出資。

寄付をしていただきました。東北大学に。

を作ってくれたってことですか?

そう、そうです。そういう何か求心力を作りたいという思いが1つと、もう1つは、その前に日本はDRAMやりました。ダメになりました。フラッシュもね、遅れました。SRAMもある時点というところで一旦はわーって広がるんだけど、ダメになってるっていう歴史を繰り返したわけですよ。

なるほど。

その中でDRAMでもない、SRAMでもない、フラッシュでもない。そのいいとこ取りをやるのがMRAMというので、全く新しいのが、これをやんないとどうすんだっていうところがあったんで。

もう足向けて寝れないです。

寝れない。

いやいや、そんなこと。すごい。[笑い]

あん時驚いたのは、単に日本の半導体メーカーだけじゃなくて、世界から研究者を集めてやり始めたっていうのがまたすごい。最先端行ってますよね、やり方を。

そう。当時Intelさんとかクアルコムさんとか。

あ、もうこれはまあ、遠藤教授のなせる技だし。

そうそうそう。そこまでぐっとね、持っていく力ってのもある。

すげえな。じゃあそこで東さんのお声がけもあって、今花開きそうで、なんとGAFAMかどうかわかんないけど、MRAMの可能性に気がついて。

そうは言ってもMRAMって新しい技術なので、多分業界どこもそうなんですけど、シリコンのテクノロジーと、MRAMを中心としたキラーアプリケーション、スペシャリティっての同時に変えるってのは皆さんリスクだと思っているので、必ずCMOSが出来上がったら、そこにニューテクノロジーをアドオンしていく。

これいわゆるシーソーモデルだとかチクタクモデルって言い方するんですけど、新しい技術が乗っかったら、その技術の上で動かすCMOSを前進させるっていう。これもう業界ではマナーで。

Intelみたいなもん。

そうです。今TSMCさんもみんな同じやり方なので、そういう意味ではTSMCからすれば、今の最先端はCMOSを開発してる最中で事業化始まりましたけども、今1番ボリュームゾーンで落ち着いてる完成した5nm、3nmのセットのところにMRAMのテクノロジーを入れていきましたら、これマナー通りなんです。

そういうことね。

でもマナー通りのことをやらせるには、絶対誰かがいるんです。それ[笑い]

ことは誰かが発注したってことね。

そうですね。

日本人って、市場ができたから、これをやっとけばよかったのに、なんでやってなかったんだって批判する人はいっぱいいるんですけど、先生方言いにくいから僕は言うけど、時代がでも変わっちゃったんですよ。パラダイムシフトが起こってて、進化すごい早いじゃない。だからどこが正解なのかっていうことを、歩きながら、やりながら考えるしかないですよ。

そうなんですよ。だから分からない時に始めなきゃいけないです。

でも分からないうちに始めてるけど、結果的にそれで合ってる人がレジェンド。普通の人は勝手にやったら、やっぱし来なかったねっていうのが。だって千三つの世界ですから。千に3つ当たればいいっていう時代ですから。

だから僕時々言ってんだけど、成功の反対は何ですか?みんな失敗って言うわけですよ。成功の反対はやらないこと。失敗すればね、まあそれを乗り越えてやろうってこと。

そう。うまくいかない方法が分かっただけですもんね。

そういう。だから哲コンビ、あ、哲コンビ、俺マジで欲しいなと。もう本当に楽しみになってきたし、[笑い]AI時代のラピダスっていうところも本当にワクワクが止まらない。

圧倒的に電力を消費する時代がすぐ目の前に。そん時ね、僕たちね、ご飯炊くエネルギー残ってないです。

残ってないの?

どれぐらい消費電力減るんですか?

対DRAMに比べると1/

ええ、[笑い]全部持ってかれた感じがするな。

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