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2026/3/5

【画像生成AI】太陽ホールディングス、半導体パッケージング材料におけるパターン形状の断面画像予測および最適なプロセス条件提案が可能な業界初の画像生成AIを開発

　太陽ホールディングスの研究本部は、半導体パッケージング材料における電子顕微鏡（SEM）断面画像ひいては材料のパターン形状予測および、最適なプロセス条件提案が可能な業界初の画像生成AIシステムを開発した。同システムの活用により、従来の材料開発においてボトルネックとなっていた断面観察プロセスの最小化が可能となり、半導体パッケージング材料の開発スピードを大幅に向上させることが期待される。
　なお、半導体パッケージング技術に関する国際学会である「iMAPS Symposium 2025」において、同システムに関する発表を行い、該当トラック22件における最高位である「Best in Track Presentation Award」を受賞した。

　近年、AIやビッグデータの発展に伴い、半導体パッケージには高度な演算能力が要求され、高密度化、大型化が進んでいる。それを支える半導体パッケージング材料へは、長期信頼性に大きく影響する、パターン形状の精密な制御が求められている。しかし、材料評価の一環としてパターン形状を確認するためには、塗布・露光・現像・硬化プロセスを経た試作基板の対象箇所を研磨し、その断面を電子顕微鏡（SEM）で観察する必要がある。特に、研磨工程には多くの時間や労力を要するため、1回の観察に数日を要することもあるなど、評価プロセス全体の工数増大やリードタイム長期化の要因となっていた。さらに、昨今の配線の微細化、高集積化に伴い、観察したい箇所をピンポイントで特定することが一段と難しくなっており、パターン形状の観察は開発現場における大きなボトルネックとなっていた。

　そこで、太陽ホールディングス研究本部では、2024年4月より半導体パッケージング材料におけるパターン形状確認業務の効率化と生産性向上を目的として、AIを活用したシステムの独自開発に着手。
　同システムは、太陽ホールディングスグループが蓄積してきた試験基板の断面画像および各種プロセス条件のデータを学習しており、実験を行うことなく、材料名や実験パラメーターの入力をするだけで、対象箇所の予測断面画像を自動生成する。また、より良好なパターン形状を得るためのプロセス改善案を瞬時に提示することで、評価実験回数の削減を通じて開発コストの抑制に寄与する。
　特許出願中の同システムは、半導体パッケージング材料の中でも、ソルダーレジストに関するパターン形状のシミュレーションを想定して開発したものであるが、ソルダーレジストに限らず様々な電子材料にも応用が可能であり、各種分野への展開が見込まれる。

【学会発表情報】
学会：iMAPS Symposium 2025（2025年9月29日（月）～10月2日（木））
iMAPS：International Microelectronics Assembly and Packaging Society
受賞：Best in Track Presentation Award
発表タイトル：Prediction of Cross-Sectional Images and Proposal Processes with Neural Network
（和訳－ニューラルネットワークを活用した断面画像予測及びプロセス提案）
発表者：本島康平（発表）、杉山颯、飴山楓、植田千穂
発表内容：https://imapsource.org/api/v1/articles/147292-prediction-of-cross-sectional-images-and-proposing-processes-with-neural-network.pdf

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