後藤康成 | AI半導体ニュースのホコホコM&Aプロデューサー

【AI・半導体ニュース】を300字程度に要約し毎日ポストしています。ITインキュベーターのアンパサンドでCEOです。現在はYouTubeチャンネル売買プラットフォーム「ホコホコM&A」を運営中。夏はレモンサワー、冬はワインを好みます。無類のラグビー🏈オタク。情報発信は

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ホコホコM&AはYouTubeチャンネルの売買を始めました。
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Financial Timesは、欧州がWeb、MP3、リチウムイオン電池など重要技術の研究へ貢献しながら、商業化では米国や中国に主導権を奪われてきた構図がAIでも繰り返される危険を論じた。欧州出身の研究者は現代AIの基礎を築いたが、現在は米国企業が高性能な閉鎖型モデルと半導体設計を、中国企業が安価で柔軟なオープンモデルを主導し、データセンターを含むAI基盤の支配力を高めている。

欧州にも、初期段階のスタートアップ、製造業、ロボティクス、量子技術、信頼性を重視する規制制度などの強みがある。規制が適切に機能すれば、安全で説明可能なAIを求める企業から選ばれる可能性もある。しかし研究成果を大規模事業へ育てる資金と成長市場が不足しており、欧州全体の年間投資不足は約8000億ユーロとされる。小規模な補助制度だけでは米中の計算資源や資本力へ対抗できない。記事は、政府資金、年金、民間投資を動員する大規模な「資金動員機構」を構築し、AIを産業へ導入する���度を上げる必要があると主張している。

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Skyworks Solutionsの2026年度第3四半期売上高は9億3480万ドルとなり、前年同期比3.1％減少した。最大顧客Apple向けの部品採用減少により、モバイル事業売上高は低下したが、車載、Wi-Fi、産業、AIデータセンターを��むBroad Markets事業は前年同期比8％増の約4億300万ドルへ拡大した。特にデータセンター、車載、Wi-Fiの三分野は合計で15％成長し、AIデータセンター事業は従来予想の年率50％を上回る勢いとなった。高速スイッチ向け精密タイミング部品、800G・1.6T通信向け接続製品、400V・800V直流電源向け絶縁・電源半導体の需要が強いが、供給能力が注文に追い付いていない。次四半期売上高は10億1000万～10億6000万ドルを予想する。同社はQorvoとの統合を進め、スマートフォン依存を減らし、AI、車載、防衛・産業を含む総合RF・アナログ半導体企業への転換を目指している。
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Claude Projectsを、独立したチャット履���、ナレッジベース、専用指示を持つワークスペースとして説明した公式ガイドです。関連するPDF、文書、コード、テキストなどをProject Knowledgeへ登録すると、そのProject内の会話で共通の背景として利用できます。Project Instructionsには、Claudeの役割、対象読者、文章のトーン、判断基準、出力形式などを設定できます。案件ごとにProjectを分ければ、顧客Aの資料や文体が顧客Bの回��へ混ざる問題を抑えられます。大量の資料を扱う環境では、RAGによって関連する部分を検索し、コンテキスト容量を拡張する仕組みも用意されています。TeamやEnterpriseでは閲覧のみと編集可能の権限を分け、特定のメンバーや組織へ共有できます。実務運用では、Projectを単なるファイル置き場にせず、目的、管理者、最新版の資料、更新ルールを明確にし、終了した案件や古い情報を定期的に整理することが重要です。
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Philip Morris Internationalのグローバル広報責任者モイラ・ギルクリスト氏は、生成AIの普及によって企業公式サイトの戦略的重要性が高まったと説明した。従来、公式サイトを訪問するのは記者や投資家が中心だったが、現在はChatGPTなどの大規模言語モデルが企業情報を収集する主要な情報源になっている。サイトに掲載した説明や数値が、AIによる企業評価や利用者への回答へ反映されるためだ。

同社は、対象者の考え方を模したAI上の仮想ペルソナを作り、発表文やメッセージがどのように受け取られるかを公開前に検証している。公式サイトについても、検索順位を高める従来のSEOではなく、生成AIの回答へ正確に取り込まれるための「GEO」を重視する。企業が自社情報を増やすほど、AIの回答を有利に誘導する宣伝競争が起きる可能性もある。利用者やAI検索サービスは、企業発表と第三者報道を区別する必要がある。企業広報では、Webサイトが人間向けの案内板から、AIへ事実を供給する構造化データ基盤へ変わり始めている。

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米Pennsylvania State UniversityとCornell Universityの研究チームは、AlGaNをチャネルに用いる高電子移動度トランジスターで、従来のGaN-on-SiC HEMTより優れた放熱性能を実証した。AlGaNは高い絶縁破壊電界を持ち、高電圧・高周波用途に適する一方、熱伝導率が低く、チャネルの過熱が課題だった。研究チームはAlGaNチャネルを24nmまで薄くし、高熱伝導のAlNをバッファー兼熱拡散層としてSiC基板上に形成した。電力密度12W/mmで測定した結果、従来型GaN HEMTと比べ、表面・チャネル温度の上昇を約20％、バッファー温度を約12％抑えた。薄いチャネルは短チャネル効果や縦方向漏れ電流の抑制にも有利とされる。将来、AlNやダイヤモンド基板と組み合わせればさらに放熱性能を高められ、無線通信、レーダー、電源変換などの高出力半導体へ応用できる可能性がある。
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Claude Skillsの基本概念、動作方法、種類を説明したAnthropic公式記事です。Skillは、特定の仕事を反復可能な方法で完了するための指示、スクリプト、参考資料をまとめたフォルダです。ブランドガイドに沿った文書作成、組織固有の手順によるデータ分析、個人的���定型作業などへ利用できます。特徴は「段階的開示」で、Claudeは登録されたSkillをすべて常時読み込むのではなく、依頼内容と関係するものを判断し、必要な情報だけをコンテキストへ追加します。これにより、長大なカスタム指示へすべての手順を詰め込むより、情報の過負荷を抑えられます。Anthropicが提供するSkillに加え、利用者や組織が独自に作成するSkillもあります。運用では、Skill名と説明を具体的にし、同じ目的のSkillを乱立させないことが重要です。外部から取得したSkillは、指示文だけでなく、同梱されたコード、参照ファイル、利用権限まで確認してから導入します。
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Uberのプラビーン・ネッパリ・ナガCTOは、社員へ生成AIを最大限使わせる「トークンマキシング」の時代が終わりつつあるとの見方を示した。同社で最先端AIツ��ルを利用する社員数は年初から4倍になったが、今後は処理量そのものではなく、同じ業務成果をより少ない費用で達成できるかを重視する。モデル単価の低下に加え、プロンプトのキャッシュ、用途に適した標準モデル、利用状況の可視化、オープンモデルの活用によって費用を抑えている。

Uberは一時、Claude Codeの年間予算を早期に使い切るほどAI利用を奨励していた。現在は社内エージェントが週1800件規模のコード変更を行い、経営陣はエンジニアのコード出力量が倍増したと説明する。一方、AI支出を増やしても生産性が比例して伸びないとの指摘も出ていた。利用量を人事評価の指標にすれば、成果に必要のない処理を増やす逆効果が起こり得る。企業AI導入は、アカウント数やトークン数を競う初期段階から、業務完了率、品質、人間の確認時間を含む投資対効果の管理へ移っている。

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香港科技大学の研究チームは、シリコン基板上へ直接形成したInP量子ドット近赤外レーザーで、温度安定性を大幅に改善した。発光波長は780nmで、量子ドット層を3層から5層へ増やすことにより、レーザー発振に必要な電流密度を低減。20～50度の範囲で、しきい値電流の温度依存性を示す特性温度T0として125Kを達成し、3層構造の75Kを大きく上回った。シリコンはGaAsより熱伝導率が高いため、発生した熱を逃がしやすいことも性能向上に寄��した。III-V族半導体をシリコン上へ成長させる際には、格子定数と熱膨張率の違いによる欠陥が生じるが、研究チームは熱サイクル処理と転位フィルター層によって欠陥密度を約40分の1へ低減した。実用化されれば、量子技術、バイオフォトニクス、分光、チップ内光通信向けの小型光源をシリコン回路へ直接統合できる可能性がある。
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ClaudeをカスタマイズするSkills、外部サービスへ接続するConnectors、複数の機能をまとめたPluginsを、統合ディレクトリから検索・導入する方法を説明した公式ガイドです。従来のように複数の設定画面を移動せず、「カスタマイズ」画面からカテゴリーを選び、必要な拡張を探せます。TeamやEnterpriseでは、組織が共有したSkillsも同じ場所に表示されるため、部署ごとの手順や標準テンプレートを配布する入口になります。導入時には、人気や説明文だけで選ばず、その拡張が読み取る情報、実行できる操作、外部通信、ファイル変更の有無を確認する必要があります。特にConnectorやPluginは、Claudeの回答能力を増やすだけでなく、組織内データへのアクセス範囲も広げます。最初は読み取り専用かつ対象を限定した設定で試し、業務上の効果とリスクを確認してから権限を追加します。似た機能を増やしすぎず、目的が重複する拡張を定期的に整理することも重要です。
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Amazonは、米インディアナ州に建設中の巨大AIデータセンター群の一部を、自社の次世代基盤モデル向けスーパーコンピューターへ再設計している。社内では「AGI Pivot」と呼ばれ、複数の施設に分散する計算資源を統合し、数千台の独自半導体Trainiumを高速ネットワークとストレージで結ぶ「AGI SuperCluster」を構築する計画だ。年末のAWS re:Inventに向け、6000台以上のTrainiumを早急に確保する目標も示されている。

同じキャンパスには、Anthropic向けに構築した「Project Rainier」の設備もあるが、今回の変更は同プロジェクトに影響しないという。AmazonはAI設備投資の2026年見通しを2000億ドルから2200億ドルへ引き上げ、Trainiumなど独自半導体事業は年換算250億ドルを超えるペースとしている。OpenAI、Google、Anthropicに比べて自社モデルの存在感が弱いAmazonは、クラウド提供者にとどまらず、モデル開発でも追い付くことを狙う。ただし、専用施設を急いで再設計することは、需要予測や技術仕様が短期間で変わるAIインフラ投資の難しさも示している。

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Veeco Instrumentsは、世界的な光・フォトニクス企業から、InPレーザー製造用のMOCVD装置「LUMINA+」を受注した。AIデータセンターではGPU間やデータセンター間を結ぶ800G・1.6T光トランシーバーの需要が急増しており、その光源に使われるInPレーザーの生産能力が供給制約となっている。LUMINA+はヒ素・リン系化合物半導体向けMOCVD装置として市場最大級のバッチ処理能力を備え、高いスループットと低いウェハー当たりコストを特徴とする。異なるウェハー径への移行にも対応し、InP上へレーザー用の高品質なエピタキシャル層を成長させる。LightCountingは光トランシーバー関連市場が2026年に前年比53％増の390億ドルへ拡大すると予測する。AIの処理負荷が学習から推論・エージェント型へ広がることで通信量も増え、光半導体メーカーによる装置投資が続く可能性が高い。
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Claude Projectsへ追加する資料が増えた際に、RAGによって関連情報だけを選択的に取得する仕組みを説明したAnthropic公式記事です。すべての資料を毎回モデルのコンテキストへ読み込む方法では、ファイル数が増えるほど処理量が大きくなり、重要な情報が埋もれる可能性があります。Project向けRAGでは、質問に関連する部分を検索してClaudeへ渡すことで、大量のナレッジを扱いながら応答時間と品質を維持します。利用者が特別なデータベースや検索システムを構築しなく���も、Projectへ情報を追加していくと必要に応じてRAGモードへ切り替わります。ただし、資料を大量に入れれば自動的に正確になるわけではありません。古い版と最新版、矛盾する方針、重複した文書が混在すると、検索結果も不安定になります。ファイル名、日付、版番号を明確にし、不要資料を整理し、回答時には参照した資料名や根拠箇所を示すよう指示する運用が重要です。
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AlibabaとBaiduが支援する中国のAIスタートアップVastが、企業評価額を約20億ドルとする追加資金調達を投資家と協議している。香港市場で早ければ2027年に上場するため、投資銀行との予備的な協議も始めた。いずれも初期段階で、最終決定には至っていない。同社は6月と7月に合計3億5000万ドルを調達し、評価額が10億ドルを超えたばかりである。

Vastは、文章や画像の指示から3Dモデルを生成する「Tripo Studio」を開発する。利用者はゲーム、アニメーション、製品デザイン、ロボットのシミュレーションなどで使える立体データを短時間で作成できる。世界の利用者は約2000万人に達し、米国での利用も多いとされる。テキストや画像の生成市場が成熟する中、現実空間やゲーム、ロボティクスで利用できる3Dデータが次の競争領域になっている。一方、既存キャラクターや製品に似たモデルの生成、学習素材の権利、ゲーム制作現場の雇用への影響など、画像生成AIと同様の問題も生じる。

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Wolfspeedと台湾LITEONは、ハイパースケールAIデータセンター向け800V直流電源システムで戦略提携した。LITEONは、電源をラックへ供給する「パワーサイドカー」やサーバー用電源装置に、WolfspeedのSiC MOSFETを採用・認定する。AIラックの消費電力が急増すると、従来の48V配電では電流が大きくなり、銅配線の重量、送電損失、発熱が増える。800V直流でラック近くまで電力を送り、必要な電圧へ変換することで、効率と電力密度を高められる。SiCはシリコンより高電圧・高温・高速スイッチングに適し、電源装置の損失や冷却負荷を減らせる。Wolfspeedは200mm SiC製造基盤を活用し、複数のクラウド事業者へ展開可能な供給体制を構築する。AIデータセンターの競争がGPU性能だけでなく、電源効率、部品点数、総保有コストへ広がっていることを示す提携である。
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個人や組織固有の知識と業務手順を、Claudeが再利用できるSkillとして作成、構成、テストする方法を説明したAnthropic公式ガイドです。Skillは数行の指示だけでも作成できますが、必要に応じて参考資料、サンプル、スクリプトを含む複数ファイルのパッケージにもできます。良いSkillの条件は、反復可能な一つの仕事へ焦点を絞ること、Claudeが実行できる明確な手順を持つこと、必要に応じて完成例を含めること、使用すべき状況を定義することです。文書レビュー、月次報告、問い合わせ分類など、入力と完成状態が明確な仕事から始めるのが適しています。Mac版の対応環境では、実際の画面操作を記録し、ClaudeにSkillの初稿を提案させる方法も紹介されています。作成後は、通常ケースだけでなく、入力不足、例外、対象外の依頼でも試し、意図しない自動起動や危険なファイル操作がないか確認する必要があります。
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創業2年の米Lumilensは、AIデータセンター向けの光接続技術を開発するため、企業価値55億ドルで7億ドル超を調達した。累計調達額は9億ドルを超え、既に大手クラウド事業者へ機器の出荷を開始している。契約額は今後数年間で数十億ドル規模になるという。大量のGPUを同時に動かすAI設備では、演算性能だけでなく、チップ間でデータを高速に移動できるかが重要になる。

現在広く使われる銅配線は安価で信頼性が高いが、距離と通信量が増えると消費電力や速度の制約が大きくな��。Lumilensは、電気信号を光へ変換するトランシーバーを開発し、ラック間を結ぶ「スケールアウト」と、同一ラック内のチップをつなぐ「スケールアップ」の両方を狙う。最大の課題は、光学機器が銅より数倍高価なことである。同社は中国以外での製造体制も整備する。AIインフラ競争のボトルネックがGPUの数量から、配線、ネットワーク、電力効率へ移っていることを示す大型調達だ。

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ChatGPTの学習コンテンツを、基本操作、組み込みツール、ワークフロー・自動化という段階に分けて整理したOpenAI Academyの案内ページです。最初の段階では、プロンプト作成とパーソナライズを学び、その後、ファイル分析、検索とDeep Research、画像生成などへ進みます。さらに、継続的な案件はProjects、特定用途のアシスタントはカスタムGPT、繰り返す作業はSkills、複数ツールをまたぐ処理はワークスペースエージェントというように、目的別の機能を案内しています。ChatGPT���使いこなすとは、すべての機能を同時に利用することではなく、現在の課題に必要な作業環境を選ぶことだと理解できます。短い相談には通常チャット、資料がある分析にはファイル、最新情報には検索、繰り返す仕事には再利用可能な設定を使うという段階的な導入が有効です。機能全体を俯瞰し、次に学ぶ公式資料を探す入口として利用できます。
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米国では、検査結果や診療記録を医師と話す前にオンラインで確認し、その内容をChatGPTなどのAIへ入力して解釈を求める患者が増えている。KFFの2026年調査では、成人のおよそ3分の1が健康相談にAIを利用し、19％は血液検査や画像検査などの解釈に使っていた。2021年に患者が医療情報へ速やかにアクセスできる制度が始まったことも、利用拡大の背景にある。

AIは専門用語を平易に説明できるが、患者の年齢、症状、既往歴、検査条件などを十分に考慮せず、深刻な病気だと断定したり、正常範囲の変動を異常と解釈したりすることがある。医師は診察時に、AIで形成された誤った自己診断を修正する作業を迫られる。さらに、検査結果には極めて機密性の高い情報が含まれ、一般向けチャットボットへのアップロードにはプライバシー上の危険もある。AIは診断の代替ではなく、医師へ確認するための質問を整理する補助手段として使い、緊急性の判断や治療変更を任せないことが重要となる。

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Samsung Electronicsのファウンドリー部門は、4nm製造ラインが2027年まで高稼働となる見通しを受け、顧客に5nmプロセスの利用を提案している。4nmラインではHBM4のベースダイやNVIDIA向け推論半導体の生産が増え、供給枠がほぼ埋まりつつある。HBM4のベースダイは積層DRAMを制御し、GPUとの間で高速にデータを転���するロジック半導体で、従来世代より高度なプロセスが必要となる。Samsungはメモリー、ファウンドリー、先端パッケージングを同一グループで提供できるため、HBM4の垂直統合をファウンドリー再建の柱に据えている。5nmは4nmより性能・電力効率で劣るものの、設計済み製品や推論、ネットワーク、車載などでは十分な競争力を持ち、価格と供給の安定性を提供できる。課題は、5nmへの設計変更費用を顧客が受け入れるか、2nmなど最先端工程の歩留まりを同時に改善できるかである。
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台湾のDRAMメーカーNanya Technologyは、2026年の設備投資上限を従来の520億台湾ドルから697億台湾ドル、約21億6000万ドルへ引き上げる。増額率は約34％で、新工場Fab 5Aの能力構築を加速する。同社は後工程のパッケージング・テスト能力を増やすため、検査施設の取得入札への参加も決めた。AIデータセンター向けHBMやDDR5の需要拡大により、Samsung、SK hynix、Micronが高付加価値品へ生産を移すなか、汎用DRAMや特殊DRAMも供給不足となり、Nanyaの販売価格と収益性が改善している。同社は先端DRAMプロセスへの移行と生産量拡大を同時に進め、世界上位3社との技術差を縮める考えだ。一方、中国CXMTも巨額の資金を使って能力を拡大しており、新工場の稼働時期が重なれば、汎用DRAMの供給過剰と価格下落を招く可能性がある。投資回収には、AI以外のPC・スマートフォン需要の回復も重要になる。
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