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注目ベンチャー紹介：multiscaleai
2026
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06
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Written by Hiroaki Kawada
今回の注目ベンチャーの紹介はMultiscale AIです。
Multiscale AIは、AI AgentとDigital Twinを活用し、半導体製造プロセスの最適化を支援するスタートアップです。EDAがチップ設計の効率化を担ってきたのに対し、Multiscaleは製造プロセス開発そのものを効率化する「Semiconductor Manufacturing Technology Optimization（SMTO）」を提唱しています
MULTISCALE AI
サービス／プロダクト概要
- AI AgentとDigital Twinを活用した半導体製造プロセス最適化プラットフォーム
- Fabデータ、テストデータ、シミュレーションデータを統合し、製造プロセスのデジタルツインを構築
- Active Learning（AIが次の実験条件まで提案する手法）およびBayesian Optimization（不確実性を考慮しながら最適な実験条件を探索する統計的最適化手法のひとつ）を用いて、次に実施すべき最適な実験条件を提案
- LLMベースのAI Agentにより、従来は3〜6か月を要していた製造プロセス向けデジタルツインや解析アプリの構築を、AI Agentにより数時間～数日レベルまで短縮できることを訴求
- Federated Learningに対応し、ファウンドリ、OSAT、材料メーカー間で機密データを保持したまま共同最適化が可能
特徴／提供価値
- 半導体製造は2,000以上の工程から構成される複雑な最適化問題
- 従来はDOE（Design of Experiments）を中心とした試行錯誤型開発が主流
- 少量データでも活用可能なサロゲートモデルを構築
- 実験回数やウェハースクラップを削減し、プロセス開発期間を短縮
- 製造歩留まり向上や量産立ち上げ期間短縮に貢献
- AI Agentを活用し、現場エンジニアが自然言語ベースで課題解決アプリを構築可能
ビジネスモデル
- 半導体メーカー向けソフトウェアライセンス
- Digital Twin構築および導入支援～AI Agentプラットフォーム提供
- 材料メーカーや先端パッケージ企業向け共同最適化ソリューション
市場動向・なぜこの会社なのか？
- 先端ノード開発コストは年々増加し、プロセス開発期間短縮が重要課題
- 3D NAND、HBM、先端パッケージなど構造の複雑化により、従来の経験則ベース開発が限界に近づいている
- AI活用はEDA領域で進展している一方、製造プロセス領域は依然として未成熟
- 同社はプロセスシミュレーションと実データを統合したDigital Twinにより、量産を見据えた製造最適化を実現
- EDAの次のソフトウェア市場として「Manufacturing Intelligence Platform」が形成される可能性がある
顧客・競合・パートナー
- 顧客:IDM（Micron、Intel、Samsungなど) or Fab 。26年度より後工程顧客向けの開発も視野
- パートナー:SMART USA(米国の半導体先端製造技術研究コンソーシアム), AWS, Google Cloud Platform, Micron等ファウンドリ
- 競合：TSMCなどの内製システム, Gauss Labs