松尾研発スタートアップセッション

松尾研エコシステムのご紹介と松尾研発スタートアップによる半導体×AIの最前線
東大松尾研は松尾研発スタートアップという形でこれまで26社のスタートアップを輩出してきました。そのエコシステムのご紹介とこのエコシステムによって生まれたAIスタートアップによる半導体・素材・製造×AIの最前線をお伝えいたします。  

近年の基盤モデル開発における性能向上とそれに伴う大規模化は著しく、その中で半導体技術（計算資源）の貢献は大きいと言えます。本講演では、基盤モデル開発において、ハードウェアと機械学習の両面から、基盤モデル開発の今後の展望についてお話しします。

京都大学発/松尾研発スタートアップエムニは製造業特化でオーダーメイドAIを開発しています。本講演では、製造業のおける生成AI活用の最新トレンドをご紹介いたします。 また半導体企業を始めとした製造業の事業会社様と弊社の共同開発事例を紹介します。 製造現場、設計、知財など様々なシーンにおいてどの様に生成AIが活用できるのか説明します。

半導体製造プロセスの最適化にAIを導入することで、複雑な製造フローをリアルタイムに解析・調整し、歩留まりを最大化を行う。これにより、コスト削減と効率性が飛躍的に向上し、競争力が強化される。将来的には、AI主導の自律的な製造プロセスが、新技術の導入を加速させ、持続可能な成長を実現する。

本講演では、AI技術がどのように半導体技術の進化によって飛躍的に進化しつつあるのかを中心にお話しします。これにより、業界における効率化やコスト削減が進み、様々な分野で革新的な変化を待ち続けています。どのようにAIと半導体のシナジーを最大化し、未来を切り拓くかについても解説します。

材料研究において、日々大量に投稿される学術論文から最新の手法・成果を収集することは重要な反面、多大な時間と労力が必要である。 本講演では学術論文を主な学習データとした分野特化型LLM（大規模言語モデル）の開発について紹介する。 汎用モデルとのアウトプットの差異、応用例、開発に必要な期間やコストについても詳述する。

この講演では、半導体および製造業界における生成AIや大規模言語モデル（LLM）を活用したデジタルトランスフォーメーション（DX）の可能性について解説します。特に、社内文書のデータ化からその効果的な活用に至るまでのロードマップと、機密情報を扱う業界におけるローカルLLMの有効性に焦点を当てます。