第5章：AI半導体の応用領域
5.1 クラウドAIとデータセンター向け半導体
クラウド環境では、大規模AIモデルの訓練・推論を支えるために、
高性能かつ高帯域なAI専用半導体が求められます。
🔍 主な用途
- 自然言語処理（LLM）
- 画像生成・動画解析
- 大規模検索・レコメンデーションシステム
⚙️ 技術的特徴
- GPU／TPUクラスタによる並列処理
- HBM（高帯域幅メモリ）による高速データアクセス
- 高消費電力設計（数百W）だが冷却／電源環境でカバー可能
🏢 代表企業
- NVIDIA：H100シリーズ、Grace Hopper統合アーキテクチャ
- Google：TPU v5e（LLM訓練クラスタ）
- AMD：MI300シリーズ
- Amazon AWS：Trainium（学習）、Inferentia（推論）
5.2 エッジAIとモバイルAI
スマートフォンやIoT端末など「末端デバイス」でのAI処理には、
リアルタイム性・省電力性・小型実装性が重視されます。
🔍 主な用途
- 顔認識／生体認証
- 音声アシスタント（Siri, Alexaなど）
- AR/VR、スマートカメラ、スマート工場制御
⚙️ 技術的特徴
- SoC内にNPUやDSPを統合し低電力処理を実現
- モデル圧縮／量子化／Pruning による軽量化
- ローカル処理によるプライバシー保護
📱 用途例
- スマホ：ポートレート撮影時の深度推定／画像分類
- スピーカー：ノイズキャンセル付き音声認識
- エッジゲートウェイ：センサデータの前処理とAIフィルタリング
🏢 代表企業
- Apple：Neural Engine（A17 Proなど）
- Qualcomm：Snapdragon Hexagon NPU
- MediaTek, Huawei, Samsung など多数
5.3 自動運転・ADAS（先進運転支援システム）
自動車分野では、AIによる認識・判断・制御が進化しており、
信頼性・応答速度・冗長性が求められる用途です。
🔍 主な用途
- 物体検出／経路予測／ドライバーモニタリング
- Sensor Fusion（カメラ／LiDAR／Radar統合）
- V2X連携（車両間通信）
⚙️ 技術的特徴
- ISO 26262対応の機能安全設計（Functional Safety）
- 熱設計・ノイズ耐性・低消費電力が重要
- エッジでのリアルタイムAI推論が必須
🚗 代表企業／チップ
- NVIDIA Drive Orin／Thor：高機能統合SoC
- Intel Mobileye EyeQ：量産実績多数
- Tesla FSD Chip：自社開発による最適化設計
5.4 医療・製造・研究開発への展開
AIは社会インフラとして各産業に深く組み込まれ、
AI半導体の適用範囲も加速度的に広がっています。
🏥 医療
- 医用画像診断支援（CT／MRI／病理画像）
- 放射線治療プラン作成
- 創薬シミュレーション／タンパク質構造予測
🏭 製造業
- 外観検査／欠陥検出
- 工場ロボットの自律制御
- 工程最適化／異常予知
🔬 研究・科学技術
- 分子動力学／材料シミュレーション
- 数値計算の高速化（AI for Science）
- 量子計算システムの補助計算
科学研究機関では、GPUクラスタとAIモデルを組み合わせたシミュレーション×推論融合も進展中。
5.5 今後の成長ドライバ
- 5G／6G普及によるリアルタイムAI活用の拡大
- スマートデバイスの多様化（家庭・農業・インフラ・宇宙）
- LLMのエッジ実装に向けた軽量AIチップの需要
- AI＋ロボティクス統合（倉庫・建設・介護など）
✅ 本章のまとめ
- AI半導体は、クラウドからモバイル、車載、製造、医療、研究まで応用範囲を急拡大している。
- 用途ごとに求められる要件（性能・電力・信頼性）は異なり、アーキテクチャ設計も差別化されている。
- 今後の成長分野では、「AIをどこで・どう使うか？」が半導体設計に直結する時代が来ている。