半導体リサーチAIの使い分け｜サプライチェーン上流〜下流ガイド

半導体・電子部品業界は、素材と装置を作る上流から、ファウンドリで作る中流、モジュールに仕立てる下流まで、サプライチェーンが4層にきっちり分業されている業界です。この記事では、その4層それぞれで「リサーチAIをどう使い分けるか」を、R&D企画・調達・技術営業・IR担当の実務者向けに整理します。汎用のDeep ResearchやPerplexity、Feloで全体像とニュースを追い、PatSnapやXLSCOUTなどの特許AIとSnorbeのような完全記憶型ナレッジグラフで深掘りする、という2階建て構成が2026年時点で最も現実的です。サムスンのChatGPT情報漏洩事件を踏まえたガードレールと、月曜日からそのまま試せる職種別プロンプト例、Rapidus 2.9兆円時代のIR視点まで、実務でつまずきやすい論点を丁寧に扱います。

半導体サプライチェーンは4層に分業されている

半導体を語るとき、多くの人はNVIDIAやTSMCといった有名企業を思い浮かべます。でも実際の産業は、その手前にもっと長い分業のバトンリレーがあります。まずはこの「4層構造」を掴むところから始めましょう。ここが腑に落ちると、あとのリサーチAIの使い分けが一気に見えやすくなります。

上流・中流・下流という3つの流れ

半導体の流れを、料理に例えてみます。上流は「素材と包丁を作る人」、中流は「食材を切って炒める人」、下流は「盛り付けてお客さんに出す人」、そして横串で「レシピを考える人」がいます。半導体だとこう対応します。

• 上流(素材・装置): シリコンウェーハ、フォトレジスト、特殊ガス、そして超精密な製造装置(露光機・エッチング機など)を作る層
• 中流(ファウンドリ/IDM): 実際にウェーハに回路を焼き込む層
• 下流(OSAT・モジュール・ファブレス): 焼き上がったチップを組み立て、テストして、モジュールやシステムに仕上げる層
• 横断(EDA・設計IP・IR): 全体を貫く設計ツールや、資本市場向けの情報発信

株式会社マーケットリサーチセンターがまとめた半導体サプライチェーンの世界市場調査によると、主要プレイヤーはSamsung、Intel、TSMC、GlobalFoundries、NVIDIA、Qualcomm、Broadcom、AMD、ASE、Amkor、Applied Materials、東京エレクトロン、Lam Research、ASML、信越化学工業、SUMCO、Globalwafersなど。同じ「半導体業界」でも、これだけプレイヤーの立ち位置が違うのです。

なぜ「同じ業界」なのに情報源が変わるのか

ここが実務のポイントです。上流の素材メーカーで働くR&D企画担当者と、下流のNVIDIA代理店で働く技術営業担当者が、同じ「半導体業界の情報」を集めるとしても、読むべき記事は全く違います。

• 上流のR&D企画: 新素材(SiC/GaN)の特許動向、EUV露光の性能ロードマップ
• 中流の調達: TSMCとSamsungのキャパシティ差、CoWoSの逼迫状況
• 下流の技術営業: NVIDIA/AMD/Broadcomの製品ロードマップと採用先
• 横断のIR: TSMC決算、対中輸出規制のアップデート、Rapidus支援の進捗

これを全部一つのリサーチAIに投げても、うまく機能しません。汎用DeepResearchが得意なのは「浅く広く最新ニュースを追う」こと。専門特化型AI(PatSnapやXLSCOUTなど)が得意なのは「深く特許や技術文献を掘る」こと。この2つを、層ごとに組み合わせる必要があるのです。

2026年、市場は9,754億ドル

数字も少し押さえておきます。WSTS(世界半導体市場統計)の2026年春季予測では、2026年の世界半導体市場は前年比+26.3%の9,754億ドル(約151兆円)。過去最高です。特にロジック製品(GPU等)が+32.1%で3,908億ドル、HBMを含むメモリが+39.4%で2,948億ドルと、生成AI関連が突出しています。JEITAの見通しでは、電子情報産業全体の世界生産額は過去最高の4兆5,000億ドル超。この動きの一つひとつを、実務者はリアルタイムで追いかける必要があります。

業界特有のガードレール|サムスン事件が示したもの

もう一つだけ、押さえておくべき業界特有の論点があります。それは「機密情報の扱い」です。2023年、サムスン半導体部門のエンジニアがChatGPTに社内ソースコードや会議議事録を入力し、機密情報が流出した事件がありました。3件の別々の情報漏洩が発生し、同社は直後にChatGPT等の社内利用を全面禁止しました。

Forbes記事の指摘が印象的です。「公開されている大規模言語モデル(LLM)に入力されたデータは、取り出したり削除したりすることができない」。半導体設計はサムスンの最重要資産のひとつ。それが露出してしまったわけです。

半導体業界がリサーチAIを使う際、他業界より一段厳しいガードレールを敷く必要がある理由がここにあります。NTTデータがAIガードレールの整理を出していますが、半導体業界ではさらに外為法(輸出管理)まで気にする必要があります。JNSAのレポートも「日本国内からChatGPT等の生成AIを利用する場合、海外のクラウドサーバー上で処理されるケースがあり、外為法に基づく技術の提供=輸出行為に該当する可能性がある」と警告しています。

というわけで、次のセクションからは、上流・中流・下流それぞれで具体的に「どのAIをどう使うか」を見ていきます。まずは上流の素材と装置の話から。

上流(素材・装置)のリサーチAI活用｜R&D企画と調達の視点

まずは上流、つまり素材と装置を作るメーカーの話です。この層は「日本が強い」とよく言われますが、実際にリサーチAIを使うときの勘所は少し細かい話になります。

上流にはどんな企業がいるのか

装置メーカーだけでも、工程別にプレイヤーが分かれます。ざっと整理すると次のようなイメージです。

• 露光: ASML(EUVは実質独占)、Nikon、Canon(DUV/i線)
• エッチング: Lam Research(コンダクタエッチで約5割シェア)、東京エレクトロン(ダイエレクトリックエッチで約6割シェア)
• 洗浄: SCREEN Holdings(枚葉洗浄で世界トップシェア)
• CMP: Applied Materials、荏原製作所
• 検査・計測: KLA、レーザーテック(EUVマスク検査は実質独占)、日立ハイテク
• 後工程: アドバンテスト、ディスコ、TOWA

CREXの2026年版整理によると、日本メーカーだけでFY2025連結売上の合計が4.8兆円規模。TEL 2.4兆円、SCREEN 0.6兆円、アドバンテスト 0.8兆円、ディスコ 0.4兆円、レーザーテック 0.3兆円といった顔ぶれです。

素材側は、シリコンウェーハで信越化学工業とSUMCOが世界シェア50%以上、フォトレジストでJSR・東京応化・信越化学・富士フイルムの4社で世界の8割前後を握る、いわゆる「日本の隠れた強み」の領域です。日本政策投資銀行のレポートは、「競争力の源泉は1980年代から培った品質であり、今後も容易には模倣・キャッチアップされない」と分析しています。

R&D企画の使い分け|特許AIと汎用DRの二刀流

R&D企画担当者がリサーチAIを使うときの最大の関心事は、「次の技術の芽はどこにあるか」です。この問いに、汎用DRだけで答えるのは難しいのです。

例えば、BSPDN(Backside Power Delivery Network、裏面電源供給)という技術があります。TSMCが「Super Power Rail」と呼び、A16世代で2026年に量産予定としている次世代技術です。この技術に関する特許を出願人別・時系列で追いたい、というときはPatSnapやXLSCOUTのような特許AIが圧倒的に強い。

PatSnap Analyticsは174法域から2億650万件以上の特許・2億1440万件以上の文献を検索できます。AIサマリーやアシスタント機能で、特許を読む時間そのものを短縮できます。XLSCOUTも1億5000万件以上の特許と非特許文献2億2000万件以上をカバーし、Patent-to-Product Mappingという「クレームと製品仕様書を要素マッピングする」機能まで持っています。

一方で、「なぜASMLはこの時期にEUV High-NAを推すのか」「Rapidusの2nmが遅れる可能性はどこにあるか」といった、ニュースと業界解説を横断する問いなら、Deep ResearchやPerplexity、Feloのような汎用DRが向いています。

R&D企画担当者の月曜の朝、こんなプロンプトから始めてみてください。

• 「2026年に量産開始予定の2nmロジックプロセス(TSMC N2、Samsung SF2、Intel 18A)のPPA比較表を、公開ソースだけを引用して作ってください。ソースはNature、IEEE、SemiWiki、EE Times、各社IR資料に限定してください。」
• 「BSPDN(裏面電源供給)技術に関する2023-2026年の主要特許を、出願人別に上位20件抽出してください。各特許のクレーム要旨と技術的差別化点を200字で。」
• 「SiC/GaNパワー半導体の2026年〜2030年の市場予測を、複数ソースから比較してください。EV需要不振の影響を含めた3シナリオで整理してください。」

前者2つは特許AI、3番目は汎用DRの得意領域です。この使い分けが自然にできるようになると、調査効率が大きく変わります。

調達の使い分け|需給と地政学がセット

調達担当者にとって、上流のリサーチは需給予測と地政学の掛け合わせです。日本メーカーが強い素材や装置だからこそ、対中輸出規制の直撃を受けやすいという難しさがあります。

TELの中国向け売上比率はFY2026 Q3で31.8%まで急落しました。前四半期比で-8.5ポイント。理由は米国主導の輸出規制と、中国の国産化シフトです。中国のNAURA(北方華創)は約30%超、AMEC(中微半導体設備)は20%台前半で急成長しており、28nm以降の成熟世代で「自国メーカーから買わざるを得ない」構造ができつつあります。

こういう情報を追うには、Tavilyのニュース検索(topic=news、時間フィルタ)やPerplexity、Feloで日常的にキーワードを回すのがおすすめです。ただし、機密性の高い契約情報や社内発注データは絶対にプロンプトに入れない。ここは前セクションのサムスン事件の教訓が生きます。

調達担当者向けのプロンプト例です。

• 「フォトレジスト(EUV/DUV)の日本メーカー(JSR、東京応化、信越化学、富士フイルム)の直近1年の生産キャパシティと値上げ動向、そして対中輸出規制の影響を整理してください。ソースは公開されている決算・IR資料と業界メディアに限定してください。」
• 「特殊ガス(Ne、Kr、Xe)のウクライナ危機以降の供給・価格動向を、JETRO、日経、EE Timesの記事を引用して整理してください。代替調達先の実現可能性も。」

こうしたルーティンな情報収集は、汎用DR単体でもかなり進みます。ただし、「毎四半期で同じ調査を繰り返す」タイプのタスクになると、記憶を持たない汎用DRでは効率が落ちる。ここで完全記憶型のナレッジグラフ、たとえばSnorbeのようなツールに切り替えると、過去の調査結果が資産として積み上がっていきます。この話は最終セクションで詳しく扱います。

中流(ファウンドリ)のリサーチAI活用｜競合分析とIR視点

中流は、ウェーハに実際に回路を焼き込むファウンドリの層です。TSMC、Samsung、Intel、そして日本のRapidus。ここの動きを追うのは、業界の勝敗そのものを追うようなものです。

TSMC独走、Intelの反撃、Rapidusの巨額支援

Counterpoint Researchの2026年Q1データによると、ピュアファウンドリ市場は前年同期比+30%で成長。TSMCが73%のシェアで首位、Samsungは2番手ですがSF2/SF2Pの歩留まり改善が「ゆるやかな進展」との評価。SMICはQ1で稼働率93.7%と過去最高を記録し、3位に浮上。

Intel Foundryは、18A(1.8nm)の歩留まりが50-55%にとどまり(TSMCの2nmは70%以上)、Panther Lakeの2026Q2への遅延が報じられています。SubstackのFuture Digest記事は「Intelは18Aの歩留まり問題を修正しようとする間、四半期あたり1500万ドルをファウンドリの人員維持に燃やしている」と辛口です。ただし、Intelは1.4ナノ(14A)の2026年下半期の顧客物量にも初めて言及しており、Applehの受注可能性など将来の反撃シナリオもあります。

そしてRapidusです。経済産業省は2026年度計画・予算として6,315億円をRapidusに承認しました。2027年度までの累計政府支援額は約2.9兆円。2026年2月に1000億円、6月に1500億円の追加出資が実施され、議決権なし種類株を通じて政府の資本関与を継続する設計になっています。赤沢経産相は「国益のために必ず成功させなければならない国家的プロジェクト」と発言。

これほどダイナミックに動く市場を追うには、リサーチAIが日常業務に組み込まれていないと、正直、追いつけません。

IR担当の使い分け|決算とマクロと地政学の重ね合わせ

IR担当者にとって、中流の情報収集は「他社比較・マクロ・地政学・自社への含意」の4層構造です。それぞれに向くAIが違います。

• 決算・ガイダンスの横比較: Perplexity、Feloが速い。数字の直接引用が得意
• 技術ロードマップの深堀り: SemiWikiのTSMC vs Intel vs Samsung Foundry 2026分析のような業界特化メディアを、汎用DRで要約
• 地政学のリアルタイム追跡: Tavilyのニュース(topic=news、時間フィルタ=week/month)
• 資本市場への含意: 汎用DR + 一次統計(WSTS、JEITA、SEMI)

IR担当者向けのプロンプト例です。

• 「TSMC、Samsung Electronics、Intelの直近4四半期の決算とガイダンスから、AI関連売上比率、地政学リスクへの言及、CapEx計画を横並びで比較してください。」
• 「Rapidusへの累計政府支援2.9兆円の内訳と、株主構成の変化(議決権付き種類株に転換されるシナリオを含む)を、経産省・IPA発表と日経記事から整理してください。」
• 「対中輸出規制の直近アップデート(2026年前半)を、米BIS、経産省、オランダ政府、日刊工業新聞から統合してください。日本の装置・素材メーカーの売上影響も推計してください。」

3番目は、まさに「毎四半期同じ調査を繰り返す」タイプの業務です。汎用DRで毎回1から探すのは非効率です。専門特化型か、完全記憶型ナレッジグラフの出番になります。

調達の使い分け|HBMとCoWoSの逼迫を追う

中流の調達では、HBMやCoWoSの供給逼迫を追うのが2026年のホットトピックです。TrendForceやCounterpointといった業界データベンダの情報が中心になります。

SK hynixがHBM市場シェア62%で圧倒的な首位、Micronが2位に浮上、Samsungは新世代HBMで巻き返しを図るという状況。CoWoSはTSMCの生産キャパシティが逼迫しており、Amkorや日月光(ASE)にCoWoS-Sの外溢注文が回っています。

こうした情報は、汎用DR + Tavilyニュースで日常的に追えます。ただし、契約の中身や取引条件は当然公開されないので、AIから引き出すのは業界動向まで。実際の商談は人間のネットワークで補完するのが半導体調達の実務です。

調達担当者向けのプロンプト例です。

• 「HBM3E/HBM4のSK hynix、Samsung、Micronからの調達優先度を、各社の直近決算・顧客契約発表・稼働率で比較してください。」
• 「CoWoS-S/R/LとSoIC、EMIB、Foverosの各パッケージング技術の適用製品と、TSMC、Intel、Samsungのキャパシティ計画を比較してください。」

これらもまた、毎四半期繰り返す情報収集です。反復性の高い業務ほど、リサーチAIの真価が出ます。

下流(OSAT・モジュール)のリサーチAI活用｜技術営業と市場予測

下流は、焼き上がったチップを組み立て・テストするOSAT、そして完成品として市場に出るモジュール/ファブレスの層です。ここは、AI半導体ブームの追い風が最も可視化される領域です。

OSATとモジュールの2026年地図

OSAT市場は、Persistence Market Researchの分析によると2026年で496億ドル、2033年までに802億ドル(CAGR 7.1%)まで成長する見込み。AI、HPC、自動車、5G、チップレットが牽引役です。

Data MintelligenceのSemiconductor Packaging Market Reportによれば、2026年2月にBroadcomとNVIDIAはOSATパートナー(AmkorとASE)とのチップレット・パッケージング連携を強化しています。ASEはFoCoS(600×600mmの面板レベルパッケージ)、Amkorは HPLPT(650×650mm)へと大型化を進めています。

Amkorの2026 Q1決算は象徴的です。営収は16.9億ドル(前年比+27%)、Advanced Products売上は13.72億ドルで全体の81%を占めるまで成長。「AI GPUの2.5D先進パッケージング外溢(TSMC CoWoS満杯の受け皿)」「AI PCやEdge AIによる換機需要」「CHIPS法によるMade in USAの追い風」の3つが同時に効いています。

モジュール側では、NVIDIA、AMD、Broadcomの3社が主役です。CIO Taiwanの2026年半導体10大トレンドは、「AIアクセラレータ市場は2026年で+78%成長、ASICの年増率は113%でGPUの66%を上回る」と予測しています。CSP(クラウドサービスプロバイダ)がAsicを内製化する流れが加速しており、Google TPU、AWS Trainium、Microsoft Maiaなどが本格化しています。

技術営業の使い分け|顧客ロードマップを読み解く

技術営業担当者にとって最重要なのは、「顧客の次の製品ロードマップを読み解く」ことです。ここでは、SemiWikiや日経クロステック、EE Times、Reuters、Bloombergといった業界メディアを幅広く追う必要があります。

汎用DRで基本的な情報は集められますが、深堀りには専門メディアの記事本文まで読ませる必要があります。Perplexityの「Pro Search」やFeloの「Pro Search」は、有料版で参照可能なソース数が増えるので、業界深堀りには向いています。

技術営業向けのプロンプト例です。

• 「顧客(NVIDIA、AMD、Broadcom)のAIアクセラレータ製品ロードマップと、それぞれのカスタムASIC戦略を整理してください。Google TPU、AWS Trainium、Microsoft Maiaの動向も含めて。」
• 「CoWoS-S/R/L、SoIC、EMIB、Foverosの各パッケージング技術の適用製品と、TSMC、Intel、Samsungのキャパシティ計画を比較してください。」
• 「日本の車載半導体OEM(デンソー、村田、ローム、ソニー)のパワー半導体戦略と、SiC/GaN採用の意思決定タイミングを追跡してください。」

3番目のような「顧客の内製化タイミングの読み」は、汎用DR単体ではなかなか精度が出にくい領域です。特許の出願動向(PatSnap、XLSCOUT)や、CB Insights/PitchBookのようなスタートアップDBの動きをあわせて追うと、輪郭が見えやすくなります。

IR/経営企画の使い分け|市場マップを継続更新する

下流の市場マップ、たとえばAI ASIC市場の主要プレイヤーと株価トレンドは、経営企画・IRにとって重要な観測対象です。DeloitteのAI Agent Orchestration 2026予測は、「自律AIエージェント市場は2026年85億ドル、2030年350億ドルに到達」と予測しています。ここに向かうプレイヤー地図が、四半期ごとにアップデートされていく。

こうした情報を、Deep ResearchやPerplexityで毎回ゼロから調べ直すのは非効率です。「一度作った市場マップに、次の四半期の情報を追加していく」やり方が実務に合います。ここは、次のセクションで紹介する完全記憶型ナレッジグラフの出番です。

Barron’sのNvidiaとAMDとBroadcomの2026年AIチップバトルのような記事も、汎用DRで日常的に追えます。ただし、この手の情報は情報鮮度が命なので、毎日ではなく週次のルーティンにして、AIに定期実行させる仕組みが必要です。

IR/経営企画向けのプロンプト例です。

• 「AIアクセラレータ市場の主要プレイヤー(NVIDIA、AMD、Broadcom、Google、AWS、Microsoft、Anthropic)の直近四半期のCapEx計画と、対応する半導体調達動向を横並びで整理してください。」
• 「CSP各社の自社ASICロードマップ(Google TPU v6/v7、AWS Trainium2、Microsoft Maia2)と、それらがTSMC/Samsung/Intelにどう発注しているかを追跡してください。」

これらは典型的な「四半期反復調査」タスクです。次のセクションで、そういう業務をどう効率化するかを見ていきます。

月曜日から回せる｜Snorbeで反復リサーチを育てる

ここまで見てきたように、半導体・電子部品業界のリサーチは「毎四半期同じ調査を繰り返す」タイプの業務が非常に多いのです。TSMCとSamsungとIntelの決算、対中輸出規制のアップデート、Rapidus支援の進捗、HBM供給、CoWoSキャパシティ、日本メーカーの中国依存度。これらは全部、四半期に一度は必ずアップデートが要ります。

汎用のDeep ResearchやPerplexity、Feloはとても優秀ですが、「前回の調査結果」を覚えていません。毎回ゼロから探し直しになるため、時間が経つほど非効率になっていきます。ここで、記憶を持つリサーチAIの出番です。

完全記憶型ナレッジグラフという第4の道

汎用DR、特許AI(PatSnap/XLSCOUT)、一次統計(JEITA、SEMI、WSTS、METI、JETRO)。この3つに加えて、Snorbeのような完全記憶型ナレッジグラフを4層目として置くと、半導体業界のリサーチが実務レベルで回り始めます。

Snorbeの特徴は3つあります。

1. クエリを意識しなくていい。自然な日本語で「TSMCの直近決算からAI売上比率と地政学言及を抜いてほしい」と投げれば、必要なツール(Tavily、arXiv、Google Patents、PubMedなど)を自律的に選んで実行します。
2. 完全記憶型ナレッジグラフ。過去の調査結果が消えずに、グラフとして積み上がっていきます。「前回のRapidus支援メモを踏まえて、今回のアップデートを追加してほしい」といった依頼ができます。
3. 専門DBを繋いだ深掘り。JPO、EPO、Google Patents、arXiv、PubMed、Semantic Scholar、Tavily、CB Insights、PitchBook、Statistaなどの専門DBを1つの窓口から叩けます。半導体業界にとっては、特許と学術と業界データが横串になる意味が大きいです。

職種別|月曜朝5分の反復ループ設計

具体的にどう使うか。職種ごとに月曜朝の5分ルーティンを設計してみます。

R&D企画向けに、次のような依頼が考えられます。

• 「BSPDN、GAA、High-NA EUVに関する先週の主要特許・論文・業界ニュースを、ナレッジグラフから前回分との差分だけで整理してください。」
• 「SiC/GaNパワー半導体の主要企業(Wolfspeed、ROHM、SiCrystal、昭和電工マテリアルズ)の直近の発表を追加してください。」

調達向けなら、こんな依頼になります。

• 「フォトレジスト、特殊ガス、CMPスラリーの日本メーカーの供給状況と対中輸出規制影響を、前回のメモに追加してください。」
• 「HBM3E/HBM4のSK hynix、Micron、Samsungの生産キャパシティと契約発表を追加してください。」

技術営業向けは、顧客と競合の動きを継続追跡します。

• 「NVIDIA、AMD、Broadcomの直近の製品発表と技術ロードマップを、既存の顧客マップに追加してください。」
• 「CSP各社のAsic内製化(Google TPU、AWS Trainium、Microsoft Maia)の直近アップデートを追跡してください。」

IR担当向けは、決算と地政学の重ね合わせが中心です。

• 「TSMC、Samsung、Intelの直近決算とガイダンスを、四半期比較表に追加してください。地政学リスク言及も。」
• 「Rapidus 2.9兆円支援の追加動向と、株主構成の変化があれば追記してください。」

これを月曜朝の5分で回すと、その週の情報インプットの土台ができます。あとは、必要に応じて汎用DRや特許AIで深掘りする、という運用が現実的です。

業界特有のガードレールを組み込む

もう一つだけ、大事な話をしておきます。半導体業界がリサーチAIを導入するとき、他業界より1段厳しいガードレールが要る、という話をセクション1でしました。具体的にどう設計するかを最後に整理します。

XiMixのAIガードレール入門が示す5層モデルを、半導体業界向けにカスタマイズすると次のようになります。

• 利用ポリシー層: 未公開の設計データ、プロセス技術詳細、顧客固有仕様は入力禁止。輸出管理対象キーワード(EAR、EUV、GAA、BSPDNなど)を含む問い合わせは事前レビュー
• データ保護層: 半導体設計IP、顧客固有仕様は匿名化・マスキング。社内DBとの分離を徹底
• モデル制御層: 輸出規制対象技術に関する応答制限。RAGで社内DBに参照範囲を限定
• 入出力フィルタリング層: 輸出管理該当キーワードを検知して自動ブロック
• 人間監視・フィードバック層: 知財部、法務部、セキュリティ部門のレビュー体制を運用ルールに組み込む

Snorbeのような社内向けリサーチAIを導入する場合は、これらのガードレールを最初から組み込んで運用設計する必要があります。汎用ChatGPT/PerplexityではなくSnorbeを選ぶ理由の一つは、「社内DBとの分離を徹底しつつ、専門DBの深掘りは維持できる」設計が組みやすい点にあります。

まとめ|4階建て運用が実務のリアル

半導体・電子部品業界のリサーチAIは、以下の4階建てで運用するのが2026年時点で最も現実的です。

1. 1階(全体像とニュース)は、汎用のDeep ResearchやPerplexity、Felo。日常のニュース追跡と基礎リサーチを担います。
2. 2階(特許と技術文献)は、PatSnapやXLSCOUT。特許出願動向と技術ロードマップ、Patent-to-Product Mappingが得意領域です。
3. 3階(一次統計と政策)は、JEITA、SEMI、WSTS、METI、JETROなどの官公庁・業界団体データ。
4. 4階(反復と記憶)は、Snorbeのような完全記憶型ナレッジグラフ。四半期反復調査と社内ナレッジ資産化を担います。

Deloitteの予測では、自律AIエージェント市場は2030年に350億ドルまで拡大するとされています。半導体業界がその第一波の主戦場になるのは、ほぼ確実でしょう。日々の情報インプットの質が、四半期ごとの意思決定の質を作ります。今週から、月曜朝5分の反復ループを、Snorbeで始めてみてください。

よくある質問（FAQ）

Q1: 半導体業界でリサーチAIを使うとき、まず何から始めればいいですか？

まずは汎用のDeep Research(ChatGPTのDeep Researchや、Perplexity、Felo)から始めるのがおすすめです。半導体業界のニュースや技術ロードマップの全体像を掴む用途では、専門特化型より汎用DRの方が入りやすいためです。数週間使ってみて、「特許動向の深掘りが必要」「毎四半期同じ調査を繰り返している」という課題が見えてきたら、PatSnap/XLSCOUTなどの特許AIや、Snorbeのような完全記憶型ナレッジグラフを追加検討する、という段階的な導入が現実的です。

Q2: サムスンのChatGPT情報漏洩事件を踏まえて、どうガードレールを設計すべきですか？

XiMixが整理した5層モデル(利用ポリシー層、データ保護層、モデル制御層、入出力フィルタリング層、人間監視・フィードバック層)を、半導体業界向けにカスタマイズするのが実務的です。具体的には、未公開の設計データや顧客固有仕様は入力禁止、輸出管理対象キーワード(EAR、EUV、GAAなど)を含む問い合わせは事前レビュー、社内DBとの分離を徹底する、といった運用ルールを最初に決めます。詳しくは記事本文の「業界特有のガードレールを組み込む」セクションを参照してください。

Q3: Deep Research(ChatGPT)とPerplexity、Feloの使い分けは？

大まかには、詳しいレポートを作りたいときはDeep Research、出典を確認しながら素早く事実確認したいときはPerplexity、日本語で読みやすく海外情報もまとめて確認したいときはFelo、という使い分けが実務的です。半導体業界は英語ソースが多いので、Feloの「海外情報を日本語で読める」機能は初学者に優しい選択肢です。ただし、重要な商談前の情報確認では、AIの回答ではなく引用元の公式ページ・決算資料・ニュース原文を確認するのが鉄則です。

Q4: 特許AI(PatSnap、XLSCOUT)を導入するときの選定ポイントは？

3つの視点で比較するのがおすすめです。第一に「カバレッジ」で、PatSnapは174法域から2億650万件以上の特許をカバー、XLSCOUTは100か国から1億5000万件以上の特許と非特許文献2億2000万件以上をカバーしています。第二に「AI機能の得意領域」で、PatSnapはAIサマリーとアシスタント機能、XLSCOUTはPatent-to-Product Mapping(特許クレームと製品仕様書の要素マッピング)が特徴です。第三に「価格帯」で、PatSnapは100万〜500万円、NEC知財DXは月額100万円などレンジがあります。トライアルで実際の業務フローに乗るかを確認するのが失敗しないコツです。

Q5: Rapidusの動向はどのリサーチAIで追うのが効率的ですか？

Rapidusは政策資金・技術・地政学が複雑に絡むテーマなので、複数のリサーチAIを組み合わせるのが実務的です。政策動向は経済産業省の公式発表とEE Times Japan、日経、BigGoファイナンスなどの記事を汎用DRで追跡。技術動向はSemiWikiやAsia Timesの英語記事、そしてSDRJが公開しているIRDSの資料も参考になります。反復追跡が必要なテーマなので、Snorbeのような完全記憶型ナレッジグラフで四半期ごとにアップデートを積み上げる運用が向いています。

Q6: 対中輸出規制のリアルタイム情報は、どうやって追うべきですか？

TavilyやPerplexityのニュース検索(time-range=week、topic=news)が最も速いです。加えて、地経学研究所(IOG)、CSIS、ASPIといったシンクタンクの公開レポートを、Deep Researchで週次〜月次で網羅するのが実務的な運用パターンです。JETROの分析レポートは日本語で構造化された情報が得られるので、まずここから始めるのがおすすめです。ただし、輸出管理は法令解釈が絡むため、AIの回答だけで判断せず、社内の法務・コンプライアンス部門との連携必須です。