シンガポールにある深技術スタートアップ企業「SixSense」は、最近850万ドルの資金調達に成功し、半導体製造分野におけるAI技術の応用で新たな進展を遂げた。今回の資金調達は、Peak XVのSurge（元Sequoia India & SEA）が主導し、Alpha Intelligence CapitalやFEBEなど他の投資家も参加した。このラウンドにより、SixSenseの累計資金調達額は約1,200万ドルとなった。

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図の出典：画像はAIによって生成され、画像ライセンスサービスのMidjourneyから提供されたものです。

SixSenseは2018年に設立され、エンジニアのAkanksha Jagwani（CTO）とAvni Agarwal（CEO）によって共同創業された。同社は、半導体製造における中心的な問題である、製造プロセス中に発生する原始データ（欠陥画像や機器信号など）をリアルタイムでの洞察に変換する方法を探求している。これにより、工場では品質問題を予防し、生産効率を向上させることが可能となる。

製造工場内で大量のデータが生成されているにもかかわらず、創業者らはリアルタイムでのインテリジェントな分析の欠如に気づいた。Akankshaは、現代の製造、品質管理、ソフトウェアオートメーションに関する豊富な経験を持ち、現代自動車やゼネラルエレクトリックなどの企業で勤務したことがある。一方、AgarwalはVisaでの技術経験があり、複数の大型データ分析システムを構築し、伝統業界へのAIの応用に関心を持っている。

50人以上のエンジニアとの深い話し合いを通じて、創業者らは半導体業界の検査プロセスが依然として手動的で分散しており、現代化の余地が大きいことを発見した。現在の製造工場には多くのダッシュボード、統計プロセス制御チャート、オンライン検査システムがあるが、多くはデータの表示にとどまり、深い分析は行えない。Agarwalは、エンジニアがパターンの識別や異常の調査、根本原因の追跡に時間をかけており、このプロセスは時間がかかり、主観的であり、ますます複雑になる生産工程に対応することが困難だと指摘した。

SixSenseのAIプラットフォームは、問題が深刻化する前に介入できるようエンジニアに早期警告を提供する機能を持つ。その機能には欠陥検出、根本原因分析、故障予測などが含まれる。プラットフォームはプロセスエンジニアが使用することを特に設計されており、エンジニアは自社の工場データを2日以内にモデルに調整して迅速に導入でき、コードの記述は必要ない。

現在、SixSenseのAIプラットフォームはGlobalFoundriesやJCETなどの大規模半導体メーカーで運用されており、1億個を超えるチップを処理している。顧客からは、生産サイクルが30%速くなり、出荷量が1〜2%増加し、人間によるチェック作業が90%減少したという報告を受けている。このシステムは世界の60%以上の市場をカバーする検査設備と互換性がある。

Agarwalによると、SixSenseのターゲット顧客は大規模チップメーカーであり、代行業者、半導体パッケージング・テストサービスプロバイダー、統合デバイスメーカーが含まれる。同社はすでにシンガポール、マレーシア、台湾、イスラエルの工場と協力しており、アメリカへの拡張を計画している。

地政学的な緊張、特に米中関係が半導体製造業の姿勢を再構築し、グローバルな新しい製造投資を促進している。Agarwalは、多くの新規施設が伝統的なシステムの制約がないため、SixSenseのようなAIナイブなソリューションに対してよりオープンであると指摘した。これは同社にとって有利な条件である。

ポイント：

🌟 SixSenseは850万ドルの資金調達に成功し、半導体製造におけるAI技術の応用に注力している。

💡 同社が開発したAIプラットフォームはチップの欠陥をリアルタイムで検出し、生産効率を向上させている。

🌍 地政学的変化が半導体製造投資を推進し、SixSenseは国際市場への拡大を積極的に進めている。