半導体業界において、生産プロセス中の欠陥を迅速に発見し解決することは常に困難な課題でした。シンガポールのスタートアップ企業であるSixSenseはこの課題に焦点を当て、チップメーカーがリアルタイムで潜在的なチップ欠陥を予測・検出するためのAI駆動型プラットフォームを提供しています。最近、SixSenseは850万ドルのAラウンドファイナンスを成功裏に完了し、総調達額は1200万ドルに達しました。このラウンドはPeak XVのSurge（以前はSequoia India & SEA）が主導し、Alpha Intelligence CapitalやFEBEなどの投資家も参加しました。

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ました。彼らの目標は、製造プロセス中に生成される大量の原始データ――欠陥画像から機器信号まで――をリアルタイムのインサイトに変換し、工場の製品品質と生産量を向上させることです。半導体製造プロセスは膨大なデータを生成しますが、創業者たちはリアルタイムの知能の欠如が特に目立ちました。

投資、資金調達、お金

このような背景のもと、AkankshaとAvniは半導体業界に参入しました。彼女たちの考えでは、半導体業界は高精度で知られますが、現在の検査プロセスは依然として人手に頼っており、非常に断片的です。50人以上のエンジニアと話した結果、現代化された品質検査の可能性は非常に大きいことがわかりました。

SixSenseのAIプラットフォームは、エンジニアに事前警告を提供し、問題が悪化する前に処理できるようにします。このプラットフォームには欠陥検出、根本原因分析、故障予測などの機能があります。さらに重要なのは、このプラットフォームがプロセスエンジニア向けに設計されており、コードを書くことなく自分のデータを使ってモデルを素早く調整・展開できる点です。この使いやすさにより、SixSenseの製品は市場で強力な競争力を備えています。

SixSenseのソリューションは、GlobalFoundriesやJCETなどの大手半導体メーカーですでに導入されており、これまでに1億個以上のチップを処理しています。顧客のフィードバックによると、このプラットフォームを使用した後、製造サイクルは30％向上し、生産量は1〜2％増加し、人間による検査作業は90％減少しました。同社は今後、米国市場の拡大を目指しており、グローバル半導体製造における地政学的な変化の下、多くの新規工場がAI技術を受け入れているため、SixSenseにとって良い成長の機会となっています。