NTTは2026年8月25日、AIとロボット技術を連携した自律成膜基盤で、薄膜成長（成膜）条件を自律最適化しつつ、最適化の過程を人が理解・転用できる「解釈可能な自律成膜」を実証した。β-Ga₂O₃（バンドギャップ約5eV）では、スパッタ法として世界初の単結晶薄膜を実現し、成膜・評価サイクルを従来比で約3倍に高速化した。
従来のAIによる条件探索は、良い条件が得られても「なぜ良いのか」がブラックボックス化し、他材料や他装置へ知識として展開しにくい課題があった。今回、温度・スパッタ電力・Ar流量・O₂流量の4要素を対象に、自動スパッタ成膜と自動光学評価、AI（ベイズ最適化）による条件決定をつないだ自律最適化ループを構築した。
サファイア製ウェハ上で56回の自律探索を行い、薄膜品質指標のアーバックエネルギー（Eu）はEu=182meVを記録した。その後、得られたデータをランダムフォレストで解析し、各パラメータの寄与と温度とO₂流量の相互作用などを「成膜ルール」として抽出し、研究者がルールに基づき再最適化した結果、Euは163meVまで改善した。なお現行構成では、ウェハのロードロックへのセットや成膜後サンプルの測定部への移送の一部で人手作業が残るという。
今後は、半導体材料や酸化物材料、量子材料など複雑な条件探索を要するプロセスへ展開し、複数評価指標の同時最適化や、材料物性・プロセス知識を取り込んだAIモデルの高度化、多様な材料・装置での検証が進む見通しだ。
【関連リンク】
論文（Nature Communications, 2026/8/13）DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-026-76533-0
過去の報道発表（2020年10月9日）: https://group.ntt/jp/newsrelease/2020/10/09/201009a.html
過去の報道発表（2025年5月2日）: https://group.ntt/jp/newsrelease/2025/05/02/250502a.html
