1. 半導体の種類と用途（3行でつかむ）

• 半導体は、何をさせるか（役割）で大きく7つに分けられます。計算する（ロジック）、覚える（メモリ）、アナログ信号を扱う（アナログ）、電力を切り替える（パワー）、光や動きを感じる（センサー）、光を出す（光）、電波を扱う（高周波）です。
• 役割が違えば、優先する性能が違います。計算するチップは「小さく速く」、パワー半導体は「高い電圧に耐える」、光るチップは「バンドギャップが光の色に合う」ことを優先します。
• その結果、材料（シリコンか、SiC・GaNなどの化合物か）も、作り方（最先端の微細化か、縦に積むか、成熟した工程か）も変わります。

概論①では、半導体が「キャリアの数と通り道を制御できる物質」であることを見ました。この回では、その性質を何に使い、なぜ材料を使い分けるのかを見ていきます。

スマホ1台に、どうして違う材料が同居するのか

写真を加工するチップも、電波を送り出す部品も、充電器のスイッチも、同じ「半導体」です。それでも材料が違うのは、仕事の難しさが違うからです。

読み進めるときは、「要求される仕事 → 役立つ材料の性質 → その性質を使う構造」の順に追ってください。まず用途のイメージをつかみ、緑色の「物理のツボ」で理由を確かめる読み方もできます。

2. 市場で見る半導体の地図

まず、お金の流れで全体をつかみましょう。世界の半導体市場の統計を取りまとめているWSTS（世界半導体市場統計）は、製品を7つの区分で集計しています。WSTS日本協議会が2026年6月2日に公表した春季予測から、区分ごとの数字を表にしました ^[1]。

金額と前年比はWSTSの公表値です 事実。百万ドル単位の公表値を億ドルに丸めています。構成比は本稿で計算しました 本稿の計算。

この表から読み取れることが3つあります。

1. ロジックとメモリで、2025年の市場の約3分の2を占めます 本稿の計算。
2. 2026年の予測では、市場全体の増加分の約80%をメモリが占めます 本稿の計算。2026年はメモリの価格と需要が市場全体を大きく押し上げる、という予測です。WSTSは2026年8月6日の第2四半期の更新で、2026年通年の市場を約1兆6,550億ドルと計算し直しています ^[2] 事実。
3. 一方、アナログ・パワー（ディスクリートの中心）・センサーは、金額は小さくても、多くの電子機器を支える部品です。

3. ロジック ― 計算するチップ

ロジックは、0と1の計算をするチップです。パソコンやスマホの頭脳であるCPU、画像処理やAIの計算をするGPU、それらを1つにまとめたSoC（システム・オン・チップ）が代表です。WSTSでは、CPUやマイコン（MCU）は「マイクロ」という別の区分で集計されています 解説。

ロジックで優先されるのは、同じ面積にどれだけ多くのトランジスタを詰め込めるかと、どれだけ少ない電力で速く動かせるかです。トランジスタの数の例を挙げます。

• NVIDIAは、AI向けGPUのBlackwell世代について、接続した2つのダイで合計2,080億個のトランジスタを持ち、TSMCの4NPプロセスで製造すると発表しています ^[4] 事実。
• Appleは、M4チップが280億個のトランジスタで、第2世代の3ナノメートル技術で作られると発表しています ^[5] 事実。

このため、ロジックは最先端の微細化（プロセスノード）を真っ先に使う分野です。前工程では、EUV露光、GAAトランジスタ、多層の微細配線など、シリーズ第2部で扱う最新技術がほぼすべて投入されます。

なぜロジックの主役はSiなのか ― 「通す」と「止める」を同じ場所に作れる

電子が速く動ける材料なら、計算チップでも一番よいのでしょうか。ロジックでは、それだけでは足りません。小さな電圧でオン・オフを繰り返す素子を、何十億個も、ほぼ同じ特性で作ることが必要です。

Siの大きな強みは、表面に良質な二酸化シリコン（SiO₂）の絶縁膜を作れることです。ゲートはこの膜を通して電場をかけ、Si側のキャリアを制御します。電流が漏れにくく、界面の欠陥によるばらつきを抑えられることが、たくさんのスイッチを集積する土台になります ^[25]。さらに、300 mmのSiウェハを製造する供給体制があり ^[30]、1枚のウェハから多くのチップを作る生産技術が積み重なっています。

4. メモリ ― 覚えるチップ

メモリは、データを覚えておくチップです。大きく2種類あります。

• 揮発性メモリ（DRAMなど）：電源を切ると内容が消える。速い。コンピューターの作業机にあたる
• 不揮発性メモリ（NANDフラッシュなど）：電源を切っても内容が残る。大容量で安い。本棚にあたる

DRAM ― コンデンサーにためた電荷で覚える

DRAMは、1個のトランジスタと1個のコンデンサーで1ビットを覚えます。コンデンサーに蓄えた電荷量に対応する2つの状態を、0と1として読み分けます。「電子が1個なら1、完全にゼロなら0」という意味ではありません。サムスンの用語解説も、蓄えた電荷が漏れるため、DRAMには定期的なリフレッシュが必要だと説明しています ^[7] 事実。

コンデンサーは、たまる電荷が少なすぎると0と1を見分けられません。セルを小さくしても電荷の量を保つため、DRAMのコンデンサーは細く深い筒のような形になっています 解説。前工程では、この深い穴を正確に掘る高アスペクト比エッチングと、穴の内側に均一な膜をつけるALD（原子層堆積）が重要になります（第2部で解説します）。

NANDフラッシュ ― 電子を閉じ込めて覚える

NANDフラッシュは、トランジスタのゲートの下に電子を閉じ込める層を持っています。そこに電子が入っているかどうかで、トランジスタがオンになり始める電圧（しきい値電圧）が変わります。読み出すときは、そのしきい値電圧の違いで0と1を見分けます 解説。

1つのセルで閉じ込める電子の量を細かく分けると、1つのセルに何ビットも覚えさせることができます。3ビット（TLC）なら区別すべき状態は2³ ＝ 8段階、4ビット（QLC）なら16段階です 本稿の計算。段階が増えるほど、わずかな電子の量の違いを見分ける必要があります。

3D NAND ― 平らに並べるのをやめて、縦に積む

NANDは、セルを平面で小さくし続けることに限界が来て、セルを縦に何百層も積み上げる「3D NAND」に移りました。各社の公式発表から、積層数の例を挙げます。

• SKハイニックスは2024年11月21日、321層の1テラビットTLC NANDの量産を始めたと発表しました ^[8] 事実。
• キオクシアは2026年7月3日、332層の第10世代BiCS FLASHについて、積層によってビット密度が59%上がったと発表しています。この時点ではサンプル出荷の段階です ^[9] 事実。
• サムスンは2024年4月に第9世代V-NANDの量産を始めたと発表しています。ただし、この発表では具体的な層数を明らかにしていません ^[10] 事実。

3D NANDでは、多数の層をまたぐ深い穴を、高い精度で形成する必要があります。すべての層を常に1回で貫くとは限らず、複数の積層部分に分けて接続する作り方もあります。前工程にとっては、成膜とエッチングの極限的な精度が問われる製品です（第2部のエッチングの回で詳しく扱います）。

同じSiでも、メモリでは「漏らさない材料」との組み合わせが主役

DRAMで覚えているのは電荷、NANDで読み分けているのは閉じ込めた電子によるしきい値の変化です。どちらもSiのトランジスタ技術を利用しますが、性能を左右するのはSiだけではありません。

DRAMでは、小さな場所に十分な電荷を蓄えるためのコンデンサー材料と立体形状が重要です。チャージトラップ型の3D NANDでは、Si系チャネルは電子を流す役、保持層は電子を閉じ込める役、絶縁膜は漏れを抑える役を担います。装置メーカーのKOKUSAI ELECTRICの構造例でも、Siチャネル、電荷を保持する窒化膜、複数の絶縁膜が分けて示されています ^[26]。

写真を長く残したいNANDと、計算中に素早く読み書きしたいDRAMでは、何を優先するかが違います。同じ土台のSiに、違う膜と構造を組み合わせることでも、仕事を作り分けられるのです。

HBM ― DRAMを縦に積んで、AIにデータを送り込む

AIの計算では、GPUがどれだけ速く計算できるかと同じくらい、メモリからどれだけ速くデータを運べるかが重要になります。そこで使われるのがHBM（高帯域幅メモリ）です。DRAMのチップを何枚も縦に積み、シリコンを貫通する電極（TSV）でつないで、GPUのすぐ隣に置きます。

• 業界標準を決めるJEDECは、2025年4月16日に第4世代のHBM4の規格（JESD270-4）を公表しました。2048ビット幅のインターフェースで、1本あたり最大8 Gb/s、合計で最大2 TB/sの帯域を持ちます ^[11] 事実。
• サムスンは2026年2月12日にHBM4の量産と顧客への出荷を始めたと発表しました ^[12]。マイクロンは2026年3月16日に、36GB・12段積みのHBM4を大量生産中と発表しています ^[13]。SKハイニックスは、2026年第2四半期にHBM4の大量出荷を始めたと決算で説明しています ^[14] 事実。

HBMの積層や接続の技術は、後工程シリーズの「HBM」「TSV」「ハイブリッドボンディング」の回で詳しく扱っています。前工程から見ると、HBMの土台は最先端のDRAMのチップそのものです。2026年のメモリ市場の急拡大の背景には、このAI向けの需要があると考えられます 推測。

5. アナログ ― 現実の世界とデジタルをつなぐチップ

音、温度、光、電池の電圧など、現実の世界の量は、0と1ではなく連続的に変わる値（アナログ）です。アナログ半導体は、こうした値を増幅する、0と1に変換する（AD変換）、電源の電圧を整える（電源IC）といった仕事をします。

アナログでは、ロジック以上に重く見る性能があります。

• 正確さと安定性：信号をわずかでもゆがめない。温度が変わっても特性がずれない
• 雑音の少なさ：小さな信号を、雑音に埋もれさせずに取り出す
• 高めの電圧：電源ICなどは、数ボルト〜数十ボルトを扱う

トランジスタを小さくすると、電圧に耐えにくくなり、素子ごとの特性のばらつきも相対的に大きくなります。そのため、アナログは最先端の微細化をあまり必要とせず、成熟した世代の工程で作られることが多い分野です 解説。その代わり、コストの勝負になります。テキサス・インスツルメンツは、300 mmウェハの工場への投資について、自社のコスト優位をさらに広げるものだと説明しています ^[15] 事実。

アナログがSiを使う理由 ― わずかな違いを、正確に扱いたい

例えばイヤホンの小さな音声信号を増幅するとき、同じ入力なのに素子ごとに出力がばらばらでは困ります。Siの成熟した製造技術は、抵抗・容量・トランジスタを組み合わせ、特性をそろえたり測定・補正したりする土台になります。電源ICなどでは、低電圧の制御回路と、より高い電圧を扱う素子を同じチップに組み合わせる作り方もあります 解説。

したがって、アナログの材料選びは「電子が一番速いもの」だけでは決まりません。正確さ、雑音、扱える電圧、必要な回路を一緒に作れること、コストを合わせて選びます。すべてのアナログ回路が古い工程を使うわけではなく、高速変換器や高周波回路では別の選択もあります。

6. パワー半導体 ― 電力を切り替えるチップ

パワー半導体は、電気自動車のモーター、太陽光発電、鉄道、エアコン、データセンターの電源などで、大きな電力を高速にオン・オフして、電圧や周波数を変換するチップです。ここでの「スイッチ」は、ロジックの1 V前後ではなく、EVや産業機器の例では数百〜数千ボルトや大電流を扱います。小型電源から鉄道まで製品の範囲が広く、すべてが同じ電圧・電流ではありません。

インバーターは、電池とモーターの「電力の受け渡し役」

EVの走行用電池が出すのは、＋と−が決まった直流です。一方、多くのEVの駆動モーターは、U・V・Wという3系統（三相）の電流で回転する磁界を作り、回転する部分を動かします。そこで、電池とモーターの間にインバーターを置きます ^[35]。

インバーターの仕事は、電池の直流をもとに、モーターへ流す電流の向き・大きさ・タイミングを制御することです。「直流を交流に変える箱」と呼ぶだけでなく、走るために必要な電気を、その瞬間のモーターの状態に合わせて渡す装置、と考えてください。

アクセルを踏むと、中で何が変わる？

アクセルは、電池の電気をそのままモーターへ大量に流す機械的なスイッチではありません。運転者が求める駆動力を制御回路へ伝え、制御回路がモーターの回転位置や電流などを見ながら、インバーターを動かします。

インバーターの中では、SiのIGBTやSiC MOSFETなどの電力スイッチを高速にオン・オフし、モーターの各相に電圧をかけます。典型的な三相の構成では、上下2個ずつのスイッチを3組使います。実際には複数チップを並列にしたり、別の回路構成を使ったりする場合もあります。

細かい電圧パルスを作っても、モーターの巻線には電流の急変を抑える性質があります。そのため、電圧のオン時間などを調整しながら、必要な電流を流し、回転磁界と力を制御できます。このパルス幅を調整する方法をPWMと呼びます。

ブレーキ時は、モーターが発電機になる

減速時には、車輪の回転がモーターを回し、モーターが電気を作る側になります。インバーターは、その電力を電池へ戻せる直流に変換します。これが回生ブレーキの電気的な流れです ^[35]。新しくエネルギーを生むのではなく、それまで車が持っていた運動エネルギーの一部を回収しています。電池の充電状態や温度などで回収量は制限され、摩擦ブレーキも併用されます。

ここまで見ると、SiCが使われる場所がはっきりします。SiCはモーターの磁石や電池の材料の名前ではなく、この電力変換を繰り返すスイッチの材料です。

求められるのは、次の3つです。

1. 高い電圧に耐える（オフのとき、壊れずに電圧を受け止める）
2. オンのときの抵抗が小さい（電流を流したときの損失、つまり発熱が小さい）
3. 速く切り替えられる（切り替えの途中で生じる損失が小さい）

代表的なパワー半導体

• パワーMOSFET：概論①のMOSFETを、大電流・高電圧向けにした構造。速く切り替えられる
• IGBT（絶縁ゲート型バイポーラトランジスタ）：MOSFETのように電圧で制御でき、大電流を流せる。インフィニオンは、モーター制御、再生可能エネルギー、産業機器、電源などに使われると説明しています ^[16] 事実
• SiC（炭化ケイ素）MOSFET、GaN（窒化ガリウム）トランジスタ：シリコンよりバンドギャップの大きい材料（ワイドギャップ半導体）を使ったもの

EVでSiCが役立つ理由を、3つの場面で見る

EVのスイッチは、電気を通している間だけ頑張ればよいわけではありません。走行中には、高い電圧を止める・大きな電流を通す・その間を切り替えることを何度も繰り返します。それぞれで損失や制約が生じます ^[36]。

オンの損失は、抵抗が小さいほど減らせます。MOSFETの導通損失は、おおむね「電流の2乗×オン抵抗」で考えられます。電流が大きいEVでは、抵抗を抑える意味が大きくなります。ただし抵抗は温度でも変わります。

切替えの損失は、抵抗の話だけでは説明できません。SiのIGBTでは、オフにするときに内部に蓄えられたキャリアが残り、電流の切れ際に損失が生じることがあります。SiC MOSFETは通常の導通で主に電子を利用するため、この種の蓄積電荷の影響を抑えやすく、素子構造と合わせて切替え損失の低減につながります ^[36][40]。一方、容量の充放電、駆動回路、配線などの損失は残るので、SiCなら無損失という意味ではありません。

損失が減れば、電池のエネルギーを走行へ回しやすくなり、同じ出力で冷却の負担を減らす余地も生まれます。 冷却器を小さくするか、同じ冷却で出力に余裕を持たせるかは設計次第です。航続距離への効果も、車両の重さや走り方、モーターなどを含む全体で決まります。

図3の形や長さは縮尺を表しません。厚さの比は、約67 µmと約6.7 µmという数値で比較してください。

層が10分の1の薄さで済むうえ、電場に強いので不純物を多く入れてキャリアを増やすこともできます。電流が通る道が短く、しかも通りやすくなるので、同じ耐圧で比べたときのオン抵抗を大きく下げられます 解説。これが、SiCで導通損失を減らせる物理的な理由の一つです。ただし、完成した素子の抵抗にはチャネルや接触部なども寄与し、装置全体の損失と大きさは回路や放熱設計にも左右されます。

実際の採用例として、STマイクロエレクトロニクスは2024年9月、電気自動車のトラクションインバーター（モーターを動かす電力変換器）向けの第4世代SiC MOSFETを発表し、これまでに500万台を超える乗用車にSiCデバイスを供給してきたと説明しています ^[18] 事実。GaNについては、インフィニオンが2026年3月、台湾の電源メーカーChiconyによるノートパソコン用アダプターへの採用を発表しています ^[19] 事実。

実車の例：2023年のLEXUS RZ

デンソーは2023年3月31日、SiCパワー半導体を使うインバーターを、BluE Nexusの電動駆動モジュール「eAxle」を通じて、2023年3月30日発売のLEXUS RZへ搭載すると発表しました ^[38]。電池からモーターへの電力を受け渡す実際の製品で、SiCが使われている例です。

同発表では、従来のSiパワー半導体を用いたインバーターに対し、特定の走行条件でインバーターの電力損失を半分以下にしたと説明しています ^[38]。車全体の消費電力や、必要な電池の量が半分になったという意味ではありません。また、これは当時の製品・比較条件の発表であり、すべてのRZの仕様や、あらゆるEVに同じ効果を当てはめるものではありません。

EV以外にもある ― エアコン、工場、ポンプ、電車

インバーターは、必要に合わせてモーターの回転や力を変えたい装置でも使われます ^[37][41]。

特にファンやポンプでは、必要な流量が少ないときに回転自体を下げることが、省エネに役立つ場合があります ^[37]。これはモーターを必要な分だけ働かせる効果です。それとは別に、SiCは電力を変換する装置内部の無駄を減らす効果を狙います。この2段階を分けると、「インバーターだから省エネ」と「SiCを使うと損失を減らせる」の違いが分かります。

すべてのモーター装置にSiCが必要なわけではありません。小出力の装置やコストを重く見る用途ではSi系が適する場合もあります。SiCの利点を使い切るには、駆動回路、配線、放熱、ノイズやモーター絶縁への配慮まで含めた設計が必要です。

SiCはEV、GaNは小型電源で注目される ― 同じ「広いギャップ」でも使い方が違う

EVのインバーターでは、高い電圧をオフ時に止め、モーターへ大きな電流を何度も流します。耐圧のために厚くした層が、オン時の抵抗になるという悩みに、SiCの大きな絶縁破壊電界が役立ちます。電流をウェハの厚み方向へ流す縦型SiC MOSFETは、高電圧・大電流向けの選択肢です。

一方、小型電源のGaN系HEMTは、異なる材料の界面に薄い電子の通り道を作り、ゲートで制御します（9章の図5）。高い耐電圧と、切替えに必要な電荷を小さくする構造を組み合わせることで、高速な電力変換を狙います ^[27]。回路条件が合えば高周波化が磁性部品などの小型化にもつながりますが、放熱やノイズへの対策も必要です。

「SiCならどの電源でも有利」「GaNなら必ず小さくなる」ではありません。扱う電圧・電流・切替周波数と、素子・回路・部品の合計で判断します。SiのMOSFETやIGBTも、性能・信頼性・コストが合う所で使われ続けます。

SiCは、結晶を作るのも、加工するのもシリコンより難しい材料です。前工程でも、イオン注入とその後の高温アニール、SiC専用のエピタキシャル成長など、シリコンとは違う工程が必要になります 解説。この違いは、第3部の「パワー半導体の前工程が特殊な理由」で詳しく扱います。

7. センサー ― 光や動きを感じるチップ

イメージセンサー ― 光を電子に変える

スマホのカメラに入っているCMOSイメージセンサーは、何百万〜何千万個もの小さなフォトダイオード（pn接合）を並べたチップです。概論①で見たように、pn接合に光が当たると電子と正孔のペアが生まれます。その電子をため、量を読み出すことで、画素ごとの明るさを測ります 解説。

イメージセンサーは、構造の工夫で大きく進化してきました。ソニーセミコンダクタソリューションズは、2009年に裏面照射型、2012年に積層型のCMOSイメージセンサーを商品化したと説明しています ^[20] 事実。

• 裏面照射型：それまでは、光が配線のすき間を通ってフォトダイオードに届いていました。ウェハを裏返して裏側から光を当てることで、配線に邪魔されずに光を受けられるようにした構造です 解説。
• 積層型：光を受ける画素のチップと、信号を処理する回路のチップを別々に作って重ね合わせた構造です 解説。

裏面照射型では、ウェハを数µmまで薄くする工程が必要になります。前工程と後工程の境目にある技術が、センサーの性能を決めている例です 解説。

カメラにSiを使う理由 ― 可視光を電荷に変え、読み出す回路と組み合わせやすい

可視光の光子は、Siの価電子帯から伝導帯へ電子を励起できるエネルギーを持ちます。吸収された光から電子と正孔を作り、電荷を集めて明るさを読み出せます。さらにSiのCMOS回路と組み合わせれば、画素の信号を増幅・読み出しする仕組みを集積できます ^[32]。

ここで大事なのは、光をよく受け取ることと、効率よく光を出すことは別だという点です。Siは間接遷移型なのでLEDの主な発光材料には向きませんが、受光には使えます。配線の配置や薄化で光の届き方を改善する裏面照射は、材料を替えずに構造を工夫する例です。

MEMS ― 動く部品を、半導体の工程で作る

MEMS（微小電気機械システム）は、半導体の製造技術を使って、シリコンの中に動く構造（小さなおもりやばね）を作ったものです。スマホの傾きや揺れを感じる加速度センサーやジャイロスコープ（角速度センサー）、マイクなどに使われています。

MEMSにSiを使う理由 ― 電子的な性質に加え、ばねとして使える

MEMSでは、Siを「電気の通り道」だけでなく、微小なばね・おもりを作る機械材料としても使います。結晶の弾性的な性質と、半導体製造で培った微細加工を利用し、狙った形を多数そろえて作れることが役立ちます ^[31]。一方で、形状や表面の状態は壊れやすさにも影響するため、Siなら無条件に丈夫というわけではありません。

カメラでは光が電荷を生み、MEMSでは小さな構造の動きが電気信号に変わる。同じSiでも、利用している性質が違うことが分かります。

8. 光半導体 ― 光を出すチップ

概論①で見たように、直接遷移型の半導体では、電子と正孔が再結合したときのエネルギーが光として出ます。これを使うのがLEDや半導体レーザーです。

2014年のノーベル物理学賞は、赤﨑勇、天野浩、中村修二の3氏に、「明るく省エネルギーな白色光源を可能にした、高効率な青色LEDの発明」に対して贈られました ^[22] 事実。青色が実現したことで、赤・緑・青の3色がそろい、また青色LEDと蛍光体を組み合わせて白色の照明が作れるようになりました 解説。

光半導体は、通信でも重要です。データセンターでは、電気信号を光に変えて送る技術が増えています。たとえばコヒレントは2025年9月、光電融合（CPO）とシリコンフォトニクス向けのInP（リン化インジウム）レーザーのサンプル出荷を発表しています ^[23] 事実。シリコンは光をほとんど出せないため、光源にはInP系などの化合物半導体を組み合わせます（後工程シリーズの「シリコンフォトニクス」「Co-packaged Optics」の回で扱っています）。

青色LEDと通信レーザーは、なぜ違う材料なのか

青や緑に光るLEDには、その色の光子エネルギーに合う発光層が必要です。InGaNではインジウムの割合などを調整して発光エネルギーを変え、GaN系の周囲の層と組み合わせて、電子と正孔を発光領域へ導きます。材料の名前だけでなく、どの層が光るのかを見るのがポイントです。

光ファイバー通信では、用途に応じて1.3 µm帯や1.55 µm帯などの近赤外光を使います。InP系は、光デバイス用の異なる結晶層を重ねる土台になります ^[33]。例えば、InGaAsPなどを発光層として使う構成があり ^[34]、受光にはInGaAsの吸収層をInP基板と組み合わせる構成があります ^[28]。

9. 高周波（RF） ― 電波を扱うチップ

スマホや基地局は、数GHz（1秒間に数十億回）で振動する電波を扱います。ここで使われる高周波（RF）半導体には、速く反応すること（電子が動きやすいこと）と、大きな出力を出せること（高い電圧に耐えること）が求められます。

• GaAs（ヒ化ガリウム）：シリコンより電子が動きやすく、スマホの電力増幅器などで長く使われてきた材料です 解説。
• GaN（窒化ガリウム）：高い電圧に強く、動きやすい電子の層を作れるため、大出力の基地局などに使われます。MACOMは、5G基地局向けの、SiC基板上にGaNを成長させたHEMT（高電子移動度トランジスタ）の増幅器を製品化しています ^[24] 事実。

GaAsとGaN ― 電子が動きやすいだけでは、送信機は選べない

スマホの送信部は、電池の限られた電力で、情報を乗せた電波をできるだけ忠実に強くしたい部品です。GaAs系では、電子の輸送特性に加え、HBTなどの素子構造と小型化の技術が役立ちます。日清紡マイクロデバイスも、GaAs HBTを小さな面積で電流を扱うパワーアンプに使う理由を説明しています ^[29]。

基地局のように出力が大きい場合は、GaNの強い電場への耐性と界面チャネルを利用し、発熱を逃がすためSiC基板と組み合わせるGaN-on-SiCなどが選択肢になります ^[24][27]。GaNは電気的に働く層、SiCは結晶を支え熱を逃がす基板という役割分担です。

10. 材料で見る半導体の地図

ここまでの話を、材料の側から整理します。

（「強み」の列は、本文と概論①で説明した物理を整理したものです 解説。）

シリコンが圧倒的に多くの役割を担っているのは、性能が最も良いからではありません。大きく、欠陥の少ない結晶を、安く大量に作れるからです。Siでは300 mmウェハの製造基盤が整っています ^[30]。ただし、ウェハの直径だけで材料を決めるわけではありません。Siも高電圧や高周波に使われますが、化合物半導体は、その用途でSiより有利な耐圧・損失・発光特性などを得たい場所に選ばれます。

材料を選ぶ、3つの問い

1. 何をしたい？ 計算、記憶、受光、発光、電力変換、電波の増幅で、必要な働きを決める。
2. 何が一番困る？ 漏れ、発熱、光が出ない、電圧に耐えない、雑音が大きいなど、制約を見つける。
3. 材料と構造をどう組み合わせる？ ギャップ、絶縁破壊電界、キャリアの輸送、熱、界面、製造技術で解決する。

例えば、Siより電子が動きやすいという理由だけで、スマホのCPUを丸ごとGaAsに置き換えることはできません。反対に、Siが量産しやすいという理由だけで、効率よく光る青色LEDもSiで作れるわけではありません。材料選びは万能選手を探すことではなく、仕事に必要な性質を組み合わせることです。

11. まとめ ― 種類が違えば、前工程も違う

この回で見た違いを、前工程の観点で整理します。

次の回（概論③）では、半導体がどんな流れで作られ、どんな会社が関わっているのかを見ます。設計から前工程、後工程までの全体の流れと、ファウンドリ・装置メーカー・材料メーカーといった産業の構造を整理します。

12. 確認クイズ

1. WSTSの2025年の実績で、構成比が最も大きい2つの区分は何でしょうか。

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   ロジック（37.6%）とメモリ（28.9%）です。2つで約3分の2を占めます（本文2章）。

2. ロジック回路の電源電圧を1.0 Vから0.8 Vに下げると、動的な電力はおよそ何%減るでしょうか。

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   動的な電力は V² に比例するので、0.8² ＝ 0.64倍、つまり約36%減ります（本文3章）。

3. DRAMが定期的にリフレッシュを必要とするのはなぜでしょうか。

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   コンデンサーにためた電荷が少しずつ漏れてしまうからです（本文4章）。

4. NANDフラッシュで、絶縁膜に囲まれた層に電子を出し入れできるのは、どんな物理現象によるものでしょうか。

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   量子力学のトンネル効果です。高い電圧をかけると、電子が薄い絶縁膜をすり抜ける確率が大きくなります（本文4章）。

5. 1つのセルに4ビット（QLC）を覚えさせるには、何段階の状態を区別する必要があるでしょうか。

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   2⁴ ＝ 16段階です（本文4章）。

6. SiCがシリコンより高い電圧のパワー半導体に向いているのはなぜでしょうか。

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   絶縁破壊電界が約10倍大きいため、電圧を受け止める層を約10分の1に薄くでき、オン抵抗を大きく下げられるからです（本文6章）。

7. MEMSジャイロスコープは、どんな力を使って回転を検出しているでしょうか。

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   コリオリ力（コリオリ加速度）です。振動するおもりが、回転によって直角方向にずれるのを静電容量の変化で読み取ります（本文7章）。

8. バルクGaNの3.39 eVを、単純なバンド端発光の式に入れると何nmでしょうか。市販の青色LEDと同じと考えてよいでしょうか。

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   λ ≈ 1240 ÷ 3.39 ≈ 366 nmで、紫外線です。青色LEDの発光層はInGaNなどであり、その組成や層構造で発光を調整します。バルクGaNの値を製品の発光波長にそのまま当てはめません（本文8章）。

9. Siがロジックやメモリで広く使われる理由を、電子の速さ以外で2つ挙げてください。

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   良質な絶縁膜や界面を作れること、CMOSを大量にそろえて作る製造技術、Siウェハの供給基盤などです（本文3・4章）。

10. GaNのLEDとGaN HEMTは、同じ構造でしょうか。

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    違います。LEDは発光層で再結合させ、HEMTは界面の電子チャネルを制御して電流を流します（本文8・9章）。

11. InP系の光通信デバイスで、基板と発光・受光層を分けて考えるのはなぜでしょうか。

    答えを見る

    光の波長に合う発光・吸収層と、それを良い結晶として支える基板を組み合わせるからです。InP系という名前は、純粋なInPだけでできていることを意味しません（本文8章）。

12. SiCの材料指標がSiより大きければ、完成した装置の損失も同じ比率で減るでしょうか。

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    いいえ。理想化したドリフト層の指標と、素子・配線・駆動回路・放熱を含む装置全体の性能は別です（本文6章）。

13. EVのインバーターは、電池とモーターの間で何をしますか。

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    電池の直流をもとに、モーター各相の電流の向き・大きさ・タイミングを制御します。回生時にはモーターの発電電力を電池へ戻せる直流に変換します（本文6章・補図D）。

14. インバーターの損失が半分になると、車全体の電費も半分になるのでしょうか。

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    いいえ。減るのは元々インバーターで失っていた部分です。車全体の効果は、走行条件や他の装置の損失も含めて決まります（本文6章・補図E）。

13. 用語集

14. 参考資料（一次情報）

1. WSTS日本協議会（JEITA掲載）「WSTS 2026年春季 半導体市場予測（2026年6月2日）」 — https://www.jeita.or.jp/japanese/stat/wsts/docs/20260602WSTS.pdf
2. WSTS「Q2 2026 Release（2026年8月6日）」 — https://www.wsts.org/esraCMS/extension/media/f/WST/7745/WSTS-Q2-Release-2026-08-06.pdf
3. SIA（米国半導体工業会）「Global Annual Semiconductor Sales Increase 25.6% to $791.7 Billion in 2025」 — https://semiconductors.org/global-annual-semiconductor-sales-increase-25-6-to-791-7-billion-in-2025/
4. NVIDIA「NVIDIA Blackwell Platform Arrives to Power a New Era of Computing（2024年3月18日）」 — https://nvidianews.nvidia.com/news/nvidia-blackwell-platform-arrives-to-power-a-new-era-of-computing
5. Apple「Apple introduces M4 chip（2024年5月7日）」 — https://www.apple.com/newsroom/2024/05/apple-introduces-m4-chip/
6. Texas Instruments「CMOS Power Consumption and Cpd Calculation（SCAA035B）」 — https://www.ti.com/lit/an/scaa035b/scaa035b.pdf
7. Samsung Semiconductor「Semiconductor glossary: DRAM」 — https://semiconductor.samsung.com/support/tools-resources/dictionary/semiconductor-glossary-dram/
8. SK hynix「SK hynix Starts Mass Production of World's First 321-High NAND（2024年11月21日）」 — https://news.skhynix.com/en/sk-hynix-starts-mass-production-of-world-first-321-high-nand/
9. キオクシア「Kioxia Commences Sample Shipments of 10th-Generation BiCS FLASH Devices（2026年7月3日）」 — https://www.kioxia.com/en-jp/about/news/2026/20260703-1.html
10. Samsung Semiconductor「Samsung Electronics Begins Industry's First Mass Production of 9th-Gen V-NAND」 — https://semiconductor.samsung.com/news-events/news/samsung-electronics-begins-industrys-first-mass-production-of-9th-gen-v-nand/
11. JEDEC「JEDEC and Industry Leaders Collaborate to Release JESD270-4 HBM4 Standard（2025年4月16日）」 — https://www.jedec.org/news/pressreleases/jedec%C2%AE-and-industry-leaders-collaborate-release-jesd270-4-hbm4-standard-advancing
12. Samsung「Samsung Ships Industry-First Commercial HBM4 With Ultimate Performance for AI Computing（2026年2月12日）」 — https://news.samsung.com/global/samsung-ships-industry-first-commercial-hbm4-with-ultimate-performance-for-ai-computing
13. Micron「Micron in High-Volume Production of HBM4 Designed for NVIDIA Vera Rubin（2026年3月16日）」 — https://investors.micron.com/news/press-release/2026/Micron-in-High-Volume-Production-of-HBM4-Designed-for-NVIDIA-Vera-Rubin-PCIe-Gen6-SSD-and-SOCAMM2-03-16-2026/default.aspx
14. SK hynix「SK hynix Announces 2Q26 Financial Results（2026年7月29日）」 — https://news.skhynix.com/en/q2-2026-business-results/
15. Texas Instruments「Texas Instruments breaks ground on new 300-mm semiconductor wafer fabrication plants in Sherman, Texas（2022年5月18日）」 — https://www.ti.com/about-ti/newsroom/news-releases/2022/2022-05-18-texas-instruments-breaks-ground-on-new-300-mm-semiconductor-wafer-fabrication-plants-in-sherman--texas.html
16. Infineon「Different types of IGBT」 — https://www.infineon.com/knowledge-centre/different-types-of-igbt
17. 三菱電機「Physical properties of SiC（SiC lecture series 04）」 — https://www.mitsubishielectric.com/semiconductors/powerdevices/topics/sic/lecture_series/04_e.pdf
18. STMicroelectronics「STMicroelectronics unveils new generation of silicon carbide power technology tailored for next-generation EV traction inverters（2024年9月24日）」 — https://newsroom.st.com/media-center/press-item.html/c3283.html
19. Infineon「Infineon CoolGaN Transistors G5 are adopted by Chicony（2026年3月6日）」 — https://www.infineon.com/market-news/2026/infpss202603-064
20. Sony Semiconductor Solutions「History of Sony's Semiconductors」 — https://www.sony-semicon.com/en/company/history/
21. Analog Devices「MEMS Gyroscope Provides Precision Inertial Sensing in Harsh, High Temperature Environments」 — https://www.analog.com/en/resources/technical-articles/mems-gyroscope-provides-precision-inertial-sensing.html
22. Nobel Prize Outreach「The Nobel Prize in Physics 2014」 — https://www.nobelprize.org/prizes/physics/2014/summary/
23. Coherent「Coherent Samples Low-Noise 400mW CW Lasers（2025年9月25日）」 — https://www.coherent.com/news/press-releases/coherent-samples-low-noise-400mw-cw-lasers
24. MACOM「WGC18630（GaN-on-SiC HEMT, 5G基地局向け）」 — https://www.macom.com/products/product-detail/WGC18630
25. Intel「High-k and Metal Gate Transistor Research」 — https://www.intel.com/pressroom/kits/advancedtech/doodle/ref_HiK-MG/high-k.htm
26. KOKUSAI ELECTRIC「IR Day 2024（3D NANDの構造例、25頁）」 — https://www.kokusai-electric.com/sites/default/files/2024-07/IR_Day_J_02.pdf
27. Infineon「GaN HEMT Structure: Architecture, Physics & Operation」 — https://www.infineon.com/product-information/gan-hemt-structure-architecture-physics-operation
28. Hamamatsu Photonics「Compound opto-semiconductor photosensors」 — https://www.hamamatsu.com/content/dam/hamamatsu-photonics/sites/documents/99_SALES_LIBRARY/ssd/compound_kird9004e.pdf
29. 日清紡マイクロデバイス「GaAs半導体製品の歴史（前半）」 — https://www.nisshinbo-microdevices.co.jp/ja/products/rf-device/column/02.html
30. Siltronic「Sites（300 mmシリコンウェハ・インゴットの製造）」 — https://www.siltronic.com/en/our-company/sites.html
31. NIST「Fracture strength of micro- and nano-scale silicon components」 — https://www.nist.gov/publications/fracture-strength-micro-and-nano-scale-silicon-components
32. Sony Semiconductor Solutions「Common Technology of Image Sensors」 — https://www.sony-semicon.com/en/technology/is/index.html
33. IQE「Indium Phosphide substrates」 — https://www.iqep.com/products/substrates/inp/
34. Journal of Semiconductors（著者らの研究論文）「Fabrication and optimization of 1.55-µm InGaAsP/InP high-power semiconductor diode laser（2015）」 — https://www.jos.ac.cn/article/doi/10.1088/1674-4926/36/9/094010
35. DENSO「Power Control Unit（駆動と回生の電力変換）」 — https://www.denso.com/global/en/products/lineup/pick-up/pcu/
36. Texas Instruments「Reducing Power Loss and Thermal Dissipation in SiC Traction Inverters（SSZT070）」 — https://www.ti.com/document-viewer/lit/html/SSZT070
37. 三菱電機「インバータ運転の省エネ効果」 — https://fa-faq.mitsubishielectric.co.jp/faq/show/11478?site_domain=default
38. DENSO「デンソー初、SiCパワー半導体を用いたインバーターを開発（2023年3月31日）」 — https://www.denso.com/jp/ja/newsroom/news/2023/20230331-01/
39. Mitsubishi Electric「High Voltage SiC Power Modules（Railway Traction / Motion Control）」 — https://www.mitsubishielectric.com/semiconductors/powerdevices/products/power-module/hv-sic-module/
40. Toshiba Electronic Devices & Storage「2nd Generation Features of SiC MOSFETs（IGBTとの切替え特性比較）」 — https://toshiba.semicon-storage.com/ap-en/semiconductor/product/mosfets/sic-mosfets/articles/features-of-sic-mosfets.html
41. Mitsubishi Electric「Inverter Basics（Purpose for Using the Inverter）」 — https://www.mitsubishielectric.com/fa/service-support/global/e-learning/pdf/eng/3-FREQROL_Basics_800_Mainte_na_eng.pdf

15. 主張と出典の対応表（監査）

最終更新：2026年10月31日／市場統計はWSTS（世界半導体市場統計）、製品の状況は各社の公式発表、物性値は三菱電機の技術資料を出典としています。物理の一般原理の説明と、本稿の計算・推測は、本文中のタグで区別しています。図はImage Genで作成した学習用概念図です。寸法・粒子数・膜厚などは実物と一致しません。写真はWikimedia Commonsの自由ライセンス画像で、各キャプションに作者とライセンスを記載しています。