ロボットとAI、人間が三位一体となって高品質な成膜を実現　NTT先端技術総合研究所の技術革新

ロボットとAIで回す「解釈可能な自律スパッタ」

NTT株式会社先端技術総合研究所は2026年8月25日、「解釈可能な自律実験」と名付けた実験技術を発表しました。AIが実験を自動で進めるだけでなく、人間が理解して使えるルールを抽出できるのが特徴です。

この技術は、材料から粒子をたたき出し、基板に付けて薄い膜を作る「スパッタ成膜」の装置と、できた膜を調べる「光学評価」、次に試す条件を選ぶ「ベイズ最適化AI」（それまでの結果をもとに次の実験条件を決める手法）を、実験サイクルとしてつないだものです。実験のサイクルは技術者や研究者による従来の運用と比べて大きく速まり、約３倍になるとしています。

このサイクルで作ったのは、β-Ga₂O₃（ベータ型酸化ガリウム）の薄膜。次世代パワー半導体の材料の一つで電力の変換や制御を受け持ちます。自律実験では温度、スパッタ電力、アルゴンの流量、酸素の流量の４つの成膜パラメータを制御して行われました。

品質の指標はアーバックエネルギー（EU・小さいほど膜の品質が高い）。56回目の自律探索で、EUが182meV（ミリ電子ボルト）となる成膜条件を見いだしたといいます。NTTは、サファイア製のウェハ上にスパッタ法で作ったβ-Ga₂O₃薄膜として、報告されている中で最小の値だとしています。

さらに実験では、単結晶薄膜も実現したといいます。NTTは、β-Ga₂O₃のスパッタ成膜では世界初だとしています。

次に、最適化の過程で集まったデータをランダムフォレスト（条件分岐の予測モデルを多数束ねて答えを出す機械学習の手法）で解析しました。そして、個々のパラメータとその組み合わせが膜の品質にどう効くかを特定することに成功したのです。

この解析から抽出されたのは、「各パラメータを順に調整し、最後に温度と酸素流量を重点的に調整する」という、人がそのまま実行できる手順です。

そこで研究者がこの手順に沿って成膜条件を再び最適化したところ、EUは182meVから163meVまで下がったといいます。AIの探索が見つけた条件を、人間の手が加わってさらに良くした形です。

今後は、複数の評価指標を扱う最適化や、材料や成膜プロセスの知識を取り入れてAIモデルの高度化を進めるとしています。多様な材料や装置での検証も行う方針です。

論文は8月13日付で国際学術誌「Nature Communications（ネイチャー・コミュニケーションズ）」に掲載されました。