ファブ運営・インフラ
ファブのデータサイエンティスト
最終更新：2026-09-28
この職種は何をするのか
ファブのデータサイエンティストは、製造装置のセンサーデータ、計測・検査の結果、ウェハテストの結果といった膨大な製造データを分析し、歩留まり向上や装置の稼働率向上に活かす職種です。1台の装置が毎秒数百項目のデータを出し、ファブ全体では1日にテラバイト単位のデータが生まれます。統計・機械学習の力と、そのデータが工程の何を表しているかを理解する半導体の知識の両方が求められます。
仕事内容
データ基盤の整備
装置ログ・計測値・ロット履歴・テスト結果を、ウェハやロットの単位でつなげて分析できる形に整えます。データの紐づけが分析の成否の大半を決めます。
装置の異常検知（FDC）
センサーデータの波形から、装置の異常やプロセスのずれを早期に検知するモデルを作ります。誤報が多いと現場に使われなくなるため、精度と運用性の両立が課題です。
予測モデルの開発
センサーデータから計測値を推定するバーチャルメトロロジーや、部品の故障を事前に予測する予知保全のモデルを開発します。
現場への展開
作ったモデルを、プロセスエンジニア・装置エンジニア・歩留まりエンジニアが日常的に使える仕組みに落とし込みます。分析結果をアクションにつなげるまでが仕事です。
担当する工程・装置
必要になる知識・用語
主な企業
よくある質問
IT業界のデータサイエンティストから転職できますか？
できます。統計・機械学習・データ基盤の技術はそのまま活かせます。ただし工程と装置の知識がないと、データの意味を取り違えて誤った結論を出しやすいため、入社後にプロセスを学ぶ姿勢が必要です。
どんな部署に所属しますか？
歩留まり改善部門、生産技術部門、情報システム部門、あるいは専任のデータ分析部門など、ファブによってさまざまです。装置メーカーやソフトウェア企業にも同じ職種があります。
生成AIは使われていますか？
報告書の作成支援や社内文書の検索などで導入が始まっています。一方、工程の制御に関わる分析では、説明できるモデルと検証の手順が重視され、従来の統計・機械学習が中心です。