2035年、AIによって価値が10倍になる計測技術（中編）― 世界が奪い合う「測る技術（センシング・トポロジー）」TOP10

1．はじめに

前編では、AIという巨大な「脳」を支えるためには、物理世界の状態を正確にデジタル化する計測技術が不可欠であることを解説しました。

AIが高度化するほど、サイバー空間とフィジカル空間をつなぐ計測の不確かさが、システム全体の効率や安全性を左右するという構造がより鮮明になっています。

2035年に向けて、ハイパースケールAIデータセンターの建設ラッシュや、半導体製造の微細化投資は極限に達します。

市場の注目はGPUや露光装置に集まりがちですが、これらの超高密度インフラを安定して稼働させるための本当の支配因子は、物理量をリアルタイムで捉えるインライン・センシング技術です。

2035年のAI社会では、GPUそのものよりも 「正しく測る技術」が価値を持つ可能性があります。

特に重要性が高まると考えられるのは、

• 流量計測
• ガス計測
• 光計測
• 温度計測
• 先進パッケージ検査

 です。

AIデータセンターの液冷化と、 AI半導体の3次元実装化が同時に進むことで、 これらの計測技術がAIインフラの性能と歩留まりを左右する時代が到来します。

本記事では、2035年に向けて価値が高まる計測技術TOP10と、 その中でも最も重要なボトルネックについて解説します。

【３部作】
・2035年、AIによって価値が10倍になる計測技術（前編）― AI社会はなぜ「測定力（Metrology）」で決まるのか
・2035年、AIによって価値が10倍になる計測技術（中編）― 世界が奪い合う「測る技術（センシング・トポロジー）」TOP10 （本稿）
・2035年、AIによって価値が10倍になる計測技術（後編）― 日本企業はAI時代の隠れた勝者（ストロング・ホールド）になれるのか

2．AI社会を規定する「測る技術」TOP10

すべての計測技術が同じ重要度で成長するわけではありません。

2035年に向けて特に価値の上昇が大きいと考えられる計測技術を、AIインフラへの影響度と市場成長性の観点から順位付けすると次のようになります。

順位	計測技術	主な用途	2035年に重要となる理由
1位	流量計測	液冷、薬液供給、特ガス供給	AIデータセンターの液冷化と半導体製造の高度化で需要が急増
2位	光計測	光通信、CPO、光電融合	GPU間通信の高速化で光信号品質管理が必須になる
3位	高純度ガス計測	ALD、ALE、CVD、エッチング	先端半導体ほどガス組成管理が歩留まりを左右
4位	非接触・空間温度計測	液冷設備、GPU、3D-IC	発熱密度上昇により温度管理が重要化
5位	電力品質計測	AIデータセンター、電源設備	AIインフラの巨大電力消費と品質管理を支える
6位	超高真空・極微差圧計測	EUV、成膜、エッチング	微細化に伴い超高真空制御が重要になる
7位	超低周波・多軸微振動計測	露光装置、精密加工装置	ナノメートル精度加工の前提条件
8位	ナノスケール表面・トポロジー計測	CMP、接合面、ハイブリッドボンディング	ナノレベルの平坦度管理が必要
9位	超微小粒子計測	クリーンルーム、工程監視	微粒子による歩留まり低下防止
10位	環境・エネルギー効率計測	AIデータセンター、半導体工場	AIインフラの持続可能性を支える

注目すべきは上位5技術

特に、

• 流量計測
• 光計測
• 高純度ガス計測
• 非接触・空間温度計測
• 電力品質計測

は、2035年のAIインフラを支える中核技術になると考えられます。

中でも流量計測、光計測、高純度ガス計測は、

• AIデータセンター
• 半導体製造
• 先進パッケージ

という複数の成長分野にまたがって活用されるため、価値の上昇幅が最も大きい計測技術群といえるでしょう。

GPUやAIアクセラレータの性能向上ばかりが注目されますが、それらを支えるインフラの現場では、「どれだけ正確に測れるか」が競争力を決める時代が近づいています。

2-1．流量計測（Flow Metrology）

流量計測は、AIインフラの中で最も深刻なボトルネックになる領域です。

液冷データセンターでは、GPUの熱密度が100〜140kW／ラックに達し、冷媒の流量が数％変動するだけで、サーバーの寿命や性能が大きく変わります。

●なぜ流量計測が難しいのか

• 配管内の流速分布は、温度・粘度・圧力で非線形に変化する
• レイノルズ数が境界層の形成を左右し、測定値に大きく影響する
• 冷媒の経年劣化（酸化・粘度変化）がセンサの校正値を狂わせる
• 化学液では腐食・析出が発生し、センサのゼロ点がずれる

特にコリオリ式流量計は、流体の慣性力を利用して質量流量を直接測定しますが、 温度依存性・材料の弾性率変化・振動ノイズ を補正するために高度なアナログ設計が必要です。

2-２．光回路・コヒーレント光計測（Optical Metrology）

光電融合（CPO）では、光信号の「形」を測る必要があります。
（コヒーレントとは、波動が互いに干渉しあう性質を持つことを表す言葉で、二つまたは複数の波の振幅と位相の間に、一定の関係があることを意味します。）

●光計測の本質

• 光の位相は、干渉計で測定
• 偏波状態は、ストークスパラメータで解析
• WDMの波長スペクトルは、光学フィルタと高速ADCで取得
• コヒーレント受信は、ローカルレーザの安定性が鍵

2-３．高純度ガス計測（Gas Metrology）

ALD／ALEでは、ガスの供給タイミングが数ミリ秒単位で歩留まりを左右します。

●ガス計測の本質

• ガスの分圧は、チャンバー内の反応速度を決定する
• 特ガスの純度が1ppm変化するだけで膜質が変わる
• QMSはイオン化効率・質量分解能・真空度の安定性が鍵
• FT-IRは光路長・吸収係数・温度補正が精度を左右する

2-４．非接触・空間温度計測（Thermal Metrology）

3D-IC内部の温度は、従来のサーミスタでは測定できません。
そこで光ファイバを用いた分布型温度計測が重要になります。

●光ファイバ温度計測の仕組み

• FBG（ファイバ・ブラック・グレーティング）は、温度で反射波長が変化
• ラマン散乱は、温度依存の散乱光強度を利用
• 1本のファイバで数千点の温度を同時測定可能
• 電磁ノイズに強く、データセンターや半導体装置に適合

2-５．電力品質計測（Power Metrology）

AIデータセンターは、電力の「量」ではなく「質」が問題になります。

●電力品質の本質

• 高調波歪みは、電源装置の寿命を縮める
• ナノ秒オーダーの電流変動は、GPUの誤動作を誘発
• 電圧サージは、液冷ポンプや電源ユニットを破壊
• 広帯域電流センサは、磁気飽和・温度ドリフトの補正が必須

2-6．超高真空・極微差圧計測（Pressure Metrology）

EUV露光では、真空度の揺らぎが露光品質を直撃します。

●真空計測の難しさ

• イオンゲージは、電子衝突・イオン化効率の補正が必要
• キャパシタンス・マノメータは、隔膜の材料特性が精度を左右
• 腐食性ガス（フッ素系）で隔膜が劣化し、ゼロ点がずれる
• 真空度の変化は、プラズマの電子密度・インピーダンスに影響

2-7．超低周波・多軸微振動計測（Vibration Metrology）

EUV露光では、数ナノメートルの振動が歩留まりを左右します。

●微振動計測の本質

• LDVは、レーザの周波数安定性が測定精度を決定
• サーボ型加速度計は、温度ドリフト・ゼロ点補正が必須
• 多軸同時計測は、装置内部の振動モード解析に不可欠
• AI制御と連動したアクティブ制振が標準化

2-8．ナノスケール表面・トポロジー計測（Surface Metrology）

ハイブリッドボンディングでは、表面のナノレベルの凹凸が歩留まりを左右します。

●表面計測の本質

• AFM（原子間力顕微鏡）は、探針の形状・材質が測定精度を左右
• WLI（白色干渉計）は、光路差の干渉縞から表面形状を解析
• OCT（光コヒーレンス断層計）は、内部欠陥（ボイド）を非破壊で検出
• 表面粗さの数ナノメートル差が接合強度を決定

2-9．超微小粒子計測（Particle Metrology）

サブ10nm粒子は、半導体製造の最大の敵です。

●粒子計測の本質

• レーザ散乱法は、粒子径と散乱強度の非線形性が課題
• 超純水中の粒子は、流体の乱れで測定値が変動
• サブ10nmでは、ブラウン運動がノイズとして現れる
• AIは粒子カウントの時系列から装置摩耗を予兆

2-10．環境・エネルギー効率計測（Environmental Metrology）

2035年には、環境データのリアルタイム計測が法的義務化されるかもしれません。

●環境計測の本質

• CO₂センサは、赤外吸収の温度補正が必須
• 水使用効率（WUE）は、流量計・水質計の統合が必要
• PUE（電力使用効率）は、電力計測と熱計測の両方が必要
• ブロックチェーン連携でデータ改ざんを防止

3．2035年に最も深刻化する「流量計測技術」のボトルネック

AI社会の中核インフラである 半導体前工程の拡大 と データセンターの全面液冷化 は、2035年に向けて同時にピークを迎えるでしょう。

この2つの巨大産業が共通して依存しているのが、冷媒や化学液の流量を正確に測定する 流量計測技術（Flow Metrology） です。

温度計や圧力計のようなセンサは、MEMS技術による大量生産が比較的容易で、参入企業も多く存在します。

しかし、流量計測だけは事情がまったく異なります。
特に次のような条件下で高精度を維持することは、極めて高度な技術を必要とします。

• 酸・アルカリ・有機溶剤などの 過酷な化学液
• 粘度や温度が刻々と変化する 冷媒の動的挙動
• 長期間の運転による 経年劣化や材料の変質
• 配管内の流速分布の乱れや非対称性といった 流体工学的要因

これらを「不確かさ」を極限まで抑えて測定するためには、単なる電子回路ではなく、流体工学・材料科学・校正ノウハウが融合した アナログ技術の蓄積 が不可欠です。

そのため、2035年には次のような事態が現実味を帯びてきます。

GPUの納品待ちではなく、 “流量計の納期が2年待ちでデータセンターが稼働できない” というボトルネックが発生する。

AI社会の熱設計を支える流量計測は、最も深刻な供給不足が予測される領域であり、世界中の企業が奪い合う戦略資源へと変わっていきます。

4．2035年に最も不足する計測技術ベスト3

本コラムでは、2035年に向けて価値が高まる計測技術TOP10を紹介してきました。

これらの技術はすべて重要ですが、その中でも特に需要拡大が著しく、供給不足や技術者不足が深刻化する可能性が高い分野があります。

AIデータセンターの建設ラッシュ、先端半導体工場の増設、そして光通信インフラの高度化を踏まえると、特に注目すべき計測技術は次の3つです。

順位	計測技術	不足する理由
1位	流量計測	液冷データセンターと半導体製造の両方で需要増
2位	光計測	光電融合とCPOの普及
3位	ガス計測	ALD・ALE工程の増加

第1位　流量計測

流量計測は、AI時代の計測技術の中で最も重要な分野になる可能性があります。

その理由は、AIデータセンターと半導体製造の両方で不可欠だからです。

AIデータセンターでは液冷システムの普及により、冷却液の流量監視が必須となります。

一方、半導体工場では特殊ガスや薬液をナノレベルの精度で制御する必要があり、高性能な流量計測技術が歩留まりを左右します。

つまり流量計測は、AIインフラと半導体産業の双方を支える数少ない共通基盤技術なのです。

2035年に向けて最も需要が拡大する計測分野と言えるでしょう。

第2位　光計測

AIの進化によって、データセンター内部の通信量は爆発的に増加しています。

その結果、電気配線だけでは限界が見え始めており、光通信や光電融合技術への移行が加速しています。

光通信が普及するほど重要になるのが、光信号を正確に測定し評価する光計測技術です。

通信速度が800G、1.6T、さらにその先へ進むほど、わずかな信号劣化やノイズがシステム全体の性能に影響します。

2035年には、光を「作る技術」だけでなく、「測る技術」が競争力を決定する時代になると考えられます。

第3位　ガス計測

半導体の微細化が進むほど、ガス計測の重要性は高まります。

ALD、ALE、EUV関連工程では、ガス組成や供給量のわずかな変動が膜質や歩留まりに大きな影響を与えます。

特に2nm世代以降では、加工技術そのものよりもプロセス管理能力が重要になる場面が増えていきます。

そのため、ガス分析技術やプロセスモニタリング技術への需要は今後も拡大すると予想されます。

4．まとめ

AI社会が高度化するほど、デジタル空間の最適化能力に対して、物理空間の計測能力が追いつかないというギャップが顕在化します。

流量、ガス、温度、電力、圧力、光、振動、表面、粒子、環境── これら10の領域で展開される極限計測は、AIに物理現実という名の「正解」を教えるための必須インフラです。

「測れないものは、AIであっても最適化できない」。
この事実の前に、世界のハイテク企業は計測技術の囲い込みを加速させています。
計測技術は、AI社会を裏で支配する新たな地政学的戦略資源となりつつあります。

AI社会の拡大に伴い、極限計測は国家や企業が競い合う戦略資源へと変わりつつあります。

後編では、この覇権争いの中で日本企業がなぜ圧倒的な優位性を持つのか、そしてAI時代の「静かなる勝者」となり得る技術的基盤と戦略について、具体的な企業群とともに深く掘り下げていきます。