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

1．はじめに
2．なぜ日本の計測技術は模倣できないのか― 巨額投資でも越えられない“アナログの壁”
3．なぜ2035年に計測需要は爆発するのか
4．世界のAIインフラを支配する日本の計測・検査企業
５．市場規模予想
6．まとめ― 日本企業はAI時代の“静かなる勝者”になる

1．はじめに

AI市場では、NVIDIAのGPU、TSMCの最先端ファウンドリ、OpenAIのLLMといった「AIの頭脳」を作る企業が注目を集めています。

しかし、前編・中編で見てきたように、2035年のAI社会では、これらの巨大な計算装置を安全かつ高効率に動かすための計測技術（センシング＆マトロジー）が、産業の根幹を支える存在になります。

AIデータセンターは100kWを超える熱密度、半導体製造は2nm以下の微細加工、光電融合ネットワークや先進パッケージングなど、物理インフラは極限領域へ突入しています。

こうした環境では、温度・流量・圧力・ガス組成・振動・表面形状といった物理量を正確に測定する「感覚器官」がなければ、AIは正しく動作できません。

そして、日本企業は、この領域で世界が依存せざるを得ない強固なサプライチェーンを築いています。

本稿後編では、なぜ日本企業が計測分野で圧倒的な優位性を持つのか、その技術的本質と、2035年のAIインフラ市場を実効支配する企業群の戦略を解説します。

【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
・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（本稿）

2．なぜ日本の計測技術は模倣できないのか― 巨額投資でも越えられない“アナログの壁”

AIインフラは巨大化し、世界中で投資が加速しています。

しかし、計測技術だけは「資本力」や「デジタル化」だけでは追いつけません。

その理由は、次の3つの技術的要因に集約されます。

2-1．極限の“不確かさ”を抑えるアナログ技術の蓄積

計測器の本質は、センサが受け取る微弱な物理信号を、ノイズと分離しながら正確なデジタル値へ変換することです。

ここには次のような高度なアナログ技術が必要です。

流体力学（流速分布、レイノルズ数の変化）
熱力学（温度依存性、材料の膨張）
量子力学（光・電子の振る舞い）
材料科学（腐食、経年劣化、弾性率の変化）
信号処理（ノイズ除去、線形化、温度補正）

同じ設計図を使っても、実際の製造プロセスでの微細な差が測定精度に影響します。

この“暗黙知”はデータ化しにくく、短期間で模倣することはできません。

2-2．インライン校正と顧客認証という参入障壁

半導体ファブや化学プラントでは、計測器の変更は歩留まりの喪失リスクを伴います。

そのため、次のような性質が参入障壁になります。

一度採用された計測器は10年以上使われる
数万時間の稼働実績（MTBF）が信頼性の証明となる
「スペックが同じでも置き換えない」という文化がある
顧客ごとの装置・配管・環境に合わせた“現場最適化”が必須

つまり、後発企業が優れた製品を作っても、実績がなければ採用されません。

2-3．現場での“すり合わせ力”が不可欠

計測器は単体で機能するものではなく、装置・配管・電源・振動環境など、現場の条件と密接に結びついています。

日本企業は長年、顧客の工場に深く入り込み、現場の課題を一緒に解決する「すり合わせ型」の文化を築いてきました。

AI時代の複雑なインフラでは、この現場調整力が最大の武器になります。

3．なぜ2035年に計測需要は爆発するのか

前編では、AI社会において計測技術が「目」と「耳」の役割を担うことを説明しました。
中編では、流量・ガス・温度・光・振動など、世界が奪い合う計測技術TOP10を紹介しました。

ではなぜ2035年に向けて、これほど計測技術の価値が高まるのでしょうか。

その理由は、AIインフラそのものが、これまで人類が経験したことのない高密度化と複雑化の時代へ入るからです。

3-1．AIデータセンターは「熱との戦い」になる

AIサーバーの熱密度は急速に上昇しています。

2015年頃のサーバーラックは10kW未満が一般的でした。

しかし生成AIの普及によって、現在は100kW級ラックが現実となり、2035年には150〜200kW級へ到達する可能性があります。

こうなると空冷だけでの運用は困難になります。

液冷化が進むほど、

流量
圧力
温度
漏液
冷媒品質

を常時監視する必要があります。

つまりAIデータセンターの進化は、そのまま計測需要の増加を意味します。

3-2．半導体は「加工技術」から「計測技術」の時代へ

半導体の微細化も同様です。

5nm世代では約1200工程だった製造工程は、2nm世代では1800工程規模へ増加すると予想されています。

工程が増えるほど、

ガス組成
真空度
温度
粒子数
表面形状

などの計測ポイントも増加します。

特にALD、ALE、EUV、ハイブリッドボンディングでは、加工そのものよりも「正しく測れるか」が歩留まりを左右する時代に入りつつあります。

3-3．計測器もAIによって進化する

さらに2035年には、計測器そのものがAI化されると考えられています。

AIは、

センサ劣化の予測
自動校正
異常検知
データ補正

を行い、人間よりも早く装置の状態を把握できるようになります。

計測器は単なる測定装置ではなく、AIインフラを支える知能機器へと進化していきます。

4．世界のAIインフラを支配する日本の計測・検査企業

計測技術は単なる成長市場ではありません。

この分野には長年の技術蓄積や顧客認証、現場で培われたノウハウが必要であり、新規参入が極めて難しいという特徴があります。

その結果、世界のAIインフラを支える重要な計測・検査技術の多くを、日本企業が担っています。

まずは、2035年のAI社会において重要な役割を果たす主要企業を一覧で整理してみましょう。

●2035年のAIインフラを支える日本企業一覧

企業名	主力分野	コア技術	AI社会での役割
堀場製作所	ガス計測	MFC、ガス分析計	半導体工場のガス供給制御
フジキン	流体制御	超高純度バルブ、流体制御機器	半導体工場の流体ネットワーク
レーザーテック	光学検査	EUVマスク検査	先端半導体の歩留まり向上
ニコン	光学計測	位置合わせ計測、オーバーレイ計測	ハイブリッドボンディングを支える
東京精密	精密計測	表面形状測定、プローバ	3D実装・HBMの品質保証
アドバンテスト	半導体検査	半導体テスタ	GPU・HBMの最終品質確認
浜松ホトニクス	光計測	光センサ、光検出器	光電融合・光通信を支える
キーエンス	産業センシング	画像処理、3D計測	AI工場の神経網

これらの企業は、それぞれ異なる領域で世界的な競争力を持っています。
しかし共通しているのは、AI社会を支える「目」「耳」「神経」となる計測・検査技術を提供している点です。

また、これらの企業がAIインフラのどの領域を支えているのかを整理すると、次のようになります。

●AIインフラとの関係性マップ

企業名	データセンター	半導体前工程	先進パッケージ	光通信
堀場製作所	△	◎	○	－
フジキン	△	◎	○	－
レーザーテック	－	◎	△	－
ニコン	－	○	◎	－
東京精密	－	○	◎	－
アドバンテスト	－	○	◎	－
浜松ホトニクス	△	○	△	◎
キーエンス	○	○	△	－

※ ◎：極めて重要　○：重要　△：関連あり

この表からも分かるように、日本企業はAIデータセンターそのものを支配しているわけではありません。

しかし、AIインフラを構成する半導体製造、先進パッケージング、光通信、工場自動化といった重要領域では、世界が依存せざるを得ないポジションを確保しています。

言い換えれば、日本企業はAIの主役ではありません。

しかし、AIが動作するために不可欠な「計測・検査」という土台を握っているのです。

ここからは、それぞれの企業がどのような技術的強みを持ち、なぜ2035年のAI社会で価値を高めていくのかを見ていきます。

4-1．堀場製作所― 特殊ガス流量計測の世界トップ

コア技術：MFC（マスフローコントローラ）、ガス分析技術
AI半導体の製造では、数百種類にも及ぶ特殊ガスが使用されます。
ALDやALEでは、ガスの供給タイミングや流量のわずかな変動が膜質や歩留まりを左右します。
堀場製作所は、こうした特殊ガスを高精度に制御するMFCやガス分析技術で世界トップクラスの競争力を持っています。
2035年に向けて半導体製造工程がさらに複雑化するほど、堀場製作所の重要性は高まっていくでしょう。

4-2．フジキン― 半導体工場の“血管”を支配する企業

コア技術：超高純度バルブ、流体制御機器、ガス供給システム
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ます。
どれほど高性能な製造装置であっても、ガス供給や流体制御が不安定であれば歩留まりは維持できません。
フジキンは超高純度流体制御分野で世界的な存在感を持ち、半導体工場の“血管”ともいえる配管ネットワークを支えています。
AI時代の半導体工場が巨大化するほど、その存在感はさらに高まると考えられます。

4-3．レーザーテック― EUV時代の“見えない欠陥”を見つける企業

コア技術：EUVマスク検査装置
EUV露光では、回路を形成するマスクの品質が歩留まりを左右します。
マスク上の微小な欠陥は、最終的な半導体の性能や歩留まりに直結します。
レーザーテックは、このEUVマスク検査分野で圧倒的な競争力を持っています。
AI向け先端半導体の生産量が増えるほど、同社の技術は不可欠な存在になります。

4-4．ニコン― ナノメートル位置合わせを支える光学計測の巨人

コア技術：オーバーレイ計測、位置合わせ技術、光学検査
3D-ICやハイブリッドボンディングでは、数百ナノメートル以下の位置合わせ精度が求められます。
ニコンは長年培った光学技術を活用し、半導体製造の位置合わせ計測を支えています。
AI半導体が3次元実装へ進むほど、同社の技術価値は高まっていくでしょう。

4-5．東京精密― 先進パッケージングの“最後の砦”

コア技術：表面形状測定、ウエハプローバ、3次元測定
HBMや3D-ICでは、接合面の平坦度や形状精度が歩留まりを大きく左右します。
東京精密はナノレベルの形状計測技術に強みを持ち、先進パッケージング時代の品質保証を支える企業です。
GPUの性能競争が激化するほど、その重要性は増していきます。

4-6．アドバンテスト― AIアクセラレータを市場へ送り出す“最終試験官”

コア技術：半導体テストシステム
GPUやHBMは製造しただけでは製品になりません。
設計どおりに動作することを確認するテスト工程が不可欠です。
アドバンテストは半導体テスタ分野で世界トップクラスの企業であり、AI半導体市場の成長を支える重要な存在です。
NVIDIAやAMD、TSMCの先端製品も、最終的にはこうしたテスト工程を経て市場へ送り出されます。

4-7．浜松ホトニクス― 光を測る技術でAI通信革命を支える企業

コア技術：光センサ、光検出器、フォトニクス技術
2030年代には、AIサーバー内部の通信が電気から光へ移行すると予想されています。
その際に重要になるのが、光信号を正確に検出し評価する技術です。
浜松ホトニクスは光を測る技術において世界的な競争力を持ち、光電融合時代の重要プレーヤーになる可能性があります。

4-8．キーエンス― AI工場の“神経網”を構築する企業

コア技術：光電センサ、画像処理、3D計測
AIによる自律製造が普及すると、工場全体をリアルタイムで監視するセンシング技術が不可欠になります。
キーエンスのセンサや画像処理システムは、工場内の膨大な物理情報を収集し、AIへ伝える神経網として機能します。
2035年には、自律型AI工場の基盤技術を支える存在として、さらに重要性を増しているでしょう。

５．市場規模予想

５-1．世界の計測・検査市場規模

年度	世界市場規模	主な成長要因
2024年	約 2.8兆円	半導体前工程・自動車・化学プラント
2030年	約 4.5兆円	AIデータセンター液冷化、3D-IC量産
2035年	約 7.0兆円	光電融合、EUV量産、AI自律製造

●市場規模予測の根拠（技術・産業構造からの推論）

（1）AIデータセンターの熱密度増加と液冷化の加速

2024年：1ラックあたり20〜40kWが主流
2030年：80〜120kWへ上昇
2035年：140〜200kWが標準化 → 液冷化率は2024年の5％ → 2035年には70％超へ

液冷化が進むほど、流量計・温度計・電力品質計測の需要が指数関数的に増加します。

（2）半導体製造の微細化と工程数の増加

2024年：5nm〜3nm
2030年：2nm量産
2035年：1.4nm〜1nmの試験ライン稼働

微細化が進むほど、 ALD回数増加 → 特ガス計測の増加 EUV露光 → 真空計測の増加 3D-IC → 表面計測・温度計測の増加という構造的な需要増が発生します。

（3）光電融合（CPO）と光計測の爆発的需要

2030年以降、AIサーバーのI/Oは電気から光へ移行するとします。
光コヒーレント計測は、従来の電気計測の10倍以上の市場成長率が見込まれます。

（4）環境規制（スコープ3）とリアルタイム環境計測の義務化予測

2030年以降、

CO₂排出量
水使用効率（WUE）
エネルギー効率（PUE）

のリアルタイム計測が法的義務化される国が増加すると仮定します。
これにより、環境計測市場は 2024年比で4倍以上に成長すると予想します。

5-2．領域別の成長率（2024→2035）とその根拠

領域	成長率	背景
流量計測	3.5倍	データセンター全面液冷化、薬液ライン増強
ガス計測	3倍	ALD／ALEの採用増加
温度計測	2.8倍	3D-IC内部温度管理
電力品質計測	3倍	ギガワット級データセンター
真空計測	2.5倍	EUV露光の普及
光計測	4倍	光電融合（CPO）
振動計測	2倍	ナノポジショニング需要
表面計測	3倍	ハイブリッドボンディング
粒子計測	3倍	サブ10nm管理
環境計測	4倍	スコープ3規制・PUE/WUE義務化