歩留まり予測に機械学習を入れたら精度99%でも現場は使わなかった
Qiita / 2026/4/2
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要点
- 半導体製造の歩留まり予測に機械学習を適用したが、指標上は精度99%を達成しても現場では採用されなかったという実例が語られている
- 精度が高くても業務に組み込むには別の要件（運用性・説明可能性・データ/前提条件の妥当性など）が満たせないと使われないことを示唆している
- 製造業の現場導入では、モデル性能だけで意思決定されず、実際のプロセスや責任分界、運用コストがボトルネックになり得る
- 機械学習の価値を現場で成立させるには、予測の正確さに加えて「使える形」に落とし込む設計が重要だという論点につながる
歩留まり予測に機械学習を入れたら精度99%でも現場は使わなかった
半導体FAB（fabrication facility、ウェーハ製造工場）の歩留まり予測にML（機械学習）を導入する話は、ここ2年で急増している。ArXivを掘ると、異常予測にN-BEATS+GNN、SPC...
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