卒業予定
半導体工学 （デバイス工学）
🇯🇵 日本 · 工学様子見ゾーン239専攻中、安全度上位38%
専攻の余命
6年11か月
06日 01:32:08:484
AIでこの専攻の採用が減り始めるまで
2033年9月24日 · D-2534
推定の幅 3年5か月 – 13年11か月
新人が担う歩留まり解析やレシピ調整はAIに移るが、クリーンルームでの24時間体制の現場対応や装置の復旧は人の仕事だ。熊本・北海道の新工場と経済産業省の補助金でプロセス・装置人材が不足しており、採用減が来るのは遅い。
詳しく見る
新卒採用横ばい
専攻ランキング148 / 239
半導体工学（デバイス工学）：AIが新卒採用に与える影響
半導体工学科の新人がまず任されるのは、製造データを見ながら不良品の割合を分析し、製造条件を微調整する仕事です。この分析作業はAIに移っていますが、クリーンルームでの現場対応は残ります。
半導体工場の仕事は、AIでどこがもう変わっていますか。
製造データから不良の原因を探り、条件を微調整する分析はAIに移っていますが、クリーンルームで24時間体制の異常対応をしたり、止まった装置を直したりする仕事は、その場に人がいなければできません。九州や北海道で新しい工場が作られ、国からの補助も出ているため、工程や装置を扱う人材の不足が採用を長く支えます。
半導体プロセスエンジニアと半導体設計エンジニアでは、影響の出方が違いますか。
回路そのものを設計する半導体設計エンジニアや電子回路の設計者は、この学科の進路の中でも早い時期に影響を受けると見ています。工場の現場で装置を扱う半導体プロセスエンジニアは、24時間体制の現場対応が中心のため、変化が及ぶのはかなり後になります。
半導体工学科で学ぶなら、学生のうちに何を準備すればよいですか。
座学だけでなく、工場でのインターンを通じて、クリーンルームでの装置の扱い方や、異常が起きたときの対応の流れを体で覚えておくことが役立ちます。AIが出す分析結果を読み、次にどの製造条件を調整すべきか判断する練習も、就職後すぐに生かせます。
作成日
半導体工学 （デバイス工学）の結果について· 日本語
まだコメントはありません