世界最大の三フッ化窒素（NF3）生産企業であるSKスペシャルティが、自社の核心製品による環境負荷を減らすために独自開発した技術を国際学術誌に発表した。気候変動により産業全体で温室効果ガス削減が課題となるなか、企業が主導して代替素材探索の技術を整えた点で業界の関心が集まっている。
SKスペシャルティの研究陣は19日、米国物理協会（AIP）が発刊する国際学術誌「真空科学および技術ジャーナルB」に、人工知能（AI）基盤の地球温暖化係数（GWP）予測フレームワークを公開した。分子構造情報に基づき、三フッ化窒素の代替物質がもたらす温暖化影響を事前に評価できる技術である。GWPは特定の気体の気候変動への寄与度を二酸化炭素と比較する測定単位だ。
三フッ化窒素は二酸化炭素に比べGWPが約1万7000倍に達する超強力な温室効果ガスだ。半導体をエッチングしたり装置内部を清浄に維持するために不可欠なガスだが、大気中にごく少量漏れても気候変動に与える影響が大きい。それでも工程性能と安定性で確実な代案がなく、ここ30年間で三フッ化窒素の使用量は20倍以上拡大した。
SKスペシャルティは三フッ化窒素を最も多く生産する企業でありながら、同時に三フッ化窒素への依存度を下げる技術を自ら開発しなければならない両面的な状況にある。ESG（環境・社会・ガバナンス）経営の圧力が高まる半導体サプライチェーンにおいて、環境負荷を低減した工程ガスを確保することは、顧客企業だけでなく供給企業にとっても戦略的課題となっているためだ。
研究陣は潜在的な代替素材を見つけるため、分子構造に基づきGWPを計算する機械学習フレームワークを開発した。このモデルは気候変動に関する政府間パネル（IPCC）が公開した約200個の分子データを学習し、新たな分子のGWPを算出する。
GWPは当該ガスが大気中の熱をどれだけ効果的に捉え続けるか（放射効率）、大気中でどれだけ長く残存するか（大気中寿命）を考慮して算出される。従来は複雑な実験と長期間の計算が必要だったが、機械学習を適用し三フッ化窒素の代替候補物質のGWPを迅速に計算できる。
SKスペシャルティの研究陣は、今回の予測技術が三フッ化窒素への依存度を下げ、新たな環境配慮型工程ガスを探索するうえで重要なツールになると期待すると付け加えた。
パクソンウSKスペシャルティ研究員は「開発したAIは単に環境指標を予測するにとどまらない。理想的には環境配慮性と工程性能を同時に評価して最適な代替物質を見つけなければならない」と述べ、「素材が環境配慮的であっても、顧客である半導体メーカーは性能が良くなければ受け入れないためだ」と説明した。
さらに「核心の問いは、データが非常に限定的な状況でGWPをどれほど正確に予測できるかだ」とし、「今回の研究はその問いに答えるための第一歩だ」と語った。
最近、SKハイニックス、サムスン電子などの半導体企業も三フッ化窒素の削減に取り組んでいる。SKハイニックスは素材企業・装置企業と協業して代替ガスを開発しており、100余りの工程を最適化して三フッ化窒素の使用量を減らしている。サムスン電子は2018年から半導体生産ラインに三フッ化窒素削減設備を導入し、分解効率も95％以上へと改善した。
参考資料
Journal of Vacuum Science & Technology B（2025）、DOI: https://doi.org/10.1116/6.0004715