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「加工技術」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

最新記事一覧

「選挙の投票用紙」で知られる合成紙大手ユポ。実は投票用紙の売上比率は数%にすぎない。同社の収益の柱は、洗剤ボトルなどと一体化する「インモールドラベル」だ。素材提供にとどまらず、成形金型やロボットの導入工程まで丸抱えで指南するエコシステムを構築。後発の参入を防ぎ、世界シェア2%からさらなる拡大を狙う。世間のイメージとは異なる同社の収益構造と、グローバルニッチトップの普及戦略に迫る

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Semiconductor Intelligenceが2026年8月に発表した、世界半導体企業ランキング。筆者は、このランキングにTSMCや、急成長するメモリメーカーがいないことに強い違和感を覚えた。そこで、各社の決算資料を基にランキングを作り直してみたところ、ChatGPT登場から約4年で世界半導体産業の勢力図が根本から塗り替えられつつあるという、予想以上に劇的な光景が浮かび上がってきた。

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国内のメーカーの中には縦割り組織の壁に悩む企業も少なくない。こうした課題の解消を進めるのがクラレだ。同社は、技術のサイロ化を防ぎ、社内外のネットワーキングを広げる組織「イノベーションネットワーキングセンター(INC)」を設立した。INCでは、素材のスペック売りに縛られず、顧客の潜在ニーズを具現化する「概念実証(PoC)」活動を展開している。インタビューを通して、INCの取り組みを深掘りする。

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車載アンテナなど電子部品を提供しているヨコオは、約13年かけてSAP ERPのグローバル1インスタンス導入を進めてきた。その後の2022年に始まったSAP S/4HANA Cloudへの移行は、既存の資産を生かすブラウンフィールドによる移行を選択。あえて最新のテクノロジーには踏み込まなかった。その理由と、同社の基幹システム運用の現実解を聞いた。

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AI需要を背景に半導体市場が拡大する一方、微細化や3次元(3D)積層化によって製造プロセスは複雑化している。京セラは、幅広い材料ラインアップと成形/加工技術を強みに、半導体製造装置向けファインセラミック部品を強化している。前工程に加え、中/後工程での用途開拓も進める。

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愛知県小牧市の自動車部品メーカー、オーテックでは、工場一筋のベテラン社員が、AIツールを開発し、生産性向上に貢献した。DX推進、AI活用を推し進める同社では、付加価値額を従業員数で割った労働生産性が24%向上、事務作業時間27%減といった成果を出している。現場の「ブルーワーカー業務」は、AIの普及でどう変わるのか、そして、リーダーに求められるスキルは、どう変化していくのか。

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筆者は中東情勢悪化に伴うヘリウム(He)、ナフサ、フォトレジストのサプライチェーンの混乱は、半導体工場停止の危機を招くと警鐘した。ただ、実際には半導体工場が停止したという報告は見当たらない。なぜ最悪のシナリオが回避されているのか、その理由を論じる。その上で、特にHeの供給が綱渡りになる可能性を指摘する。

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サムスン電子ジャパンは、コンテンツ視聴に特化した横折りスマホ「Galaxy Z Fold8」を8月7日に発売する。チタン素材による独自構造で高い耐久性を備えつつ、横折り機として世界最軽量クラスの約201gを実現した。アプリ操作を代行するAI機能や、特定の人物を自動で追従し動画を切り出す推し活向け撮影機能を搭載する。

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サムスン電子は次世代の折りたたみ製品に向けた新技術であるFlex Titaniumを発表した。この技術はチタン合金フィルムとチタンプレートを組み合わせることで、薄さと柔軟性、強度を高い次元で両立する。画面の折り目を目立ちにくくし、日常使用に耐える頑丈なディスプレイ構造を実現して洗練された体験を提供する。

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理化学研究所(理研)とエンプラス研究所の研究グループは、GHzバーストモード超短パルスレーザーを用い、ガラスに超高アスペクト比で高品質の微細貫通穴を、超高速で形成するための技術を開発した。チップレットや3次元実装など先端半導体デバイス製造における基盤技術として期待される。

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天田財団は、「OPIE'26」の併催イベントとして「2026年度 天田財団 助成研究成果発表会」を開催した。レーザープロセッシング分野と塑性加工分野の2分野で特別講演と助成研究成果発表が行われ、レーザー光源や高速塑性変形をテーマに、加工技術の新たな可能性が示された。本稿では、塑性加工分野の発表内容を取り上げる。

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レノボ・ジャパンは、MCデジタル・リアルティのデータセンター内に水冷AIインフラ検証拠点「Neptuneラボ」を開設した。AIインフラの排熱・電力課題に対し、実環境での統合検証を提供。インテルやニデックなどと連携し、水冷技術の標準化と日本市場への本格実装を目指す。

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AIデータセンターへの投資は異常なほど過熱している。だが、この分野の投資はGPU/広帯域メモリ(HBM)/電力コストなどの要素と制約が絡み合い、ある「ライン」を超えると一気に崩壊する可能性が高い。今回は、GPU/HBM/電力コストから「AIデータセンター投資の破綻ライン」を逆算してみる。【訂正あり】

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天田財団は、「OPIE'26」の併催イベントとして「2026年度 天田財団 助成研究成果発表会」を開催した。レーザープロセッシング分野と塑性加工分野の2分野で特別講演と助成研究成果発表が行われ、加工技術の新たな可能性が示された。本稿では、レーザープロセッシング分野の発表内容を紹介する。

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