2025年12月に最もよく読まれた記事は「フィジカルAIが動き出す」
先月でもある2025年12月に最もよく読まれた記事は、「フィジカルAI動き出す、ロボット大手のファナック、安川電機が導入」であった。これは、日本の産業用ロボットメーカーであるファナックがNvidiaのメタバースプラットフォームであるOmniverseを利用し新工場の設計に活かすというニュースだが、Nvidiaとの協力を強め、いずれロボットにもAIを導入することは間違いない。 [→続きを読む]
» セミコンポータルによる分析 » 各月のトップ5
先月でもある2025年12月に最もよく読まれた記事は、「フィジカルAI動き出す、ロボット大手のファナック、安川電機が導入」であった。これは、日本の産業用ロボットメーカーであるファナックがNvidiaのメタバースプラットフォームであるOmniverseを利用し新工場の設計に活かすというニュースだが、Nvidiaとの協力を強め、いずれロボットにもAIを導入することは間違いない。 [→続きを読む]
2025年11月に最もよく読まれた記事は、「半導体洗浄技術は日本が圧倒的な強みを発揮して世界をリードする得意分野」であった。これは元々、半導体洗浄技術の専門家であり、ブロガーでもある服部毅氏が書かれたベルギーの大学であったセミナーの体験記でもある。 [→続きを読む]
2025年10月に最もよく読まれた記事は、「これでよいのか?日本の半導体市場シェアが単調下落し続けついに5%台まで下落」であった。これは、半導体製品を売買する市場としての日本の世界シェアがWSTS(世界半導体市場統計)で5%台に落ちたことを報じた服部毅氏のブログである。 [→続きを読む]
9月に最もよく読まれた記事は「AppleがiPhone用CISをソニー製からSamsung製に乗り換えか、どうするソニー?」であった。これまでAppleはソニー製のCIS(CMOS Image Sensor)を購入してきたが、米国に工場を持つSamsungは今後有利になる。Appleという巨大な顧客を失うかもしれないソニーについて議論した服部毅氏の記事である。 [→続きを読む]
2025年8月に最もよく読まれた記事は、「東京エレクトロン、素早い対応で台湾メディアのナラティブを封じる」であった。これは、東京エレクトロン(TEL)の台湾子会社にいた元社員がTSMCから機密情報を不正に取得したことがわかり、台湾メディアが過熱した。特に、「TSMCの機密情報をTELに売りラピダスに手渡した」、というストーリーを作り報じていたこと(これをナラティブという)に対し、TELはすぐさま反応し、翌日には元従業員が関係していたことを発表し、従業員を懲戒解雇しただけではなく、その機密情報が流出した事実はないと言い切った。 [→続きを読む]
2025年7月に最もよく読まれた記事は「2025年第1四半期の世界半導体ランキング、日本はソニーの14位が最高位」であった。これはセミコンポータルが各社の第1四半期の業績を元にその上位企業を並べたもの。年間100億ドル以上、四半期で25億ドル以上の企業を並べた。 [→続きを読む]
2025年6月に最もよく読まれた記事は「2025年第1四半期の世界半導体ランキング、日本はソニーの14位が最高位」である。これは、セミコンポータルが独自に調査して求めた世界半導体企業の売上額から順位を付けた。各社の四半期ごとの決算発表の数字からカレンダー年で2025年1〜3月期に最も近い四半期の数字を集計し順位を求めたもの。 [→続きを読む]
2025年5月に最もよく読まれた記事は、「Qualcomm、東京エレクトロンの決算から見えてくる今後の動向」であった。これは、モバイルプロセッサやモデムに強いQualcommが常に新しい技術を織り込むことで業績を伸ばしていることや、今後の中国向け売上を落としながら業績を上げている東京エレクトロンの取り組みを伝えた記事である。 [→続きを読む]
2025年4月に最もよく読まれた記事は、「2024年世界半導体企業ランキング、トップはやはりNvidiaの1305億ドル」だった。2ヵ月連続のトップである。各社の決算をベースにしてセミコンポータルが書いた記事である。1位のNvidiaはGPUチップを設計しているだけではなく、ゲーム機用にはPCに挿し込めるボードまで作っている。またDGXコンピュータまでも手掛けている。同社の売上構成でチップとボードやコンピュータを分離していない。 [→続きを読む]
2025年3月に最もよく読まれた記事は「2024年世界半導体企業ランキング、トップはやはりNvidiaの1305億ドル」だった。これは、セミコンポータルが独自に調べたランキングで、半導体各社の決算発表を元に1〜12月の売上額の多い順に並べている。決算期のずれた企業はなるべく1〜12月に近い数字を拾った。 [→続きを読む]