PCやスマートフォンの「頭脳」として知られるロジック半導体。CPUやGPUに代表されるこのデバイスは、現代社会のデジタルインフラを支える最も重要な構成要素です。しかし、近年のパンデミックや地政学的な緊張によって発生した深刻な半導体不足は、私たちに一つの教訓を与えました。それは、「どんなに優れた製品設計を行っても、たった一つのロジックチップが手に入らなければ、製品は出荷できない」という事実です。
特に、ニュースで話題になる「最先端の微細プロセス」と、産業機器や自動車で実際に多用される「レガシープロセス」では、市場環境や調達リスクが全く異なります。スペックシート上の性能だけで選定を行うと、量産段階で「納期50週以上」という事態に陥りかねません。私たち株式会社eParts Electronicsは、半導体専門商社として、技術トレンドだけでなく、サプライチェーンの裏側にある供給事情も熟知しています。
本記事では、ロジック半導体の基礎知識から、CPU・ASIC・FPGAの賢い使い分け、そして現場で起きている調達難の実態と対策までを、プロの視点で徹底解説します。
ロジック半導体の基礎と「3つの分類」
「ロジック半導体」とは、与えられたデジタルデータ（0と1の信号）に対して、演算、制御、加工、判断といった論理処理を行う半導体の総称です。その種類は多岐にわたりますが、設計の自由度や汎用性によって大きく3つのカテゴリに分類されます。一つは、PCなどで使われる汎用的な「CPU/GPU」。二つ目は、特定の製品専用に設計される「ASIC/ASSP」です。
そして三つ目は、購入後に回路を書き換えられる「FPGA/PLD」です。これらは「計算する」という目的は同じですが、コスト構造、開発期間、消費電力効率が全く異なります。最適なデバイスを選定するためには、それぞれの特性を深く理解し、製品の生産数量やライフサイクルに合わせて比較検討することが不可欠です。
CPU/GPU（汎用プロセッサ）：頭脳としての役割
CPU（Central Processing Unit）は、汎用ロジックの代表格であり、OS（基本ソフト）やアプリケーションソフトを順次実行することで、あらゆる処理をこなす万能型のプロセッサです。インテルやAMD、Armアーキテクチャなどが有名で、複雑な条件分岐や制御を得意とします。既製品として大量生産されているため、入手性が良く、ソフトウェアによるアップデートで機能を変更できる柔軟性が最大のメリットです。
一方、GPU（Graphics Processing Unit）は、もともと画像処理のために開発されたプロセッサですが、単純な計算を同時並行で大量に行う「並列処理」に特化しています。この特性が、近年急速に発展しているAI（ディープラーニング）の学習や推論処理と極めて相性が良く、AI開発やデータセンターの演算リソースとして不可欠な存在となりました。
これら汎用プロセッサは、開発費（イニシャルコスト）がかからない反面、消費電力が大きく、不要な機能も含まれるため、特定の処理における効率は専用チップに劣る場合があります。しかし、エコシステム（開発環境やライブラリ）が充実しているため、開発スピードを最優先する場合の第一選択肢となります。
ASIC/ASSP（特定用途向け）：専用設計のメリット
ASIC（Application Specific Integrated Circuit）は、特定の顧客や製品のためだけに設計・製造される「完全オーダーメイド」のロジック半導体です。必要な機能だけを回路として焼き付けるため、CPUやFPGAに比べて圧倒的にサイズが小さく、消費電力も低く、かつ最高の処理性能を発揮します。スマートフォンやゲーム機の専用チップが代表例です。
一方、ASSP（Application Specific Standard Product）は、特定の用途（例：USB制御、電源管理、通信処理など）向けに特化して設計されていますが、特定の顧客専用ではなく、汎用品として複数のメーカーに販売されるものです。
これら専用設計チップの最大のメリットは「量産効果」です。一度設計してしまえば、量産時の単価（Unit Price）を劇的に下げることができます。しかし、開発には「マスク代」と呼ばれる数億円単位の初期費用（NRE）と、年単位の開発期間が必要です。また、一度製造すると回路の修正が効かないため、設計ミスが許されないというリスクもあります。したがって、ASICは数百万台規模で生産される民生機器などで採用されるのが一般的です。
FPGA/PLD（書き換え可能）：開発スピード重視の選択肢
FPGA（Field Programmable Gate Array）およびPLDは、その名の通り「現場（Field）で回路を書き換えられる（Programmable）」ロジック半導体です。チップ内部に多数の論理ブロックが敷き詰められており、ユーザーがプログラミングによって配線を自由につなぎ合わせることで、CPUのような処理も、専用回路のような処理も実現できます。
FPGAの最大の強みは、「ハードウェアの修正が可能」という点です。ASICのように数億円の初期費用をかける必要がなく、設計データさえあれば即座に動作確認ができます。これにより、仕様変更が頻繁に発生する通信基地局（5G規格のアップデート対応など）や、試作開発（プロトタイピング）、少量多品種の産業機器などで重宝されています。
ただし、チップ単価はASICやCPUに比べて高額になる傾向があり、消費電力も大きめです。そのため、「まずはFPGAで製品を市場に投入し、販売数が伸びてきたらASICに置き換えてコストダウンを図る」という戦略がよく採られます。開発スピードと柔軟性を武器に、変化の激しい市場でリスクヘッジを行うための重要なデバイスです。
先端ロジック vs レガシーロジック： 現場での使い分け
ロジック半導体を語る上で避けて通れないのが、「プロセスノード（回路線幅の細さ）」による分類です。一般的に、回路線幅が7nm（ナノメートル）以下のものを「先端ロジック」、28nm以上のものを「レガシーロジック（またはマチュアロジック）」と呼びます。メディアでは「2nmプロセスの開発競争」や「AIチップの進化」といった先端技術ばかりが注目されがちですが、半導体市場全体を支えているのは、実はレガシーロジックです。
商社として現場を見ていると、調達で最も苦労するのは最先端のAIチップではなく、むしろマイコンや電源制御、ドライバICといったレガシー製品であるケースが多々あります。先端品は巨額の投資が行われていますが、レガシー品は古い設備で作られており、新規の設備投資が行われにくいため、需要が増えても供給能力が増えにくいという構造的な問題を抱えています。設計者は、この「技術的な世代」と「供給環境」のギャップを理解した上で、適切なプロセス世代の製品を選定する必要があります。
先端ロジック（7nm以下）：AIやスマホ向けだがコストは莫大
先端ロジック半導体は、AppleのiPhone向けプロセッサや、NVIDIAのAI向けGPUなどが該当します。TSMCやSamsungといった限られたファウンドリだけが製造能力を持ち、EUV（極端紫外線）露光装置などの超高額な設備を用いて製造されます。
そのメリットは圧倒的な「処理能力」と「省電力性能」です。同じ面積により多くのトランジスタを詰め込めるため、AIの学習やハイエンドスマートフォンのような高度な演算処理には不可欠です。
しかし、その代償として「コスト」は天文学的な数字になります。先端プロセスのASICを開発しようとすれば、設計・検証費用だけで数十億円、マスク代だけでも数億円が必要です。また、製造単価も非常に高額です。そのため、先端ロジックを採用できるのは、世界中で大量に販売されるスマートフォンや、データセンター向けのサーバー、ハイエンドPCなど、莫大な開発費を回収できるごく一部のアプリケーションに限られます。一般的な産業機器や家電製品に7nm以下のチップを使うことは、コスト対効果の面で現実的ではありません。
[現場の主役] レガシーロジック（28nm以上）：車載や産業機器での供給不足要因
一方、40nm、65nm、130nmといったプロセスで作られるレガシーロジックは、自動車のECU（エンジン制御）、家電のマイコン、工場の制御機器、IoTセンサーなどで幅広く使われています。これらは枯れた技術であるため、信頼性が高く、開発費も安く、チップ単価も安価です。まさに「産業の米」として、数量ベースでは市場の大部分を占めています。
しかし、近年の半導体不足で最も深刻だったのが、このレガシーロジックの欠品です。理由は「採算性」にあります。ファウンドリ（受託製造会社）にとって、利益率の高い先端プロセスには投資しますが、薄利多売のレガシープロセスの生産ラインを増強する動機は薄いのです。にもかかわらず、自動車の電装化やIoTの普及により、レガシー品の需要は爆発的に増えています。
「需要は増えるが、供給能力は増えない」。この構造的なギャップにより、レガシーロジックは常に需給が逼迫しやすい状態にあります。設計者は「古い技術だからいつでも買えるだろう」と油断せず、採用予定のレガシーマイコンが長期的に供給されるか、ファウンドリの生産状況はどうなっているかを商社を通じて確認することが重要です。
【商社視点で解説】CPU・ASIC・FPGAの選び方とコスト感
ロジック半導体を選定する際、エンジニアは性能（スペック）を最優先しがちですが、ビジネス視点では「トータルコスト」と「リスク」のバランスが重要になります。私たち商社がお客様にアドバイスする際は、「生涯生産数はどれくらいか？」「市場投入までの期限はいつか？」「将来の仕様変更はあるか？」という3点を必ずヒアリングします。
例えば、高性能なAI処理が必要な場合でも、いきなり専用ASICを作るのはリスクが高すぎます。まずはGPUやFPGAで市場の反応を見て、数量が見込めるようになってからASICへ移行するというステップを踏むのが定石です。また、カタログスペック上の単価が安くても、開発ツールが高額だったり、周辺部品が多く必要だったりするケースもあります。
ここでは、スペックシートには載らない「コストとリスク」の考え方について、商社ならではの視点で解説します。
イニシャルコスト（NRE）と量産単価の分岐点
ロジック半導体の選定における最大の経済的指標は、「イニシャルコスト（NRE：Non-Recurring Engineering cost）」と「量産単価（Unit Price）」の損益分岐点です。
ASICは、開発費（NRE）として数千万円〜数億円が必要ですが、量産単価は最も安くなります。一方、FPGAはNREがほぼゼロですが、量産単価は数千円〜数万円と高額です。CPU/マイコンはその中間です。
一般的な目安として、年間の生産台数が「数千台〜1万台」レベルであれば、FPGAや汎用CPUを使うのが経済的です。NREを回収できないからです。しかし、「10万台〜数百万台」の規模になれば、ASICを起こして単価を下げるメリットがNREを上回ります。
ただし、近年は「ストラクチャードASIC」や「eFPGA（FPGA内蔵SoC）」といった中間的なソリューションも登場しています。商社としては、単純な数量だけでなく、製品の粗利率やライフサイクル全体を含めたコストシミュレーションを行い、最適なデバイスを提案しています。
開発期間の比較：FPGAなら即日・ASICなら年単位
ビジネスにおいて「時は金なり」ですが、ロジック半導体の種類によって「Time to Market（市場投入までの期間）」は劇的に異なります。
FPGAは、既製品のチップを購入し、手元のPCで回路データを書き込むだけで機能するため、設計完了から「即日」で動作確認が可能です。バグが見つかっても、その場で修正して書き直せます。競合他社より1日でも早く製品を出したい場合や、仕様が固まりきっていない段階での開発には最強の選択肢です。
対してASICは、回路設計完了後に工場のラインを確保し、試作ウェハが上がってくるまでに数ヶ月、パッケージングやテストを含めると、開発着手から製品が手元に届くまで「1年〜2年」かかるのが一般的です。もし設計ミスがあれば、修正（リスピン）にさらに数ヶ月と数千万円がかかります。
このリードタイムの差は、機会損失リスクに直結します。商社としては、開発スケジュールの遅れが許されないプロジェクトには、多少コストが高くてもFPGAや高性能マイコンの採用を推奨しています。
供給リスク：汎用CPUと専用チップのEOLリスクの違い
採用したロジック半導体が「いつまで生産されるか（EOLリスク）」も重要な選定基準です。
IntelやAMDのPC向けCPUは、性能向上サイクルが非常に早いため、数年で世代交代し、古い製品はすぐに生産終了（EOL）になる傾向があります。産業機器のように10年間同じ製品を作り続けたい場合、民生用CPUを採用するのはリスクが高いです。
一方、ルネサスやMicrochipなどの産業用マイコンや、Xilinx（AMD）、Altera（Intel）のFPGAは、産業用途を想定しているため、10年〜15年の長期供給プログラム（PLP）が用意されていることが多いです。
ASICの場合は、ファウンドリとの契約次第ですが、製造プロセス自体が閉鎖されない限り作り続けられます。しかし、ファウンドリ側の事情で「古いラインを閉じる」と言われた場合、他工場への移管には莫大な費用がかかります。
「性能が良いから」という理由だけでPC向けの最新CPUを産業機器に採用し、3年後に廃番通知を受けて設計変更に追い込まれるケースは後を絶ちません。採用前に「供給期間」を必ず確認することが、長寿命製品の設計には不可欠です。
【業界別】ロジック半導体の活用トレンド
ロジック半導体の進化は、そのまま各業界の製品進化に直結しています。かつてはPCとサーバーが主な需要先でしたが、現在は自動車（Automotive）と産業機器（Industrial）が大きな牽引役となっています。これらの分野では、単に計算速度が速いだけでなく、「リアルタイム性」「安全性」「低消費電力」といった要素が高度に求められます。
ここでは、主要な業界においてロジック半導体がどのように活用され、どのような技術トレンドに向かっているのかを解説します。※2025年現在の予想になります。
自動車：ECUの統合と高性能SoCへのシフト
自動車業界は今、「走るデータセンター」への変革期にあります。従来、自動車にはエンジン制御、ドア制御、エアコン制御など、機能ごとに個別のマイコン（ECU）が数十〜百個以上搭載されていました（分散アーキテクチャ）。しかし、自動運転やコネクテッドカーの普及に伴い、膨大なデータを高速処理する必要が出てきたため、少数の超高性能なロジック半導体（SoC）で全体を一括制御する「ゾーンアーキテクチャ（中央集中型）」への移行が進んでいます。
ここでは、NVIDIAのOrinやQualcommのSnapdragon Rideといった、先端プロセス（5nm/7nm）で製造されたAI機能付きSoCが採用されています。これらは、カメラやLiDARからのセンサー情報をリアルタイムで解析し、走行判断を行う「AIの頭脳」です。一方で、末端のセンサーやアクチュエータ制御には、依然として信頼性の高いレガシープロセスのマイコンが必要とされており、自動車一台あたりのロジック半導体搭載数は増加の一途をたどっています。
産業機器：エッジAIによるリアルタイム処理
工場の自動化（FA）やロボット分野では、「エッジAI」の実装がトレンドです。これまでは、現場のセンサーデータをクラウド上のサーバーに送り、そこでAI分析を行って結果を現場に返す手法が主流でした。しかし、通信遅延（レイテンシ）やセキュリティの問題から、現場の機器（エッジ）内部で直接AI処理を行うニーズが高まっています。
ここで活躍しているのが、AI推論機能を内蔵したMPU（マイクロプロセッサ）や、AI処理が得意なFPGAです。例えば、製造ラインのカメラ画像から不良品を瞬時に判定したり、モーターの振動データから故障の予兆を検知したりする処理を、ロジック半導体が行います。
産業機器向けでは、PCのようなファン冷却ができない環境も多いため、「高い処理能力」と「発熱の少なさ（電力効率）」のバランスが重要視されており、Armコアベースの低消費電力プロセッサの採用が進んでいます。
ロジック半導体の将来性と日本の立ち位置
ロジック半導体は、国家の安全保障や産業競争力を左右する「戦略物資」としての側面を強めています。かつて半導体王国と呼ばれた日本ですが、ロジック半導体、特に先端プロセスの製造能力においては、台湾（TSMC）、韓国（Samsung）、米国（Intel）に大きく水をあけられているのが現状です。しかし、AI時代の到来とともに、再び日本の技術力と製造能力を取り戻そうとする国家プロジェクトが動き出しています。ここでは、日本の半導体産業の未来と、今後の調達環境の見通しについて解説します。
ラピダス（Rapidus）など国産化の動き
日本のロジック半導体復活の切り札として注目されているのが「Rapidus（ラピダス）」です。トヨタ自動車、ソニー、NTTなどが出資し、国の支援を受けて北海道に建設中のこの新会社は、一足飛びに「2nm（ナノメートル）」という最先端ロジック半導体の量産を目指しています。
2nm世代は、現在のスマホ向け最先端チップよりもさらに高性能で、次世代のAIデータセンターや自動運転車での利用が想定されています。もしラピダスが量産に成功すれば、日本国内に先端ロジックの供給拠点が生まれ、海外ファウンドリへの依存度を下げることができます。これは、日本のセットメーカー（機器製造企業）にとって、地政学リスクの影響を受けずに最先端チップを調達できるという大きなメリットになります。
また、TSMCの熊本工場誘致（JASM）により、12nm〜28nmといった「ミドルレンジ〜レガシー」のロジック半導体についても、国内供給能力が大幅に強化されつつあります。
商社が予測する今後の調達環境
今後のロジック半導体の調達環境は、「二極化」と「ブロック化」が進むと予測されます。
先端品に関しては、AIブームによる需要爆発が続き、TSMCなどの先端ラインの奪い合い（予約合戦）が当面続くでしょう。資金力のある大手企業が優先されるため、中堅・中小メーカーは入手難易度が高い状況が続きます。
一方、レガシー品に関しては、各国の自国生産回帰（ブロック化）により、供給源の分散が進みます。しかし、古いプロセスのチップはメーカーの統廃合（EOL）が進みやすいため、長期供給性への警戒が必要です。
私たち商社の視点では、「マルチファブ（複数の生産拠点）対応」の製品を選ぶことが重要になります。設計段階から、台湾製だけでなく日本製や米国製など、複数の供給ルートを持つ製品、あるいはピン互換性のある代替品が存在するロジック半導体を選定しておくこと。これが、不透明な未来の調達環境を生き抜くための最も確実な防衛策です。
まとめ
ロジック半導体は、演算処理を行う「電子機器の頭脳」であり、CPU、ASIC、FPGAなど、用途に応じて最適な種類を選定することが製品の成功を左右します。
しかし、本記事で解説した通り、選定の基準はスペックだけではありません。先端プロセスかレガシープロセスかによる「供給環境の違い」、イニシャルコストと量産単価の「損益分岐点」、そして将来の「EOLリスク」など、ビジネス視点での総合的な判断が求められます。
特に、世界的なサプライチェーンの分断が進む現在、ロジック半導体の安定調達は、一企業の努力だけでは解決できない複雑なパズルとなっています。
株式会社eParts Electronicsは、半導体専門商社として、お客様の製品開発フェーズに合わせた最適なロジック半導体の選定支援から、EOLリスクを見据えた長期的な調達計画の立案までをトータルでサポートします。「どのマイコンを選べば将来も安心か？」「ASIC化のコストメリットはあるか？」といった疑問をお持ちの設計者・調達担当者様は、ぜひ一度ご相談ください。確かな情報とネットワークで、貴社のモノづくりを支えます。