
ファブ・ファブレス
プロセス制御と歩留まり向上
総コストのバランスを改善
より多くのデータを活用し、総コストを削減。
- 根本原因の分析を加速
- プロセスウィンドウの制御を改善
- 製造損失を抑え、歩留まりを向上
Smart3はデータ、専門知識、AIを結び付け、研究開発から量産まで支援します。



Smart3が研究開発から量産までデータをつなぎます。
Smart3は、先端材料の製造に関わるデータを、六つの大きなカテゴリで扱います。
Smart3はお客様のインフラ上で稼働します。研究開発から量産まで、データとノウハウをお客様の管理下に維持できます。
複数ソースのデータ
ワークフロー · AI · シミュレーション
計測 · 欠陥 · プロセス
二つの産業課題に、一つのプラットフォーム。データを価値へ。

プロセス制御と歩留まり向上
より多くのデータを活用し、総コストを削減。

装置の付加価値を高める
Smart3上で独自の知的財産を創出し、自社開発の所有権を保持。
概念的な比較です。効果はデータ、プロセス、統合範囲、用途により異なります。
Smart3はデータと解析機能を一つの環境に統合します。計測、検査、シミュレーション、最適化を組み合わせ、材料とプロセスの理解を深めます。

複数ソースのデータから寸法などの測定値を抽出し、構造を評価します。

用途に応じて欠陥の検出、領域分割、分類を行います。

実験データ、製造条件、物理モデルを結び付け、意思決定を支援します。
必要な処理を自然言語で伝えます。LLMとRAGが提供する文書のコンテキストを活用し、データリーダーを作成して、Smart3上でプラグインを組み合わせます。
記述 → 作成 → 組み合わせ
AFM・EBSDのデモを見る ↓シミュレーションの有用性は、実際のデータと照合することで高まります。Smart3はシミュレーションツールと特性評価データを接続し、結果の比較、モデルの改善、次の実験の検討を支援します。
図の例:プラズマエッチング。シミュレーションからSEM・TEM断面画像とSmart3での計測まで。同じループは、他のプロセス、基板、部品、材料にも適用できます。


目的、因子、実験条件を定義します。
選択したレシピとパラメータで実験を行います。
SEM、TEM、AFMなどを用いて構造、材料、欠陥を評価します。
測定値とパラメータを結び付け、性能を比較し、差異を調べます。
モデルと実測を比較し、シナリオを検討して次の実験計画につなげます。
実験計画へ:各サイクルで得た知見をモデルに反映し、次の実験を選びます。Smart3がループ全体のデータとツールを結び付けます。
測定値とプロセス条件を関連付け、性能に影響する要因を探ります。
実験の焦点を絞り、シミュレーションと実験データを結び付けます。
解析を自動化し、データを意思決定に活用します。
チームのトレーニングとデータの確認。
対象を絞ったユースケースと実現可能性を評価。
アプリケーションを開発・検証。
量産環境への統合・導入。
用途を拡張し、継続的に改善。
具体的な用途から始め、ニーズに応じてSmart3を展開できます。ご提案ではライセンスとサービスを明確に分け、対象範囲と費用をお客様と合意します。
ライセンス数と用途に応じて構成します。研究開発チーム、量産拠点、装置への組み込みに対応します。
トレーニング、サポート、個別開発。お客様のリソースと自立運用の目標に合わせて支援します。
最初のプロジェクトから大規模展開まで、各段階の費用を見通せます。

日本でのSmart3の活用や用途について、現地パートナーにご相談いただけます。
KESCOのサイトへ ↗ウェブサイトは現在メンテナンス中です。プロセス開発から量産モニタリングまで、計測・検査データを活用します。
構造、接続部、欠陥を解析し、特性評価データと製造条件を関連付けます。
マイクロLEDや光学構造を評価し、計測とシミュレーションを組み合わせます。
構造、特性、プロセスの関係を理解する解析ワークフローを構築します。

データを接続・解析し、プロセスの判断を支援します。

独自のアルゴリズムを統合し、装置の機能を拡張します。
一つのプラットフォーム。二つの統合方法。
ファブ、ファブレス企業、装置メーカーの皆様へ。オープンでカスタマイズ可能な統合プラットフォームSmart3で、業務アプリケーションを構築できます。
10年にわたり開発したコア技術を活用し、データ、アルゴリズム、ワークフローを統合。独自のノウハウと差別化を維持できます。
チーム、装置、拠点をまたいでツールと手法を統一します。
データサイエンス、プロセス、差別化につながるアプリケーションに注力できます。
Pollenが保守・拡張する共通基盤により、共通機能の開発と独自基盤の保守負担を抑えます。
ファブ内でも装置への組み込みでも、Smart3はお客様のインフラ上で稼働します。あらゆる導入でデータの機密性を重視します。
時間短縮にとどまらないコスト効果。基盤開発、保守、テスト、ソフトウェアインフラを共通化し、長期的な総コストの低減を支援します。
2014年にグルノーブルで設立され、2015年からモアランを拠点とするPollen。その原点は、創業者Johann FoucherがCNRSとCEAで15年にわたり取り組んだ、半導体エッチングのプラズマ物理と先端計測の研究にあります。
Smart3の基盤となる考えは、プロセスの理解にはデータの接続と解析のカスタマイズが不可欠であるということです。オープンなソフトウェアプラットフォームで、実験データ、専門知識、シミュレーションをプロセス全体の視点で統合します。
2015年から2024年までの10年間でSmart3のコア技術を構築。ソフトウェア、AI、信号処理、半導体、材料特性評価、物理、化学の専門家が集うチームを形成しました。
現在、この専門性を米国、欧州、アジアの製造企業や装置メーカーの具体的な用途に展開し、研究開発から量産まで支援しています。

創業者・CEO
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アプリケーション・サポート責任者
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データサイエンス責任者
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ソフトウェア開発責任者
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2026年10月14~15日、AlpexpoのOPCO AtlasブースN3で、Pollenの仕事、Smart3、採用・インターンシップの機会を紹介しました。
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2026年10月13~14日にグルノーブルのCEA-Letiで開催された第3回JNPackに参加。Richard Fontangesが、画像、測定値、プロセスデータ、欠陥をSmart3で結び付ける方法を紹介しました。
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Pollen · ブースB002026年9月16~17日、オランダ・アイントホーフェンで開催されたMicroLED ConnectおよびAR/VR Connectに、PollenがブースB00で出展しました。
LinkedInで見る ↗展示会サイト・画像出典 ↗
ValeoでのCICERIF会合を振り返ります。特にFALAISE(Failure AI for Sustainable Electronics)を取り上げ、フランス電子産業連盟のもと、イノベーションと持続可能なエレクトロニクスについて議論しました。
FdEFの投稿を見る ↗
Pollenの新たな節目を祝い、チーム、お客様、パートナーに感謝する山での一日。ハイキング、Altitude 2000での昼食を通じて、信頼、情熱、チームワークを分かち合いました。
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Julien Baderotがグルノーブルで紹介したPollenとSTMicroelectronicsのFDSOIゲートに関する共同研究。AIによるTEM自動計測、デジタルツイン、プラズマエッチングの多目的最適化を組み合わせ、プロセスウィンドウの特定を加速します。
LinkedInで見る ↗注目の6件の研究と、Pollenを紹介するメディア記事をご覧ください。計測、欠陥解析、オープンな基盤、プロセス最適化を、製造現場の用途に結び付けます。
Lauro Rizzattiが、Smart3の開発と、半導体・先端材料分野でデータ、装置、専門知識を結び付ける役割を紹介します。
SemiWikiで読む ↗Infinitesima
Infinitesimaとの共同研究。高速AFM画像を組み合わせ、大面積マップを構築し、Smart3で解析します。
出版物を見る ↗Advancements and challenges in large-scale atomic force microscopy image stitching for semiconductor devices
パターンからウェハまでの計測と欠陥検出を統合し、エンジニアが設定できるオープンな基盤で扱います。
出版物を見る ↗Metrospection: holistic AI-driven process control software platform dedicated to metrology and defectivity for patterning process at die and wafer levels
データの前処理、モデル化、プロセス最適化をつなぎ、独自アルゴリズムの統合にも対応します。
出版物を見る ↗Open collaborative AI platform to support process optimization for semiconductor industry with digital twin
STMicroelectronics
STMicroelectronicsとの共同発表。ノーコードAIでシミュレーションとプロセスデータをつなぎ、最適化のトレードオフ検討を支援します。
書誌情報を見る ↗Augmented Engineer: A No-Code AI Application Layer for Bridging the Gap Between Plasma Simulation and Real-World Processing
Meta
TEMの傾斜格子とCD-SEMの構造を測定し、Metaのプロセス開発に合わせてワークフローを進化させます。
出版物を見る ↗Scalable and adaptable structural metrology for AR/VR device images based on deep learning
PollenのAI計測の基礎。利用者の例示から、アノテーション、検出、領域分割、測定を行います。
出版物を見る ↗Application of deep-learning based techniques for automatic metrology on scanning and transmission electron microscopy images
データ、用途、目標をお聞かせください。具体的な最初のステップを一緒に検討します。