半導体製造におけるプロセスパラメータがあまりにも膨大になり、まるでビッグデータそのものの扱いと同様な分析法が求められるようになりつつある。さまざまな検索データや通信ログ、などの膨大なデータをクラウド上で処理するビッグデータの解析手法が、半導体プロセスのデータにそっくりそのまま当てはまるのである。
プラズマプロセスでは、チャンバの内壁に薄膜が堆積したり、内壁が削られたりするなど、厳密にいえばウェーハ1枚処理するたびに条件が変わってしまう。それもカセット同士の間でも変わる可能性がある。このため、チップの電気的特性とプロセス条件との対応が極めて複雑になっている。一つのパラメータを変えると、そのまま電気的特性に現れるとは限らない。半導体プロセスで使われている製造条件が、物理的にとらえきれなくなってきたのである。
半導体を歩留り良く、均一な高い品質で作るための総合技術は、ビッグデータを解析して、制御するようになる。岡氏によると、ビッグデータ解析時間はまだ遅いため、今後、装置データのオープン化や標準化などによって、処理時間の短縮を図る必要があると指摘している。