半導体から読み解く現代テクノロジー入門
第2回：トランジスタとは何か？0と1が社会を動かす仕組み
私たちの使うスマートフォンやパソコン、そしてAIまで、根っこを辿れば「0と1」で動いています。この「0と1」の世界を物理的に実現しているのがトランジスタです。前回はトランジスタが電気の”蛇口“のような働きをしていることを紹介しましたが、今回はその仕組みがどのように「論理」や「思考」につながっていくのかを解説していこうと思います。
目次
- トランジスタと論理ゲート（AND ,OR ,NOT）
- 集積回路の誕生（IC→LSI→VLSI）
- コンピュータはどう“考える”のか？
- 半導体による「抽象思考」の具現化
- AIや量子コンピュータにつながる基盤技術
トランジスタと論理ゲート（AND ,OR ,NOT）
トランジスタを複数組み合わせると、論理ゲート（Logic Gate）と言う条件に応じて答えを出す装置を作ることができます。論理ゲートは、コンピュータの「思考の単位」のようなもので、文章（処理）を組み立てるのに単語の意味（出力ルール）を理解することが重要になります。
代表的な論理ゲートには以下のようなものがあります。
代表的な論理ゲート
ANDゲート
| 入力A | 入力B | 出力 |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
ANDゲートは入力値全てが1の時に1が出力される
ORゲート
| 入力A | 入力B | 出力 |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 1 |
ORゲートは入力値のどれかひとつでも1の時に1が出力される
NOTゲート
| 入力A | 出力 |
|---|---|
| 0 | 1 |
| 1 | 0 |
NOTゲートは入力値と逆の値が出力される
0が入力された時は1、1が入力された時は0が出力される
NANDゲート
| 入力A | 入力B | 出力 |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
NANDゲートはANDゲートの次にNOTゲートがついている状態なので、ANDゲートと逆の出力がされる
入力値全てが1の時に0が出力され、入力値のどれかひとつでも0が入力された時は1が出力される
NORゲート
| 入力A | 入力B | 出力 |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 0 |
NORゲートはORゲートの次にNOTゲートがついている状態なので、ORゲートと逆の出力がされる
入力値全てが0の時に1が出力され、入力値のどれかひとつでも1が入力された時は0が出力される
XORゲート
| 入力A | 入力B | 出力 |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 0 |
| 0 | 1 | 1 |
| 1 | 0 | 1 |
| 1 | 1 | 0 |
XORゲートはeXclusive ORゲートの略称です。排他的論理和回路や不一致回路とも呼ばれ、入力値が異なった時に1が出力がされる
片方の入力値がもう片方と異なった時に1が出力される
XNORゲート
| 入力A | 入力B | 出力 |
|---|---|---|
| 0 | 0 | 1 |
| 0 | 1 | 0 |
| 1 | 0 | 0 |
| 1 | 1 | 1 |
XNORゲートは一致回路とも呼ばれ、入力値が同じ時に1が出力がされる
片方の入力値がもう片方と同じ時に1が出力される
このようなルールの組み合わせにより、コンピューターは
- 数を比べる
- 計算する
- 条件に応じた分岐を行う
といった「判断」を実現しています。
つまり論理ゲートとは条件に合うかどうかで「成立」や「却下」決めるルールに従って決定を下しているのです。
集積回路の誕生（IC→LSI→VLSI）
トランジスタと論理ゲートによって「0と1で判断する装置」が生まれたことで、次に求められたのは、それらをいかに効率よく組み合わせるかでした。数十個の論理ゲートを手作業でつなぐのは、非効率で拡張性に乏しかったからです。
この課題を解決したのが「IC（Integrated Circuit＝集積回路）」の発明です。複数のトランジスタや抵抗、コンデンサなどを1枚のチップ上にまとめて“焼き込む”ことで、部品数が大幅に削減され、設計・製造が飛躍的に効率化されました。
1971年に登場したインテルのマイクロプロセッサ「Intel 4004」は、わずか1つのICチップに約2,300個のトランジスタを搭載しており、これが「頭脳を持つシリコン」の幕開けとも言える画期的な出来事でした。
このようにしてIC技術は進化を続け、やがて数千〜数万個のトランジスタを搭載する「LSI（Large Scale Integration）」、さらには数十万〜数億個にまで拡張された「VLSI（Very Large Scale Integration）」へと発展していきます。
- IC（Integrated Circuit）：集積回路（数個〜数百個のトランジスタ）
- LSI（Large Scale Integration）：大規模集積回路（数千〜数万個のトランジスタ）
- VLSI（Very Large Scale Integration）：超大規模集積回路（数十万〜数億個のトランジスタ）
この進化により、コンピュータのサイズは劇的に小型化し、コストも削減。スマートフォンやノートPCに搭載されるCPUは、まさにVLSIの代表例です。つまりICは、コンピュータの「知能」を小さなチップに凝縮した技術革命であり、現代社会の基盤技術でもあるのです。
コンピュータはどう“考える”のか？
「コンピュータは考える」と聞くと、まるで人間のような知性を連想しがちですが、実際には極めて論理的な判断装置です。与えられた情報を処理し、一定のルールに従って結論を出すという意味で、コンピュータは“考えて”います。
この「考える」という動作は、大きく4つのプロセスで構成されます。
- 入力： 外部から情報を受け取る（例：キーボード、マウス、センサー）
- 演算： 受け取った情報をもとに計算や判断を行う
- 記憶： 必要な情報を一時的・または長期的に保存する
- 出力： 計算結果や判断結果を画面や音声などで伝える
この一連の処理はすべて、トランジスタで構成された論理ゲートの「0か1か」の組み合わせによって実現されています。
たとえば、Aという入力が1で、Bという入力が0のときに処理を分岐する「IF文（もし〜ならば〜）」のような判断も、AND・OR・NOTといった論理ゲートを組み合わせれば再現できます。
こうした単純なルールを無数に組み合わせることで、コンピュータは「どちらが大きいか」「条件を満たしているか」といった数値比較や命令選択、さらにはAIのような複雑な判断までも実行できるようになります。
こうした処理の中心を担っているのがCPU（中央処理装置）です。CPUは、何億個ものトランジスタが集積された超高密度な回路であり、1秒間に数十億回もの演算を行う、まさにコンピュータの“司令塔”です。
この「判断の組み合わせ」を一つのチップに大量に詰め込むために、ICからLSI、そしてVLSIへと技術は進化しました。
初期のICには数十〜数百個のトランジスタしか入っていませんでしたが、現代のVLSIでは数十億個が収められています。つまり、“脳の神経細胞”にあたる回路が爆発的に増えたのです。
これにより、コンピュータは複数の条件を瞬時に判断し、膨大な情報を同時並行で処理できるようになりました。
スマートフォンでの顔認証、音声アシスタント、自動翻訳といった機能は、まさにこの“電子の脳”が毎秒数十億回の判断を下しているからこそ可能なのです。
では、こうした判断能力を持つ装置が、私たちが目や耳で感じる「画像」「音声」「動画」などをどのように理解しているのでしょうか？ 次は、コンピュータが“意味”をどう捉えているのかを見ていきます。
