更新日： 集計期間:2026年01月14日～2026年02月10日
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便利な「予測シート」機能や在庫管理表作成後の運用ポイントもご紹介！
在庫予測には多岐にわたる方法やツールが存在し、それぞれにメリットと デメリットがあります。本記事では、在庫予測の基本からエクセルを活用した 具体的な方法までを詳しく解説します。 エクセルは、その柔軟性と使いやすさから、多くの企業で在庫予測のツールとして 活用されています。また、エクセル以外にも、需要予測を行うための選択肢が いくつかありますので、そちらも合わせてご紹介します。 在庫予測は、企業の運営効率を高めるための重要な要素です。本記事を参考に、 適切な方法とツールを選び、在庫管理の最適化を目指してください。 ※ブログの詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
"AlphaFold 2" を搭載したタンパク質構造予測ソフトウェア「NovaFold AI」
【世界最高峰のアルゴリズムを搭載したタンパク質構造予測ソフトウェア】 DNASTAR社は、タンパク質構造予測のリーディングソフトウェアである NovaFold に、Google傘下のDeepMind社によって開発され ”AlphaFold 2” のAIシステムを組み込んだ新しいバージョンをリリースしました。”AlphaFold 2” を搭載した「NovaFold AI」を使用することにより、ユーザーは Protean 3D の既存の NovaCloud サービスのインターフェイス内で ”AlphaFold 2” のタンパク質構造予測手法をシームレスに利用して、アミノ酸配列からタンパク質構造を予測し、その結果を視覚化して分析できます。
モノクローナル抗体、ワクチン抗原、酵素、ペプチドなど、多様なバイオロジクス・抗体創薬のための統合ソフトウェア
シュレーディンガーのバイオロジクス・抗体創薬ツールは、 バイオロジクスの多岐にわたる高度なシミュレーションにより、開発期間の短縮に貢献します。 一例として、下記のような機能がございます。 ■タンパク質立体構造モデリングを用いた実験値予測と解析 ■FEP計算を用いた高精度な予測技術 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
意思決定サイクルが月次から週次レベルになり高速化を実現！導入事例をご紹介
大手グローバル自動車部品サプライヤーへo9を導入した事例を ご紹介いたします。 同サプライヤーでは、OEM各社からの予測の品質と精度に大きな ばらつきがあった、需要予測とキャパシティの確認は、エクセルで 行われておりデータが散在していたなど様々な課題がございました。 導入後は、プランナーの生産性が15～25％ほど向上。また、タスクの 自動化率の向上など多様な効果をもたらしました。 【導入効果】 ■需要予測精度が10パーセントポイント向上し、80％台の精度になった ■プランナーの生産性が15～25％ほど向上 ■タスクの自動化率が向上(初期ベースラインの30％と推定) ■意思決定サイクルが月次から週次レベルになり高速化を実現 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
無機個体やポリマーなどにおけるケーススタディ！コストと時間効率の良い方法で、新しい化合物を設計
高品質の物理ベースのシミュレーションと機械学習アプローチは、 新規材料の研究を加速し、市場投入までの時間を短縮します。 ワークフローによって、代表的な機械学習の手法(部分的最小二乗回帰(PLS)法、重回帰分析(MLR)、主成分回帰(PCR)、カーネルPLS法)と、記述子とフィンガープリントの組み合わせで数百以上の予測モデルを自動作成し、その中から高い予測性能をもつモデルを選択することが可能(AutoQSAR)。 数千個以上のデータを持つデータセットに対しては、AutoQSAR同様に、ワークフローによってディープラーニング（深層学習）を用いた予測モデルを自動作成することが可能（DeepAutoQSAR, DeepChem/AutoQSAR）。 幅広い材料（ポリマー、分子、固体）の特性を表現するため、それぞれの系のためにカスタマイズされた効果的な記述子を使用可能。
学習モデル作成からコンサルティング！リアルタイムシミュレーションを実現
CAEに携わっている方、こんな悩みはありませんか？ ・パラメータスタディに時間がかかり過ぎる ・ルーチンワークのCAEを高速化したい ・リアルタイムにCAEを利用するには計算速度が足りない その悩み、CAE代理ソリューションが解決します！ CAE代理ソリューションは、ディープラーニングを用いてシミュレーションを代替するコンサルティングサービスです。
業務に適用可能なベストモデルの探索を完全自動化 集団学習に基づくロバスト推定システムの開発を強力に支援
NeuralSightは、ニューラルワークスPredict の上位製品に位置づけられ、弊社がご提案する分析モデルに基づく課題解決ソリューションの成果を最大化します。 NeuralSightは、モデル構築作業の条件設定をGUIで設定することで、従来試行錯誤してきたパラメータ・チューニング作業を完全自動化し、その過程で得られたモデル群（数百～数千モデルを生成）から、運用に適用可能なモデルを、現場の感覚と照らしあわせながら、ビジュアルに選択可能にする最強ツールです。従って、開発生産性を極限まで高め、開発コストを大幅に抑えることができます。 また、ベイズ統計のような確率モデルと比較してニューラルネットワークモデルの短所と考えられる点推定から、集団学習、すなわち生成された高性能な多数のモデル出力分布に基づく推定モデルの開発を強力に支援します。 本パッケージには、予測モデルに基づく業務アプリケーション開発及びテスト用のランタイムエンジンが付属しています。
特定の施設や部材などの構造物に依存せず、複数の理論・手法を用いた劣化予測式を作成し簡単に劣化曲線を作成するツール
様々な土木構造物の長寿命化（機能保全）計画を策定支援する弊社の長寿郎シリーズ製品から劣化曲線作成機能を抜き出し、 施設や構造物に依存せずに様々な分野でご利用いただけるパッケージソフトウェアです。 様々な理論での劣化予測式の推定が可能です。 簡単な専用Excelシートに入力いただき、分析後の劣化曲線の表やグラフは画面上で確認でき、Excelファイルへの出力も可能です。
AI（人工知能）による機械学習を用いた時系列分析！AI活用事例・AI導入事例をご紹介
コールセンターにおけるコール予測（呼量予測、forecaster）とは、お客様 からの問い合わせなどセンターで受信する電話の量を予測することをいいます。 コールセンターの運用コストを増加させる要因のうち大きなものが、 コミュニケーターの人件費です。適正な人員をコンタクトセンターに配置 することで、十分な顧客満足度が提供できる状態でオペレーションを行って いることが理想です。 今回は、Excelを活用したコール予測、AI（人工知能）による機械学習を用いた 時系列分析で、コール予測を実現する方法をご紹介します。 ※記事の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
導入が容易で収益性の最大化と顧客サービス満足度の向上が実現！
Aspen Collaborative Demand Managerは、市場需要予測のためのワールドクラスの企業向けソリューションです。 履歴データとリアルタイムデータを組み合わせることにより最も正確な予測を生成し、ビジネス環境の変化をこれらの予測に反映させます。 その結果として、収益性の最大化と顧客サービス満足度の向上が実現されます。
マンハッタンの需要予測と補充でニュースタイルを発表
■導入システム 補充システム、需要予測システム ■課題 急成長するFloor & Decor社のビジネスは、以前は補充システムに依存していましたが、DCを予測する際にDCレベルの情報しか見ることができなかったため、正確な受注予測や需要予測を行うことができませんでした ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
データ特性とモデルトレーニングの問題を解決！最終的に予測モデルのR2インデックスが0.68から0.94に改善
当社で取り扱う、インテリジェントデータモデリングソフト「DTEmpower」の パラメータのタイミング予測の応用事例についてご紹介いたします。 当製品では、グラフィカルなプロセス構築機能が備わっているため、すべて のデータやモデル操作はツールボックス内のモジュールを操作するだけです。 時系列予測問題では、当ソフトがデータ特性とモデルトレーニングの 問題を解決し、最終的に予測モデルのR2インデックスが0.68から0.94に 改善されました。 【事例概要】 ■強い外部干渉/時変/結合および非線形で複雑な動的生化学プロセスモデルに 直面し、大量の測定データに基づいたデータ駆動型システムを構築する ■外部特長を合理的に選択し、MDI/PCAなどの特長エンジニアリング手法を 導入することで、入力情報の充実度向上だけでなく、モデル予測精度の向上、 入力が多すぎることによる問題の軽減に繋がる ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
分子構造解析ソフト〜液体混合等相互作用パラメータ予測版〜
液体−液体、ポリマー−ポリマー、ポリマー−添加剤などの系における、混合、相平衡、および分離技術のための相図や相互作用パラメータを予測。
化学実験コストの削減と材料開発を効率化！
『FactSage』は、熱力学的平衡状態を予測するソフトウェアです。 高温の炉や反応容器に投入した物質は化学反応や混合を起こします。時間が経過して熱力学平衡状態になったとき、どのような物質がどのくらい存在しているかを短時間で予測します。 熱力学平衡計算に関係するさまざまな機能を持っており、代表的な機能は、熱力学的平衡状態の予測、計算状態図の作成、溶融スラグ・ガラスの粘度予測、熱力学データベースの開発支援です。 【特長】 ■ギブズエネルギー最小化法による熱力学平衡計算と状態図計算 ■信頼性が高く巨大な熱力学データベース ■使いやすい熱力学データベース開発ツール ■動作環境：Windows 11, 10 ■ライセンス認証：USB ドングルキーまたはネットワークサーバー ※詳しくは関連リンクあるいは PDF 資料をご覧ください。
MASCOT Basic+MASCOT Energyモジュールがセットとなった製品です
“MASCOT”は、風車設置場所の風況予測から、ウインドファーム発電量の 予測、設計風速の評価までの風力開発を支援するソフトウエア群であり、 『MASCOT Version1.0』は、MASCOT Energy(発電量予測モジュール)と MASCOT Basic(3次元気流解析モジュール)をセットにしたバージョンです。 ウェークロスを考慮した風力発電量予測や年間発電量のマップを作成可能。 また、全国気象官署風況データベースにより経年変化補正が可能です。 【特長】 ■使い易いGUIによる解析条件設計とケース管理 ■便利なツール群による解析の強力なサポート ■リソースグリッド機能によるマップ作成 ■ウェークロスを考慮した風力発電量予測 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
お手元のデータで故障予知、品質向上に！
『振動データを用いた故障時期予測』は弊社のデータマイニングサービス及びコンサルティングサービスです。 振動データ解析では、監視の方法やお手持ちのデータにより実施方法がいくつか想定されます。 本資料では振動データを用いた予測の手法とユーザー事例を分かりやすくご紹介します。 ※詳しくはカタログをご覧頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
製品形状から予測される樹脂充填経路を瞬時に計算 ゲート位置の最適化、ウェルドラインの調整がスピーディに可能
樹脂射出成形における時刻歴流動経路予測を、製品形状・注入位置・注入量比率の影響にフォーカスした弊社独自の計算アルゴリズムにより、リアルタイムレベルでの予測が可能となりました。 方案初期検討の他、ASU/MOLDとのシームレスな連携により、詳細解析を行うケースを素早く絞り込み、リードタイムを短縮します。
吸音材・遮音材などを積層した防音材の吸音率・透過損失を、試作レスで予測！
STRATI-ARTZ は積層した防音材の音響性能（吸音率・透過損失）を予測するためのソフトウェアです。 豊富な材料パラメータデータベースを使って、さまざまな条件で吸遮音材料の音響性能をシミュレートすることで、試作・測定コスト低減による時短はもちろん、多角的な検討による開発力の向上も期待できます。
自己組織化構造予測/分子膜透過性推算ソフトウェアの概要などを詳しく解説！
新製品「COSMOplex」「COSMOperm」が正式リリースされました。 両製品は、これまで分子膜・ミセル内分子分布シミュレーターとして 提供されていたCOSMOmicを改良・発展させた製品です 当資料では、両製品の概要と応用事例を紹介しています。 【掲載内容】 ■COSMOmicとCOSMOplex ■COSMOperm ■応用事例：ミセル構造予測とミセル内の分布予測 ■応用事例：低分子の上皮透過性予測 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
刃折れ・刃欠け・ワーク不良を即座に検知！工具の切れ味を判定し交換時期を予測
加工状況から工具寿命を予測できるFAアプリケーションパッケージ 『iQ Monozukuri 工作機械工具摩耗診断』をご紹介いたします。 様々な加工別に、刃折れ・刃欠け・ワーク不良を即座に検知し、加工不良を 防止。異常診断モデルを活用することで、検査工程前に加工不良を検知し、 不良品の大量発生を防ぎます。 また、別売の「アドバンストデータサイエンスツール」と連携することで、 IoTデータと出来栄え(検査データ)の関係の機械学習により高精度の出来栄え (自動検査用)予測モデルを作成し、加工異常の自動検出が可能です。 【特長】 ■工具の欠損などを検出し品質不良防止 ■工具の切れ味を判定し交換時期を予測 ■機械学習による加工精度予測 ■加工データのトレーサビリティ ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
AIで事業系食品ロス324万トンを0に！共同パートナーの募集も開始します！
食品ロスへのアプローチする手段としては、需要予測と適性価格予測が 主流でしたが、この度、過剰生産に対する「需要予測」、売れ残り防止のための 「適正価格予測」、原材料の余り回避のための「組み合わせ最適化」、 生産工程のロスを防ぐ生産ラインの「異常検知」など、豊富なテンプレートを 用意し、様々な角度から食品ロス削減のアプローチ方法を提供いたします。 本プロジェクトを通して、食品製造業、食品卸売業、食品小売業、外食産業の 事業者と共に、日本の食品業界の問題を解消しSDGsの達成に貢献。 食品ロスの削減に直接的につながった事例の紹介など、パートナー企業同士の 情報交換をすることが可能です。 【特長】 ■食品ロスを減らすことで、食品の廃棄にかかる費用を削減 ■企業の社会的責任（CSR）を果たすことによるブランディング効果が期待される ■情報交換できるネットワークが広がる ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
プラスチックの耐化学性を予測！付着のために混合するポリマ・チェーンの必要条件を計算。
『Hansen Solubility Parameters in Practice (HSPiP)』は、ある物質の他の物質 に対する溶解性を多次元ベクトルで調べるためのソフトウェアです。 10～40の溶媒で材料の可溶性を計測することにより、未知の材料のHSP値を、 カリキュレート・ボタンをクリックするだけで計算し、その結果を インタラクティブ2Dと3Dでプロットすることが可能。 GRAS、食物/化粧品、シグマ・オールドリッチ・フレーバーおよび 香水のデータ、重水素を含んだNMR溶剤、皮膚浸透エンハンサーなどから 適したコンビネーションを選択します。 【性能(一部)】 ■化学保護衣用、破過時間および透過度を予測 ■ESC抵抗(環境応力亀裂)を予測 ■添加物のパーマネントのような抽出抵抗を予測 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
プレス成形や鋳造時の不具合予測や溶接・熱処理時の変形、残留応力状態予測が可能
ESIの金属加工ソリューションでは、プレス成形や鋳造時の不具合予測や 溶接・熱処理時の変形、残留応力状態予測が可能です。プレス成形品の 溶接においてはプレス成形シミュレーションと溶接シミュレーションの 連成によって、さらに高精度な解析も可能です。 ■ウェビナー名：未来の製造業におけるシミュレーション技術の革新 自動車、航空宇宙、重機産業を支えるバーチャルシミュレーション技術 概要： バーチャルシミュレーション技術とバーチャルプロトタイピングの 最新情報をシリーズ形式で紹介します。ESI Groupの技術により、開発時間 の短縮、プロトタイプ削減、設計の最適化、製造プロセスの改善、安全性と パフォーマンスの向上が可能です。 公開開始日: 2024年9月23日 ※詳しくはＰＤＦ資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
蒸発または昇華温度を平均±9℃の精度で予測、1秒間に数百の錯体を計算*
プリカーサー開発への新たな道を切り開く、シュレーディンガーの機械学習 この予測モデルは、性能を向上させた新しい前駆体を設計するための 新しい道を開くもので、その蒸着や化学の改良だけでなく、蒸発または 昇華して蒸気として供給できる温度も最適化することが可能です。 この進歩により、従来よりもはるかに広範な構造変化を計算機上で スクリーニングできるようになり、よりリスクが少なく、より革新的な 実験的合成・試験のための候補前駆体を生み出すことができるようになります。 この揮発性モデルと、 シュレーディンガーの量子力学に基づく反応性と 分解の計算ワークフローにより、 気相堆積やエッチングのための完全な 設計キットが提供され、新技術のための材料やプロセスの研究を加速させます。 *一般的な50種類の金属および半金属の錯体について、与えられた蒸気圧における蒸発または昇華温度を平均±9℃（これは絶対温度の約3％）の精度で予測します。 *1秒間に数百の錯体を計算することができ、ターンアラウンドタイムが速いです。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
データから各顧客のニーズの強さを予測！営業活動を効率化し契約獲得率の向上を実現
SREホールディングス株式会社様へ『Prediction One』を導入した 事例をご紹介いたします。 同社では、アプローチする顧客の選定基準を各組織が独自に経験から 判断していたため、効率化ができていませんでした。 導入した結果、データから各顧客のニーズの強さを予測することができ、 優先的にアプロー地するお客様を選定することができました。 【事例概要(一部)】 ■課題 ・アプローチする顧客の選定基準を各組織が独自で判断していた ・効率化できていなかった ■予測分析の問題設定 ・過去のコンサルティング実績データから、各顧客の売買成立を予測したい ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
インフォマティクスに基づきデータを素早く知識に昇華！先端材料開発の現場に貢献
当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』による 機械学習と材料特性予測について紹介しています。 当製品は、強力で使いやすいインフォマティクス統合環境を備えています。 簡単なGUI操作により、たとえば分子構造のフィンガープリントを活用して 実験やシミュレーションのデータを解析することで、分子構造と物性値の 関係性を可視化することや、機械学習モデルを構築して新たな分子構造の 物性値を予測が可能です。 【掲載内容】 ■背景 ■ガラス転移温度 ■ポリマー物性の予測 ■フィンガープリントを用いたKPLS回帰 ■さらなる展開 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
バッテリーパックの内部流れ場と温度分布をワンクリックで予測した事例！
当社で取り扱う、インテリジェント熱流体解析ソフトウェア「AICFD」の AI予測解析とAI高速解析の応用事例についてご紹介いたします。 当ソフトは、産業分野における設計・解析・最適化を組み合わせた設計 プロセスの確立を支援し、製品開発の効率を大幅に向上させるソフト。 搭載されたAI加速解析機能による自動車の空力解析を行い、 通常解析結果含めた3ケースによる比較を行っています。 事例の詳細内容は関連リンクよりご確認が可能です。 【事例概要(一部)】 ■バッテリーパック流れ場温度のAI予測解析 ・対向風速範囲10～30(m/s)の10セットの解析サンプルに基づいて、 対向風速20(m/s)の場合のバッテリーパックの内部流れ場と温度分布を ワンクリックで予測 ・予測解析の結果は通常手法の解析結果と比較 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
論文リストならびに論文にて報告されたBIOVIA COSMOthermの応用事例をご紹介！
当資料では、熱力学物性推算ソフトウェア「BIOVIA COSMOtherm」について ご紹介しております。 エアロゾル粒子の吸湿成長因子の予測や、Caco-2/MDCK細胞膜透過係数の 予測などの応用事例を掲載。 BIOVIA COSMOthermは、2001年に製品化されて以来、化学・化学工学を 中心に幅広い分野の研究・開発に使用されてきました。 【掲載内容】 ■BIOVIA COSMOtherm関連論文リスト ■応用事例：エアロゾル粒子の吸湿成長因子の予測 ■応用事例：Caco-2/MDCK 細胞膜透過係数の予測 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
Sumo Digital Twin (Sumolator) 構築システム
Dynamita社プロセスシミュレーターSumoをベースとする水処理プラントのデジタルツイン構築環境 •モニタリングDT （MDT）: リアルタイムで実行され、比較のためにデータとモデルの結果を表示します • 最適化DT（ODT）: 排水中のアンモニア目標値を達成するために、次の2〜4時間の最適なDO設定値を見つけます。 •自動校正DT（ADT）: モデル出力をセンサーデータに一致させるために、選択したモデルパラメーターを変更します。 •予測DT（FDT） - 履歴データのトレーニング後、 天気予報（数日または1週間先）に基づいて、予想されるプラントへのピーク流入量を予測できます。
化合物の構造情報から毒性予測！-ICH M7ガイドライン対応・食品健康影響評価に-
MultiCASE社とFDA/CDERが共同研究開発した、 化合物の2次元構造情報から毒性を予測する「定量的構造活性相関(QSAR)」ソフトの一種です。 CASE Ultraは、知識(ルール)ベースおよび統計ベースの 相補的な2種の(Q)SARモデルを有しており、ICH M7対応が可能です。 また、自社データを用いて新規の予測モデルの作成や、 既存の予測モデルを強化することが可能です。 【特長】 ■FDA/CDERと共同研究開発 ■細胞試験・動物実験代替 ■アラート周辺構造環境に基づいて、アナログを提示 ■エキスパートジャッジをサポート ■リードアクロス 【予測可能なエンドポイント】 ・変異原性 ・遺伝毒性 ・発がん性 ・肝毒性 ・腎毒性 ・心毒性 ・皮膚・眼毒性 ・発生生殖毒性 ・急性毒性 ・生態毒性 ・内分泌受容体結合 など多数
