更新日： 集計期間:2026年01月14日～2026年02月10日
※当サイトの各ページの閲覧回数を元に算出したランキングです。
91～120 件を表示 ／ 全 730 件
半導体および関連技術の開発/解析を高速・高精度で支援する統合プラットフォーム
半導体および関連技術の開発/解析を支援する、シュレーディンガーの統合プラットフォームをわかりやすくご紹介いたします。 【製品の概要】 ■量子力学計算による半導体物性の予測と解析 ・電子物性 ・機械特性（弾性定数テンソル、体積弾性率） ・誘電特性 ・反応経路探索 ■半導体成膜プロセス(CVD, ALD, ALE)の最適化 ・量子力学計算と機械学習による新規前駆体の開発 ■古典分子動力学計算による半導体実装の最適化 ・樹脂封止材の架橋構造モデルの構築 ・ガラス転移温度の計算による耐熱性の予測 ・水やガス分子の吸収率と拡散係数の計算による ガスバリア性の予測 ・水／ガス分子吸収時における物性変化の解析 ※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。
Ver. C30では推算精度と計算速度が向上！純物質の引火点予測などが可能に
『COSMOtherm』は、物性推算法COSMO-RS法を用いた熱力学物性推算ソフト ウェアです。任意の化合物や混合溶液の蒸気圧・分配係数など様々な平衡 物性を推算可能です。 使用するCOSMO-RS法は量子化学計算で得られる分子の表面電荷情報と 分子統計力学に基づき、溶液中の分子の化学ポテンシャルを算出し、得られた 化学ポテンシャルを用いて、様々な平衡熱力学物性を算出します。 オプションとして、種々の溶媒分子を含む4000種類以上の有機化合物の 電荷分布データを収めたデータベースCOSMObaseも用意されていますので、 量子化学計算の手間を省くことも可能です。 【特長（Ver. C30 Release 17.01）】 ■純物質および混合物の引火点予測 ■臨界定数予測、ならびに状態方程式（EOS）との連携機能 ■液液平衡（LLE）予測における熱的ゆらぎに対する理論的補正 ■既存機能の改善や改良が図られ、推算精度と計算速度が向上 ※詳しくはPDFをダウンロード頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
実験データの大規模統計解析と高精度ナノスケールシミュレーションによる分子構造・ナノ構造に基づく物性予測, 解析, 設計を支援
シュレーディンガーのマテリアルズ・サイエンス ソリューション(MSS)の機能をわかりやすくご紹介いたします。 【製品特徴】 ■量子計算による分子設計 ■液体・ポリマー物性予測 ■結晶・表面・界面: 周期系第一原理計算、電極や触媒上の化学反応、半導体/分子性結晶/MOFへの幅広い応用 ■統計解析・機械学習 ■柔軟で強力なGUI/CUIユーザインターフェース ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができ、ワークフローが簡素化され、再現性と予測可能性が高まります。
シュレーディンガーの材料科学反応ワークフローでは、コンフォメーション空間の自動調査により、見落とされがちなコンフォマーをカバーすることができます。 さらに、量子化学計算の自動化により、何百ものファイルやプロパティの綿密なメンテナンスや、専門的なトレーニングなどを必要とする困難なプロセスを排除することができます。 これにより、ワークフローが簡素化され、再現性と予測可能性が高まります。 【掲載事例】 ■ディールス・アルダー反応 ※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。
JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2 は、日本を代表する製造メーカー各社 の要望を基に開発した機械学習ソフトです
「JUSE-StatWorks/V5 機械学習編R2」は，パソコンを用いてコードレスで機械学習手法が使えるソフトウェアです。データクリーニングからデータ可視化，「教師なし学習」としての情報要約（カーネル主成分分析），層別（混合ガウス分析），分類，予測，外れ値検出（１クラスSVM），因果分析（glasso）、「教師あり学習」としては二値(例えば良品/不良品など)や多値を予測するロジスティック回帰分析に正則化を加味した「正則化ロジスティック回帰分析」，対象データの所属クラスを近くにあるk個のデータの多数決から推定する「k-近傍法」，解析データを学習データとテストデータに分割する「データ分割」等の豊富な手法を搭載しています。 本ソフトを使用することで、初学者（非エンジニア）でも機械学習をビジネスに活用することができます。 【特長】 ■パーソナルユースな環境で機械学習解析 ■JUSE-StatWorks/V5他製品との統合化 ■スクリプト不要で、技術者が自らデータ分析 ■解析プロセスの見える化とパラメータ調整 ※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。
強度確認、強度不足の問題に対して、事前の強度解析でリスクを回避、 最適な設計を実現
私たちは、製品の設計段階で強度解析を行い、安全性と信頼性を事前に確保しています。 強度不足やツメ構造のたわみ量などの諸問題は、強度解析ソフトを使って改善策の提案ができます。 製品が高い耐久性を発揮できるようシミュレーションし、最適な材料選定や構造設計を行います。 【使用ソフト】 ・Solid works（3D CAD） ・Solid works（Solid works simulation） 【提案事例】 ・材料変更による製品強度予測 ・形状変更による製品強度予測 ・ツメ構造のたわみ量予測 ※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ください。
AIを搭載した予測モデルを簡単に構築可能なソフトウェア！動作推奨モデルをご紹介
「Neural Designer」は、お持ちのExcelやCSV形式のデータをもとに、 様々な課題に適したニューラルネットワークモデルを構築する プログラミング不要のAIソフトです。 マウスのみのGUI操作で簡単に、AIによる予測モデルを構築することが可能。 アプライドでは、動作推奨モデルである『Be-Clia Type-M12IS53』を 取り扱っています。 【Neural Designer 特長】 ■プログラミング不要 ■マウスのみのGUI操作で簡単に、AIによる予測モデルを構築 ■モデルによる予測をもとに設定値を最適化できる ■効率よく製品の性能・品質を改善することができる ■適切なタイミングでメンテナンスを実施できる ■WAVE FRONT 協業モデル ※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。
リガンドの結合サイト予測機能で、結合親和性の評価まで一連の解析が可能に！
『SeeSAR 5.5』は、メディシナルケミストのために設計された、 独BioSolveIT社製リード化合物最適化ツールです。 当製品は、既知のリガンド結合部位内における原子や母核の置換による リガンド修飾や、リガンドの物性とADME特性の計算、受容体との結合親和性の 評価等を組み合わせてシームレスな分子設計を可能にします。 今回のバージョンアップでは、リガンドが結合する可能性のあるサイトの予測 が可能になったほか、リガンド構造とそのプロパティーを総合的に評価する ために、一覧表示が追加され、より迅速な解析が可能になりました。 【特長】 ■メディシナルケミストのために設計 ■シームレスな分子設計が可能 ■リガンドの結合サイト予測機能 ■受容体－リガンドの相互作用解析が可能 ■リガンドのタイル表示とプロパティーのレーダーチャートのサポート ※詳しくはPDFをダウンロード頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
はんだ合金への解析事例を紹介！合金設計ツールThermo-Calcは材料開発や様々な製造プロセスにご利用いただけます！
合金設計ツールThermo-Calcを使用したはんだ合金の計算事例集です。 Thermo-Calcでは合金のプロセスの最適化、プロセスによる組織への影響、特性を予測することができます。 【Thermo-Calc】 ・Cu-Ni-Snの状態図 ・はんだ/基板界面で形成する金属間化合物の予測 ・Sn-Ag-Cu-In合金の凝固計算（凝固組織の形成） ・液相線/固相線温度の予測 ・Sn-Ag-Cuの液相面投影図 ・CuSnBiInの液相の表面張力 ・SAC（Sn-Ag-Cu）+Biにおける液相の粘性 【拡散モジュール DICTRA】 ・Cu-Sn拡散対
吸着等温線、ヘンリー定数等解析ソフト
吸着等温線やヘンリー定数といった、吸着や分離現象の研究に必要な基本的特性を予測する手段を提供
AIのパワーを設計に解き放つ！シミュレーションのための人工知能
『Ansys SimAI』は、シミュレーションのための新たなクラウドベース のAIプラットフォームです。 AIのトレーニングにジオメトリのパラメータ化は不要。 ジオメトリ構造に一貫性がなくても、設計変更にわたって 性能を予測します。 また、当製品は物理場を選ばず、Ansys以外の3Dシミュレーション とも連携します。 【特長】 ■物理場にわたるシミュレーション向けのMLプラットフォーム ■既存データから習得する、極めて高速で信頼性の高い物理場の予測 ■過去に生成されたシミュレーション結果をモデルのトレーニングに活用 ■どんな物理場にも対応：流体、構造、電磁界、光学 ■様々な産業分野に適用：航空宇宙、自動車、半導体など ※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。
統合計算化学システム「HLA-Modeler」「HLABAP」の概要と特長および解析例をご紹介
ヒト白血球型抗原（HLA）の立体構造は細胞性免疫の分子機構を解明する ために重要な分子です。 当社では、MOE上で動作するHLAに特化したホモロジーモデリングツール 「HLA-Modeler」とHLA 結合抗原性ペプチド予測ツール「HLABAP」を 開発しました。 「HLA-Modeler」は、構造未知のHLA の立体構造を既知のHLAの構造を参照し 予測。「HLABAP」はHLA に結合する任意のペプチドの結合強度を予測し、 親和性の高いペプチド配列を提案します。 当資料では、これらのツールの概要と特長および解析例について説明します。 【掲載内容】 ■HLA-Modeler の概要 ■HLA-Modeler の特長 ■HLABAP の概要 ■HLABAP の特長 ■まとめ ※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。
信頼の15年、2万件超の実績！予測モデル・異常分析・WEB管理も！予知保全を効率よく高度化！
『AVEVA Predictive Analytics』は、これまでの予知保全の経験から 多くのノウハウが詰め込まれたパッケージとなっており、ユーザが 簡単に予測モデルを構築する事ができます。 米国シカゴの中央監視センターにて、お客様の大切な設備を24時間 365日監視するサービスを提供する事も可能。 全世界で多くのお客様が利用されています。 【代表的な機能】 ■多くの予測モデルテンプレート ■高度な演算モジュール定義 ■直観的な学習データのスクリーニング ■WEBブラウザーによる実績管理 ■異常原因分析 ■非定常分析 ■ケーススタディ管理 ※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。
『nQuery』で臨床試験デザインを標準化、説明可能な設計判断へ
『nQuery』は、 臨床試験デザインを支える サンプルサイズ計画中心の 統計設計プラットフォームです。 【機能】 ■nQueryはサンプルサイズ計画を支援します。 ■nQueryは検出力（パワー）計算を支援します。 ■nQueryはFDA/EMA提出を意識した設計整理を支援します。 ■nQueryはサンプルサイズ・ステートメント生成を支援します。 ■nQueryはアダプティブ試験設計（中間解析）を支援します。 ※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。
マテリアルズ・インフォマティクスにおける分子シミュレーションの活用
マテリアルズ・インフォマティクス (MI)を実践する上では、実験データだけでなく、分子シミュレーションを使って材料の特性を予測し、機械学習の説明変数とすることが有効です。その際、あらゆる材料に柔軟に対応し、幅広いスケールでの様々な特性を効率的に予測できることが重要となります。BIOVIAでは、ナノからメソスケールまでに対応した特性予測機能を搭載するMaterials Studioを使った、分子シミュレーションによる特性予測のワークフローをPipeline Pilotを使って構築し、マテリアルズ・インフォマティクスのためのデータの蓄積やハイスループットスクリーニングを自動化する技術を提供しています。 本オンラインセミナーでは、MIを実践する上で重要となる分子シミュレーション技術に焦点を当て、最近のMaterials Studioの応用事例や新技術とPipeline Pilotとの連携によるMIへの応用についてご紹介します。MIをこれから始めていくお客様に適したセミナーです。 MIにフォーカスした内容を全4回シリーズでご紹介しますので、ぜひ併せてご視聴ください。
専門知識を持った技術者がサポート！各種解析ソフトを組み合わせる事で、表面改質での多様な要望に対応
複数の解析ソフトウェアを駆使した『表面処理の特性予測ソリューション』を ご提案いたします。 解析ソフトウェアである「CAEソフトウェア」「分子モデリング」 「分子シミュレーションソフトウェア」を組み合わせることで、 より広い解析対象をカバー。 調べたい材料表面の作成/処理過程＆材料特性などプラズマプロセス装置の 解析と表面状態の特性予測をまとめて提供します。 【特長】 ■各種解析ソフトを組み合わせる事で、表面改質への様々な取組が可能 ■実験できない範囲も解析が可能 ■プラズマ解析が可能 ■新規材料探索、マテリアルズ・インフォマティクス(MI)取り組みが可能 ■お客様のご要望に応じたご相談、提案が可能 ※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。
医薬品設計のイノベーションを促進！高品質の治療薬候補を短期間で商品化！
『DESIGNED TO CURE』は、コラボレーションによるナレッジ主導型イノベーションと予測分析を通じてイノベーションの推進および強化の鍵となる、データに基づく知見獲得を支援します。 また、予測科学と実験結果を統合し、医薬品設計のイノベーションを 促進することで研究者は初期段階から Quality by-Design の原則に沿って、 安全かつ有効な新薬候補をこれまでよりも迅速に生み出すことができます。 【特長】 ■予測科学と実験結果を統合して医薬品設計のイノベーションを促進 ■データとテクノロジーを統合 ■コラボレーションによるさまざまな分野にわたる創薬を最適化 ■薬の作用を予測し製造と出荷を最適化 ※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。
複雑なアモルファス構造を解析するための分子構造解析ソフト
複雑なアモルファス構造を表現するモデルを構築したり、重要な物性を予測するための計算科学ツール
高効率・高コスパ! 物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を光電子物性予測に活用するアクティブラーニング ワークフロー
分子モデリングとシミュレーションのツールは、材料探索に有効であることが証明されており、産業界の研究開発においてますます導入が進んでいます。 デジタルシミュレーションは、従来の実験的アプローチと比較して研究開発ワークフローに多大な時間短縮をもたらしますが、課題も残されています。 シュレーディンガーは、これらの課題を容易に扱えるようにしました。近年、シュレーディンガーは、物理ベースのシミュレーションと機械学習の相乗効果を光電子物性予測に活用するアクティブラーニング ワークフローを開発しました。 Frontiers in Chemistryに掲載され、SID-Display Week 2022で発表されたシュレーディンガーによる最近の研究は、有機EL材料探索のためのアクティブラーニングパラダイムを実証しています。 ※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。
食品・飲料、包装、および医薬品の品質と加工の最適化を促進する分子動力学シミュレーション。
シュレーディンガーは、日用消費財の研究開発のための強力で使いやすい統合ソフトウェアソリューションを提供します。 シュレーディンガーのプラットフォームは、計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向けに設計されており、高度な物理ベースのモデリングと機械学習テクノロジーを駆使して、実際のシステムを構築、シミュレーション、分析するためのシンプルなワークフローを提供します。 ■湿潤および乾燥状態の非晶質アミロース重合体に対するガラス転移温度（Tg）などの主要な物性を正確に予測。 ■水分含有量がTgおよびデンプン重合体内の水の拡散に与える影響を調査することで、水の吸収および輸送を効果的にモデル化。 ■OPLS3e力場は非晶質デンプンモデルに対して高い精度を提供。 ■水とアミロースの相互作用の詳細な研究と、成分が複雑なでんぷんの配合に与える影響についてのさらなる研究。
古典分子動力学計算による液体、ポリマーの物性予測「密度の計算」
当社では、Materials Studioの活用方法について紹介したビデオ（3分版）を公開しています。 『Materials Studio』では、低分子液体やアモルファスポリマーのモデリング・シミュレーションを行って様々な物性値を予測することが可能です。 本ビデオでは、その中でも古典分子動力学計算による密度の計算方法をデモを交えてご紹介します。 密度は基本的な物性値であるため、それを正しく計算することはその他の物性値計算においてもとても重要です。 【ビデオ（3分版）概要】 ■密度計算の重要性 ■高い精度の力場（COMPASS） ■お知らせ 完全版のビデオをご希望の方は、お問い合わせください。
DNSを再現する高精度なノッキング予測方法
ノッキング現象はエンジンの熱効率向上の阻害要因であるが、ノッキングの詳細な発生メカニズムは、流体力学や化学反応の複雑な相互作用のため、完全に解明することは困難とされていた。 発明者らは、反応性流体の基礎方程式を計算するＤＮＳ（Direct Numerical Simulation）を実施し、世界で初めてノッキングの実験データとの一致を確認した[1]。さらにノッキングの発生メカニズムを詳細に分析したところ、極限的な条件においては、燃焼化学反応波である火炎が、火炎として存在できなくなり、激しい全体的な着火に遷移せざるを得なくなる「臨界条件」が存在することを突き止めた。そこから着火と火炎の等価理論を構築し、ノッキングの発生条件を導き出すことに成功した[2]。 本発明によって、これまで不可能とされていたノッキング発生を精度良く、かつ比較的簡易に予測することが可能となる。
データのインポート・可視化から解析・予測まで、データの分析に広く活用が可能
『VEKTOR DIREKTOR』は、データのインポートから予測・分類まで、 直感的なワークフローによってデータを効果的に分析することができます。 一般的なファイル形式から特殊なフォーマットまで、様々なデータを簡単に インポートが可能。 多くのプロットとデータ可視化のツールが備わっており、クラス変数を使った グループプロットはデータの解釈とプレゼンテーション効果を高めます。 【特長】 ■データのインポート ■ビジュアル化 ■データの前処理 ■多変量解析 ■予測分析 ※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。
ヒューマン・イン・ザ・ループの考えに基づいた意思決定ができるようになった事例をご紹介
住友重機械イオンテクノロジー株式会社様へ、『Prediction One』を 導入した事例をご紹介いたします。 同社では、分析に時間がかかる、経験がないと同業務を担当できない、 各社員によって分析結果が違うという課題がありました。 導入後は、分析時間を大幅に削減、ディスカッションのもととなる 正確なデータをいち早く用意できるようになりました。 【事例概要】 ■課題 ・分析業務の属人化 ・付加価値業務に集中できる環境づくり ■効果 ・これまで予測を行っていた時間をAIが代替したことで課題を 深堀りする時間が増加 ※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。
ひろがる領域、ひろがる可能性！様々な平衡物性を推算することができるソフトウェア
『COSMOtherm』は、物性推算法COSMO-RS法を用いた熱力学物性推算ソフトウェアです。任意の化合物や混合溶液の蒸気圧・分配係数など様々な平衡物性を推算することができます。 COSMO-RS法は、量子化学計算で得られる分子の表面電荷情報と分子統計力学に基づき、溶液中の分子の化学ポテンシャルを算出します。そして、得られた化学ポテンシャルを用いて、様々な平衡熱力学物性を算出します。 当製品は、様々な化合物の物性予測を可能にし、研究者・技術者の幅広いニーズに応えます。例えば、プラント設計や材料設計から医薬品設計・製剤プロセスにおいて利用可能です。
製品のフォームパターン中の血管の位置を正確に予測
ロストフォームパターンの吹き込み形成をモデル化シミュレーションする鋳造工学ソフトです。
創薬探索プロセスのスピード、効率、生産性の向上を実現！ 最適なバランスのとれた化合物をすばやく提供します。
多様性を持つ優れた化合物を素早く抽出することにより、StarDrop は効果的な リード化合物の探索にかかる時間を劇的に減る複雑なデータを評価しながら動作します。 このデータを評価する中で、決断を下すための自信と直観的なわかりやすさをもたらし、 その決断は研究の方向性やどの化合物を優先させるかを導き、検証してくれます。 このインタラクティブなツールは、あなたの選んだ化学特性をより良くするための道を 効率的に開くことを可能にします。 〇StarDrop の利点 ・より効果のある薬品の開発 優れた化学特性をハイライトすることにより、あなたの研究の多面的な最適化と成功のための 最高の可能性を秘めたターゲットエリアに導きます ・自信を持った決断 実験での変動や予測エラーの結果として生まれる不確かな創薬特有のデータ管理を支援します。 ・化合物選択のスピードアップ 可能性の迷路を案内し、優れたリード化合物と候補薬物を特定するための時間を大幅に減らします。 ・研究から、より多くの結果を あなたの全リソースから最高のものを得ることを支援し、真の価値を提供します。
パワーエレクトロニクス製品の振動耐久性評価を効率化！
自動車業界におけるパワーエレクトロニクス製品の進化に伴い、プリント基板（PCB）の強度解析はますます重要になっています。しかし、複雑な構造を持つPCBAの振動耐久性評価は、従来の方法では時間とコストがかかり、効率的な開発を阻害する要因となっていました。 『FEMFAT MELCOM』は、これらの課題を解決するために開発された、プリント基板の強度解析ソフトウェアです。 【活用シーン】 - 自動車のパワーエレクトロニクス製品開発における、プリント基板の振動耐久性評価 - インバーター、DC-DCコンバーターなどのパワーエレクトロニクス製品の設計段階における、構造解析 - プリント基板の強度設計、材料選定、製造プロセスにおける最適化 【導入の効果】 - 従来の試験に比べて、大幅な時間短縮とコスト削減を実現 - 複雑な構造を持つPCBAの振動耐久性を、高精度に予測 - 設計段階での問題点を早期に発見し、製品開発の効率化と品質向上に貢献
【日本語資料】デジタル創薬を加速する、クラウド型エンタープライズ･インフォマティクスプラットフォーム
限られた時間とリソースの中で目的の分子を作り出すためには、職人の経験に基づくデザインだけではなく、計算化学を活用したデータ駆動型のアイデア創出が必要です。 LiveDesignは、プロジェクトチーム全員が同時に作業できるデジタル空間をクラウドで提供します。 メディシナル ケミストリーのデザイン戦略、ケムインフォマティクス、計算化学ワークフロー、バーチャルデザイン、予測手法を活用しながら、デジタルデザインプロセスを誰もが使えるように一般化し、デザインサイクルの生産性を高めます。 既存のデータへのアクセスも可能にし、1つのインターフェースであらゆることを実行できます。 合成する前に計算や予測を活用することで、成功確率が高い化合物のデザインが可能になります。 【3つの利点】 リアルデータとバーチャルデータのギャップを解消 デザインサイクルを短縮 コレボレーションと意思決定を一元化 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
