ソフトのメーカーや取扱い企業、製品情報、参考価格、ランキングをまとめています。
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ソフト - メーカー・企業2458社の製品一覧とランキング

更新日: 集計期間:2025年11月26日~2025年12月23日
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ソフトのメーカー・企業ランキング

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  1. 株式会社キングジム 東京都/その他
  2. FsTech株式会社 神奈川県/ソフトウェア
  3. インフォコム株式会社 サイエンスグループ 東京都/ソフトウェア
  4. 4 株式会社スカイロジック 静岡県/ソフトウェア
  5. 5 株式会社システムクリエイト 大阪本社、中部事業所、西部事業所、関東事業所 大阪府/産業用機械

ソフトの製品ランキング

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  1. テプラPRO用ラベルソフト『テプラ クリエイター(SPC10)』 株式会社キングジム
  2. VOITHリニアジェットの設計と最適化 FsTech株式会社
  3. すべての研究者に!クラウド型電子実験ノート『Labstep』 インフォコム株式会社 サイエンスグループ
  4. 4 SIEMENSの中小企業向けクラウドPLMソフトウェア シーメンス株式会社 デジタルインダストリーズソフトウェア事業部
  5. 5 Aspen Plus プロセスシミュレーションソフトウェア 株式会社アスペンテックジャパン/AspenTech

ソフトの製品一覧

256~270 件を表示 / 全 10158 件

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【資料】Amogy社がアンモニア発電を推進

アンモニアベースで排出ガスを出さずエネルギー密度の高い電力ソリューション!

当資料では、Amogy社が推進するアンモニア発電についてご紹介しております。 AnsysスタートアッププログラムについてやAmogy社のシミュレーション マネージャーのコメントなどを掲載。 持続可能エネルギーのスタートアップ企業であるAmogy社に言わせれば、 アンモニアは海運や発電などの重工業に不可欠なクリーンエネルギー源です。 【掲載内容】 ■Ansysとともに「スタートアップモード」で ■より適切なツールがより大きな知見をもたらす ■アンモニアの「色」 ■実行時間の短縮により、ほぼ1日分の作業を節約 ※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。

  • その他エネルギー機器
  • シミュレーター

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【資料】ゼロカーボンエネルギーを早期実現

AnsysのROMアプローチによりシミュレーション時間を数秒に短縮!

当資料では、顧客のゼロカーボンエネルギー移行を推進するためにAnsysの デジタルツインテクノロジーを活用しているENGIE Lab CRIGENについて ご紹介しております。 ENGIE Lab CRIGENのマルチフィジックスシミュレーションエキスパートの コメントやAnsys Twin Builderについても掲載。 デジタルツインにより、お客様は設計段階で将来の設備に関する様々な シナリオをテストし、その設備を最適化することができます。 【掲載内容】 ■次数低減モデリングにより、シミュレーション時間を数時間から数秒に短縮 ■見えないものをシミュレーションで可視化 ■Ansys Twin Builder:ENGIE Lab CRIGENのイノベーションのキーテクノロジー ■デジタルツインでエネルギー消費を予測し、最小限に抑える ※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。

  • シミュレーター
  • その他エネルギー機器

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【資料】デジタルスレッドで効率的な電力ソリューションを開発

シミュレーションを利用したイノベーション!新たな材料課題を克服

当資料では、INNIO社の電力ソリューションの開発について ご紹介しております。 INNIO社グローバルメカニカルシミュレーション担当マネージャーの コメントや同氏が管理するエンジニアチームなどについて掲載。 Ansysのシミュレーションはこのチームの取り組みにおいて 重要な役割を果たしています。 【掲載内容】 ■最適化の自動化 ■デジタルスレッドをビジネスにつなげる ■シミュレーションの利点 ■水素:材料の新たな可能性 ※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。

  • その他エネルギー機器
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【資料】バッテリ管理システムの安全性とセキュリティを向上

バッテリシステムを詳細にモデリング!Ansysのマルチフィジックスソリューション

当資料では、バッテリ管理システムの安全性とセキュリティを向上させる 4つの方法についてご説明しております。 マルチフィジックスシミュレーションの利用やデジタルツインを使用した システムレベルモデリングなどについても解説。 組込みソフトウェアと機能分析に対応するAnsysのソリューションを利用すれば、 信頼性が高く安全で効率的なバッテリ動作を実現するBMSを開発できます。 【掲載内容】 ■マルチフィジックスシミュレーションを利用してバッテリ設計を最適化 ■デジタルツインを使用してシステムレベルモデリングを実行 ■システムアーキテクチャによってBMS設計の安全性を確保 ■バッテリ管理ソフトウェアの信頼性を高めるための組込みコードを自動で作成 ■バッテリ開発プロセスのシミュレーション ※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。

  • その他生産管理システム
  • シミュレーター

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【資料】原子力エネルギーのデジタルトランスフォーメーション

原子の核から自然に放出される持続可能かつクリーンなエネルギー!

当資料では、原子力エネルギーのデジタルトランスフォーメーション推進 についてご説明しております。 原子力業界のデジタルトランスフォーメーションの推進を主導するConnexITy コンソーシアムや、原子力発電所の部品のデジタルツインなどについて解説。 デジタル技術をベースにした新たな用途とサービスを開発して、原子力業界の デジタルトランスフォーメーションを支援するという共通の目標を掲げています。 【掲載内容】 ■ROMでの機械学習の利用 ■勝利のためのデジタルツイン:デジタル発電所ソリューション ■ConnexLabに設置されたConnexITyコンソーシアムのタービン発電機試験台 ■ConnexITyデジタルツインのユーザーエクスペリエンス ※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。

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【資料】水素とシミュレーションによって、ネットゼロを促進実現

温室効果ガスの排出量削減に貢献!カーボンニュートラルソリューション

当資料では、水素とシミュレーションによって、ネットゼロを 促進実現について解説しております。 水素経済シニアアドバイザーのコメントや水素エネルギー民主化に 立ちはだかる3つの重要な課題についても説明。 Ansysの技術を利用すれば、水素エコシステムの様々な段階で性能向上を 図ることができます。 【掲載内容】 ■業界間の相乗効果で水素の普及を推進 ■業界をまたいだ水素エネルギーの民主化に立ちはだかる3つの重要な課題 ・コスト ・インフラストラクチャ ・規模 ■シミュレーション技術によって水素の普及を実現 ※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。

  • その他エネルギー機器
  • シミュレーター

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【資料】太陽でよりクリーンな輸送を実現

従来の石油ベースの燃料生産プロセスをCo2、水蒸気、太陽熱を用いる方法に置き換え!

当資料では、Ansysのマルチフィジックスシミュレーションを使用している Synhelion社についてご紹介しております。 同社が直面した熱機械解析などの様々な設計課題についてや サーマルシステムズ責任者のコメントも掲載。 同社は太陽熱を利用して、よりクリーンなセメントを製造することにも 成功しています。 【掲載内容】 ■熱すぎて扱えない?シミュレーションなら可能です ■スケーラブルな太陽光燃料 ■次はソーラー歩道か? ※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。

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【資料】変化の風

エンジニアリングシミュレーションを駆使して発電量を最大限に引き出す!

当資料では、デンマークのスタートアップ企業であるsiWING社の自家用 風力タービンについてご紹介しております。 リード研究開発エンジニアのコメントや導入したAnsysソフトウェア等 について詳しく解説。 包括的なAnsysパッケージを使用することで、貴重なリソースを節約しながら 設計の検証に必要な厳密な解析を行うことができます。 【掲載内容】 ■新世代の風力発電を実現 ■迅速で正確な最適化を実現 ■強力なパートナーシップ ※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。

  • 風力発電機
  • シミュレーター

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【資料】クラウド対応エンジニアリングシミュレーションに関する調査

迅速で忠実度の高いシミュレーションと解析は、システムの設計とテストの需要な要素です!

当資料は、エンジニアリングシミュレーションのためのHPCおよび クラウドコンピューティングに関する調査を掲載しております。 エグゼクティブサマリーやシミュレーションの課題の共有などについて 調査結果を交えてご紹介。 クラウドシミュレーションの台頭では、クラウドコンピューティング サービスを評価または使用する際に重要と考える、機能の順位付けの 調査結果なども掲載しておりますので、ぜひご一読ください。 【掲載内容】 ■エグゼクティブサマリー ■シミュレーションの課題の共有 ■クラウドシミュレーションの台頭 ■結論 ※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。

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コラボレーションが将来の車両の認識能力向上に貢献

シミュレーションにより、様々な運転環境におけるセンサー機能を正確に予測し、検証!

私たちが自分で運転するのをやめ、自動車に任せる世界を想像するのは 難しいかもしれません。しかし、実際には、今、私たちはその姿を 垣間見ているのです。 現在、路上を走行している多くの車両はすでに、カメラ、レーダー、 ライダーなどのセンサー技術を使用して、障害物との衝突回避、走行車線の 維持、縦列駐車などを支援する先進運転支援システム(ADAS)の恩恵を受けています。 これらのシステムはすべて、自動運転車(AV)の認識スタックの中核機能である コンピュータビジョンなどの人工知能(AI)センシングによって誘導され、 AVスタックは、自動運転に必要なセンシング、コネクティビティ、処理、分析、 意思決定を担うコンポーネントのレイヤーで構成されます。 ※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。

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F1 in Schools大会で高校生が計算工学への情熱を実現

大会に参加する学生チームにシミュレーション商用ソフトウェアを無償で提供!

ほとんどの学生は、その授業をとるべきか、どの専攻に進むべきか、または どのキャリアパスを選ぶべきかよく分からないまま大学に進学します。 通常、大学は学生が専門分野をより深く学ぶことで、自分の好き嫌い、長所、 短所を把握するために必要な実践的な経験を積むことができる最初の場所の 1つです。しかし、もし学生が高校時代にこの知見を得ていたらどうでしょうか。 その学生はおそらく他よりも優れた、豊かなバックグラウンドと明確な 学業計画を持って大学に入学するでしょう。 ※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。

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限界を突破:シミュレーションを用いて設計の課題を克服

空力戦略が仮想テスト環境で形に!シミュレーションで自動車エンジニアリングの頂点に挑戦

レーシングの空力は主に車両のフロントエンド(全体的な形状、 サイドミラー、ダクト、サスペンション、車両フロアなど)によって 決まります。 F1設計の目標は、レーシングカーの形状を流線型にし、大きな ダウンフォース、つまりコース上でレーシングカーを押し下げる 空気力を発生させることにあります。 レーシングチームの勝利につながる空力戦略が仮想テスト環境で 形になっていく様子をAnsysの新しいビデオシリーズ「Driven by Simulation」でご覧ください。 ※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。

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シミュレーションを駆使して効率向上に挑戦

持続的な最適化により、よりスマートなエネルギー消費を実現!

PorscheなどのOEMは、完全電動自動車の未来に向け、これまでに製造された 中で高速で軽量な車両のいくつかの俊敏性をテストしています。電気自動車が 時速200マイルで45分間市街地を疾走する姿を見ることができるのは、地球上で ABB FIA フォーミュラ E世界選手権だけです。 フォーミュラEレースでは、パワーだけでなく効率も、レースに勝つ重要な 要素となります。最速であることと最も効率的であることが一致しますし、 損失はキロワット単位だけでなくミリ秒単位でも評価されます。 これまで、この完全電動の課題に対応するために、高パフォーマンスかつ 効率的で持続可能なレースの実現に向けて、F1レーシングカーの様々な部分が 見直され、再設計および再構築されてきました。 ※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。

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スマートシティをデジタルサンドボックスで構築

自動運転デジタルミッションをマッピング!複雑なミッションを詳細に分析

電気、コネクティビティ、人工知能/機械学習(AI/ML)によって支えられる 自動車の世界を想像するのは、もはや難しいことではありません。 自動運転車(AV)技術は、いつの日か、自動車所有の魅力を減らすとともに、 交通の民主化と都市群の緑地解放を同時に実現し、私たちが見る道路の 風景を劇的に変える可能性があります。 自動運転車の未来は、自動車OEM、サプライヤー、実践的先駆者の間で 特に注目されているテーマです。 ※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。

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自動運転技術に対する認識を変えているシミュレーション

EasyMile社のシャトルが電気・自動運転車の安全性を証明!自動運転を新しい視点で考える

自動運転車(AV)の普及に対する意見は様々ですが、確かなことが1つあります。 それは、自動運転技術が自動車業界で最も大きな新興市場の1つであると いうことです。2035年までに自動運転が乗用車市場に3,000億ドルから 4,000億ドルの収益をもたらすと予測されています。 しかし、自動運転車が人の介入なしに安全に走行するためには、人間の ドライバーが運転するよりも確実かつ適切に、目の前の環境を感知して 分析し、対応できなければなりません。 ※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。

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