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動物組織等の観察のためのサンプル処理に！より自然な微細構造の観察を可能にします
『MW-SFD-01』は、サンドイッチ凍結法を用いた急速凍結・凍結置換法による 微生物や培養細胞および動物組織の観察のためのサンプル処理に適した サンドイッチ凍結装置です。 本体の材質には、ステンレス、POM、真鍮、アルミ、ナイロン等を採用。 より自然な微細構造の観察を可能にします。 【本体仕様】 ■寸法：外径Φ158×H380(mm)(突起物含む) ■重量：約2kg ■材質：ステンレス、POM、真鍮、アルミ、ナイロン等 ※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。
樹脂製の押出棒と台座で構成しており、押出棒には5mmピッチで穴を配置しています
『KZP-S』は、柱状採泥器で採取した底質試料を押し出すための器具です。 押出棒の先端(押出棒ヘッド部)を柱状採泥器に押し込み、柱状採泥器内の 底質試料を押し出します。試料を押し出す際に、押出棒の穴にさすピンの 位置を変ることで、押し出す試料の長さを調整できます。 尚、押し出せる試料の長さは、最長500mmまで対応可能となっています。 【特長】 ■柱状採泥器で採取した底質試料を押し出せる ■押し出せる試料の長さは、最長500mmまで対応可能 ■押出棒ヘッド部の大きさを変えることで、当社製品以外の採泥器にも 利用可能 ※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ください。
カメラで捉える食害の実態。養殖・藻場現場での長期無人撮影のご期待に応えます
『MW-UWC-01』は、食害モニタリングで活用できる水中用タイムラプス カメラです。 水深50m相当の耐水圧性能を持たせた長期間定点撮影が可能。電池と メモリーを内蔵しており、スタンドアローンでご使用いただけます。 撮影は、最長13カ月(撮影間隔10分)の連続撮影ができ、撮影間隔は、 ご利用になるシーンに応じて、1分～99分まで任意の設定が可能です。 また、オプションでファイル転送機能を追加できます。 【特長】 ■省電力 ■自動撮影停止 ■タイムラプス設定 ※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。
「儲かる」から「儲ける」へ戦略的な経営を実現する中小企業向けツールのご紹介！
当カタログは、管理会計ツールおよび関連サービスの開発・販売・サポート・ コンサルティングを行っているMG'sコンサルティングで提供している 『中小企業向け原価計算・見積り・損益管理ツール』の製品カタログです。 自社の製品はいくらで作っているか、原価・実力がわかる「儲かる実際原価計算」をはじめ、 自社がいくらで製品を造れば勝てるのかがわかる「儲かる標準原価計算」など 様々な製品をご紹介しております。 【掲載製品】 ■儲かる実際原価計算 ■儲かる標準原価計算 ■儲かる標準原価計算プロセス産業 ■儲かる個別原価計算 ■儲かるコストテーブル ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
電子手形を含めたリアルな資金（現金・預金）の動きがわかる資金繰りソフト『KIN-MIRAI』
こんな企業や経営者の方におすすめします。 １）いつも資金（現金）が足りているか不安 ２）手形取引が多くて、資金繰りが大変 ３）これからの資金繰りが心配 ４）資金繰り管理をきちんとしていきたい 【４つのベネフィット（利点）】 ［１］［資金繰りの透明化］「今現在または将来の月末時点でお金が足りてるのかどうか」が一目でわかります。 ［２］［経営資金の把握］「毎月どれだけの資金（現金）があれば会社が安定的に経営できるのか」がわかります。 ［３］［資金調達コストの削減］必要以上の資金調達を防ぎ、資金調達コストを削減します。 ［4］［投資機会の拡大］将来の資金需要を予測できます。 【2つの特徴】 ［１］豊富な入力補助機能 豊富な入力補助機能があるため、会計や簿記がわからなくても、ほんの数時間のレクチャーを受ければ、だれでも簡単に入力を行うことが可能になります。 ［２］わかりやすい入力画面 説明書を読まなくても、直感的に入力することができます。 ※詳しくは関連リンクページをご覧いただくか、お問い合わせ下さい。
資金繰りソフト【KIN-MIRAI（きんみらい）】はコロナ融資借入金返済の不安を解消します！
資金繰りソフト【KIN-MIRAI（きんみらい）】を使用すれば、コロナ融資借入金返済の不安が解消できます！ 【３つの借入金返済不安を解消する特徴】 ［特徴１］「今現在または将来の月末時点でお金が足りてるのかどうか」が一目でわかります。 ［特徴２］コロナ後の借入金返済をしながら「毎月どれだけの資金（現金）があれば会社が安定的に経営できるのか」がわかります。 ［特徴３］「 忘れたころにやってくる消費税や法人税の支払いに必要な資金（現金） 」を前もって準備することができます。 【2つの効率よく短時間で資金繰りが入力できる特徴】 ［１］豊富な入力補助機能 とにかくいかに効率よく短時間でラクに入力できるかにとことんこだわった入力補助機能 ［２］わかりやすい入力画面 説明書を読まなくても、直感的に入力することができる入力項目になっています。 ※詳しくは関連リンクページをご覧いただくか、お問い合わせ下さい。
安心して話しかけられるステータス機能やボイスチャット機能などを備えたバーチャルオフィス！
『roundz』は、離れていても隣に座っているようにやり取りができる 「声の」バーチャルオフィスです。 直観的に使用できるUIで、簡単にグループ通話が可能。 自分のPC画面を他の人に見せることもできます。 【特長】 ■ボイスチャット ■画面共有 ■ステータス表示 ■軽量設計 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい。
簡単設定、簡単復旧で安心！1GBから高速クラウドバックアップを実現します
『ワイドネット』は、最短5分で設定が完了し、安心コストで大切な データをお守りするクラウドバックアップです。 設備投資は一切不要で、たった2分の設定でOSを含めた完全な バックアップをクラウドに直接保存できます。 またデータセキュリティは、環境上でAES-256データで暗号化された上、 2048-bit SSLでデータを転送。 データセンターはISO27001 (ISMS)認定取得済の施設であり、 第3者のアクセスは厳重体制で管理されております。 【特長】 ■事業継続対策を手頃の価格で ■全てのストレージを管理し、最高レベルのセキュリティポリシーで運用 ■大容量と台数無制限 ■設定なしでデータの復元が可能 ■システム構成に依存しない ※詳細につきましてはお気軽にお問合せください。
3Dモデルの分解図/テクニカルイラスト/部品表を簡単に生成
■誰でも簡単に3Dモデルをパーツ別に分解し2Dのイラストを作成 現在、プロダクトデザイン、機械設計、自動車、建築・建設などあらゆる業界で3DCADやCGソフトに代表される3次元のデジタルデザインツールが活用されています。 QuickBOMは、設計部門などで作成された3Dモデルデータを、パーツ別に分解して、2Dのベクター形式のイメージとして出力できる独立型のWindowsアプリケーションです。 操作もシンプルなので、3DCADを扱えない方でも、元の3Dデータを損なうことなく2Dの分解図が簡単に作成できます。
測定データを手早く確認！
測定データの全範囲を素早く一覧表示できるほか、スペクトル解析や頻度分析などの高度なデータ処理も標準搭載するデータ解析ソフトウェアです。データの表示から解析、レポート作成までをワンストップで行えるため、効率的なデータ解析を実現します。
業務の可視化によって、問題の本質を正しく把握！
『BPEC』は、BPデザイナーズが数多くの業務改善プロジェクトから 確立した業務改善手法です。 業務プロセスに潜むリスクを洗い出し、潜在的なトラブル要因を排除。 問題を正しく把握することで、「低負荷、低価格、短期間」効果的な 業務改善が可能となります。 【BPECのフロー】 1.業務抽出 2.業務分析 3.業務フロー作成 4.業務改善計画 5.業務改善 6.業務遂行 7.効果チェック ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
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。
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。
マテリアルズ・インフォマティクスのお悩みに一発回答! 新規素材開発を加速する、AIプラットフォームの進化形 LiveDesign
マテリアルズ・インフォマティクスで下記のようなお悩みはありませんか? シュレーディンガーのLiveDesignは、データの記録、補完、機械学習の自動化、解析手法と結果の共有まで、課題を解決し、MIを加速します。 【お悩み1】 データの質の問題: フォーマットや用語がバラバラに存在 ➡データを同じスプレッドシートに統一した言語で登録します。 【お悩み2】 データの量の問題: データは欠損値ばかり ➡物理化学計算と機械学習でデータを補完します。 【お悩み3】 非民主的なAI・機械学習・解析手法: 何から手をつければいいのかわからない ➡データの蓄積と同時に好適な機械学習モデルを自動生成。計算化学者に頼らず高精度のモデルを作成します。 【お悩み4】 社内共有の問題: いい予測値モデルができたが、社内に展開する仕組みがない ➡Web画面で解析手法や結果をグループで共有できます。 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
ポリマー・樹脂の物性値予測を高速・高精度で支援するGPU援用高速分子動力学エンジン
ポリマー・樹脂の物性予測を支援する、シュレーディンガーのソフトウェアをご紹介いたします。 【製品特徴】 ■高効率GPU コー ドでMD計算を加速 数万原子x 数百ナノ秒／日＝ lGPU ■独自の高精度力場パラメータOPLS4 ■架橋樹脂を含む多様なポリマー構造ビルダー ■物性値予測・解析ツール ※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。
パナソニックとシュレーディンガー、ホール移動度を向上させた50以上の新規分子を設計
パナソニック社の研究者らは、高効率な特性を持つ有機半導体材料の新規開発に取り組んでいます。パナソニック社はシュレーディンガー社と共同研究を進め、高処理能力を活用したDFT計算、機械学習/深層学習モデルの構築、化学物質の列挙など、シュレーディンガー社が提供する計算能力と専門知識を活用して分子材料の新規設計を行いました。 当カタログは、シュレーディンガーがパナソニック社と取り組んだ、『有機エレクトロニクス向けホール伝導性分子材料の新規設計』の事例集です。 ぜひ、ご一読ください。 ※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。
Eonix社CEOによる、次世代リチウムイオン電池開発に導入した革新的な材料検索事例を紹介します。
Eonix社は、家電、グリッドストレージ、電気自動車をターゲットとしたエネルギー貯蔵技術のための次世代材料の迅速な設計に焦点を当てたスタートアップ企業です。 CEOであるDon DeRosa, Ph.Dは、ハイスループットなスクリーニングと物理ベースのモデリングを組み合わせることで、より優れたバッテリーを構築するための材料探索をどのように変革できるかを説明しています。
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。
Machine-learned force fields活用事例をご紹介
機械学習による力場（Machine-learned force fields、MLFF）は、原子や分子間の相互作用を正確にモデル化するために機械学習モデルを取り入れることで、従来の力場を改良するために設計されています。この技術は、ニューラルネットワークポテンシャルエネルギー曲面（NN-PES）アーキテクチャに基づいており、モデルは化学的な精度で系の全電子エネルギーを再現するように訓練されます。 初期構造生成のためのOPLS4、高速DFTおよびMDエンジン、および主要なMLFF手法の組み合わせにより、シュレディンガーはMLFF生成のリーディングパートナーとなっています。このアプリケーションノートでは、QRNN技術の応用について、液体電解質、ポリマー、およびイオン液体という材料科学の3つの異なる領域でのモデリングを紹介しています。
化学分野で幅広く活用し、コストを削減・分子プロファイルを効率的に改善・確度の高い新規化合物の探求を可能に
FEP+は、シュレーディンガーによって独自開発された自由エネルギー摂動法をベースとしたテクノロジー。 幅広いケミカルスペースに対して、タンパク質とリガンド分子との結合自由エネルギーを、実験と同等の信頼性をもって予測することを可能にします。 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
【ロレアル事例】エコフレンドリーな化粧品の処方設計を容易にする分子動力学と粗視化シミュレーション
世界No.1の化粧品会社ロレアルは、シュレディンガーのソフトウェアを活用し、バイオミメティックな表面上での合成ポリマーと多糖類ポリマーとの剪断挙動の違いについて、より深い理解を得ました。 • 模擬髪の表面を用いてシャンプーの配合の凝集挙動に関する新たな洞察を得ました。 • ポリマーのトポロジーの影響を示し、観察されたポリマー間相互作用を実験的観測可能な事象に関連づけました。 • 分子動力学シミュレーションを用いて、バイオミメティックな表面と接触する複雑な配合物の研究のための枠組みを確立しました。 • エコフレンドリーな化粧品の配合設計を合理的に加速しました。
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物理ベースのシミュレーションと機械学習ソフトウェア
シュレーディンガー株式会社は、2月19日(水)に材料科学向けWebセミナー 『Virtual testing of personal care and cosmetics formulations using digital chemistry methods』 を開催いたします。 持続可能な製品の開発には多くの課題があり、時間やリソース、新しい原材料が必要です。このプロセスを効率化するために、予測モデリングが注目されています。これにより、基準を満たす有望な成分や配合、新たな包装材料を特定でき、計算手法を用いた仮想試験を通じて分子レベルでの理解が得られます。具体的には、個々の成分の挙動や配合の形態、安定性、生体表面との相互作用を解析可能です。また、製品と包装材料の相互作用についても探究でき、保存期間に大きく影響する要因を把握できます。 本セミナーでは、ケーススタディを通じて、計算化学が製品開発、容器設計、製品使用時の解析にどのように役立つかを示します。 ぜひお気軽にご参加ください。
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。
プロジェクトニーズに合わせたワークフローでバイオ医薬品をデジタル設計
シュレーディンガーの最先端コンピュータ モデリング技術と エンタープライズ･インフォマティクス プラットフォームを使うことで､ モノクローナル抗体､ワクチン､酵素､ペプチドなど､高品質の バイオ医薬品の合理的設計が可能になります。 -タンパク質構造の予測、そのリファインメントとダイナミクス -物性の問題検出と軽減 -タンパク質相互作用の予測と解析 -In Silico Mutagenesisによるタンパク質デザイン -配列の可視化と解析 -分子および熱力学的性質の解析 -融合タンパク質とリンカー設計 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
統合プラットフォームMaterials Science Suiteによる有機エレクトロニクス材料の効率的な開発
有機エレクトロニクス材料は、分子単体として良好な光電子特性や化学的安定性があることに加え、凝集相において望ましい形態や熱力学特性を持つことが求められます。Materials Science Suiteは、量子化学、分子動力学、機械学習に基づく、これらの系に応用可能な原子スケールシミュレーションを提供し、得られる知見と理論的解釈により、効率的な材料開発を支援します。 ※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。
AbbVieとSchrodingerの共同研究チームによる、非晶質固体分散体（ASD）の溶解反応の背景にあるメカニズムの理解。
エグゼクティブサマリー ・特定の条件下で様々な薬物とポリマーの組合せの溶解プロファイルを評価 ・特定の製剤で放出遅延の原因となる相互作用を特定 ・分子レベルの視覚的および数値的洞察による、整合された相補的な実験データ ・目標とする溶解性を達成する製剤組成の新たな賦形剤に関して得られた洞察 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。
パナソニック、ブリヂストン、アッヴィ、サムスン、ロレアルなど、各業界の有力企業が採用。
シュレーディンガーの高度な物理ベースモデリングおよびAI/機械学習ソフトウェアは、高分子材料、電池、半導体、有機エレクトロニクス、触媒、医薬品製剤、化粧品、金属・合金・セラミックなど、多様な材料開発に対応しています。
標的タンパク質の構造を､一連のリガンド情報を用いて構造ベース創薬のために最適化
時間とリソースを節約します—構造ベース創薬に向けて､対象となるタンパク質-リガンド系の準備をお任せください。 X線構造､cryo-EM構造､AlphaFold予測構造､ホモロジーモデルのいずれを出発点としても､シュレーディンガーのサイエンティストが独自の技術と専門知識を駆使して､予測精度の高い構造ベース設計に向けてタンパク質–リガンド複合体を最適化・検証します。 ■オンターゲットあるいはオフターゲットに対応した設計可能な構造を作成 ■お客様独自のターゲットに関する知見を､当社の計算化学で補完 シュレーディンガーは､FEP+を活用した構造ベース創薬において､難易度の高いターゲットへの対応で培った豊富な専門知識を提供します。 ■テンプレートベースのホモロジーモデルやAlphaFoldモデル､不完全なcryo-EM構造や実験X線構造から出発する場合でも対応可能 ※標的タンパク質の包括的評価と精確な構造モデルの構築に必要な計算リソース､ライセンス､作業時間はすべてサービスに含まれます。 ※詳しくは、カタログをご覧ください。
先進技術と専門知識をフル活用! 材料研究開発を加速する受託サービス
・シュレーディンガーのテクノロジーを最大限に活用: サービスには､研究開発ニーズに応じた包括的なシミュレーションを実施するために必要な､計算リソース､ライセンス､作業時間がすべて含まれます。 ・プロジェクト成功のための柔軟かつカスタマイズ可能なソリューションを提供: 貴社のソフトウェアやハードウェア､計算リソースは不要です。プロジェクト期間中および終了後も､弊社エキスパートによる知識移転とトレーニングを受けられます。目的に応じたツールとソリューションを設計・提供します。 ・貴社の専門知識を､シュレーディンガーの専門力で補完: 成果物の範囲を共同で定義した上で､材料応用とデジタルシミュレーションの専門家がプロジェクトを遂行します。
