予測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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予測ソフト(予測) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日: 集計期間:2025年11月19日~2025年12月16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。

予測ソフトの製品一覧

1~15 件を表示 / 全 17 件

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【事例】電力使用量の時系列予測『DTEmpower』

時系列予測機能を使ってデータ駆動による電力使用の予測モデルを構築!

電力使用を正確に予測してスマートな電力供給をサポートするために、 データモデリングプラットフォーム「DTEmpower」を応用した事例を ご紹介します。 本製品には、時系列予測機能があり、この機能を使ってデータ駆動による 電力使用の予測モデルを構築することが可能。予測に必要なデータを用いて、 電力使用の未来に向けた予測をする支援を行います。 予測モデルによる効果には、電力使用量の変化を事前予測や、電力システム の経済性と社会的な利益の向上といったものとなります。 【予測モデルの構築フロー】 ■タイミング変数設定 ■時系列データの前処理 ※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。

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  • ビジネスインテリジェンス・データ分析
  • その他解析

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【新製品情報】COSMOperm リリース

分子膜透過性予測ソフトウェアCOSMOpermリリース!予測精度などをご紹介

当資料では、「COSMOperm」の予測方法と予測精度について掲載しています。 COSMOlogic社新製品として、低分子の分子膜透過性を予測する ソフトウェアがリリースされます。 本製品は、既存の分子膜・ミセル内分子分布シミュレーター「COSMOmic」で 算出される分子膜中の分配係数と新たに考案されたCOSMO-RS法に基づく 拡散係数予測式を用いて膜透過性を予測します。 【掲載内容】 ■COSMOpermの予測方法と予測精度 ■予測精度の検証事例 ・約40種の低分子の膜透過性が検討された ※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。

  • ソフトウェア(ミドル・ドライバ・セキュリティ等)

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Infor Demand Planning

予測精度と納期遵守率を改善し、陳腐化在庫を削減!顧客サービスレベルを向上させることができます

『Infor Demand Planning』は、より少ないコストと労力で、より高い サービスレベルを達成することができます。 何十年もかけて培われた経験をもとに開発した高度な予測手法と革新的な テクノロジーを使って、予測プロセスを簡素化、迅速化するという独自の アプローチを取っています。 また、業界に特化した豊富なテンプレートにより、迅速且つ低コストでの 導入が可能となり、精度の高い計画を迅速に作成し、既存の計画の有効性を 監視して、運用目標を最適化することで需要を満たすことができます。 【特長】 ■独自の確率的予測手法を採用 ■さまざまな品目の需要を過去の実績と将来の確率に基づいて確実に予測 ■個々の品目に適用するパターンを自動的に学習 ■予測をさらに微調整することも可能 ■予測精度と納期遵守率を改善し、陳腐化在庫を削減 ※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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NovaFold AI

"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。

  • その他理化学機器
  • 画像解析ソフト
  • 分析機器・装置

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在庫予測をエクセルでする方法とは?【画像解説】

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。

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  • その他運用管理ソフト

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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

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。

  • ビジネスインテリジェンス・データ分析

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【新製品情報】COSMOplex・COSMOpermリリース

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。

  • その他情報システム

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積層構造音響特性予測ソフトウェアSTRATI-ARTZ

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。

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毒性予測QSARソフト『CASE Ultra』

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

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表面処理の特性予測ソリューション

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提案いたします

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! たとえば、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! 【解析対象となる物理現象】 ・結合と活性化 ・成膜 ・スパッタや浸食 ・脱離や洗浄   など 【評価可能な表面特性例】 ・原料ガスやプラズマの入射量やエネルギー、あるいは浸食/成膜速度の評価 ・物質の原子/分子データに基づきその材料特性を評価 ・入射粒子の表面反応予測 ・処理後の表面粗さ評価 ・処理前後の親水性の変化 ・処理後結晶の屈折率計算 など ※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。

  • 受託解析
  • 解析サービス
  • その他解析

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【製品情報】AI+モジュール:タンパク質立体構造予測とドッキング

AIによるタンパク質立体構造予測やドッキングシミュレーションをCDD Vaultに組み込んでシームレスに利用!

創薬研究情報共有クラウドシステム『CDD Vault』は、化合物やタンパク質などの研究サンプルの情報とアッセイ情報の管理・共有機能、電子実験ノート機能、可視化機能などを有するクラウドサービスです。研究者同士の情報共有と共同作業を促進し、研究業務を効率化します。 2025年5月に、オプションモジュール「AI+」が追加されました。AIツールによるタンパク質立体構造予測やリガンドドッキングシミュレーションの機能を、CDD Vaultからシームレスに利用できます。 AI+モジュールにより、ディープラーニングについての専門知識や、ハイスペックな計算用ハードウェア、サードパーティーのソフトウェアを必要とせず、AIツールを研究に活用できるようになります。 【掲載内容】 ■CDD Vaultの概要 ■AI+モジュール組み込みのAIツール ・AlphaFold2、ESMFold:AIによるタンパク質立体構造予測 ・DiffDock:AIによるリガンドドッキングシミュレーション ■CDD Vaultとのシームレスな統合 ※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。

  • その他 研究用ソフトウェア
  • 文書・データ管理

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【実験できない範囲も解析が可能】表面処理の特性予測ソリューション

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。

  • 受託解析
  • 解析サービス
  • その他解析

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非鉄、非金属材料の疲労評価

非鉄、非金属材料疲労評価(短繊維強化樹脂 / CFRP積層材 / ゴムなど)

1)これまでの課題 自社が提供する繰り返し変形に対する疲労強度を予測する技術および、自社開発のソフトウェアFEMFATは、あらゆる製品の構造部材に適用することで、製品の耐用年数以内に発生するクラックを未然に防ぐことや、構造部材の最適設計を支援することができる。 2)技術の特長 非鉄材料(ガラスや炭素による短繊維強化樹脂や、CFRP積層材、ゴム材料)や非金属材料(はんだ、純アルミ、銅)の部品が組み込まれた製品に対して、自社が開発した疲労強度予測手法を搭載したソフトウェアFEMFATと市販のシミュレーションソフトウェアを用いて、構造部材の最適設計を可能にする。 自社が開発したソフトウェアFEMFATは、自動車会社や自動車部品サプライヤー、各種産業機械業界に利用され、構造部材の最適設計に貢献している。 3)技術適用による効果 製品や部品を試作する前に疲労強度を予測し構造部材を最適化することにより、評価に時間のかかる耐久試験の削減や、構造部材の軽量化、製品の製造コストの最適化検討に貢献する。

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【技術資料】リチウムイオン電池 LIB-14

リチウム・イオン電池のサイクル試験と保持試験データから電池寿命を推定します

AKTS社Thermokineticsは、反応速度論と赤池情報量規準を使って 加速試験データから寿命予測することができます。 保持試験データと充放電サイクル試験データの容量維持率データから カレンダー寿命とサイクル寿命の反応モデル式を求めます。 求まった反応モデルの活性化エネルギーなど反応速度論パラメータを使い、 リチウムイオン電池の実際の使用条件における容量維持率曲線を 求めることができます。 【特長】 ■温度水準 3個 例:20,40,55℃ 容量維持率データ  30~40点の測定データから10年先の容量維持率を推定できる ■容量維持率の推定曲線はブートストラップ法による予測幅95%が付与 ■劣化反応式と活性化エネルギーが求められる ※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。

  • その他計測・記録・測定器
  • リチウムイオン電池

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【技術資料】リチウムイオン電池 LIB-13

リチウム・イオン電池の充放電サイクル試験データからサイクル寿命を推定します!

AKTS社Thermokineticsは、反応速度論と赤池情報量規準を使って 加速試験データから寿命予測することができます。 リチウム・イオン電池の保存試験も加速試験であり、データ電池容量 維持率データから10年先の容量維持率を推定します。 従来のルート式で寿命推定するのではなく、得られた測定データから 劣化反応モデル式とその活性化エネルギーを算出。 得られた反応速度論パラメータからさまざまな充放電回数(時間)と 温度環境で容量維持率曲線を求めることができます。 【特長】 ■温度水準 3個 例:20,40,55℃ 容量維持率データ  30~40点の測定データから10年先の容量維持率を推定できる ■容量維持率の推定曲線はブートストラップ法による予測幅95%が付与 ■劣化反応式と活性化エネルギーが求められる ※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。

  • その他計測・記録・測定器
  • リチウムイオン電池

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