CAE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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CAEソフト - メーカー・企業13社の製品一覧とランキング

更新日: 集計期間:2025年09月24日~2025年10月21日
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CAEソフトのメーカー・企業ランキング

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  1. アンシス・ジャパン株式会社 東京都/ソフトウェア
  2. 株式会社エヌ・エス・ティ 東京都/ソフトウェア
  3. 株式会社テクノスター 東京都/ソフトウェア
  4. 4 株式会社テラバイト 東京都/ソフトウェア
  5. 5 株式会社くいんと 東京都/ソフトウェア

CAEソフトの製品ランキング

更新日: 集計期間:2025年09月24日~2025年10月21日
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  1. 人工知能『Ansys SimAI』 アンシス・ジャパン株式会社
  2. Ansys GRANTA MI 製品概要 アンシス・ジャパン株式会社
  3. 船体構造力学の技術資料『有効幅とは?』 株式会社テクノスター
  4. 【資料】Ansysのデジタルミッションエンジニアリング アンシス・ジャパン株式会社
  5. Ansys Cloudソリューション アンシス・ジャパン株式会社

CAEソフトの製品一覧

31~45 件を表示 / 全 164 件

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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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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。

  • その他運用管理ソフト

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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。

  • その他情報システム

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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。

  • その他情報システム

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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。

  • その他情報システム

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自動車用電子機器を設計する4つの方法

データに基づく意思決定などに取り組むエンジニアや設計者をサポートするAnsysエコシステム

現代のガソリン車と電気自動車には、エンジン管理システム(燃料噴射率、 排ガス制御、冷却システム)から、自動運転制御システム(レーンキープ アシスト、スピードアシスト、パークアシスト、適応走行制御)、 インフォテイメントおよび快適性システム(クライメートコントロール、 パワーシート、自動ワイパーなど)に至るまで、かつてないほど多くの 電子機器が装備されています。 実際、現代の自動車を動かすマイクロプロセッサとチップは今や広く普及し、 事実上、鉄鋼やアルミニウムと同様の一般的な商品となっています。 ※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。

  • その他情報システム

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【資料】問題の核心に迫る

4Dスキャンからシミュレーションまで、たったの20分!

当資料は、Ansysのヘルスケア専門研究チームの革新的な 心臓モデリング手法について解説しております。 心臓血管疾患に対する新たな非侵襲的な視点をはじめ、普及を促進する オープンプラットフォーム、ヘルスケアのイノベーションについて掲載。 Ansysは、ヘルスケアに携わる世界中のユーザーと密接に協力する専門の ヘルスケア研究チームを設立し、PyAnsys Heartモデルをお客様に提供することで 心臓血管疾患との戦いに寄与する革新的なイノベーションを推進しています。 【掲載内容】 ■心臓血管疾患に対する新たな非侵襲的な視点 ■普及を促進するオープンプラットフォーム ■ヘルスケアのイノベーションに全力で取り組む ※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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健康増進:フィリップスがシミュレーションを活用してアイデアを実現

フィリップス主席データおよび人工知能サイエンティストのコメントもご紹介!

当資料は、先進技術を用いて高度に個別化されたデジタルヘルスケアを 推進するフィリップスの取り組みについて解説しております。 フィリップスの事業展開の3点の柱をはじめ、製品開発プロセスを加速させる ための設計、デジタルツインでの患者のモデリングなどについて掲載。 フィリップスの仮想設計および仮想適格性評価の活動は、研究開発における 役割を果たすだけでなく、運用および臨床分野におけるデジタルツインの基盤を 築く可能性もあります。 【掲載内容】 ■最初から正しく ■デジタルツインで患者をモデリング ■イノベーションの無限の可能性 ※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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【資料】インシリコでの小児がん研究

がん研究におけるマルチスケールコンピュータモデリングの有効性についてご紹介!

当資料では、インシリコでの小児がん研究について解説しております。 インシリコ手法を従来の医療画像に適用して小児がんの評価と治療に 活用する方法の開発をはじめ、デジタルモデルのメリット、Ansysの パートナーシップなどについて掲載。 がん専門医が、腫瘍の患者固有のデジタルモデル上で治療法を正確に シミュレーションすることができれば、医師は最善レベルの治療法を 迅速に選択し、患者の負担を軽減することができます。 【掲載内容】 ■死亡率が高い2種類のがん ■デジタルモデルのメリット ■Ansysのパートナーシップ ※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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【資料】胃の機能を科学的に解明

消化器系の複雑さを確実にモデリング出来ることを示す有望な結果についてご紹介!

当資料では、胃の機能の科学的な解明について、解説しております。 消化に関するインビボ研究をはじめ、消化器系のインシリコモデルの開発と 妥当性確認、胃の動きのモデリングなどについて掲載。 食道から胃、小腸、大腸に至る消化器系とそのすべての構成部位を正確に 再現した実用的なインシリコモデルを使用すれば、実際に人間を被験者として テストするかなり前に、食品や医薬品の新規開発時または改良後に消化器系の 反応についての知見を得ることができます。 【掲載内容】 ■消化器系のインシリコモデルの開発と妥当性確認 ■胃の動きをモデリング ■今後の方針 ※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

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【資料】eモビリティのイノベーション

シミュレーションとモデルベースアプローチによるバッテリの設計、安全性、効率性の向上

当資料では、eモビリティのイノベーション、バッテリおよびBMS について解説しております。 バッテリのイノベーションの推進要因や、セルの設計と電気化学、 パックの設計とフォームアクターなどを詳しくご紹介。 また、耐久性、熱暴走、および安全性についてや、バッテリの 生産および製造プロセスについても掲載しております。 是非、ご一読ください。 【掲載内容(一部)】 ■主なポイント ■バッテリのイノベーションの推進要因 ■セルの設計と電気化学 ■パックの設計とフォームアクター ■バッテリの機能安全 ※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。

  • 2次電池・バッテリー

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【資料】AIを活用したデジタルツインの展開方法

デジタルツインの展開における課題、成功させる方法などをご紹介!

当資料では「AIを活用したデジタルツインの展開方法」について 掲載しております。 人工知能(AI)と機械学習(ML)技術を活用して、実際のデータから得られる 知見と物理モデルの精度を統合する「Ansys TwinAIデジタルツイン ソリューション」がリリースされました。 シミュレーションエンジンやオペレーティングシステムのデータストリーム よりもクラウドインフラストラクチャに近い環境で、デジタルツインモデル の作成、検証、展開が可能になります。 【掲載内容】 ■デジタルツインの展開における課題 ■デジタルツインの展開を成功させる方法 ■シームレスな展開のためのコラボレーションの促進 ■これからのデジタルツイン ■詳細はこちら ※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 ITツール

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【資料】エキスパートによるハイブリッドデジタルツインの解説

インタビュー内の特筆すべき部分をいくつか抜粋してご紹介!

当資料では「Ansysのエキスパートによるハイブリッドデジタルツインの解説」 について掲載されております。 デジタルツインとは、指定された頻度と忠実度で同期される、実世界の エンティティやプロセスの仮想的表現です。 インタビュー形式で解説されており、参考にしやすい一冊となっております。 是非、ご一読ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■デジタルツインについて ・質問:ハイブリッドデジタルツインとは何か、そして従来のデジタル  ツインとの違いについてお話いただけますか ・質問:運用の最適化、意思決定の改善、全体的な性能の向上など、  ハイブリッドデジタルツインが大きな影響を示している特定の業界や  分野はありますか ※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 ITツール

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【資料】SimAIとは:数値シミュレーションへのAIの応用方法

人工知能(AI)テクノロジーが登場したことで、生産がより加速され、シミュレーションワークフローが強化されました

当資料では「SimAIとは:数値シミュレーションへのAIの応用方法」 について掲載されております。 シミュレーションを後期の検証やポスト解析ツールとしてではなく、 早い段階から使用して設計に有用な情報を活用することが重要です。 AIとマルチフィジックスシミュレーションの力を組み合わせたクラウド ベースプラットフォームである「Ansys SimAI」を導入することで、 さらに高度なイノベーションを迅速に実現できるようになります。 【掲載内容】 ■数値シミュレーションを活用した機械学習 ■これらの手法は、以下の2つのカテゴリに分類されます ・物理場を考慮した手法 ・物理場に依存しない手法 ■内部の仕組み ■SimAIプラットフォームでシミュレーションを拡張 ■詳細はこちら ※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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【資料】ミッションエンジニアリングと機械学習

研究の結果、シミュレーションとMLのコラボレーションによって解析を大幅に改善できることが示されました!

当資料では「ミッションエンジニアリングと機械学習:解析を改善する コラボレーション」について掲載されております。 人工知能をミッションシミュレーションと組み合わせることで、実際の 開発やテストにかかるコストのわずか数分の一で、新しい問題に対する 解決策を検証できるようになります。 実際に、デジタルミッションエンジニアリングソフトウェアである 「STK」では、ミッションシミュレーションと機械学習(ML)モデルを 組み合わせたワークフローを使用して、解析を向上させることができます。 【掲載内容】 ■問題の理解 ■データセットワークフローの作成 ■機械学習パイプラインの実装方法 ■ワークフローの実証 ■次のステップへ ■詳細はこちら ※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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