無料ウェビナー『体外診断（IVD）市場展望 2025年～2030年：成長機会と主要トレンド』8月20日開催

自動車､航空宇宙等の燃費向上に向けて､更なる軽量化を目指し材料･部品製造技術の開発が活発化しています。 そこで本セミナーでは､最初に炭素繊維複合材料3Dプリンタの原理･特徴とAM技術､国内外の主要企業･装置の最新動向､軽量構造への応用､機械学習による品質予測などの最新研究､今後の方向性を解説いたします。 その後､CFRP対応3Dプリンタの開発･製品化で世界トップのMarkforged社のカーボンファイバー3Dプリンタ製品群概要･特徴と部品造形･軽量化技術と活用事例等や､国内に先駆けてMarkforged製カーボンファイバー3Dプリンタを導入した伸和精工にみる部品造形技術とトポロジー最適化等による軽量化事例等及び､CFRP成形加工で高い技術力を誇るUCHIDAは､国内初のCaracol社CFRP対応ロボットアーム式大型ペレット3Dプリンタを導入し､活用したCFRP成形型･部品造形技術と製造事例､成形型製造工程の従事者削減､リードタイム短縮化､使用後の型の再資源化により低コスト化を実現した事例､従来工法との比較や活用事例､材料循環による二酸化炭素削減やサーキュラーエコノミーへの取組み等について解説いたします。

貴社におかれましては益々ご盛栄のこととお慶び申し上げます。 弊社は以下の展示会に出展し、多数の製品をご紹介させていただきます。 ご多忙中のところ大変恐縮でございますが、 この機会に是非ともご来場いただきたくご案内申し上げます。 【 展示会名 】 第32回 計量計測展 INTERMEASURE 2026 公式サイト ： https://intermeasure.org/itms2026/ 【 会 期 】 2026年9月 16日（水）～ 18日（金）10:00～17:00 【 会 場 】 東京ビッグサイト（東京国際会議場）東１ホール （ブース番号：I-03 ） 本展示会は、ものづくり、社会インフラ、医療、環境など、あらゆる現場で使われる最新の 計量計測機器やシステム、AI・IoTを活用した最新ソリューションを広く紹介する展示会です。 9月18日（金）13：30頃よりセミナー会場において、産業技術総合研究所（産総研）様が 当社との共同研究成果の発表を行います。当社からも説明員が登壇いたしますので、 ぜひ、ご聴講賜りますようお願い申し上げます。

金属3Dプリンタは､従来の加工法･技術では非常に困難な複雑形状･一体造形､3次元自由水管､ラティス･ポーラス構造造形､ハイブリッド構造造形ができるため､革新的なダイカスト金型の創出や､低コスト･高品質化､短期試作･製造､劇的な部品点数削減､軽量化､大幅な製造工程･従事者数の低減､金型寿命の長期化を実現します。 当セミナーでは､金属3Dプリンタによるダイカスト金型製作で国内トップレベルの技術力を誇る先進ユーザの J･3Dとキャステックが、EOS製金属3Dプリンタによる3D水管､ポーラス造形等で､従来の様々な不良･トラブルを抑制･防止する高機能･高品質ダイカスト金型､ダイカスト金型用コアピン･入子､低コスト金型を製作した具体的な造形技術･事例等について､成功･失敗談を交えて具体的に解説いたします。 また､最近アメリカ､中国で注目されています話題のギガキャストについてもご紹介します。 ダイカスト金型での不良等の諸問題解決､金型の高寿命化､成形時間の大幅短縮に向けて､また､ベテラン熟練工の定年退職により高度な低コスト･高品質金型製作が難しくなってきているため､最近金属3Dプリンタによる金型製作が急増しています。

最先端の科学・分析システム& ソリューションが集結する展示会 「JASIS 2026」に出展します。 弊社ブースでは、ガス分析計に使用されるシステムなどを出展いたします。 出展予定製品 ・高純度ガス製品自動分析システム ・MS-LIBS

[講　師] アーサー・ディ・リトル・ジャパン株式会社 プリンシパル 藪内 優賀 氏 マネージャー 三ツ國 拓真 氏 コンサルタント 中神 貴之 氏 [重点講義内容] 生成AIの普及により、AI開発競争の中心は「学習」から「推論」へと急速に移行しつつある。AIエージェントの登場は推論処理量を飛躍的に増加させ、AI半導体、データセンター、クラウドを含むAIインフラ全体の競争構造を大きく変え始めている。こうした変化は、日本企業にとっても新たな事業機会をもたらしている。 本講演では、AI推論市場の構造変化や主要プレーヤーの戦略を読み解いた上で、日本が強化すべきAI領域と、日本企業が競争優位を確立するための戦略の方向性について説明する。 [講演項目] １．AI市場における「学習」から「推論」へのシフト ２．AI推論時代に重要となる新たな競争軸 ３．AI推論効率化に向けた手法や主要企業の取組み ４．AI推論効率化におけるメモリ選択の重要性 ５．ソブリンAI実現に向けた取組み方向性 ６．質疑応答／名刺交換