【5月11日(水)～13日(金)】『関西プラスチックジャパン』に出展いたします

実験データの大規模統計解析と高精度ナノスケールシミュレーションによる分子構造・ナノ構造に基づく物性予測, 解析, 設計を支援

シュレーディンガーのマテリアルズ・サイエンス　ソリューション(MSS)の機能をわかりやすくご紹介いたします。 【製品特徴】 ■量子計算による分子設計 ■液体・ポリマー物性予測 ■結晶・表面・界面: 周期系第一原理計算、電極や触媒上の化学反応、半導体/分子性結晶/MOFへの幅広い応用 ■統計解析・機械学習 ■柔軟で強力なGUI/CUIユーザインターフェース 　 ※詳しくは、お気軽にお問い合わせ下さい。

• シミュレーター
• 組込みOS
• EAI・ETL・WEBアプリケーションサーバ

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。

• 複合材料
• シミュレーター
• 組込みOS

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。

• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

蒸発または昇華温度を平均±9℃の精度で予測、1秒間に数百の錯体を計算*

プリカーサー開発への新たな道を切り開く、シュレーディンガーの機械学習 この予測モデルは、性能を向上させた新しい前駆体を設計するための 新しい道を開くもので、その蒸着や化学の改良だけでなく、蒸発または 昇華して蒸気として供給できる温度も最適化することが可能です。 この進歩により、従来よりもはるかに広範な構造変化を計算機上で スクリーニングできるようになり、よりリスクが少なく、より革新的な 実験的合成・試験のための候補前駆体を生み出すことができるようになります。 この揮発性モデルと、 シュレーディンガーの量子力学に基づく反応性と 分解の計算ワークフローにより、 気相堆積やエッチングのための完全な 設計キットが提供され、新技術のための材料やプロセスの研究を加速させます。 *一般的な50種類の金属および半金属の錯体について、与えられた蒸気圧における蒸発または昇華温度を平均±9℃（これは絶対温度の約3％）の精度で予測します。 *1秒間に数百の錯体を計算することができ、ターンアラウンドタイムが速いです。 ※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。

• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

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。

• シミュレーター
• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

高速分子シミュレーションによる材料研究開発を支援！当社の製品概要をご紹介します

当社のMaterials Science Suiteは、幅広い材料研究分野への対応が可能です。 ■密度汎関数理論(DFT)計算・周期系第一原理計算による物性予測 HOMO/LUMO/pKa/溶媒効果/IR/Raman/UV-vis/VCD/NMR/ 酸化・還元ポテンシャル/ 3重項励起状態エネルギー/TADF S1-Txギャップ/蛍光/りん光/振動計算/ 構造最適化/遷移状態計算/反応経路解析/吸着エネルギー/結合解離エネルギー/ 電子・ホール移動度/再配向(再配列、再配置)エネルギー ■分子力学(MM)法・分子動力学(MD)法・粗視化MDによる物性予測 密度/配座解析/架橋構造/ヤング率/粘度/表面張力/ ガラス転移温度(Tg)/分子拡散/熱膨張/結晶形態/ 膨潤/応力ひずみ曲線/溶解度パラメータ 機械学習で使用可能な手法 様々な記述子・フィンガープリント生成/ 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/ ベイズ分類/再帰分割(RP)分析/自己組織化マップ/Tg・誘電率・沸点・蒸気圧予測モデル/ 遺伝的アルゴリズム/アクティブラーニング

• シミュレーター
• 組込みOS
• EAI・ETL・WEBアプリケーションサーバ

単一のグラフィカルインターフェース上で行うことで、効率よく計算作業が行える！

当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』による Quantum ESPRESSO Interfaceについて紹介しています。 公式提携により、統合分子シミュレーション環境「Maestro」と「Quantum ESPRESSO」の連携が実現しました。 先端の量子シミュレーションを結晶構造作成から実行、解析まで単一の グラフィカルインターフェース上で行うことで、効率よく計算作業が可能。 さらに有効遮蔽媒質法の計算により、電極表面反応を始めとする 様々な表面-溶媒系の電子状態計算ができます。 【掲載内容】 ■ナノテクノロジーと計算科学 ■Quantum ESPRESSOについて ■Quantum ESPRESSO Interfaceの主な機能 ■MaestroとPython API ■有効遮蔽媒質法（ESM法） ※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
• ソフトウェア（ミドル・ドライバ・セキュリティ等）

有望な候補物質を判別！デバイス最適化の条件に適合するような化合物の選定にも有用

当資料では、Schrodingerが取り扱う『Materials Science Suite』の有機エレクトロニクスや有機ELへの応用について紹介しています。 計算結果から得られる知見と理論的解釈により、有望な候補物質を判別することができ、有機発光ダイオード(Organic Light Emitting Diode(OLED))や有機半導体等の開発を効率的に行うことが可能です。 また、デバイス最適化の条件に適合するような化合物の選定にも有用です。 具体的には、密度汎関数理論(DFT)を使用して、有機EL材料開発に関係する以下のような分子プロパティを計算可能です。 ・酸化ポテンシャル ・還元ポテンシャル ・ ホール再配向(再配列、再配置)エネルギー ・電子再配向エネルギー ・3 重項エネルギ ー ・3 重項再配向エネルギー ・吸収スペクトル ・TADF S1-Tx ギャップ ・蛍光 薄膜の構造は、分子動力学法(Molecular Dynamics(MD))を使用し、実際に基盤への蒸着をシミュレーションすることによって予測することができます。基本情報へつづく↓

• その他電子部品
• 有機EL
• シミュレーター

このたび、弊社は2026年7月15日～17日に東京ビッグサイトにて開催されるTECHNO-FRONTIER 2026に出展いたします。 弊社は、トランス等の部品からDC/DCコンバータなどを取り扱う輸入商社として、幅広い製品ラインナップを誇ります。 これらの各製品は、電源の高効率化や小型化などのアプリケーション分野で活用されておりそれぞれ特殊な用途に対応した高品質な機器です。 展示会ブースでは、これらの製品を実際にご覧いただき、その性能や活用方法について詳しくご紹介いたします。 電源の小型化にご興味のある方々のご来場を心よりお待ちしております。

このたび、弊社は2026年7月15日～17日に東京ビッグサイトにて開催される第13回労働安全衛生展に出展いたします。 弊社の展示スペースでは、安全対策製品のLEDラインライト、衝撃検知ラベルのショックウォッチ、 温度管理インジケーター、産業用ベルトパーテーション等をご紹介いたします。 展示会ブースでは、これらの製品を実際にご覧いただき、その性能や活用方法について詳しくご紹介いたします。 皆様のご来場を心よりお待ちしております。

[講　師] 斉藤社会保険労務士事務所 人事コンサルタント 斉藤 貴久 氏 [重点講義内容] 人事制度は、組織の基盤を支えます。しかし、運用をないがしろにすれば制度自体が崩壊します。制度には様々なものがありますが、中でも「等級制度・評価制度・賃金制度」が3大要素といってよいでしょう。この3大要素について、運用を念頭においた制度設計をしなければなりません。すなわち、管理職が運用しやすい制度であることが重要です。難しく考える必要はないのです。そして、働き方改革が進行し同一労働同一賃金の対応も考えなければなりません。現状を整理した先にあるのは、「限定正社員」だと考えます。 本セミナーでは、想定される情報を共有しながら、わかりやすく解説いたします。なお、会場受講の場合、質疑など相互に確認しながら有意義な情報交換が可能です。 [講演項目] １．人事を取り巻く潮流と考え方 ２．等級制度の基本 ３．評価制度の基本 ４．賃金制度の基本 ５．同一賃金とジョブ型雇用を考える ６．質疑応答／名刺交換

[講　師] アビームコンサルティング株式会社 NewTechアドバイザー 吉田 知広 氏 [重点講義内容] 「新規事業創出」に多くの企業が取り組むようになって久しい中、「0→1」の新規事業創出に関する悩み・関心に加え、「1→10」(事業化〜収益化)以降の事業拡大に関する悩み・関心、ならびにこれらを実現するための新たな手法(従来から言われている社内での「0→1」創出制度活用や「スタートアップと事業会社によるオープンイノベーション」とは異なる手法)への関心が高まっていると認識しています。 本セミナーでは、新規事業の創出から拡大までのトレンドを、それらを実現するための手法の選択肢とあわせて説明した上で、「M&Aの活用」と「アイディア”リボーン”(過去に創出したアイディアの”復活”)」に焦点を当て、そこに至るまでの情報収集やネットワーキングのポイント、アイディアを広げる／深めるポイント等について、重点的に解説いたします。

AI活用の成果を左右するのは、AIモデルやツールの性能ではなく、「データ」の品質と鮮度です。 システムやデータが部門ごとに分断されていると、形式のばらつきやデータの欠損、更新の遅れが発生しやすく、AIのアウトプットの精度が低下します。また、データ連携を個別開発に頼るほど保守負債が積み上がり、拡張性の低下やメンテナンス負荷の増大を招きます。 よりよい成果を出すには、AIに渡すデータをAI-Readyに整える「連携基盤」と「継続的な運用」が不可欠です。 本セミナーでは、データ連携ツールを活用してデータのサイロ化を解消し、データ品質を高めるための実践的なデータ戦略を、事例を交えて解説します。