現代のエッジAIや自動化システムにおいて、PCには「高い処理能力」もそうですが、「過酷な環境に耐えうる堅牢性」も同時に求められることが増えています。 工場内の粉塵、交通機関での振動、あるいは屋外の激しい気温差など、設置環境の課題は多岐にわたります。 そこで今回ご紹介させて頂くのが、極小のファンレス筐体に圧倒的なパフォーマンスと強靭さを詰め込んだ、MSIの産業用PC「MS-C906」です。 概要を本ブログで解説いたします。

アプライド株式会社は、2026年9月2日(水)〜4(金)に金沢大学 角間キャンパスで開催される「第44回日本ロボット学会学術講演会」に出展いたします。 ブースでは、ローカル環境での大規模AIを実現する小型・最新のBlackwell搭載AIスーパーコンピューター「MSI EdgeXpert（NVIDIA GB10システム）」 を展示いたします。 大容量GPUメモリによるリアルタイムに近い可視化や、 AI支援処理の圧倒的なパフォーマンスをぜひご体感ください。皆様の研究・開発を加速させる最適なHPCソリューションをご提案いたします。 ご多忙中とは存じますが、実機を間近でご覧いただけるこの機会に、ぜひ弊社ブースへお立ち寄りください。

「生成AI」という言葉を、日常的に耳にするようになりました。 ChatGPTやgeminiをはじめとする生成AIは、文章の作成や要約、情報検索、画像生成、プログラム作成など、さまざまな場面で活用されています。 企業においても、業務効率化や情報活用、新しいサービスの創出など、生成AIへの期待は高まっています。 一方で、生成AIが身近になったからこそ、 「そもそも生成AIとは何なのか？」 「これまでのAIとは何が違うのか？」 「企業では、具体的にどのように活用できるのか？」 「生成AIを本格的に活用するには、どのような環境が必要なのか？」 と、改めて基本を整理しておきたいという方も多いのではないでしょうか。 今回は、企業での活用が進む今だからこそ、生成AIについて改めて整理し、その可能性と、それを支えるコンピューティング環境について、おさらいしていきます。

AutoCAD、Inventor、RevitなどのAutodesk製品を使っている企業の皆様！以下のようなお困りごとはないでしょうか？ 「最新の図面がどれかわからない」 「拠点間でのデータ共有に時間がかかる」 「誤ってデータを上書きしてしまった」 「過去の類似設計を探すのに一苦労している」 これらの課題を解決し、チームの生産性を最大化するには、製品データ管理（PDM）ソフトウェア「Autodesk Vault」がおすすめです。 Autodesk Vaultとは？ Autodesk Vaultは、AutoCAD、Inventor、RevitなどのAutodesk製品と簡単かつスムーズに連携可能なエンジニア向けのデータ管理ソフトウェアです。

法人様・個人事業主様業務に適したビジネス向けコンピューターのご提案！ 会社のPCセキュリティ対策、社内のデータ管理の改善、PCの不具合解決・保守のご相談、 デジタルを使った集客対策などビジネスフェアにて様々なご提案をいたします！ ビジネスフェア限定のテクニカルご優待サービスや特価のビジネスPC＆中古PCも多数ご用意! お困り事やお見積りなど個別のご相談も承ります! ぜひ、ご来店下さい!

材料開発やナノスケールの研究において、「従来の実験だけに頼る試行錯誤型の開発が限界を迎えていること」と「計算技術そのものが劇的に進化したこと」により 「第一原理計算」や「分子動力学シミュレーション」の重要性は日に日に高まっています。 シュミレーションによって得られる効果としては ・開発期間とコストの劇的な削減 ・実験では「見えない」原子・電子レベルの挙動がわかる ・マテリアルズ・インフォマティクス（MI）との融合 ・サステナビリティと環境・安全面の制約 が挙げられます。 しかし、これからシュミレーションを始めたいという方にとってシミュレーションソフトの操作や入力ファイルの作成、環境構築は非常にハードルが高いのが現実です。 そこで今回は、アドバンスソフト株式会社が提供するナノ材料解析統合GUI環境「Advance/NanoLabo（ナノラボ）」をご紹介します。 また、NanoLaboの裏側で動いている世界標準の計算エンジン「Quantum ESPRESSO」と「LAMMPS」についても、初心者向けにわかりやすく解説します。

生成AIの活用が広がる一方、製造業や研究機関では、 ・機密データや設計情報をクラウドへ出せない ・利用したいAIモデルがGPUメモリに収まらない ・クラウドの利用コストや待ち時間を抑えたい といった課題が顕在化しています。 特に、大規模言語モデルのLLMや、画像と文章を組み合わせて処理するVLMは大型化が進んでいます。一般的な48GBや96GBクラスのGPUでは、モデル全体を読み込めないケースも少なくありません。 こうした課題に対する新たな選択肢が、748GBのコヒーレントメモリを搭載した「MSI XpertStation WS300」です。 本記事では、WS300の特徴と、どのようなAI開発に適しているのかを分かりやすく解説します。

2026年7月30日～8月2日、神戸国際会議場 にて開催されました「第49回 日本神経科学大会（NEURO2026）」に出展いたしました。 https://neuro2026.jnss.org/ 今回はパートナー企業である、正晃テック株式会社様がお取り扱いされている「AI画像解析ソフトウェア AIVIA（エイヴィア）」の展示ブースにて、アプライド製推奨HPCを共同で展示参加させていただきました。 お忙しい中、当ブースにお立ち寄りいただいた皆様、誠にありがとうございました。本日は当日のブースの様子や展示内容についてのレポートをお届けいたします。

近年、業務効率化の切り札として「生成AI」の活用が急速に進んでいますよね。 しかし、いざ社内で本格的に使おうとすると、さまざまな「壁」にぶつかる企業が後を絶ちません。 「顧客データや機密情報が外部に漏れたらどうしよう…」 「使えば使うほど高くなる従量課金のコストが重たい…」 「AIで発信した情報が嘘（ハルシネーション）だったらどうしよう…」 これらの「セキュリティ」「コスト」「信頼性」という3つの壁を同時にぶち破るブレイクスルーとして、いま非常に注目されているのが 「ローカルLLM × RAG（検索拡張生成）」の組み合わせです。 本ブログで話題の『ローカルLLM×RAG』徹底解説していきます！

製造現場のDXを進める中で、「機密情報であるCAD/CAM関連データ、設計図面、仕様書、加工条件表、技術文書を安全に処理するために、ローカルLLMを検討している」という企業からのお問合せが最近非常に増えております！ 確かに、外部にデータを出さないローカルLLMは、セキュリティ面で非常に強力な選択肢だと思います。 しかしながら、実際に運用を始めようとすると、次のような新たな壁にぶつかるケースが出てくる可能性があることを予め考えておく必要があります！ 「ハルシネーション（もっともらしい嘘）で、間違った図面解釈をされたら、そもそもが時間の無駄になるし、使い物にならない」 「社内の厳格な製図ルールや、JIS規格に準拠しているかなど条件を設定することで、AI活用を安全に進められる体制を整えたい」 これらの課題をワンストップで解決し、ローカルLLMの価値を最大化させるのが、ハルシネーション低減機能とセーフティ機能を備えたローカルAI基盤です。 今回は、CAD/CAM関連データや設計・製造データとローカルLLMの運用に、なぜGENFLUX Localが「必須のパートナー」と言えるのかを解説します。

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昨今のAI需要の一つとして「フィジカルAI」がありますが、関連するワードとして「Omniverse」「Isaac Sim」などのワードを 耳にする機会も増えていると思います。 今回は「Omniverse」について現在の役割と立ち位置を少し紐解いて行きたいと思います

2026年6月30日-7月1日、博多国際展示場＆カンファレンスセンターにて開催されました「ロボティクス・メカトロニクス講演会」に出展いたしました。 お忙しい中、当社のブースへお立ち寄りいただいた皆様、誠にありがとうございました！ 本日は、当日のブースの様子や展示内容についてのレポートをお届けします。

製造業の研究開発（R&D）部門において、計算資源への要求はかつてないほど高まっています。 従来の流体解析（CFD）や構造解析、マテリアルズ・インフォマティクスに加え、直近では社内の技術標準や機密データを学習させた「セキュアなローカルLLM（RAG）」の構築ニーズが急増しているためです。 しかし、これらの高度な処理をオンプレミスで実行しようとすると、SXMベースの超ハイエンドサーバーが必要となり、「データセンターの電力・冷却設備（水冷など）が追いつかない」「導入コストが高すぎる」という現実的な壁に直面します。 そこで今、R&D部門から熱い視線を集めているのが、最大600WのTDP（空冷/PCIeベース）に抑えられ、既存のサーバルーム環境にも導入しやすい「NVIDIA H200 NVL」です。 本記事では、H200 NVLを単なる拡張カードとしてではなく、「4-Way NVLink」で4基束ねることで初めて得られる圧倒的なメリットと、導入時に現場エンジニアが陥りやすい「意外な落とし穴」について解説します。

2026年6月に開催された NVIDIA GTC Taipei（at COMPUTEX）で発表された最新のAIマシン「RTX Spark」と「DGX Station for Windows」 これらは単なる「動きの速い新しいパソコン」ではありません。 これまでのパソコンが「人間が操作する道具」だったのに対し、これからは「AIエージェントが24時間体制で働く場所」に変わるという、40年ぶりの大革命の幕開けを告げる進化です。 CEOのジェンスン・フアン氏が、Microsoftと共同でPCを40年ぶりに再定義し、「デスクトップ」「ノートPC」「ワークステーション」の3つの新しいWindowsマシンを発表する文脈の中で登場します。 それぞれの特徴と何が凄いのかを、本ブログにまとめてみました。

現代のAI開発、特に大規模言語モデル（LLM）の推論や微調整（ファインチューニング）は、開発環境の確保において非常に重要な課題となっています。 これまで、数千億パラメータクラスのモデルを扱うには、クラウドへの多額の継続支出や、データセンター級の巨大なインフラ設備投資が不可欠とされていました。 しかし、MSIの「EdgeXpert」はこの常識を変革し、開発者の「デスクサイド」にスーパーコンピューターを直接配置するという、極めて強力かつ現実的な選択肢を提示します。 NVIDIA DGX Sparkプラットフォームを基盤とするEdgeXpertは、単なる高性能PCの延長線上にある製品ではありません。 最高峰の演算能力をコンパクトな筐体に凝縮し「次世代AIデスクトップスーパーコンピューター」としてのアイデンティティを確立しています。機密性の高いデータをローカル環境で保護しながら、最先端のAI研究を可能にするこのデバイスは、AI開発の勢力図を塗り替えるほど大きな存在になってきています。

2026年7月2日、東京ビッグサイトにて開催中の「モノづくりワールド フィジカルAI展」へ視察に行ってまいりました。 生成AIや強化学習の進化がデジタルの世界を飛び出し、現実世界（フィジカル）のロボットをどう賢く動かすのか。 今回の展示会は、まさに次世代のモノづくりやR&D（研究開発）の自動化を予感させる、非常に熱気のある空間でした。 現場で特に目を引いた最新トレンドをレポートします！

今、AIは「画面の中」から「現実世界」へと飛び出そうとしています。 セキュリティと高速処理に優れる『ローカルLLM』は、今や単なる対話ツールを超え、企業のDXやプロダクトの中核を担う強力な実用エンジンとなりました。身近な例では、コンビニエンスストアで導入が進む「等身大AIアバターによる接客」などを目にしたことがある方も多いのではないでしょうか。 これがさらに一歩進み、コミュニケーションロボットなどのハードウェアにローカルLLMが組み込まれるとどうなるか。AIは自ら現実世界を認識し、物理的に干渉できる「フィジカルAI」へと進化を遂げます。このパラダイムシフトの鍵を握るのが、「VLA（Vision-Language-Action：視覚・言語・行動）モデル」と呼ばれる最先端技術です。 そこで今回は、「AIが現実世界と繋がる感覚」を実際に体感すべく、実験的なプロトタイプを作成してみました。その動作の様子と可能性を、ご紹介させていただきます！

R&Dにおける開発スピードを飛躍的に向上させるカギとは？ 製造業やモビリティ開発におけるR&D（研究開発）において、今まさに大きな転換期を迎えています。 製品の高性能化や複雑化に伴い、データ量とシミュレーションにかかる計算時間は爆発的に増加しています。 従来のCAEでは、高性能なHPCを使用しても「1つの計算に数日～数週間」と高精度な解析結果を得るために膨大な計算リソースとリードタイムを費やす必要があり、これが設計サイクルにおける大きなボトルネックとなっていました。 この「AX（AIトランスフォーメーション）時代」において、研究開発のスピードを劇的に加速させる鍵となるのが「サロゲートモデルAI」です。 本記事では、AI駆動型シミュレーションが実設計にもたらす技術的ブレイクスルーと、その具体的な導入アプローチについて解説します。

カーボンニュートラル（環境負荷の低減）と一言で言ってもなかなかピンとこない方も多いのではないでしょうか？ 「2050年までに温室効果ガスの排出を全体として実質ゼロにする」 この目標を政府が掲げたのは2020年10月のことでした。 この目標達成に向けて、日々、様々な課題に直面していらっしゃるのは、製造業の研究・開発部門に従事されている方々です。 その現場で使われているCAE（Computer Aided Engineering：計算機援用工学）が、今まさに単なる「効率化のツール」から「不可欠なサステナブル戦略」へと進化を遂げているのです。 なぜ、シミュレーション技術が地球を救う鍵になるのか？ 今回は「カーボンニュートラルとCAEの力」をテーマに、その深い関係性を紐解いてみようと思います！

AI・LLM向けHPCクラスタ構築で押さえておきたいポイント 生成AIや大規模言語モデル（LLM）の開発では、モデル規模や学習データ量の増加に伴い、単体のGPUワークステーションやGPUサーバーだけでは、必要な処理性能を確保できないケースが増えています。 そこで選択肢となるのが、複数のGPUサーバーを連携させたHPCクラスタです。 ただし、GPUサーバーを複数台導入すれば、台数に比例して処理性能が向上するとは限りません。ノード間ネットワーク、ストレージ、ソフトウェア環境、リソース管理などに問題があると、GPUが本来持つ性能を十分に活用できない場合があります。 本記事では、AI・LLM開発向けHPCクラスタで発生しやすいボトルネックと、構成を検討する際に確認しておきたいポイントを、実際のご相談で確認する内容も交えながら解説します。

産業用システムにおけるOS選定は、システムの目的（制御、監視、通信など）や運用期間、開発コストによって最適な選択肢が異なります。 ミリ秒単位の厳密なリアルタイム制御ならRTOS、Windows資産の活用と10年間の長期安定運用ならWindows IoT Enterprise LTSC、高いカスタマイズ性とコスト効率を重視するならLinuxを、システムの目的や優先事項に合わせて選定することが重要です。 最適なOSを選定した後は、そのOSの能力を最大限に引き出し、過酷な産業現場でも24時間365日安定して稼働し続ける「ハードウェア（産業用PC）」の選定が不可欠です。

細胞生物学や神経科学の研究において、切っても切り離せないのが「顕微鏡画像の解析」です。 「膨大な連続スライス画像を前に、1枚ずつ手作業でトレースしている……」 「プログラミングの知識がないから、高度なAI解析は諦めている……」 そんな悩みを抱えていませんか？ 今、バイオイメージングの現場では、AI（人工知能）技術を搭載したソフトウェアの進化によって、 こうした「職人技」とも言える過酷な手作業が過去のものになりつつあります。 今回は、プログラミング不要で高精度なAI解析を実現する「AIVIA」と、 Meta社の最新AI（SAM2）を搭載し3D再構築を劇的に高速化する「SegRef3D」の強力なワークフローをご紹介します。

製造業や先端研究の現場において、実機を使ったトライ＆エラーはすでに限界を迎えつつあります。 この「時間・コスト・リスク」という重い制約を完全に払拭し、開発スピードを異次元へと引き上げるのが、NVIDIAの『フィジカルAIプラットフォーム』です。 仮想空間で数万回・数億回という学習を安全かつ瞬時に行い、その結果を現実世界へシームレスに実装する「Sim2Real」のアプローチ。これは単なる概念ではなく、すでに実用化されている強力なエコシステムです。 本記事では、このプラットフォームを構成する3つのフェーズと、実装の鍵を握る具体的なライブラリ群の役割を解き明かします。

日本の科学研究の在り方を根底から変える——。そんな大きな期待と注目を集めている文部科学省の革新的な補助事業「AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）」。 去る2026年4月17日に大きな反響を呼んだ第1回の公募が終了しましたが、熱気冷めやらぬ中、本日6月2日より待望の第2回公募が開始されました！ 次世代の科学技術を牽引し、AIを駆使して未踏の領域に挑む研究者やチームにとって、自身の画期的なアイデアを形にする絶好のチャンスです。 第2回の応募締め切りは7月3日（金）正午まで。約1ヶ月と期間が限られているため、早めの情報収集と準備が採択への鍵となります。 近年、AI技術の飛躍的な進展により、あらゆる学術領域で研究プロセスが大きく変わりつつあります。今回は、このSPReAD事業の概要を分かりやすく解説するとともに、 採択された予算（最大500万円）を最大限に活用し、「知識ゼロからでもすぐにAI研究を始められる設備一式・環境構築パッケージ」について詳しくご提案させていただきます。

今回は、2026年5月28日、パシフィコ横浜にて開催された「人とくるまのテクノロジー展 2026 YOKOHAMA」に参加してまいりました。 本展示会は公益社団法人自動車技術会が主催する、自動車技術分野では国内最大級の専門展示会であり、 自動車メーカー・部品メーカー・材料メーカー・ソフトウェアベンダー・研究開発機関などが一堂に会する、日本のモビリティ産業を象徴するイベントです。

今回は、2026年5月26日に仙台国際センターで開催された「日本顕微鏡学会 第82回学術講演会」の展示会場レポートをお届けします。 本学会は、電子顕微鏡をはじめとする各種顕微鏡技術と、その応用研究に関する最新の知見が集まる非常に専門性の高い場です。 今回は中日（2日目）に参加し、日本の最先端研究を支える「現場の熱気」を体感してきました！

自動運転システムの開発は、従来のルールベースやモジュール式のアプローチから、AIが状況を統合的に理解し判断を下すエンドツーエンドの「AX（AI Transformation）」環境へと移行しています。NVIDIAが提供する「Alpamayo」「AlpaSim」「NuRec」は、安全性と説明可能性を両立したレベル4自動運転の社会実装に向けた最新のエコシステムです。 NVIDIAの自動運転AI基盤「Alpamayo（アルパマヨ）」は、従来のパターン認識に依存した自動運転から脱却し、AIが人間のように「推論（考えて判断）」する仕組みを取り入れることで、安全性と信頼性を劇的に高めています。 エンタープライズのR&D部門がこれらを最大限に活用し、物理法則に基づくシミュレーション（CAE）とAIモデルを融合させるために必要なHPC要件をレポートします。

Intelのワークステーション向けCPU「Xeon Wシリーズ」の後継として新たにXeon600シリーズの展開がスタートしました。 みなさん、こんにちは！ 今回は、2026年3月に公開された、インテルの次世代ワークステーション向けCPU「Xeon 600シリーズ」について徹底解説いたします。 プロフェッショナル・ワークステーション市場において「パラダイムシフト」と呼ぶにふさわしい劇的な進化を遂げた本製品について、その特徴や多大なメリットをご紹介します。

製造業や先端研究（R&D）の現場において、製品の高性能化・小型化が進むにつれ、電磁界の振る舞いを正確に予測する「3D電磁界解析」の重要性はかつてなく高まっています。 しかし、電磁界解析と一口に言っても、対象となる周波数帯や解析目的によって最適なツールは異なります。 本記事では、業界を牽引する代表的な3D電磁界解析ソフトウェア「JMAG」「Ansys HFSS」「CST Studio Suite」の3製品に焦点を当て、それぞれの得意分野と最適な用途、そしてそれらの能力を最大限に引き出すHPC（ハイパフォーマンスコンピューティング）環境の選び方について詳しく解説します。