以下のようなお悩みありませんか？
- 材料開発にシミュレーション／AI技術を活用したい
- 社内データを活用してデータ駆動型の材料設計を行いたい
- 材料開発に役立つ最新のDX駆動型技術を活用したい
マテリアルDXを実現する優れたソフトウェア群とサポート力
JSOLは、材料開発に不可欠な幅広いシミュレーションおよびAI技術のポートフォリオを提供しています。各ソフトウェアは使いやすさを重視して設計されており、豊富な経験に基づく専門サポートによって、初めての方でも業務や研究に迅速に取り入れられるよう支援します。
当社のJ-OCTAは、日本の産学連携による国家プロジェクトで開発されたオープンソース・プラットフォームOCTAを基盤としています。現在では世界中の製造企業や研究機関で広く活用されています。オープンソース・コミュニティを活用し、JSOLのソフトウェアを通じてユーザー同士が直接コミュニケーションや協働を行える機会を創出しています。
必要に応じて、JSOLは企業・大学・その他のパートナーを結集した研究体制の構築をコーディネート・支援し、材料開発における共同イノベーションを推進します。
マルチスケールシミュレーションとデータサイエンスの統合ソリューション
- 01. 多くの製造業・研究機関での導入実績
- 02. マルチスケールシミュレーションのためのソフトウェア群
- 03. マテリアルズ・インフォマティクスのためのソフトウェア
化学・材料産業では、資源循環やエネルギー、モビリティ、水・食、エレクトロニクス、ヘルスケア、住宅・インフラに至る多様な地球規模課題の解決において、材料技術が基盤となります。これらの課題に取り組むには、各材料のマルチスケールな特性を深く理解し、相補的な複数の手法・技術を活用することが不可欠です。
JSOLのシミュレーション・ソフトウェア群を用いれば、ナノメートル（電子状態や分子構造の把握）からマイクロメートル（相分離や複合材料のモデリング）まで、各スケールに合わせたシミュレーションを実行できます。これらのツールを連携させることで、高度材料の性能の背後にあるメカニズムを、シミュレーションにより直接解析することが可能です。
今日、マテリアルズインフォマティクスやプロセスインフォマティクスといった概念のもと、AI技術を活用したデータ駆動型の材料開発への需要が高まっています。JSOLのAI対応ソフトウェアは、分子・結晶構造、配合比、プロセス環境に基づく物性予測に加え、逆設計（インバースデザイン）まで実行できます。実験データが不足する場合には、ハイスループット・シミュレーションを実行してデータセットを補完し、探索を加速します。
01多くの製造業・研究機関での導入実績
特に一部ソフトウェアではコミュニティーも形成されていて、毎年開催されるJSOL CAEフォーラム（ユーザー会）でも活発な議論がなされていますので、JSOL以外からの情報を入手することもできます。
02マルチスケールシミュレーションのためのソフトウェア群
材料設計では、ナノメートルマイクロメートルまで、どのスケールの現象が材料物性に強く影響を及ぼすかが重要です。
1つのシミュレーション技術で広範囲のスケールや現象をカバーすることは不可能なため、複数のソフトウェアを組み合わせた「材料設計ソリューション」として、マルチスケールに対応したソフトウェア（J-OCTA、ASAP、Digimat）や衝撃・構造解析ソフトウェア（Ansys LS-DYNA）などをご提案します。
これらのソフトウェアは、広範囲な材料のマルチスケール特性解析に必要なシミュレーション技術をカバーします。詳細は各ソフトウェアのサイトをご確認ください。
03マテリアルズ・インフォマティクスのためのソフトウェア
ソフトウェア 「J-OCTA MI-Suite」 は、分子・結晶構造や各種条件を説明変数として、物性値などの目的変数を予測する機械学習機能を搭載しています。さらに、多様な分子記述子の計算、公的データベースへのアクセス、各説明変数の寄与度の解析など、周辺技術も幅広く備えています。
実験データが不足する場合はシミュレーション結果で補完できます。J-OCTA にはマルチスケールのシミュレーション手法が揃っており、大量計算を通じて物理量・物性のデータベース化を支援するツール（Python ベースのモデリング API 機能）も提供しています。
機械学習に用いるデータの選択や学習条件の設定はダイアログ操作で行え、プログラミングは不要です。加えて、複数の学習済み物性推算モデルを標準搭載しているため、初心者の方でもすぐにマテリアルズ・インフォマティクスに取り組めます。
