物理AIプラットフォーム「Ansys SimAI」動作推奨PC
流体解析（CFD）、構造解析（FEA）、電磁界解析など、幅広い領域のシミュレーションデータに適用可能
※掲載製品は参考価格となりますので、最新価格については都度お問い合わせください。
製品紹介
■Ansys SimAI 製品概要
Ansys SimAIは、Ansys社が提供する、シミュレーションの予測精度と生成AIのスピードを融合させたクラウドネイティブの物理AIプラットフォームです。
従来のシミュレーション（CAE）ソルバーが物理方程式を逐次解くのに対し、Ansys SimAIは幾何学的ディープラーニング（Geometric Deep Learning）を活用し、設計形状の変化に対する性能評価を数秒から数分という極めて短時間で予測します。
■主な特徴と機能
圧倒的な計算速度の向上
過去のシミュレーションデータを学習したAIモデルを用いることで、従来のソルバーによる計算と比較して、予測速度を10倍から100倍向上させることが可能です。これにより、設計の初期段階で膨大な数のデザイン案を即座に検討（Design Exploration）できます。
物理特性に依存しない汎用性（Physics-Agnostic）
特定の物理現象に限定されず、流体解析（CFD）、構造解析（FEA）、電磁界解析など、幅広い領域のシミュレーションデータに適用可能です。
オープンなデータエコシステム
学習に使用するデータはAnsys製品で作成されたものに限定されません。過去に蓄積されたシミュレーションデータであれば、他社製ソルバーの結果であってもトレーニングデータとして活用できます。
専門知識を必要としない操作性
AIやディープラーニングの専門的なコード記述は不要です。エンジニアは形状データ（STLなど）と過去の計算結果をアップロードするだけで、AIモデルのトレーニングと予測実行が可能です。
クラウドネイティブ（SaaS）環境
クラウド上で動作するため、高価なオンプレミスの計算リソースを占有することなく、セキュアな環境で大規模な並列処理やデータ管理が行えます。
■主な活用メリット
フロントローディングの加速: 設計の極めて早い段階でシミュレーション結果を確認できるため、手戻りを最小限に抑えます。
過去資産の有効活用: サーバーに眠っている過去の膨大なシミュレーションデータを、高精度な予測モデルという「動く資産」に変換します。
最適化サイクルの短縮: 形状の微調整に対する感度解析をリアルタイムで行えるため、製品性能の最適化を迅速に進められます。
Ansys SimAIは、Ansys社が提供する、シミュレーションの予測精度と生成AIのスピードを融合させたクラウドネイティブの物理AIプラットフォームです。
従来のシミュレーション（CAE）ソルバーが物理方程式を逐次解くのに対し、Ansys SimAIは幾何学的ディープラーニング（Geometric Deep Learning）を活用し、設計形状の変化に対する性能評価を数秒から数分という極めて短時間で予測します。
■主な特徴と機能
圧倒的な計算速度の向上
過去のシミュレーションデータを学習したAIモデルを用いることで、従来のソルバーによる計算と比較して、予測速度を10倍から100倍向上させることが可能です。これにより、設計の初期段階で膨大な数のデザイン案を即座に検討（Design Exploration）できます。
物理特性に依存しない汎用性（Physics-Agnostic）
特定の物理現象に限定されず、流体解析（CFD）、構造解析（FEA）、電磁界解析など、幅広い領域のシミュレーションデータに適用可能です。
オープンなデータエコシステム
学習に使用するデータはAnsys製品で作成されたものに限定されません。過去に蓄積されたシミュレーションデータであれば、他社製ソルバーの結果であってもトレーニングデータとして活用できます。
専門知識を必要としない操作性
AIやディープラーニングの専門的なコード記述は不要です。エンジニアは形状データ（STLなど）と過去の計算結果をアップロードするだけで、AIモデルのトレーニングと予測実行が可能です。
クラウドネイティブ（SaaS）環境
クラウド上で動作するため、高価なオンプレミスの計算リソースを占有することなく、セキュアな環境で大規模な並列処理やデータ管理が行えます。
■主な活用メリット
フロントローディングの加速: 設計の極めて早い段階でシミュレーション結果を確認できるため、手戻りを最小限に抑えます。
過去資産の有効活用: サーバーに眠っている過去の膨大なシミュレーションデータを、高精度な予測モデルという「動く資産」に変換します。
最適化サイクルの短縮: 形状の微調整に対する感度解析をリアルタイムで行えるため、製品性能の最適化を迅速に進められます。
仕様・スペック
❶Ansys SimAI 動作用 Ryzen9/PRO6000BWモデル
基本仕様
■CPU：AMD Ryzen 9 9950X3D 4.3-5.7GHz
16C/32T
■チップセット：AMD X870
■メモリ：128GB（32GB×4）DDR5-5600
■OS： Windows/Linux
■SSD：SSD 1TB M.2 NVMe
■GPU：NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
96GB-GDDR7
■電源：1200W (80PLUS Plutinum認証)
■標準保証：ハードウェア1年間 （センドバック）
※ 本製品には Ansys SimAI の料金は含まれておりませんので販売店へご相談ください。
❷Ansys SimAI 動作用 Core Ultra 9/PRO6000BWモデル
基本仕様
■CPU：Intel Core Ultra 9 285
Pcore:2.5~5.4GHz/Ecore:1.9~4.6GHz/TBMT3.0:5.
5GHz/TVB:5.6GHz/24C(P8+E16)/24T/L2:40MB/L3
:36MB
■チップセット：インテル Z890
■メモリ：128GB（32GB×4）DDR5-5600
■OS： Windows/Linux
■SSD：SSD 1TB M.2 NVMe
■GPU：NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
96GB-GDDR7
■電源：1200W (80PLUS Plutinum認証)
■標準保証：ハードウェア1年間 （センドバック）
※ 本製品には Ansys SimAI の料金は含まれておりませんので販売店へご相談ください。
基本仕様
■CPU：AMD Ryzen 9 9950X3D 4.3-5.7GHz
16C/32T
■チップセット：AMD X870
■メモリ：128GB（32GB×4）DDR5-5600
■OS： Windows/Linux
■SSD：SSD 1TB M.2 NVMe
■GPU：NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
96GB-GDDR7
■電源：1200W (80PLUS Plutinum認証)
■標準保証：ハードウェア1年間 （センドバック）
※ 本製品には Ansys SimAI の料金は含まれておりませんので販売店へご相談ください。
❷Ansys SimAI 動作用 Core Ultra 9/PRO6000BWモデル
基本仕様
■CPU：Intel Core Ultra 9 285
Pcore:2.5~5.4GHz/Ecore:1.9~4.6GHz/TBMT3.0:5.
5GHz/TVB:5.6GHz/24C(P8+E16)/24T/L2:40MB/L3
:36MB
■チップセット：インテル Z890
■メモリ：128GB（32GB×4）DDR5-5600
■OS： Windows/Linux
■SSD：SSD 1TB M.2 NVMe
■GPU：NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
96GB-GDDR7
■電源：1200W (80PLUS Plutinum認証)
■標準保証：ハードウェア1年間 （センドバック）
※ 本製品には Ansys SimAI の料金は含まれておりませんので販売店へご相談ください。
用途・実績例
Ansys SimAI の用途・実績例
Ansys SimAIは、従来のソルバー（計算エンジン）の代替ではなく、「設計の超初期段階における高速な意思決定」を支援するために活用されています。
1. 主な用途（物理領域別）
Ansys SimAIは幾何学的特徴を学習するため、形状の変化が性能に直結する以下の領域で特に力を発揮します。
外部空気力学（自動車・航空宇宙）車両や翼の形状変更に伴うドラッグ係数（$C_d$値）やリフト係数（$C_l$値）の予測。
車体表面の圧力分布のリアルタイム可視化。
熱マネジメント（電子機器・産業機器）ヒートシンクの形状や配置変更による冷却効率の予測。筐体内の空気流れと温度分布の即時評価。
構造解析（機械部品・建築）複雑なブラケットや支持構造の、形状変更に伴う応力集中箇所の特定。剛性や固有振動数のクイックな見積もり。射出成形・鋳造（製造プロセス）金型形状による樹脂の充填パターンやウェルドライン発生予測。
2. 実績・導入効果の例
Ansys社の事例公開（Case Studies）およびプレスリリースでは、以下のような具体的な数値効果が報告されています。
ケースA：自動車の外装デザイン最適化背景: 従来、1つのデザイン案をCFD（流体解析）で検証するのに数時間〜数日を要していた。効果: SimAIを導入することで、数秒から数分で空気抵抗の予測が可能になった。結果: 1日のうちに評価できるデザイン案が10倍から100倍に増加し、風洞実験や最終検証に進める前の段階で、より洗練された形状に絞り込むことが可能になった。
ケースB：設計資産（過去データ）の再利用背景: 長年の研究開発で蓄積された数千件のシミュレーション結果が、サーバーに保存されたまま活用されていなかった。効果: これらの過去データをSimAIのトレーニングデータとして投入。結果: 新規のソルバー計算を回すことなく、過去の知見に基づいた「高精度な予測モデル」を数日で構築。新規プロジェクトの立ち上げスピードが劇的に向上した。
ケースC：非専門家へのシミュレーション解放背景: 設計者が形状を少し変えるたびに、解析専門部署に依頼を出していた。効果: 専門家が作成したSimAIモデルを設計チームに共有。結果: 設計者が自らブラウザ上で形状（STL）をアップロードし、即座に性能を確認できる環境を実現。専門部署への依頼件数が削減され、専門家はより高度な解析に集中できるようになった。
3. Ansys SimAI の運用イメージ
Ansys SimAIは、学習済みのモデルに対して新しい形状データを入力することで、物理現象を「予測」します。
Ansys SimAIは、従来のソルバー（計算エンジン）の代替ではなく、「設計の超初期段階における高速な意思決定」を支援するために活用されています。
1. 主な用途（物理領域別）
Ansys SimAIは幾何学的特徴を学習するため、形状の変化が性能に直結する以下の領域で特に力を発揮します。
外部空気力学（自動車・航空宇宙）車両や翼の形状変更に伴うドラッグ係数（$C_d$値）やリフト係数（$C_l$値）の予測。
車体表面の圧力分布のリアルタイム可視化。
熱マネジメント（電子機器・産業機器）ヒートシンクの形状や配置変更による冷却効率の予測。筐体内の空気流れと温度分布の即時評価。
構造解析（機械部品・建築）複雑なブラケットや支持構造の、形状変更に伴う応力集中箇所の特定。剛性や固有振動数のクイックな見積もり。射出成形・鋳造（製造プロセス）金型形状による樹脂の充填パターンやウェルドライン発生予測。
2. 実績・導入効果の例
Ansys社の事例公開（Case Studies）およびプレスリリースでは、以下のような具体的な数値効果が報告されています。
ケースA：自動車の外装デザイン最適化背景: 従来、1つのデザイン案をCFD（流体解析）で検証するのに数時間〜数日を要していた。効果: SimAIを導入することで、数秒から数分で空気抵抗の予測が可能になった。結果: 1日のうちに評価できるデザイン案が10倍から100倍に増加し、風洞実験や最終検証に進める前の段階で、より洗練された形状に絞り込むことが可能になった。
ケースB：設計資産（過去データ）の再利用背景: 長年の研究開発で蓄積された数千件のシミュレーション結果が、サーバーに保存されたまま活用されていなかった。効果: これらの過去データをSimAIのトレーニングデータとして投入。結果: 新規のソルバー計算を回すことなく、過去の知見に基づいた「高精度な予測モデル」を数日で構築。新規プロジェクトの立ち上げスピードが劇的に向上した。
ケースC：非専門家へのシミュレーション解放背景: 設計者が形状を少し変えるたびに、解析専門部署に依頼を出していた。効果: 専門家が作成したSimAIモデルを設計チームに共有。結果: 設計者が自らブラウザ上で形状（STL）をアップロードし、即座に性能を確認できる環境を実現。専門部署への依頼件数が削減され、専門家はより高度な解析に集中できるようになった。
3. Ansys SimAI の運用イメージ
Ansys SimAIは、学習済みのモデルに対して新しい形状データを入力することで、物理現象を「予測」します。
