
弊社ブースでは、独自AIを搭載したCAE高速化ツール「RICOS Lightning」および、CES Innovation Awards® 2025 を受賞した自律的な形状最適化ツール「RICOS Generative CAE」を中心に、設計・解析業務における課題解決に貢献するソリューションをご紹介します。
「RICOS Lightning」は弊社独自AIにより、流体シミュレーション結果を高速かつ高精度に予測するアプリケーションです。物理現象の特性を考慮した手法により、複雑な三次元形状や新規形状にも対応し、数分での解析実行も可能です。初期デザイン工程の効率化や非専門者による活用により、評価可能な設計パターン数の拡大と最終製品の性能向上に寄与します。
現在「RICOS Lightning」はスズキ株式会社様・マツダ株式会社様との検証を進めており、ダイキン工業株式会社様にも導入いただいております。他の自動車・電子機器メーカー様との取り組みも始まっています。自動車空力や室内気流の実績に加え、電子基板、プラント、冷暖房設計、バッテリー冷却、加熱炉、都市計画等への応用が期待されています。
また「RICOS Generative CAE」は独自CADシステム、自動シミュレーション技術、最適化アルゴリズムを統合し、最適形状を自動で探索・提案します。3日間で10万パターン以上の検討実績があり、製造可能性を考慮した設計を可能にします。
ブースではデモ動画の放映やAI-CAE活用のご相談も行っております。ぜひお立ち寄りください。
出展製品
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RICOS Generative CAE
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ターゲット
RICOS Generative CAEは、製品設計において多目的な最適化課題に取り組む設計者やエンジニア、製造性を考慮した軽量化や性能向上を求める開発チームに最適なツールです。特に、複数の性能指標を同時に満たす形状探索を必要とする業種において強みを発揮します。また、短納期での提案や、コスト削減といった目標を持つ製品開発チームにも広くご利用いただけます。
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利用シーン
このツールは、設計初期の段階において、制約条件と性能要件を同時に満たす形状の自動探索に活用されます。自動車のボディや電子デバイスの筐体設計、熱交換器の最適形状設計などにおいて、数十万通りの形状を自動生成し、それぞれを検証することで、性能とコストのバランスが取れた最適形状を見出すことが可能です。これにより、開発期間の短縮と製品品質の向上が期待されます。
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製品の特徴
RICOS Generative CAEは、わずか3日で10万パターン以上の設計検討を行える自律的な最適化ツールです。独自開発のCADシステムは、部分的な形状変更を得意とし、複雑な形状にも対応可能です。さらに、自動シミュレーション技術および最適化アルゴリズムを組み合わせることで、従来人手では実現困難であった膨大な数の形状最適化を可能にします。実製造可能性を考慮した形状提案により、設計から製造への移行も円滑に行えます。
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ターゲット
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RICOS Lightning
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ターゲット
RICOS Lightningは、シミュレーションにかかる時間とコストを大幅に削減したいと考える、製品設計・開発プロセスにおける初期段階の検討を担うエンジニアの皆様に向けたソリューションです。特に、自動車、電子機器、エネルギー、都市インフラなど、多様な分野で流体・熱流体解析を必要とする設計部門・CAE部門に最適です。また、シミュレーションの専門知識を持たないユーザーでも直感的に操作できる点から、設計・解析担当のエンジニアに加え、企画・研究開発から製造現場、営業など幅広い部門での活用が期待されます。
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利用シーン
本製品は、流体・熱流体解析をはじめとする多様な流体シミュレーションに対応しており、自動車の空力性能、車室内の気流、電子基板の冷却設計、プラントや都市空間の空調設計、さらにはバッテリーの冷却や加熱炉の熱分布解析など、幅広い場面での活用が可能です。特に、設計初期段階において短時間で多数の評価パターンを検討する必要があるケースや、試作前の性能予測を迅速に行いたい場面で真価を発揮します。
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製品の特徴
RICOS Lightningは、独自開発のAIアルゴリズム「IsoGCN」を用いて、従来数日を要していた流体シミュレーションを10~20分で予測可能にします。物理現象の特性を反映しながら、複雑な三次元形状にも対応可能なこのアルゴリズムは、既存のシミュレーション工程を代替し、抜本的な高速化を実現します。また、直感的な操作性を備えており、解析の専門知識を持たない設計者・デザイナーでも容易に利用できます。さらに、シミュレーション結果の信頼性の高さから、設計検討の幅を拡げ、製品性能向上にも貢献します。
導入企業では、AIによるシミュレーションの代替により、ソフトライセンスや計算資源の使用量を削減し、HW/SW全体の投資額を50〜80%削減、さらに、外注人件費を60〜80%削減できたことで、1モデル当たりの計算コストが90%以上削減されたという事例も報告されています。
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ターゲット