【学会出展のお知らせ】 2026年6月30日(火)〜7月1日(水)に開催される 「ロボティクス・メカトロニクス 講演会 2026 in Fukuoka」にアプライドが出展いたします！ 今年のロボメカは地元・福岡での開催です。 ブースでは、AI・ロボティクス研究に欠かせない最新の計算機環境・HPCソリューションをご提案します。 📍 会場：福岡（詳細は公式サイトへ） 💻 最新の計算機環境を直接ご提案 🤝 複雑なAI開発・シミュレーションを支える技術力 全国の研究者の皆様、ぜひアプライドのブースへお立ち寄りください！ 🌐 公式：robomech.org/2026/ 🌐 アプライド特設：applied.ne.jp/robomech2026/

🏢 アプライド Solution AI 外観検査 検証事例 食品工場における外観検査の自動化に 調理食品（お弁当）生産ライン検査のAI検証事例を紹介 🌟 検査課題 目視検査では属人化や検査基準のバラつき ヒューマンエラー見逃しが発生 🌟 検証項目 異なるおかずの混在、品目の欠品、配置、異物 🌟 導入効果 AIによる判断で品質を向上し、作業員の負担を軽減 良品学習、不良学習 どちらも対応可能です。 おかずやトッピングの有無、個数カウントも同時処理 ラベルの読み取りやおかずの量を面積で検査することも可能 サンプルを用いた簡易的なPoC検証は無償で承ります AI外観検査のご相談はこちらより ai-visual-inspection.applied…

ソフトの推奨スペックだけで PCを選んでいませんか？ 【ソフトウェア要件シリーズ①】 PCやワークステーションを検討する際 まず初めに確認することが多いのが ソフトウェアメーカーの「推奨スペック」ではないでしょうか。 もちろん、推奨スペックは 構成を考えるうえで重要な情報です。 ただし、HPC・AI・解析・CAD用途では 推奨スペックだけでPCを選ぶと 実際の運用では性能が足りない場合が多々発生します。 なぜ【推奨スペック】では足りないことがあるのか ① 推奨スペックは最低限の目安に近い場合がある → ソフトが動作する基準としては参考になりますが 快適に使えるか、短時間で処理できるかまでは 判断しにくい場合があります。 ② 扱うデータ規模によって必要性能が変わる → 同じソフトでも 小規模データと大規模データでは 必要なCPU、メモリ、GPU、ストレージが変わります。 ③ 同じソフトでも使い方によって負荷が変わる → 解析、レンダリング、AI学習、画像処理など どの機能を使うかによって 重視すべきパーツが変わります。 ④ 複数ソフトを同時に使う場合がある → CADを開きながら解析する 画像処理をしながらデータ保存するなど、 実際の運用では複数の処理が重なることがあります。 ⑤ 将来的に扱うデータが大きくなる場合がある → 導入時点では問題なくても、 研究や業務が進むにつれて データ量や処理規模が大きくなることがあります。 推奨スペックは あくまで構成検討のスタート地点となります。 重要なのは 「そのソフトを使って 何を、どの規模で処理するのか」 まで確認することです。 導入後に 「動くけれど遅い」 「大きなデータを扱うと止まる」 「思ったほど作業時間が短縮されない」 といったミスマッチを防ぐためにも 推奨スペックだけでなく、実際の使い方に合わせた確認が重要です。 構成検討のご相談はこちらまで👇 📞 HPC製品購入前ダイアル：092-481-8050 📩 メールフォーム：bto-pc.applied.ne.jp/contact

【最新次世代AIワークステーション】 生成AI・LLM開発をクラウドに依存せず ローカルでトレーニングから推論まで、 すべてを1台で完結 現在2026年6月8日（月）～6月12日（金）開催中の 「人工知能学会全国大会（JSAI2026）」にて アプライドブースで展開をしております AI開発のためのデスクトップ・スパコン "XpertStation WS300" は、 AI専用に設計された次世代ワークステーションです 1. Blackwellアーキテクチャ「GB300」の圧倒的計算力 NVIDIA次世代アーキテクチャ GB300は、従来のワークステーションとは次元の異なる演算性能を提供します 巨大なパラメータを持つLLM（大規模言語モデル）の推論や、物理法則に基づく極めて複雑なシミュレーションを、 文字通り「目の前」で実行可能にします 2.最大748GBの大容量コヒーレントメモリによる大規模AIモデル運用 252GBのHBM3e GPUメモリと496GBのLPDDR5Xシステムメモリを C2Cインターコネクトで組み合わせ、高速なデータアクセスと効率的な大規模AIモデルトレーニングが実現可能 3. 「静音」と「冷却」の極致 WS300はオフィスや研究室のデスクサイドに設置することを前提に設計されています。 高度な液冷システムを搭載し、フル稼働時でも周囲の集中を妨げない静音性を実現。 特別なサーバー室を用意することなく、開発者が自席のすぐ側で、リアルタイムに試行錯誤を繰り返せる環境を提供します。 4. 「Local LLM」への最適解 情報漏洩のリスクから、クラウドAIの利用に慎重な企業が増えています。WS300は、自社専用の「Local LLM」を構築するのに最適な基盤です。 秘匿性の高い研究データや社内ノウハウを、安全に、かつ高速に処理する「プライベートAI環境」をこれ一台で完結させることができます。 詳しいスペックはコチラから。 applied.ne.jp/lp/ai-gpu_work…

🐧 Linux OS の主な特徴 1. 長期サポートが豊富 Ubuntu 26.04 LTS は5年サポート、Ubuntu Proで10年延長可能。 2. 軽量で高速・古いPCも再活用できる Lubuntu / Linux Mint Xfce などは 4GB 未満のPCでも快適。 3. 高い安定性とセキュリティ Linuxはクラウド・サーバーの9割で採用されるほど信頼性が高い。 4. 用途に応じてディストリビューションを選べる Ubuntu / Fedora / Debian / Pop!_OS / SteamOS など多様。 🧠 開発用途で Linux が選ばれる理由 1.Docker/Kubernetes がネイティブで最速・最安定。 2.GPU（NVIDIA/AMD）サポートが最も強い → LLM/VLM開発に必須。 3.軽量・高速でリソースを開発に集中できる。 4.サーバー/クラウドと同じ環境で動かせる。 5.開発ツールが豊富で自動化しやすい （Git/SSH/CLI）。 6.長時間処理に強く、アップデート制御も容易。 開発用途でおさえておくべきPCのポイント👇 Linux（Ubuntu）上でAI開発や機械学習を行う場合OS のインストール だけではGPU を活用できる状態にはなりません。 GPU を動かすために必要なのが『NVIDIAドライバ』と『CUDA』です。 ①NVIDIAドライバ ・GPU とOS をつなぐ基盤となるソフトウェア。 ⚠バージョンが合っていないと GPU が認識されない。 ②CUDA（Compute Unified Device Architecture） ・GPU で並列計算を行うための開発プラットフォーム。 ・PyTorch や TensorFlow などの AI フレームワークが 内部で利用している。 アプライドがおすすめする開発用途向けLinux OSモデルはこちら↓ bto-pc.applied.ne.jp/c13-c21… Be-Clia Linux シリーズは、最新の Ubuntuをインストールした、 動作検証済みのデスクトップ PC です。 ラック・タワー型から、省スペースなスリム型まで、お客様の設置環境に 合わせた選べるケースをご用意しています。お気軽にお問合せください。

🚀【AI対応NAS特集ページ公開】🚀 AI活用に必要なのはGPUだけではありません。 画像・動画・監視カメラデータ・社内文書など、AIが活用するデータを安全かつ高速に管理する基盤として「AI対応NAS」が注目されています。 アプライドでは、QNAP・SynologyのAI対応NASを用途別にご紹介。 画像認識、顔認証、監視カメラ解析、生成AI向けデータ管理、RAG環境構築などをご検討中のお客様はぜひご覧ください。 ▼AI対応NAS特集 shop.applied-net.co.jp/html/…

Gメッセ群馬 2026年度 人工知能学会全国大会 会場から 6月8日（月）～6月12日（金） 人工知能学会全国大会に出展中です！ 注目のNVDIA DGX Station WS300 MSI Xpert Stationの展示も 間に合いました。。。 また、NVIDIA VSS（Video Search and Summarization）を使い、 様々なカメラで撮影した会場の様子を コミュニケーションロボットと会話しながら文字情報にしていくプレゼンテーションを実施しています。 applied.ne.jp/jsai2026/

【最先端AI「Boltz-2」動作推奨PCのご紹介】🧬 生命科学や創薬の研究現場では今、 新たな計算手法の波が訪れています。 ・バイオインフォマティクスにおける AI活用のニーズの増加 ・AI for Scienceでの導入検討の増加 こうした背景から、統合分子構造・ 結合親和性予測オープンソースAI『Boltz-2』が大きな注目を集めています✨ アプライドでは、この強力なモデルを快適に実行できる専用推奨PCをご用意。研究開発の加速を最適な計算環境で強力にサポートします！ mfrdx.applied-g.com/catalogu…

Blackwell世代の登場で ローカルLLM RAG環境 画像生成AI GPU選びはさらに重要になっています。 用途別の推奨GPUや 選定のポイントをまとめました👇 🔗 applied.ne.jp/lp/gpu_selecti…

📣【導入事例紹介｜九州工業大学】 QNAPのRyzen 7000搭載 エンタープライズ向けNAS を導入いただきました。 ■用途 大規模データの保管・解析基盤強化、 フィジカルAIのデータ保存の為 ■導入構成 ・ベース筐体 QNAP TS-h1677AXU-RP ・CPU AMD Ryzen 7000シリーズ ・メモリ 128GB ・ストレージ HDD 384TB ■今回のポイント ・低消費電力のDDR5 RAMを128GB搭載 ・総容量 384TBの研究データ基盤を構築 ・2つの2.5GbEポートと2つの10GbEポートが高速転送を実現 仮想化、4Kビデオ編集、PBレベルの ストレージアプリケーションにおいて、 優れたパフォーマンス高い信頼性を 実現します。

HPC・AI向けPCの構成 設置環境まで確認できていますか？ 【導入目的の明確化】シリーズ② 火曜日は、HPC・AI向けPCでは 最初にCPUやGPUを選ぶのではなく、 『何に使うか』を整理することが重要と お伝えしました。 今回は 「導入する環境で問題なく使えるか」 についてお伝えします。 HPC・AI・解析用PCは CPU、GPU、メモリなどの性能だけでなく 設置場所や電源、排熱、騒音などの条件によっても 選ぶべき構成が変わります。 どれだけ高性能な構成でも 導入する環境に合っていなければ、 購入後に［思わぬトラブル］につながることがあります。 なぜ【導入環境の確認】が重要なのか ① 設置場所によって適した筐体が変わる → 居室に置くのか、サーバールームに置くのかで タワー型、ラック型、静音性、サイズ感など 確認すべきポイントが変わります。 ② 電源環境によって使える構成が変わる → 100Vで運用するのか、200Vが使えるのか。 必要な電源容量やコンセント形状、 回路数を確認しておくことが重要です。 ③ 排熱・空調によって安定性が変わる → 高性能CPUやGPUを搭載した構成では 消費電力が大きくなり、発熱も大きくなります。 本体を設置できても、熱を逃がせなければ 性能低下や停止の原因になる場合があります。 ④ 騒音が問題になる場合がある → サーバー型や高負荷向けの構成では 冷却ファンの音が大きくなることがあります。 居室に設置する場合は、騒音の許容範囲も重要です。 ⑤ 将来の増設で環境条件が変わる → GPUやストレージを後から増設する場合、消費電力、発熱、重量、設置スペースも増えるため将来の使い方も含めて確認しておくことが大切です。 導入前に整理しておきたい環境条件👇 ・設置場所 ・タワー型 / ラック型の希望 ・本体サイズ、重量の制限 ・100V / 200V の電源環境 ・電源容量、回路数 ・コンセント形状 ・空調、排熱条件 ・騒音の許容範囲 ・将来的な増設予定 HPC・AI向けPCでは 「高性能な構成を選ぶこと」だけでなく、 『その環境で安定して使えること』も重要です。 導入環境を事前に整理しておくことで 購入後に 「設置できない」 「電源が足りない」 「想定より音が大きい」 といったトラブルを防ぎやすくなります。 構成検討のご相談はこちらまで👇 📞 HPC製品購入前ダイアル：092-481-8050 📩 メールフォーム：bto-pc.applied.ne.jp/contact

人人人・・・ 現在、世界最大級のIT展示会 #COMPUTEX2026 を視察中です。 AI、HPC、ワークステーションの 最先端技術が台北に集結。 「AIの未来はどうなるか」 ではなく、 「AIがどう社会実装されるか」 が議論の中心になっているのが印象的です。 そして会場を歩いていると、 とんでもない人だかりが。 何事かと思ったら… NVIDIA CEO ジェンスン・フアン氏が目の前に😳 AI革命の中心人物の人気は、もはやロックスター級でした。 現地でしっかり最新のAI・HPC・ワークステーション動向を学んできます！

📣【導入事例紹介｜近畿大学】 「ゲノム・遺伝子解析研究を支える大容量NASを8台（総容量約1.28PB）導入。」 近畿大学様にて、研究データ保管基盤としてオリジナルカスタマイズNASを8台導入いただきました。 ■用途 ゲノム解析・遺伝子解析研究における 大容量データの保管・共有 ■導入構成 ・ベース筐体 Synology DS3622xs ・16TB 高耐久HDD ×12基 ・RAID6構成 ・実効容量 約160TB/台 ・メモリ 16GB ECC ・5年間保守 ・8台導入 ■今回のポイント ・RAID6採用により高いデータ保護性能 を実現 ・総実効容量 約1.28PBの研究データ基盤を構築 ・ゲノム解析で発生する大規模データの長期保管に対応 ・導入から保守までアプライドがトータルサポート 最先端のゲノム・バイオインフォマティクス研究を、HPC・ストレージインフラで支援しています。 導入事例はこちら applied.ne.jp/hpc-casestudy/

🚀【QNAPのAI NAS ご紹介】🚀 AI活用が「クラウドだけ」の時代は終わりつつあります。 画像認識・顔認証・監視カメラ解析・生成AI向けデータ保管・RAG環境構築など、 企業内でAIを活用するための基盤として 注目されているのが AI NAS です。 📌 AI対応NASとは？ 単なるファイルサーバーではなく、 AIによる画像認識・顔認証・動画解析・ 高速検索をNAS側で実行できる 次世代ストレージです。 AIカメラとの連携や、社内データを 活用した生成AI環境構築にも活用可能。 今回はQNAPのAI対応NASをご紹介👇 ■ TS-AI642 遷移先 ⇒shop.applied-net.co.jp/shopd… 🧠 最大6TOPS NPU搭載 ・AI画像認識 / 顔認識対応 ・監視カメラ連携や画像管理に最適 ・2.5GbE標準搭載 ■ TVS-AIh1688ATX-U7-32G 遷移先 ⇒shop.applied-net.co.jp/shopd… ⚡ 最大36TOPS AI性能 ・Intel Core Ultra NPU搭載 ・12ベイ＋U.2 NVMe対応 ・10GbE標準搭載 ・AI画像解析、監視システム、仮想化基盤、生成AIデータ基盤まで対応 ✨新アイテム続々掲載中！✨ ☆彡 アプライドネットをチェック ☆ミ 遷移先⇒shop.applied-net.co.jp/