アプライド HPC・AIソリューション【公式】

アプライド株式会社【公式】｜東証スタンダード3020
HPC・AIソリューションをワンストップ提供。
GPUサーバー／HPC／AI計算基盤の設計・構築・導入支援まで対応。
ISO認証取得。製品・導入事例・展示会情報をお届けします。

[アプライド HPC・AIソリューション【公式】 @applied_HPC_AI]

【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！

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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👇

🔗 https://t.co/OURDBTT7th

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📣【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。

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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：https://t.co/CYjMZmfoKU

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▼導入事例詳細はこちら
https://t.co/N15J3prFkC

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📣【導入事例紹介】

🤖「Physics AI研究を支える
GPUワークステーションを導入。」

国内大手自動車メーカー系研究機関様にて、
NVIDIA PhysicsNeMoを活用した
Physics AI（物理AI）研究基盤として
GPUワークステーションを導入いただきました。

■用途
・PhysicsNeMoを活用したAIモデル開発
・流体解析データの学習
・熱解析データの学習
・構造解析データの学習
・物理シミュレーションとAIの融合研究

■構成
・CPU：AMD Ryzen™ 9 9950X
・メモリ：128GB
・GPU：NVIDIA RTX™ PRO 4500 Blackwell 32GB
・OS：Ubuntu

■今回のポイント
・PhysicsNeMoによるPhysics AI研究基盤
・RTX PRO 4500 Blackwellによる高速学習・推論環境
・32GB GPUメモリによる大規模データ処理
・Ubuntu環境によるCUDA・AIフレームワーク最適化
・将来的なPhysics AI研究拡張を見据えた構成

近年、
AIと物理シミュレーションを融合する
「Physics AI」が注目されています。

シミュレーション結果をAIが学習することで、
従来より高速な予測や設計最適化が期待されており、
次世代モビリティ開発の新たな研究基盤として活用されています。🚗⚡

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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！

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📣【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
https://t.co/Zwqb655W69

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🚀【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 ⇒https://t.co/CFTInzamLK
🧠 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 ⇒https://t.co/CFTInzamLK
⚡ 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⇒https://t.co/4ikkkbfzYs

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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：https://t.co/b2uQ1nqehj

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HPC・AI向けPCの構成
最初にCPUやGPUを選んでいませんか？

【導入目的の明確化】シリーズ①

HPC・AI・解析用PCを導入する際に
まず大切なのは
『何に使うためのPCなのか』を整理することです。

「高性能なPCが欲しい」
「AIに使いたい」
「解析を速くしたい」
このような目的でPCを検討する場合でも
実際には、用途によって必要な構成は大きく変わります。

例えば、同じ「解析用PC」でも
・CPUのコア数を重視する構成
・1コアあたりの処理性能を重視する構成
・メモリ容量を重視する構成
・GPUを活用する構成
・ストレージ速度を重視する構成
など、選ぶべき方向性は異なります。

なぜ【導入目的の明確化】が重要なのか

① 使用するソフトウェアによって重視点が変わる
→ CAE解析、AI学習、画像処理、数値計算など
使用ソフトや処理内容によって
CPU重視か、GPU重視か、メモリ重視かが変わります。

② 扱うデータ規模によって必要な構成が変わる
→ 小規模な検証と、大規模データ処理では
必要なメモリ容量やストレージ構成が異なります。
データ容量やモデル規模の確認が重要です。

③ 使い方によって必要な余裕が変わる
→ 1人で使うのか、複数人で共有するのか。
1つの処理を集中して動かすのか、
複数ジョブを同時に動かすのかによって
CPUコア数、メモリ容量、GPU構成の考え方が変わります。

④ 求める成果によって優先順位が変わる
→ 「処理時間を短縮したい」のか
「大きなデータを扱えるようにしたい」のか
「複数人で安定して使いたい」のかによって
重視すべきポイントは変わります。

導入前に整理しておきたい項目👇
・使用するソフトウェア
・主な処理内容
・扱うデータ容量、モデル規模
・利用人数
・同時に動かすジョブ数
・現在困っていること
・改善したいポイント
・GPU計算を使うかどうか

HPC・AI向けPCは
単に高性能なパーツを選ぶだけではなく、
『何に使うか』から逆算して考えることが重要です。

導入目的を整理しておくことで
必要な性能や優先順位が明確になり
購入後に「思っていた使い方ができない」という
ミスマッチを防ぎやすくなります。

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📣【導入事例紹介】

「AIと生命科学が交わる研究現場へ。」

京都発の研究開発企業様へ、
タンパク質構造予測・解析用途の
ワークステーションを導入しました。

■構成
・Core Ultra 9 285K（24コア／24スレッド）
・メモリ 64GB
・RTX PRO 4500 Blackwell 32GB

👇 今回のポイント
機械学習を活用した
タンパク質構造予測・生命科学データ解析向け構成。

研究開発の現場では、
AIが新たな発見を支える時代になっています。

🔗導入事例ページ
https://t.co/RCqgyphB7Z

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【展示会出展情報】

📅 2026年6月8日（月）～6月12日（金）開催

「人工知能学会全国大会（JSAI2026）」
へ出展します。

今年で40周年となる第40回大会。
会場は「Gメッセ群馬（群馬県高崎市）」
＋オンライン開催です。

アプライドブースでは、

・生成AI開発
・LLM検証
・研究用途

に最適な最新GPUサーバー／
HPCソリューションをご紹介します。

【展示予定製品】

■ MSI EdgeXpert

■ 次世代AIワークステーション
NVIDIA DGX Station「XpertStation WS300」

AI研究を加速させる最新コンピューティング環境を、ぜひ会場でご体感ください。

▼次世代AIワークステーション
https://t.co/5s89SN4qGO

📍JSAI2026公式サイト
https://t.co/CQQVTpiDrp

🌐アプライド出展情報
https://t.co/5MaqnaPF63

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🏢 アプライド Solution AI外観検査
検証事例

金属製品における外観検査の自動化に
工具（ボルト抜き）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
刃先不良、欠け、キズ、打痕、バリなど

🌟 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

複雑な形状の金属製品の外観検査もAIで自動化することができます

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
https://t.co/WbFOXor33G

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【納品実績】

九州大学大学院様へ研究用システムを
納品いたしました！

お客様は当初「CentOS搭載・24コア以上」のシステムをお探しでしたが、
CentOS 7は2024年に公式サポートが終了しているため、
セキュリティリスクを考慮し後継の
「AlmaLinux 9.X」をご提案・導入いただきました。

🐧 AlmaLinux 9.X のメリット
・CentOSと完全互換：従来の計算スクリプトやノウハウがそのまま活きる
・長期の安心：2032年までの長期サポートで研究プロジェクトに最適

🔬主な仕様
・OS：AlmaLinux 9.X
・CPU：AMD Ryzen™ Threadripper™ 9960X
・RAM：64GB
・SSD：1TB NVMe
・GPU：NVIDIA® RTX™ A400 4GB

研究の目的や予算に合わせた最適なOS選定
ハードウェア構成をご提案します。
お気軽にご相談ください！

https://t.co/wSIIjEy7Oh

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【研究開発・アカデミックの研究者の皆様へ✨】

アプライドではハードウェアと合わせて
ソフトもご提案差し上げています。　
科学計算、CAE、画像解析など、
専門分野に不可欠なソフトウェアを豊富にラインナップ！🙌

💡ワンストップでまるごとサポート
・最適な高性能PCやサーバーの選定💻
・専門ソフトの環境構築＆初期設定🛠
・面倒な互換性の確認もおまかせ🤝

専門スタッフがトータルで支援いたします。👍

▼取扱ソフトウェア一覧はこちら👇
https://t.co/vLDSevx0Xm

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AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD1000）
第２回公募
https://t.co/uDEa6cye0V

公募説明会
研究者等向け：6月5日(金)16:30～18:00
機関等向け ：6月5日(金)11:00～12:00

あらゆる研究へのAI導入を機動的に支援する本事業（1課題最大500万円・1000件規模）。
AIの高度な知識がなくても応募可能です。

計算資源の確保やAI導入を検討中の研究者の皆様、HPC×AIの知見を持つ弊社と一緒に挑戦的な研究の第一歩を踏み出しませんか？
お見積りなどお気軽にご相談ください。
https://t.co/Fexl8sfivf

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📣【導入事例｜徳島大学】

CPUメニーコア搭載学内データベース管理ワークステーションを納品

■構成
・AMD EPYC 9354（64コア / 128スレッド）
・メモリ256GB
・拡張用スロットにU.2 SSDを複数搭載

👉 CPU並列計算をフル活用
👉 拡張ユニットへのSSD RAID運用にて高速・冗長性を両立

CPU×メモリ構成で複数のタスクへの処理に対応
スタンドアローンでの高速処理とデータ運用

将来の拡張も見据えた設計です
https://t.co/ZOVNFFOcH5

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💾 保存だけじゃない。
業務を止めないNAS。

「Synology Solution Site」公開しました。

📂 バックアップ
⚡ 10GbE
🎬 動画編集
🧠 AI / 仮想化
📹 監視カメラ
🗄 RackStation

NAS・SSD・監視カメラ・拡張ユニットまで、
用途別にそのまま選びやすく整理しています。

BC510 / TC510 AIカメラや、
法人向けRackStation構成も掲載中。

「どれを選べばいいかわからない」
そんな方向けのSynology特設ページです。

▼ Synology Solution Site
https://t.co/FdiqGldMQu