予測 - 企業16社の製品一覧とランキング

更新日: 集計期間:2025年04月16日~2025年05月13日
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企業ランキング

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  1. シスメット株式会社 福岡県/情報通信業 本社/福岡県北九州市 ・東日本営業所/埼玉県入間市 ・北日本営業所/北海道札幌市
  2. パトコア株式会社 東京都/情報通信業
  3. ダッソー・システムズ株式会社 東京都/その他
  4. 4 ソホビービー株式会社 東京都/その他
  5. 4 株式会社矢野経済研究所 東京都/その他

製品ランキング

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  1. 【羅針盤PLUS】日本沿岸海域を1kmメッシュでピンポイント予測 シスメット株式会社 本社/福岡県北九州市 ・東日本営業所/埼玉県入間市 ・北日本営業所/北海道札幌市
  2. pKa予測・分子種予測・等電点予測『Protonation』 パトコア株式会社
  3. 【利益最大化を実現!】AIを活用したパチンコ新台の稼働予測 ソホビービー株式会社
  4. 4 BIOVIA COSMOtherm ~溶液中の分子の物性予測 ダッソー・システムズ株式会社
  5. 4 古典分子動力学計算による液体、ポリマーの物性予測 ダッソー・システムズ株式会社

製品一覧

31~35 件を表示 / 全 35 件

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世界のピストンリングアフターマーケット - 2031年予測

2024年の25億ドルから2031年には37億ドルに成長し、年平均成長率(CAGR)は5.8%になると予測

Fairfield Market Research社は、関連性の高い市場データと洞察に満ちた詳細なレポートを発行している調査会社です。 アフターマーケットの成長の原動力となっているのは、車両の老朽化と寿命の延長に伴う、車両の修理・メンテナンスニーズの増加です。セラミック複合材料やスチール合金などのピストンリング材料の技術的進歩は、耐久性と効率を向上させます。eコマース・プラットフォームを含む強固な流通網が、アフターマーケット製品の世界的な容易な入手を保証し、市場の拡大を促進しています。 本レポートは、世界のピストンリングアフターマーケットに関する詳細な分析を提供します。リング別、材料別、エンジン別、地域別に分けて市場を分析し、主要な市場プレーヤーの戦略や課題についても詳細に述べられています。

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【利益最大化を実現!】AIを活用したパチンコ新台の稼働予測

過去のデータから未来の状況が分かる!パチンコ台のアウト予測

パチンコ業界では、構造的課題(高射幸性機種の撤去・ギャンブル依存症対策・店内禁煙化等)やデジタルシフトに加えて新型コロナウイルスの影響から、顧客離れが加速しています。経験に基づく経営の限界に達しており、新たなアプローチを必要としていました。 具体的な取り組み 1,提供されたデータをもとに稼働データと相関性の高いデータを抽出 2,全国データと機種別スペックデータから導入前に新規機種のアウト予測(適正購入機種の評価) 3,新台販売から2日間の機種別稼働データから2週間分のアウトを予測(適正設置台数の把握) 導入後、ベテランでも30%もの誤差が生じていた3日間の新台の稼働予測の誤差はわずかに約10%に改善されました。人手に頼らない方法を実現し、適切な投資判断にも貢献できます。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • 科学計算・シミュレーションソフトウェア

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【英文調査レポート】SP向けルーターとスイッチの5年予測

速度や技術関連の収益、ポート/ユニット出荷、平均販売価格の予測を含む表を掲載、SP向けルーターとスイッチの市場動向の5年予測

Dell'Oro Group の「サービスプロバイダのルータ&スイッチ5年予測レポート」は、サービスプロバイダのルータとスイッチ市場を、現在から過去に至るまで詳細に調査・分析しています。本レポートには、地域別、顧客タイプ別、ユースケース別の製造収益、平均販売価格、ユニットおよびポート出荷に関する定性的分析と詳細統計が含まれています

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【英文調査レポート】DC向け半導体とコンポーネントの5年予測

AI構築により今後5年間でGPUとその他のアクセラレータの売上は、年平均成長率38%で増加する見込み

Dell'Oro Groupの「データセンター向けIT半導体およびコンポーネント5年予測レポート」は、アクセラレータ、CPU、メモリ、ネットワークインターフェースカード(NIC)、HDDやSSDなどのストレージドライブなどの技術について、メーカーの売上高や出荷台数を網羅した表で、市場の完全かつ詳細な分析を提供する。

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【未来の医師不足を解決へ】糖尿病患者のリスクを予測

糖尿病患者のリスクを予測!誰でも“専門家 の知識で評価可能、未来の「医師不足」解決へ

誰でも簡単にAIモデルを作成できるAIプラットフォームサービス『HAMPANAI AI』にて、 糖尿病患者のリスク予測を行った事例をご紹介いたします。 同大学では、一般の職員さんが保健指導の対象者の抽出を実施しており、 誤ったリスク判断での責任問題が発生してしまう可能性がありました。 導入後は、限られた情報からAIが適した評価を支援し、知識が無い人でも 専門家レベルの判断が可能になりました。 【課題】 ■一般の職員さんが保健指導の対象者の抽出を実施 ■誤ったリスク判断での責任問題が発生してしまう可能性 ■専門家のデータ量が多く、分析自体が高レベル ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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