データ収集（Data Collection）
データ収集とは、分析や予測に必要な情報を様々な方法で集める作業のことです。
実験、測定、センサー、シミュレーション結果など、目的に応じて最適な方法でデータを取得し、後の分析で使える形で整理・保存します。
品質の高いデータを十分な量集めることが、その後の分析精度を大きく左右する重要なプロセスです。
CAEサロゲートモデルでの活用
CAE解析では、設計パラメータ（材料物性、形状寸法、境界条件など）と解析結果（応力、変形、温度分布など）の関係を学習するため、多様な条件での計算データが必要です。
サロゲートモデルツールでは、体系的にデータを収集・統合できます。
例えば、熱交換器の設計最適化では、フィン形状や材料を変えた数百ケースの熱流体解析結果を収集し、効率的な性能予測モデルを構築します。
サイバネットのAIソフトウェア・ソリューション
サロゲートモデル構築のための深層学習ソフトウェア Neural Concept Studio
Neural Concept Studio (NCS) は、設計プロセスを劇的に加速する深層学習ベースのソフトウェアです。既存の形状パターンやシミュレーションデータからサロゲート(代理)モデルを構築することで、設計変更に対する解析結果が最短数ミリ秒で出力されます。
AI画像認識カスタムソリューション
製造業特化の欠陥検出AIソリューションです。お客様の工場ごとに最適化されたフルオーダーメイドAIだからこそ、他社の汎用AIでは検出できない微細な欠陥も検出可能に。金属・樹脂・塗装・半導体など、あらゆる検査ニーズに対応します。