MBDのあるある悪い例です。知らないと、最適解にたどり着けませんし、資源ばかり浪費します。

1） 悪い設計の後で、MILS検証やHILS検証 を膨大な組み合わせ数で自動実験するが品質が上がらないパターン

2）設計変更のたびに膨大な詳細CAEをたくさん繰り返し、資源を浪費するパターン

3） 性能のための最適化、品質のための最適化、、、、試行錯誤型MBDに陥るパターン

4）最適化する順番を間違えたために、開発後半で大きな問題で行き詰まるパターン

5） 正しい考え方とメソッドでやってるのに、システムが巨大で複雑すぎて意思決定できないパターン（将来はこれが増加）

巨大システム開発 の ご支援

　百年に一度の大変革の時代、指数的なスピードで　開発は高度化＆複雑化＆巨大化　しております

　コンピュータによるシミュレーション活用（MBD開発）なくしてはこれらの開発が不可能な時代となりました。世界一のMBDツールを使えば、だれもが世界一の開発ができるのではありません、使うための考え方やメソッドが何よりも大切になってきます

　試行錯誤している時間はありません

正しいアドバイスを受け、世界一の最適化を早く！

業務プロセス改善 の ご支援

　業務　も　モデルである　と考えております

　これまでのベストプロセス　は

　　　過去の制約で　決まってきたもの、、、

　　　　本当のベストではありません

　この正しい定義から　

　　　アドバイス差し上げたい　と考えております

　その上での　業務自動化モデル　の実現サポートです

高度人材育成 の ご支援

　会社の革新、本当に効率上がったな、ものづくりのレベルが上がったな、と　誰もが感じるようになるためには、　一部の人たちだけが　モデルベース開発を実践しても、そうはなりません。

　モデルベース開発の　考え方が　会社全体に定着し、手も頭もそれを実践できるエンジニアが半数を超えなければ、そのような状態にはなりません

　従来のように、背中を見て育て！　と自然に任せていては、数年どころか１０年遅れます。

　弊社のカリキュラムは、数倍早いスピードで、それができる高度人材育成をサポートしています

　2025年度のコンサルティング実例では

　　　　　のべ４０講座　を　サポートいたしました

特許発明 の ご支援

　特許出願には　アルゴリズム　があります

　それさえつかめば　いくらでも出願できます

　　たとえ新入社員でも

　そのアルゴリズム　をつかめれば

　　特許出願だけではなく　すべてにおいて　

　　　考える能力が上がります

　2025年度のコンサルティング実例では　

　　　のべ５０件の特許出願を　サポートいたしました

　・ベテランチームの出願数が3倍になった

　・新入社員チームが　0.5件／人　の打率で出願

　・先進特許を　発掘から弁理士説明までフルサポート　８件

経営と技術をつなぐ ご支援

　モデルベース開発以前の

　　目指すべき状態の定義から　

　　　が出発点　で最重要点

　その上で　目指すべきものを　

　　　一番ピンで　高効率的に　実現

　モデルベース開発以前の

　　目指すべき状態の定義から　

　　　が出発点　で最重要点

　その上で　目指すべきものを　

　　　一番ピンで　高効率的に　実現