最適設計支援ソフトウェア「Optimus」最新バージョン2026.1販売開始のお知らせ

サイバネットシステム
ダッシュボードとテンプレート機能により、AIで作成したグラフの活用・共有を効率化。設計・開発現場の意思決定を加速します。

サイバネットシステム株式会社（本社：東京都、代表取締役 社長執行役員：白石 善治、以下「サイバネット」）は、グループ会社であるNoesis Solutions NV（本社：ベルギー王国ルーベン市、以下「ノエシス社」）が開発し、サイバネットが販売・サポートする最適設計支援ソフトウェア「Optimus（オプティマス）」の最新バージョン「Optimus 2026.1」の提供を2026年6月24日より開始したことをお知らせいたします。また、7月9日に、「Noesis Japan Conference 2026」を開催することをお知らせします。
Optimusとは
構造、熱、流体、電磁場、音響、公差、制御、光学、電気など様々な分野のCADやCAEソフトウェアを統合化し、解析の自動化／最適化を行う最適設計支援ソフトウェアです。自動車分野をはじめ、航空宇宙や精密機械などの様々な分野の開発プロセスにおいて活用されており、CAD やCAE を使用した製品開発の効率化、品質の向上を実現します。





Optimus製品サイト：https://www.cybernet.co.jp/noesis/product/optimus

■主なバージョンアップ内容

AIを活用したグラフ生成機能「AIポストプロセス」の強化：ダッシュボード化、テンプレート化
「AIポストプロセス」は、Optimusで得られた解析データと生成AIを組み合わせ、対話形式でグラフを生成する機能です。チャットボットにグラフ、表、統計情報の種類／表示形式などを入力するだけで、任意のグラフを簡単に作成でき、設計判断の効率化を支援します。最新バージョンでは、ユーザーからの要望を受け、本機能を大幅に強化しました。

1. グラフのダッシュボード化機能：設計判断を迅速かつ直感的に
製品開発における解析の高度化に伴い、出力されるデータは増加・複雑化しています。そのため、解析専任者や設計者は多数のグラフを個別に確認しながら、設計対象の全体像を把握する必要があります。
最新バージョンでは、AIが生成した多様なグラフから任意のものを選択し、ダッシュボードとして出力する機能を追加しました。

図１： AIポストプロセスのダッシュボード機能：AIが生成した説明文を各グラフに付与することも可能

これにより、多数のグラフを一度に俯瞰しながら確認することが可能となりました。各グラフにはAIによる説明文を付与することもできるため、データから読み取れる傾向の直感的な理解を促し、設計検討の効率化を支援します。

2. グラフのテンプレート化機能：解析ノウハウの蓄積と共有を効率化
これまで、AIポストプロセスで生成したグラフや分析方法をユーザーと共有するには、Pythonスクリプトや画像などをエクスポートして指示文とともに提供する必要があり、手間が生じていました。そのため、有用な分析結果が作成者個人のローカル利用に留まるケースが多くありました。
最新バージョンには、生成したグラフをテンプレートとして保存し再利用可能とする機能が搭載され、GUI上でグラフとAIのスクリプトを他のユーザーが利用できるようになりました。これによって属人化を解消しながら分析ノウハウの効率的な蓄積・展開を実現し、業務全体の生産性向上に寄与します。

図２： AIポストプロセスのテンプレート機能：生成したグラフをポストプロセッサからテンプレート化し、他のユーザーと共有可能に

3. グラフ提案ボタン：最適なグラフを迷うことなく選択可能に
AIにより自動でグラフを作成できるものの、生成内容の指示はユーザーが考える必要があり、グラフの知識がない場合には迷うケースがありました。
最新バージョンには、最適化やDOE（実験計画法）といった手法に応じて、AIが最適なグラフを推奨・提示する「グラフ提案ボタン」機能が追加されました。データ分析やグラフの知識が無いユーザーでも適切な分析方法を選択できるようになり、分析前の試行錯誤にかかる手間や時間の削減に貢献します。

図３：AIポストプロセスのグラフ提案ボタン：データ分析やグラフの知識が無いユーザーでも適切な分析方法を選択可能に

Adaptive DOE（適応型実験計画法）の機能強化：機械学習モデルを追加したサンプリングにより、設計検討の効率化を実現
従来のDOEでは、サンプル点（寸法や物性値などのパラメータの設定）を事前に設定する必要があるため、重要領域のサンプリングが不足したり、重要性の低い領域を過剰にサンプリングしたりしてしまうリスクがあります。特に、1回あたりの計算コストが高い解析や非線形性の強い問題においては、こうしたサンプリングの過不足が、分析精度やデータ収集にかかる時間に大きく影響するため、適切なサンプリングが重要な課題となります。
この課題に対応するため、最新バージョンではAdaptive DOE(※１)用の学習アプローチに機械学習モデルが追加されました。
Adaptive DOEは、サンプリング結果を逐次学習しながら次のサンプル点を繰り返し決定する適応的な手法で、重要領域へサンプリングを集中させることができます。これまでは、学習に用いられるのは補間モデルのみでしたが、最新バージョンからは機械学習モデルが追加され、学習の品質が大きく向上しました。

図４：Adaptive DOE：機械学習モデルの追加により、少ない解析回数でも高精度な応答曲面のモデル構築を実現

また、従来はサンプリング後に手動で作成が必要だった応答曲面モデルを、任意の出力に対して自動生成できるようになりました。これにより、少ない解析回数で高精度な応答曲面モデルを構築でき、設計検討の効率化と迅速な意思決定を後押しします。
非線形陽解法ソルバー「Ansys LS-DYNA」および車両運動シミュレーションソフト「Adams Car」との連携強化
OptimusとCAEソフトウェアの連携機能は、モデルのパラメータ化や解析結果の取得を自動化し、最適化プロセスへ組み込むための重要な基盤です。今回のバージョンには、非線形陽解法ソルバー「Ansys LS-DYNA」(※２)および車両運動シミュレーションソフト「Adams Car」(※３)の専用インターフェースを追加し、パラメータ設定や解析実行、結果の抽出を自動化しました。
これにより、両CAEソフトウェアとOptimusを連携させた解析において、設計変数を広く変化させた探索や多数ケースの効率的な評価が可能となり、設計の初期段階からより高精度な性能検討を実現します。

■非線形陽解法ソルバー「Ansys LS-DYNA」とのダイレクトインタフェース

図５：「Ansys LS-DYNA」のダイレクトインタフェースを用いた解析シーケンス。abstat、d3hsp、d3plot、deforc、elout、nodout、rcforc、rwforc、secforcなどのインプットおよびアウトプットファイル形式をサポート。LS-DYNAをリモートで実行できるようになったため、ユーザーはOptimusのワークフローを実行しているマシンとは別のマシンでシミュレーションを実施可能に。

■車両運動シミュレーションソフト「Adams Car」とのダイレクトインタフェース
ESFファイルタイプおよびアセンブリタイプの両方に対応しています。

図６：「Adams Car」ESFファイルタイプのダイレクトインタフェースを用いた解析シーケンス。設計パラメータやシミュレーション条件を自動的に検出し、結果も含めてOptimusのワークフローへシームレスに取り込むことが可能に。



図７：「Adams Car」アセンブリタイプのダイレクトインタフェースを用いた解析シーケンス。バイナリデータから直接パラメータを抽出・変更できる仕組みを実現し、モデル準備から解析実行、結果取得までを一貫して自動化可能に。


Optimus 2026.1の詳細については、下記Webサイトをご覧ください。
https://www.cybernet.co.jp/noesis/product/optimus/release/

■「Noesis Japan Conference 2026」のご案内

OptimusをはじめとしたNoesis製品ユーザーの事例を中心に、CAEの最適化、PIDO、AIを活用した設計プロセスの高度化を実現させる最新の取り組みをご紹介します。




※ 内容は予告なく変更となる場合があります。あらかじめご了承ください。

注釈
※１：Adaptive DOE（適応型実験計画法）：実験結果を学習し、性能の変化が大きいと予測される入力パラメータの条件で次の実験を行う実験計画法（DOE）。あらかじめすべての実験条件を決める従来のDOEに比べ、少ない実験回数で迅速かつ高精度なデータ分析や予測モデルの構築が可能になる。

※２：非線形陽解法ソルバー「Ansys LS-DYNA」：米Ansys社が販売している構造解析ソフトウェア。激しい衝撃や材料の変形・破壊を正確に予測できるのが特長。自動車の安全性評価や乗員保護のシミュレーションには欠かせないツールとされ、流体や熱との連成解析にもよく使われている。
詳細は：https://www.cybernet.co.jp/ansys/product/lsdyna/index.html

※３：車両運動シミュレーションソフト「Adams Car」：米Cadence社が販売しているCAEソフトウェア。サスペンションやステアリングなどの部品をバーチャル上で組み立て、乗り心地、操縦安定性、走行性能をシミュレーションできるツール。

ノエシス社について
ノエシス（Noesis Solutions NV社）は、2003 年に設立され、最適設計にフォーカスしたソフトウェアの開発・販売・技術サポートを行っています。主にエンジニアリングプロセスの統合と設計最適化を支援するソフトウェアを提供しています。2010年7月より、サイバネットの100%子会社としてグループ傘下に入りました。取り扱い製品である Optimusは、様々なCAEソフトウェアやCADに対応し、設計において複数の条件下で、最適な解を導き出す最適設計支援ツールです。
ノエシス社に関する詳しい情報については、下記Webサイトをご覧ください。
https://www.noesissolutions.com/

サイバネットについて
1985年の創業以来、物理学をはじめとする科学技術とデジタル技術の双方に精通した技術者集団として、製造業の開発・設計部門や大学、政府系研究機関に対し、最先端のデジタルソリューションおよび技術コンサルティングサービスを提供しています。
現在では、創業当初から取り組んできたCAEを核に、PLMやXR、インサイトITなどへ事業領域を拡大。ものづくりの工程全体におけるデジタル化を推進し、業務の効率化・高度化に貢献しています。また、これらを支える基盤として、クラウドやデータベースおよびセキュリティ関連のソリューションも提供し、企業が安心してDXを進められる環境づくりを支援しています。さらに、AIを活用した大腸内視鏡向けプログラム医療機器として、国内で初めて診療報酬加算の対象となるなど、医療AIのパイオニアとして業界をリードしています。
サイバネットシステム株式会社に関する詳しい情報については、下記Webサイトをご覧ください。
https://www.cybernet.co.jp/

※記載されている団体名、ブランド名、製品名、サービス名は、各所有者の商標および登録商標です。