HPCシステムズの AI for Science支援サービス
文部科学省「AI for Science」補助金を活用したAI計算基盤をワンストップ提供いたします。 無料相談受付中文部科学省 「AI for Science（SPReAD）」とは
「AI for Science萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD）」は、研究へのAI活用による高度化・加速化を促進することを目的とした文部科学省の補助金制度です。1課題あたり上限500万円（別途間接経費30%配分予定）が支給され、研究期間は交付決定後から約6か月となっています。 対象は自然科学にとどまらず、人文・社会科学を含む全分野が対象となっており、これまでAIの活用が難しいと感じていた文系研究分野においても、積極的な活用が期待されています。AIを研究に初めて導入する方から、研究のさらなる高度化を目指す方まで、幅広い研究者が申請できます。
1課題あたり上限500万円 ＋ 間接経費30%を配分予定
交付決定後から約6か月間の 研究・開発を支援
自然科学から人文・社会科学まで 幅広い分野で申請可能
HPCシステムズが選定した 3種類の導入パッケージ
AI向け静音ワークステーションセット
ローカルエージェント型AI環境設定可能（対話型簡易AIモデル初期導入済※）
| OS | Windows 11 Pro |
|---|---|
| CPU | Intel Core Ultra 7 270K Plus 24コア / ターボブースト時 5.5GHz （Pコア×8：3.7 / 5.4GHz、Eコア×16：3.2 / 4.7GHz） |
| CPUクーラー | 液冷 |
| GPU | Ai4SC-01：NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q（96GB） Ai4SC-02：NVIDIA GeForce RTX 5090 (32GB) |
| Memory | DDR5 128GB |
| Storage | M.2 NVMe SSD 2TB |
| Network | 2.5GbE × 1 / 10GbE × 1 |
| 付属品 | EIZO EV3450XC 34.1型曲面モニター（Webカメラ・マイク内蔵） MS Office Home & Business 2024（最新 永続版） メカニカル・キーボード＆マウス（ホワイト） |
LLM推論・作業環境をWindows PC 1台で完結。オンプレミスAI環境をすぐに構築できるスターターモデル。
ホストPCにNVIDIA DGX Sparkを接続。多様なAI開発環境を1セットで構築できる中級者向け構成。
+
ハイエンドGPU搭載 GPUワークステーションセット
科学技術計算・LLMのファインチューニングにも対応！
ハイエンドGPUを搭載したGPUワークステーションです。本格的なAI研究・シミュレーションを志向する研究者向けのラインナップです。
| OS | Ubuntu 24.04 |
|---|---|
| CPU | AMD Ryzen Threadripper PRO 9955WX 16core 4.5GHz |
| GPU | NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q Workstation Edition（96GB） |
| Memory | DDR5 128GB or 256GB |
| Storage | SATA SSD 960GB × 2 |
| Network | 10GbE × 2 |
| 付属品 | 標準USB接続キーボード・マウス |
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Q
NVIDIA RTX PRO 6000 Blackwell Max-Qは、AI for Science推進において最適な高性能プロフェッショナルGPUです。NVIDIA Blackwellアーキテクチャを採用し、96GBの超高速GDDR7メモリと1792GB/sの広帯域を実現。5th Gen Tensor Coresにより、AIモデル推論・ファインチューニング・大規模データ処理を大幅に高速化します。AI性能は3511 AI TOPS（FP4精度対応）と、前世代比で大幅な向上を実現しています。 この製品について問い合わせる※製品の仕様は予告なく変更させていただく場合がございます。 ※AnythingLLM Desktopに、Dockerで動作するKokoro（音声合成/TTS）とWhisper=speaches（音声認識/STT）を連携させ、日本語の読み上げ・音声入力機能をプリインストール。（Ai4SC-01, 02対象）
HPCシステムズのご支援内容
HPCシステムズは、オンプレミスGPUマシンで自由に試行錯誤できる 『定額・無制限』の計算環境を実現いたします。
クラウド環境同等の短納期
文部科学省『AI for Science 萌芽的挑戦研究創出事業（SPReAD 1000）に対応した在庫モデルにて即納を実現。クラウドの待ち時間や利用制限を気にせず、研究者がいつでも高性能GPUをオンプレミスで利用可能。早期の計算資源の確保を支援し、研究開始までの短縮を実現します。
機密性重視
研究データの機密性を最優先。オンプレミスだからこそ、知的財産や未公開実験データを外部にアップロードすることなく、学習・推論を実行可能。AI for Scienceに不可欠な高品質研究データの創出・活用を、安全に加速します。
性能・拡張性重視
最新NVIDIA RTX PRO 6000 Max-QGPU(96GB,300W)を搭載した高拡張ワークステーションで、AI基盤モデル開発、材料科学・ライフサイエンスのシミュレーション、自動実験（AI駆動ラボ）などを高速化。将来的なGPU、メモリ、ストレージ等の拡張にも対応。「導入」から「稼働開始」までサポート
初・中級者向けサポート
- 専門エンジニアによるオンサイトセットアップサービスが付属可能 搬入・開梱・廃材回収・ラッキング・ケーブリング・起動確認・各種設定作業
- DGX Spark Playbooksに則った内容で不明点をサポート チケット制 4回分付属
上級者向けサポート
- 専門エンジニアによるオンサイトセットアップサービスが付属可能 搬入・開梱・廃材回収・ラッキング・ケーブリング・起動確認・各種設定作業
想定される活用シーン
ライフサイエンス
巨大な分子構造の動態シミュレーション、ゲノム解析の高速化。
材料科学
結晶構造予測や新材料探索における、大規模グラフニューラルネットワークの学習。
気象・環境
高精細な気候モデルの構築と、AIを用いた異常気象予測のリアルタイム化。
エージェントAI
複雑な自律型研究支援AIのローカル環境での開発・実行。
HPCシステムズが 選ばれる理由
高性能コンピューティングの深い専門知識と技術力
量子物理学・理論化学の世界的権威（京都大学名誉教授）をシニアフェローとして迎え、計算化学やAIの研究現場を熟知した博士・修士レベルの技術者が20名以上在籍。単なるハードウェア販売ではなく、皆様の研究分野（例: 機械学習、LLM、分子シミュレーション）に最適な構成を提案。ベンチマーク検証や性能評価を徹底的に行い、「すぐに使える」安定した環境を提供します。徹底したカスタマイズ対応
一例としてLLM推論の場合、お客様の利用条件（モデルサイズ、同時利用人数、コンテキスト長、推論方式など）をヒアリングし、ハードウェア構成からシステムインテグレーションまで柔軟に対応。「AI基盤アセスメント」サービスではPoC（実証実験）から本番導入までを見据えた構成レポートを作成し、「PoCで動いたのに本番で破綻する」リスクを防ぎます。ローカルLLMスターターセットでは、LLM/RAG開発に適したハードウェア＆ソフトウェア一式をプリインストール。豊富なファクトリーサービスとワンストップ支援
国内工場：千葉県匝瑳市において、部品組込・設定・高負荷試験・出荷まで自社一貫対応。導入後サポートも充実：受託計算、計算化学セミナー、材料研究開発支援サービス、量子化学計算学習コンテンツなどハードウェア（GPUサーバ/ワークステーション）＋ソフトウェア（Gaussianなどの計算化学ツール）＋クラウドコンピューティング（Science Cloud）＋教育セミナーをトータルでご提供可能です。ベンチマーク情報や技術情報、導入事例を広く公開
HPCシステムズでは各種ベンチマーク情報や技術情報を積極的に公開・更新しており、最適な製品選定を支援します。Q&A
オンサイトでのセットアップアシストはどのようなことを支援して頂けますか？
A. Ai4SC-02と伴走支援サービスをご購入頂いた場合において、NVIDIA Playbooksに則った内容でご不明な点があれば当社技術メンバーがサポートいたします。実施したいことを整理し、解決方法をご提示いたします。サポートはメールベースで実施いたします。 お問合せ内容によっては各種技術的制約により、実現出来ない可能性がございますこと、予めご了承下さい。
DGX Sparkは何が出来ますか？
A. 一例として、以下のような用途で利用いただいております。（当社実績：2026年3月時点） ・大規模言語モデル（LLM）を用いた研究開発(セキュリティマネジメントエージェントの開発) ・マルチモーダルAIモデルを用いた、高精度な魚種特定システムの開発研究。 具体的には、LLaVA等の大規模言語モデル（LLM）に対し、独自に収集した魚類の画像・テキストデータを活用したファインチューニング ・深層学習による高次元偏微分方程式・後退確率微分方程式の数値解法 ・時系列生成モデルの金融時系列データへの応用 ・大規模連立一次方程式のGPUソルバーの活用 ・バイオインフォマティクス分野での深層学習や機械学習プログラムのプロトタイプ実装 ・医療系の大規模データ解析や、各種機械学習アルゴリズムの評価・開発 ・化粧品の質感を3DCGで再現するAI技術の開発 ・ロボット分野で用いられるVLA(Vision-Language-Action)モデルのファインチューニング、転移学習、再学習 ・言語特徴量と音響特徴量を関連付けるモデル(contrastive pre-trained model between language and audio)の追試（トレーニング＋評価） ・音響合成技術の研究
DGX Sparkの保守はどうなっていますか？
A. 購入日から1年間のメーカー後出しセンドバック保守となり、NVIDIAポータルサイト経由でNVIDIA社へ直接ご連絡いただきます。センドバックはNVIDIA社に直送となります。製品受領時に利用規約の同意とNVIDIA社へ保守登録が必要です。