【2025年】流体解析のおすすめ10製品（全12製品）を徹底比較！満足度や機能での絞り込みも

掲載製品数：12製品

総レビュー数：3件

2025年08月20日

流体解析とは？

流体解析とは、流体の動きや挙動を数値的に予測・可視化する技術のことです。液体や気体などの流体が物体に与える影響をシミュレーションによって解析し、設計や開発、評価に役立てるための工学的手法です。

流体解析の最大の利点は、実際に物理実験を行わずに、製品や構造物における空気や水などの流れを仮想環境で評価できることです。これにより、設計の初期段階から問題点を把握し、開発コストの削減や納期短縮につなげることが可能です。

例えば、自動車業界ではエアロダイナミクスの改善、建築業界では換気効率の最適化、電子機器では冷却性能の検証など、幅広い分野で流体解析が活用されています。

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流体解析の基礎知識

流体解析の機能一覧: 基本機能
流体解析の比較ポイント: ①：解析精度とモデルの再現性; ②：対応している物理モデルの種類; ③：解析スピードと処理効率; ④：操作性とユーザーインターフェース; ⑤：対応フォーマットと外部連携性
流体解析の選び方: ①：自社の解決したい課題を整理する; ②：必要な機能や選定基準を定義する; ③：定義した機能から製品を絞り込む; ④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ; ⑤：無料トライアルで使用感を確認する
流体解析の価格・料金相場: オンプレ型(買い切り型)の価格・料金相場; サブスク型(月額/年額課金型)の価格・料金相場
流体解析の導入メリット: 試作コストと開発期間の削減; 安全性と性能の事前評価が可能; 設計品質の向上と製品差別化
流体解析の導入デメリット: 高額な初期投資とライセンス費用; 操作スキルと専門知識の習得が必要; 実環境との乖離リスク
流体解析の導入で注意すべきポイント: 過信せず実測データと併用する; 社内の解析リテラシーを強化する; ベンダーのサポート体制を確認する
流体解析の最新トレンド: クラウドベースCFDの普及と軽量化; AIと機械学習を用いた解析支援; デジタルツインとの連携強化; Webベース可視化ツールの進化; サステナビリティ領域での活用拡大

流体解析の機能一覧

基本機能

機能	解説
流体解析	気体や液体の流れの状況を数値的に計算し、可視化することができる
解析結果表示	断面表示・ベクトル表示・表面分布・パーティクル表示等の様々な方法で解析結果を確認することができる
メッシュ生成	流体計算のためのメッシュを効率的に作成することができる
CADデータインポート	CADデータをインポートすることで、解析モデル作成の入力工数を大幅に軽減することができる
並列処理	並列計算することで、大規模で複雑な解析に対応することができる

流体解析の比較ポイント

流体解析の比較ポイント

①：解析精度とモデルの再現性
②：対応している物理モデルの種類
③：解析スピードと処理効率
④：操作性とユーザーインターフェース
⑤：対応フォーマットと外部連携性

①：解析精度とモデルの再現性

流体解析の比較ポイントの1つ目としては「解析精度とモデルの再現性」というものが挙げられます。解析精度が高くなければ、現実世界の挙動との誤差が大きくなり、設計の信頼性が損なわれる恐れがあります。

再現性の高いモデルを構築するためには、乱流モデルやメッシュの細かさ、時間ステップの設定などが非常に重要です。例えば、航空機の翼周辺の微小な渦や流れを正確に捉えるには、高精度な解析エンジンが求められます。

精度を軽視したまま意思決定を行うと、後の設計修正が発生し、プロジェクト全体の遅延やコスト増加の原因となるため、解析結果の信頼性を最重視すべきです。

②：対応している物理モデルの種類

流体解析の比較ポイントの2つ目としては「対応している物理モデルの種類」というものが挙げられます。自然対流、強制対流、圧縮性流体、多相流、化学反応、熱伝導など、対象とする流体現象は多岐にわたります。

例えば、電子機器の冷却解析では、熱と流体の連成解析が必要です。一方、配管内の液体輸送ではキャビテーションや多相流の扱いが求められる場面もあります。

目的とする解析現象に対応できる物理モデルを有していなければ、現象を正確に予測できず不適切な設計判断につながる可能性があるため、対象分野に応じて対応範囲の広いソフトを選定することが肝要です。

③：解析スピードと処理効率

流体解析の比較ポイントの3つ目としては「解析スピードと処理効率」というものが挙げられます。解析に要する時間は、プロジェクトの進行速度や業務効率に大きく影響します。

特に、複雑な3Dモデルや大規模なメッシュを扱う場合には、並列処理対応やGPUアクセラレーションなどの機能が大きな差を生みます。処理性能が低いと、一回のシミュレーションに数日かかるケースもあり、業務全体が停滞してしまう可能性もあるでしょう。

効率よくシナリオを回せる解析エンジンや、複数ケースの同時処理に対応したソリューションを導入することが、プロダクト開発の迅速化に直結します。

④：操作性とユーザーインターフェース

流体解析の比較ポイントの4つ目としては「操作性とユーザーインターフェース」というものが挙げられます。解析の技術力が高くても、操作が複雑で直感的でないソフトウェアでは、学習コストが高くなってしまいます。

具体的には、前処理(メッシュ作成)、設定入力、実行管理、後処理(可視化)の各ステップがGUIでスムーズに操作できるかどうかがポイントです。初心者から熟練者まで幅広く活用できるためには、操作性の高さが極めて重要です。

操作の簡素化により教育コストを抑え、属人化のリスクも軽減することができるため、企業内でのスムーズな展開を目指すなら、UI/UXの設計は必ず確認すべき要素です。

⑤：対応フォーマットと外部連携性

流体解析の比較ポイントの5つ目としては「対応フォーマットと外部連携性」というものが挙げられます。CADデータや3Dモデルとの連携、さらには構造解析ソフトや熱解析ツールとのデータ交換が求められることも少なくありません。

例えば、SOLIDWORKSやCATIAで作成した3Dデータをそのままインポートできる機能や、構造解析ツール(例：ANSYS Mechanical)と連携したマルチフィジクス解析を実施できるソフトは、業務全体の効率性を飛躍的に向上させます。

連携性に乏しいツールでは、手動変換や再構築の工数がかかるため、プロセス全体のコスト増加や品質低下につながる可能性があります。

流体解析の選び方

流体解析の選び方

①：自社の解決したい課題を整理する
②：必要な機能や選定基準を定義する
③：定義した機能から製品を絞り込む
④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ
⑤：無料トライアルで使用感を確認する

①：自社の解決したい課題を整理する

流体解析の選び方の1つ目のステップとしては「自社の解決したい課題を整理する」というものが挙げられます。解析ソフトは用途によって必要な機能が大きく異なるため、目的を明確にすることが重要です。

例えば、電子機器の冷却問題を解決したいのか、配管内の圧力損失を可視化したいのか、建物内の換気効率を改善したいのかによって、求められる物理モデルや処理能力も変わってきます。

目的を曖昧にしたまま選定を進めてしまうと、後からツールの限界に直面し、再選定が必要になるケースもあるため、導入前に明確な目的設定を行うことが肝要です。

②：必要な機能や選定基準を定義する

流体解析の選び方の2つ目のステップとしては「必要な機能や選定基準を定義する」というものが挙げられます。課題を整理した後は、それを解決するために必要な解析条件やソフトに求める性能を明確にすることが必要です。

たとえば、圧縮性流体を扱うか、熱流体連成解析が必要か、非定常解析を行いたいかなど、解析手法に応じて機能要件は変わってきます。また、導入の際にはコスト、操作性、学習のしやすさなども選定基準として定義すべきです。

機能要件を曖昧なまま製品を選んでしまうと、期待した性能を発揮できず、投資対効果が低くなる恐れがあるため、要件定義の工程は入念に行うべきです。

③：定義した機能から製品を絞り込む

流体解析の選び方の3つ目のステップとしては「定義した機能から製品を絞り込む」というものが挙げられます。前段で整理した選定基準に基づいて、製品ラインナップから候補を数点に絞っていきます。

例えば、「高精度な乱流解析」と「外部CADとの連携」が両立している製品にフォーカスすることで、効率よく適切な選択が可能となります。加えて、ベンダーのサポート体制や導入事例の有無も比較要素となります。

候補が多すぎる状態では判断が難航するため、優先順位を付けた機能選定が、効率的かつ正確な判断に直結します。

④：レビューや事例を参考に製品を選ぶ

流体解析の選び方の4つ目のステップとしては「レビューや事例を参考に製品を選ぶ」というものが挙げられます。導入実績が豊富な企業や同業他社の評価は、製品選定における大きな判断材料です。

事例としては、自動車部品メーカーが冷却系の流体解析に導入し、試作回数を50％削減できたケースや、建築設備設計で換気の最適化を達成したなど、多様な成果が報告されています。

実際の使用感や運用の難易度、サポート品質などを事前に把握することで、導入後のギャップを未然に防ぐことができます。

⑤：無料トライアルで使用感を確認する

流体解析の選び方の5つ目のステップとしては「無料トライアルで使用感を確認する」というものが挙げられます。実際に使用してみることで、操作性や計算速度、出力の柔軟性を体感できます。

ANSYS FluentやSimScaleなどは、無料トライアルやクラウド版を提供しており、PC環境に依存せず気軽に検証できる利点があります。実業務に近い条件での試用が、ミスマッチの回避と長期運用の成功につながります。

流体解析の価格・料金相場

流体解析ソフトの料金体系は、ライセンス形態やサポートの有無により大きく異なります。以下の表に代表的な価格帯をまとめます。

費用相場	オンプレ型(買い切り型)	サブスク型(月額/年額課金型)
初心者向けのソフト	10万円〜50万円	月額5,000円〜2万円程度
中規模企業向け	100万円〜500万円	月額10万円〜30万円程度
大企業・研究機関向け	500万円以上	月額30万円以上

オンプレ型(買い切り型)の価格・料金相場

オンプレ型の流体解析ソフトの料金相場としては10万円から500万円を超えるケースが一般的です。中堅企業向けには100〜300万円程度のパッケージが多く、研究用途では機能モジュールごとに数百万円かかる場合もあります。

一例として、ANSYS Fluentはライセンス単位で数百万円となる場合があり、長期的にはコストパフォーマンスが高く、安定した使用環境を求めるユーザーに適しています。

サブスク型(月額/年額課金型)の価格・料金相場

サブスク型の流体解析ソフトの価格相場としては月額5,000円〜30万円程度で、導入障壁が低いのが特徴です。SimScaleのようなクラウド型サービスでは、トライアルプランが無料、プロフェッショナルプランが月額数万円という設定になっています。

サブスク型は、初期費用を抑えて短期間の検証やPoCに最適であり、必要に応じた利用がしやすい柔軟な契約体系が魅力です。

流体解析の導入メリット

流体解析の導入メリット

試作コストと開発期間の削減
安全性と性能の事前評価が可能
設計品質の向上と製品差別化

試作コストと開発期間の削減

流体解析のメリットの1つ目としては「試作コストと開発期間の削減」というものが挙げられます。実機による試験の前段階で多くの検証が行えるため、試作回数の削減が可能です。

例えば、航空機の翼形状を何度も物理的に製造・試験するのではなく、仮想的なシミュレーションを通じて最適化すれば、材料費・工数・日数すべてが圧縮できます。

リードタイムの短縮と製造コストの最小化は、製品開発の競争力を高める大きな要因となります。

安全性と性能の事前評価が可能

流体解析のメリットの2つ目としては「安全性と性能の事前評価が可能」という点が挙げられます。人命や社会インフラに関わる製品では、設計段階でのリスク評価が不可欠です。

例えば、ダムや橋梁の構造周辺の水流や風荷重の解析を行うことで、設計ミスによる事故を未然に防げます。また、医療機器における血流解析も、製品の安全性を確保するうえで重要な役割を果たします。

設計品質の向上と製品差別化

流体解析のメリットの3つ目としては「設計品質の向上と製品差別化」という点が挙げられます。微細な流れの最適化が可能になることで、他社製品との差別化や高性能化につながります。

例えば、ノートPCの冷却ファンの最適化により、静音性と性能を両立させた製品開発が可能となり、顧客満足度とブランド価値を向上させます。

高品質な設計は顧客の信頼獲得につながり、ビジネス面でも大きな成果をもたらします。

流体解析の導入デメリット

流体解析の導入デメリット

高額な初期投資とライセンス費用
操作スキルと専門知識の習得が必要
実環境との乖離リスク

高額な初期投資とライセンス費用

流体解析のデメリットの1つ目としては「高額な初期投資とライセンス費用」というものが挙げられます。高性能なソフトウェアと、それを動作させるためのハードウェアにはまとまった初期費用がかかります。

たとえば、大規模な3D解析を行う場合には、100万円を超えるライセンス費に加えて、数十万円規模のワークステーションが必要になることもあります。

中小企業やスタートアップにとっては、導入障壁となるケースが多く、導入には費用対効果の慎重な見極めが求められます。

操作スキルと専門知識の習得が必要

流体解析のデメリットの2つ目としては「操作スキルと専門知識の習得が必要」という点が挙げられます。流体力学の基礎知識に加え、メッシュ作成や境界条件の設定など、専門的なスキルが要求されます。

特に、正確な結果を得るためには、適切な乱流モデルの選定や数値スキームの理解が欠かせません。習得までに時間がかかることが導入後の業務効率に影響を与える可能性があります。

社内教育や外部研修を通じたスキル育成が成功の鍵となります。

実環境との乖離リスク

流体解析のデメリットの3つ目としては「実環境との乖離リスク」が挙げられます。数値計算である以上、現実との完全な一致は不可能であり、モデル化の過程で生じる誤差が結果に影響を与える場合があります。

たとえば、流入条件や物性値の設定ミス、あるいは壁面粗さや乱流の不確定性が、解析結果の信頼性を損なう要因となり得ます。

定期的な実測データとの照合や、複数のモデルによるクロスチェックなどの対策が重要です。

流体解析の導入で注意すべきポイント

流体解析の導入で注意すべきポイント

過信せず実測データと併用する
社内の解析リテラシーを強化する
ベンダーのサポート体制を確認する

過信せず実測データと併用する

流体解析の導入で注意すべきポイントの1つ目としては「過信せず実測データと併用する」ということが挙げられます。解析結果はあくまでも仮想モデル上の予測値であるため、過信すると誤った判断に至る恐れがあります。

たとえば、外部風の変動や温度分布など、シミュレーションでは再現困難な要素も現実には存在します。実測データとの突合によって信頼性を担保することが、正しい意思決定につながります。

社内の解析リテラシーを強化する

流体解析の導入で注意すべき2つ目のポイントは「社内の解析リテラシーを強化する」ことです。解析担当者に依存した運用体制では属人化リスクが高まり、長期運用に支障が出る可能性があります。

複数人によるクロスレビュー体制の整備や、解析ノウハウのドキュメント化、社内研修制度の導入など、組織としての知識の標準化が求められます。

ベンダーのサポート体制を確認する

流体解析の導入で注意すべき3つ目のポイントとしては「ベンダーのサポート体制を確認する」という点が挙げられます。特に初めて流体解析を導入する企業にとって、技術的なサポートの有無は極めて重要です。

インストールや初期設定に加えて、トラブル対応や解析手法の相談など、運用中の不安を解消できる体制が整っているかを事前に確認することで、スムーズな導入・定着が期待できます。

流体解析の最新トレンド

流体解析の最新トレンド

クラウドベースCFDの普及と軽量化
AIと機械学習を用いた解析支援
デジタルツインとの連携強化
Webベース可視化ツールの進化
サステナビリティ領域での活用拡大

クラウドベースCFDの普及と軽量化

流体解析の最新トレンドの1つ目としては「クラウドベースCFDの普及と軽量化」というものが挙げられます。従来のオンプレ型に比べて初期投資が少なく、Webブラウザ上で解析を完結できるサービスが拡大しています。

SimScaleやOnScaleなどのクラウドCFDサービスでは、ローカルPCに依存せず、高速かつ柔軟な解析環境が提供されています。リモートワークやグローバル開発体制とも相性がよく、今後も導入が加速すると見られています。

AIと機械学習を用いた解析支援

2つ目のトレンドは「AIと機械学習を用いた解析支援」です。近年では、学習済みモデルを用いて解析結果を予測したり、形状最適化を支援するアルゴリズムが登場しています。

具体的には、流れのパターンからAIが渦の発生位置を予測する、最適メッシュ密度を自動調整するなどの取り組みが進んでおり、解析者の業務負荷を軽減しながら高精度化を実現しています。

デジタルツインとの連携強化

3つ目のトレンドは「デジタルツインとの連携強化」です。IoTセンサと連動し、現実空間のデータをもとにリアルタイムで解析・予測する仕組みが注目されています。

ビル空調の最適制御や工場ラインの省エネ設計など、リアルとバーチャルを融合したデータ駆動型の設計手法が新たな常識となりつつあります。

Webベース可視化ツールの進化

4つ目のトレンドは「Webベース可視化ツールの進化」です。解析結果の共有・レビューを容易にするため、HTML5ベースやブラウザビューアを用いた可視化が主流となりつつあります。

技術者以外のステークホルダーにも結果を直感的に説明できるため、社内外の意思決定スピードが向上する利点があります。

サステナビリティ領域での活用拡大

5つ目のトレンドとしては「サステナビリティ領域での活用拡大」が挙げられます。脱炭素社会の実現に向けて、風力発電や省エネ空調、環境配慮型の製品設計において、流体解析の活用が進んでいます。

環境性能の見える化と設計段階での最適化が可能となるため、ESG経営やグリーンイノベーションの加速にも貢献しています。

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