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原子炉物理/炉心計算技術者
中性子輸送の数値計算
はたらきの中身
- ドメイン
- エネルギー
- 主要ツール
- Synopsys(EDA)・Cadence(EDA)・Siemens EDA(設計)・TCAD(デバイスシミュレータ)・HPCクラスタ(計算基盤)
- 利用シーン
- デバイス/回路シミュレーション・パラメータ最適化・検証・実測照合
- 利用場所
- 設計/解析拠点・クリーンルーム連携
- アプリの種
- 回路シミュレータ・デバイスシミュレータ・レイアウト検証アプリ・実測照合アプリ・歩留り解析アプリ
市場と規模
- 市場規模（日本）
- 数千億円規模
- 市場規模（世界）
- 数兆円規模
- 想定人数（日本）
- 数千〜数万人
- 想定人数（世界）
- 数十万〜数百万人
- ニッチ度
- 5.0
- 収益性
- 5.0
AIとの関係
- AI依存度
- 5年55% / 10年60% / 30年70% / 50年75% / 100年80%
- AI依存の理由
- 数値計算・モデル運用・検証は定型性が高くAIが大半を担う。人は前提と最終判断に縮退し、依存度は高止まり。 希少・高度専門のため担い手は少なく、完全自動化の投資対効果が働きにくい。
- 推奨AI
- 汎用推論LLM＋数値計算: GPT-5.2/Claude＋Python実行
- 実現可能性
- 高
- 関連開発候補
- 数値シミュレーション/CAE
資格・リスク
- 資格（日本）
- 要(業務独占・規制あり)
- 資格（世界）
- 国により要(各国免許・規制)
- 法的・倫理リスク
- 人命・安全に関わる誤作動の責任、安全規制・認証への適合。
この職種で使えるアプリ
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