【2026年】原子力エンジニア原子炉PC｜MCNP+RELAP+PWR

原子力エンジニアが選ぶ 2026 年型 HPC パソコン構成の完全ガイド

2025 年から 2026 年にかけて、原子力工学におけるシミュレーション技術は飛躍的な進化を遂げています。従来の数値計算コードは、単に安全率を確認するだけのツールから、次世代小型モジュラー炉（SMR）や先進炉の設計最適化、および TerraPower が推進するナトリウム冷却炉のような革新的なシステムの安全性解析へとその役割を大きく変容させました。この文脈において、計算機資源はもはや単なる作業用ツールではなく、研究開発の成否を分ける重要なインフラストラクチャです。特に原子力安全基準を満たすためには、IAEA（国際原子力機関）が推奨する検証基準や BEAVRS ベンチマークのような厳格なテストケースを高精度で処理できる性能が求められます。

従来のデスクトップ PC では到底対応できないほどの演算負荷を抱えるため、私たちは「原子炉 PC」と呼ぶにふさわしい、極めて特殊な構成のワークステーションが必要となります。本記事では、MCNP（Monte Carlo N-Particle）や RELAP5 といった計算コードを安定かつ高速に動作させるためのハードウェア選定基準を徹底解説します。特に 2026 年春時点での市場で入手可能な最新パーツを用いた構成案を提示し、メモリ容量が演算精度に与える影響や GPU アクセラレーションの活用方法について具体的な数値を交えて論じます。

ここでは専門的な知識を持つエンジニア向けに、部品ごとの熱設計や電源要件までを含めた「自作」の視点を取り入れています。市販のサーバー機はコストや拡張性に制限があるため、原子力シミュレーションという特殊な用途に合わせて最適化された構成を構築する意義は大きいです。以下では、CPU から冷却システムに至るまで、各セクションで具体的な製品名とスペック値を挙げながら、2026 年モデルとして推奨される構成を詳細に記述します。これにより、予算対効果の高い高性能計算環境の構築が可能となります。

MCNP と RELAP5 の計算特性とハードウェア要件の違い

原子力シミュレーションにおいて最も頻繁に使用されるコードの一つが、ロスアラモス国立研究所によって開発・維持されている「MCNP」シリーズです。2026 年時点では MCNP7.1 が標準的なバージョンとなっており、モンテカルロ法に基づく中性子輸送計算を得意としています。この手法は確率的なサンプリングに依存するため、収束するまでには膨大な数の粒子追跡が必要です。例えば、PWR（加圧水型炉）の中性子スペクトル解析を行う場合、10 の 9 乗回以上のイベント計算が必要になるケースも珍しくありません。このため、CPU のシングルコア性能よりも、マルチスレッド処理能力とキャッシュ容量が極めて重要視されます。

対照的に、「RELAP5-3D」のような熱水力コードは、炉内流体の挙動を偏微分方程式で解く手法を採用しています。これは時間ステップごとに流体の圧力・温度・流量を計算する必要があるため、メモリ帯域幅とメモリアクセス速度がボトルネックになりやすい傾向があります。特に PWR や BWR（沸騰水型炉）の全燃料棒モデルを解析する場合、数千行以上のメッシュグリッドが必要となり、256GB を超える大容量メモリが必須となります。また、計算途中での停止・再開機能であるチェックポイント処理において、ストレージへの高速なデータ書き込み能力が求められます。

これらのソフトウェア特性を理解することは、適切なハードウェア選定を行うための第一歩です。例えば MCNP は並列化効率（MPI 結合）が高い一方で、RELAP5 はメモリ帯域依存度が高いという違いがあります。このため、CPU のコア数とメモリのチャネル数をバランスよく配置することが、計算時間の短縮に直結します。また、2026 年以降のコードは AI ベースの加速機能を含むようになったものも存在し、GPU の活用が一般的な選択肢となりつつあります。ここでは GPU が直接計算を行うのではなく、データ前処理や勾配計算をアシストする形での利用が主流です。

CPU 選定の決定版：Xeon W-3400 シリーズと Threadripper Pro 比較

原子力シミュレーション用 PC の心臓部となるのが CPU です。2026 年春現在、市場で最も推奨されるのは Intel の Xeon W-3475X（Sapphire Rapids）または AMD の Ryzen Threadripper PRO 7985WX です。両者ともサーバーグレードのプロセッサであり、ECC メモリ対応と PCIe レーン数の豊富さが特徴です。Intel Xeon W シリーズは、AVX-512 命令セットのサポートにより、浮動小数点演算処理に優れており、MCNP のような数値計算において安定したパフォーマンスを発揮します。具体的には、コア数は最大 56 コアでスレッド数は 112 スレッド、キャッシュ容量は L3 で 140MB に達し、これによりデータ転送の待ち時間を最小限に抑えます。

一方、AMD の Threadripper PRO シリーズは、より高いマルチタスク性能と PCIe Gen5 のサポートが特徴です。7985WX は最大 64 コア/128 スレッドを備え、メモリチャネル数は 8 チャンネルとなっています。これはメモリアクセス帯域の最大化に寄与し、RELAP5 のような大規模メッシュ計算において有効です。また、2026 年には次世代の Zen 5 アーキテクチャに基づくモデルも一部登場しており、1 ワットあたりの演算性能（パフォーマンス・パー・ワット）が改善されています。電力効率を重視するデータセンターや研究室では、AMD の構成が選定されることが多くなっています。

両者の比較において、コストとサポート体制も重要な判断要素となります。Xeon W は Intel の QPI バス技術により、マルチソケット構成への拡張性が非常に高いです。しかし、原子力シミュレーション用 PC では単一マザーボードで完結させることが多く、この点は必ずしも必須ではありません。一方、AMD 製品は消費電力の制御が比較的容易で、冷却コストを抑えるメリットがあります。以下の表に、代表的なモデルのスペックを比較します。

この比較から、RELAP5 のようなメモリ帯域依存タスクには AMD が有利ですが、MCNP の単発計算では Intel のキャッシュ性能が有効に働きます。また、2026 年モデルでは両社とも TDP を 450W まで引き上げるオプションモードを提供しており、負荷の高い計算時には冷却システムの耐熱性を必ず確認する必要があります。

メモリ容量と帯域：256GB DDR5 ECC の重要性

原子力シミュレーションにおいてメモリ不足は致命的なエラーを引き起こします。特に BEAVRS ベンチマークや大規模炉心モデルを扱う場合、100GB 単位のメモリ領域が必要になることが一般的です。そのため、推奨構成として「256GB」以上の DDR5 ECC メモリを搭載することが必須条件となります。ECC（Error Correction Code）機能は、宇宙線によるビット反転や熱雑音によって生じるメモリエラーを自動検出・修正する役割を持ちます。原子力計算では、数値誤差が設計の安全性判断に直結するため、データの完全性は妥協できません。

2026 年時点での標準的なメモリ規格は DDR5-4800 または DDR5-5600 です。ただし、Xeon W や Threadripper PRO のプラットフォームでは、DDR5-4400 以上で動作するメモリが安定して扱えます。特に帯域幅の確保が重要であるため、デュアルチャネルやクアッドチャネルではなく、最大チャンネル数（8 または 16）をすべて埋める構成が推奨されます。例えば Samsung の M393A2K40CB1-CDW というモデルを使用する場合、2DPC（Dual Rank Chip）の 32GB モジュールを 8 枚使用することで、256GB を確保しつつ帯域幅を最大化できます。

メモリタイミングについても考慮が必要です。CAS レイテンシは CL36 またはそれ以下が望ましいです。高い周波数と低いレイテンシは、計算開始時のデータ読み込み速度に影響し、特にチェックポイント処理の頻度が高い場合、その分だけシステム全体の応答性が向上します。また、メモリを 4 枚以上挿入する際は、マザーボードのマニュアルに従ってスロット番号を指定する必要があります。誤った順序での装着は安定動作を阻害し、計算中のクラッシュ原因となります。

この表からもわかるように、32GB モジュールを 8 枚使用する構成が帯域幅と容量のバランスにおいて最適です。また、2026 年以降は DDR5-6000 の対応が一部で始まっていますが、まだ ECC 対応モジュールが少ないため、安定性を優先して 4800-5200MHz クラスを選定することが無難です。

GPU 活用戦略：AMD MI300X と NVIDIA H100 の比較

近年の原子力シミュレーションでは、GPU（Graphics Processing Unit）を活用したハイブリッド計算が増加しています。特に AI を用いた代償モデル（Surrogate Model）の構築や、モンテカルロ法の並列処理加速において GPU が活躍します。2026 年時点で最も注目されるのは AMD の MI300X です。これは HPC と AI に特化したアクセラレータであり、192GB の HBM3e メモリを搭載しています。原子力計算で扱う巨大な行列演算やデータセットをメモリ内に保持できるため、PCIe バスを経由するデータ転送のボトルネックを解消できます。

対照的に NVIDIA の H100 や A100 も依然として強力な選択肢です。特に CUDA コアを活用したコードが充実しているため、既存の計算ライブラリとの互換性が高いのが特徴です。しかし、原子力シミュレーション用 PC においては、コストパフォーマンスとメモリ容量の面で AMD MI300X の方が有利となるケースが多いです。MI300X は単一カードで 192GB を持つため、複数枚の GPU を並列に使うよりも、単一の強力な GPU で処理を完結させる構成が簡素化につながります。

しかし、GPU の導入には冷却と電源の増設が必要です。MI300X の TDP は 750W に達するため、通常のグラボ用クーラーでは対応できません。専用ファンユニットまたは水冷プレートを使用する必要があります。また、PCIe スロットの電力供給も 250W 以上を必要とするため、マザーボードの PCIe レーン配置や電源ケーブルの配線に注意が必要です。以下の表に GPU のスペック比較を示します。

この比較から、メモリ帯域と容量を最優先する場合は MI300X が優位です。また、ROCm（Radeon Open Compute）ソフトウェアスタックの成熟により、2026 年時点では Linux ベースの計算環境での利用がスムーズに行えます。ただし、特定の原子力解析コードが NVIDIA CUDA に最適化されている場合のみ、H100 の導入を検討すべきです。

ストレージ構成と I/O パフォーマンスの最適化

計算中に生成されるデータ量は膨大になります。特に MCNP や RELAP5 の出力ファイルは数 GB から数十 GB に達することがあり、これらを高速に読み書きできるストレージが不可欠です。2026 年時点では NVMe SSD が標準ですが、Gen4 よりも Gen5 を採用したモデルが推奨されます。Samsung の「990 PRO」や Crucial の「T700」のような Gen5 SSD は、連続読み取り速度で 14,000 MB/s に達します。これにより、計算結果の保存や、チェックポイントからの復元時間が劇的に短縮されます。

ただし、ストレージは単に高速であるだけでなく、信頼性も求められます。原子力シミュレーションの場合、計算が中断されたり電源が切れたりすると、数日分の計算データが失われるリスクがあります。そのため、RAID 1（ミラーリング）構成による redundancy（冗長化）が推奨されます。2TB の SSD を 2 枚用意し、同じデータを同時に書き込むことで、片方のドライブ故障時も計算を継続できます。また、OS とデータの分離も重要です。OS は高速な 512GB M.2 SSD に置き、データ用には大容量の Gen4/Gen5 NVMe を配置するのがベストプラクティスです。

SSD の寿命（TBW: Total Bytes Written）にも注意が必要です。計算頻度が高い環境では SSD が早期に劣化する可能性があります。Intel の「Optane」のようなメモリストレージハイブリッド技術は一部廃れつつありますが、現在では高耐久な企業向け SSD を使用することが一般的です。例えば Micron の「7450 PRO」や Samsung の「983 DCT」などは、企業のバックアップ用として設計されており、連続書き込み耐久性に優れています。

この構成により、OS の起動から計算開始までの待ち時間を最小限に抑えつつ、重要な計算結果を安全に保存できます。また、ストレージの温度管理も重要で、Gen5 SSD は発熱が大きいためヒートシンク付きモデルを選ぶか、ケース内のエアフローを強化する必要があります。

冷却システム：水冷 vs エアクーラーで高温計算を安定させる

原子力シミュレーション用 PC は長時間高負荷状態が続くため、冷却システムの信頼性がシステムの寿命を決定します。空冷クーラーでは限界があり、特に CPU の TDP が 350W を超える構成では、240mm または 360mm ワイドのラジエーターを持つ AIO（All-In-One）ウォータークーラーが推奨されます。Corsair の「H170i Elite Capellix」や NZXT の「Kraken Elite」シリーズは、高性能なファンの制御と静音性を両立しています。ただし、CPU が 450W モードで動作する場合は、より強力な水冷システムが必要です。

さらに高パフォーマンスを求める場合、カスタムループ（自作水冷）が選択肢となります。EKWB（EK Water Blocks）などのメーカーから、Xeon W や Threadripper PRO の专用クーラーが発売されています。これらは CPU ソケットの熱伝導効率を最大化し、液冷による冷却能力を 50℃以上の差で引き出します。特に MCNP の収束計算中は CPU が常に 100% 負荷状態になるため、CPU 温度が 95℃を超えるとスロットリングが発生し、計算速度が落ちます。これを防ぐために、水冷ラジエーターはケースの後方または上部に設置し、排気効率を高めることが重要です。

また、GPU の冷却も見過ごせません。MI300X は空冷モデルが存在しないため、水冷プレートと専用ファンユニットの組み合わせが必要です。この場合、ケース内のエアフローが複雑になるため、ダクト設計やフィルターの清掃頻度を上げなければなりません。2026 年時点では、液体金属を使用した熱伝導パッドも一部で利用されており、CPU とヒートスプレッダー間の熱抵抗を大幅に低減できます。ただし、この手法は絶縁処理が難しく、DIY ユーザーには上級者向けの技術です。

この比較から、計算の安定性と静音性を両立させるには AIO またはカスタムループが最適です。特に長期運転を想定する場合、水冷液の蒸発や漏れリスクを管理できる知識が必要です。定期的に冷却液の状態を確認し、2026 年モデルでは抗菌性が強化されたクーラントが主流であることを忘れないでください。

電源ユニットの選定：1600W 以上が必要になる理由

原子力シミュレーション用 PC の電力供給は、システムの安定稼働に直結します。CPU（350-450W）、GPU（750W）、マザーボード、メモリ、ストレージなどを合計すると、ピーク時の消費電力は 1200W を超えることが珍しくありません。したがって、1600W 以上の電源ユニットを確保する必要があります。2026 年時点では ATX 3.1/3.2規格に対応し、PCIe 5.0 電源コネクタ（12VHPWR）をサポートするモデルが推奨されます。Seasonic の「PRIME TX-1600」や Super Flower の「Leadex VII 1600W」は、94% 以上の高効率を実現しており、電力ロスを最小限に抑えます。

電源ユニットの選定において重要なのは、電圧安定性とリップルノイズです。原子力計算では数値精度が重要であるため、電圧の揺らぎが演算結果に影響を与える可能性があります。ATX 3.1 規格は、CPU の瞬時高負荷に対する対応力を強化しており、12V レールの電圧変動を±5%以内に抑えることを要求しています。また、電源ユニット自体に冗長性を求める場合は、二重化構成（PSU Redundancy）を検討することも可能です。ただし、PC 単体での運用が一般的であるため、高品質な単一 PSU の選定で十分です。

ケーブル管理も重要な要素です。1600W を扱う場合、太い電源ケーブルを多数使用するため、ケース内の空気の流れを阻害しないよう配線する必要があります。特に GPU 用の PCIe コネクタは、熱が発生しやすいため、コネクタ内部の接触抵抗を確認し、適切なトルクで固定することが推奨されます。また、UPS（無停電電源装置）との接続も検討すべきです。計算中の停電はデータ破損の原因となるため、1600W の UPS を使用して、短時間でも安全にシャットダウンできる体制を整えます。

このように、電源はシステム全体の信頼性を支える重要なコンポーネントです。予算を削らないことが、最終的な計算精度と安全性の確保につながります。また、2026 年モデルでは AI ファン制御機能が標準化されており、負荷に応じて静音モードとパフォーマンスモードを自動切り替えます。

ケース選定と拡張性：サーバーラック型とタワー型の比較

ケース選びは、冷却性能と拡張性のバランスが鍵となります。原子力シミュレーション用 PC では、広大なケース内部に大型の水冷ラジエーターや GPU を配置する必要があるため、フルタワーケースまたはサーバーラック型ケースが適しています。Lian Li の「O11 Dynamic EVO XL」は、AIO クーラーの設置と airflow（空気の流れ）の確保において優れており、DIY ユーザーにも人気があります。しかし、より本格的な運用を想定する場合は、Supermicro や Dell PowerEdge のラックマウントケースを使用することがあります。

サーバーラック型ケースは、2U または 4U フォームファクタで設計されており、複数の GPU と CPU を密集して配置できます。その代わり、静音性は犠牲になる傾向があります。また、拡張カードやメモリへのアクセスがタワー型より困難です。一方、タワー型ケースはメンテナンス性が高く、内部の清掃やパーツ交換が容易です。2026 年時点では、ケース内のエアフローを最適化するためのダクト設計が標準化されており、冷却効率の高いモデルが増えています。

また、ケースの素材も重要です。金属製であることは必須ですが、静電気が発生しやすい環境での使用には注意が必要です。原子力施設内では静電気対策が厳格なため、ケースのアース接続を確実に行うことが推奨されます。さらに、ケース内の温度計や湿度センサーを搭載したモデルも一部で登場しており、環境管理を容易にします。

この表から、フルタワーまたはラック型が GPU 搭載数と冷却性能のバランスにおいて優れています。特に MI300X を複数枚使用する場合は、ラック型の排気経路を確保できることを確認してください。また、ケース内のケーブル管理スペースも重要であり、エアフローを阻害しない配線が求められます。

2025-2026 年に向けた次世代 PC の将来性と AI 統合

2025 年から 2026 年にかけての原子力シミュレーションは、AI との統合が進んでいます。従来の数値計算コードにニューラルネットワークを組み合わせることで、計算コストを大幅に削減する試みが行われています。このため、GPU の役割は単なる並列処理だけでなく、データの前処理やモデル推論においても重要になります。2026 年モデルでは、CPU と GPU が共有メモリを持つ統合アーキテクチャの導入も一部で始まっています。これにより、PCIe バスを経由しないデータ転送が可能になり、計算速度が飛躍的に向上します。

また、クラウドハイブリッド型の運用模式も一般的になっています。オンプレミスでの大規模計算は継続しつつ、特定のサブタスクをクラウド HPC クラスタへオフロードする構成です。この場合、ネットワーク帯域幅が重要となり、100GbE または InfiniBand 接続が推奨されます。ローカル PC は高速な計算環境として維持し、クラウドはスケーラビリティを提供するという役割分担です。

さらに、省エネルギー化への取り組みも進んでいます。2026 年の規格では、TDP の下限値が設定され、アイドル時の消費電力を極力抑えるよう設計されています。原子力安全の観点からは、計算機自体の安全性と信頼性も重要視されており、ECC メモリの標準化や、電源ユニットの冗長性がより強化される傾向にあります。

このように、次世代の PC は計算性能だけでなく、AI との連携やエネルギー効率においても進化を続けています。自作 PC を検討する際は、これらの将来性を考慮して長期的な運用を見据えた選択を行うことが重要です。特に、ソフトウェアアップデートに対応できる柔軟性のある構成を心がけてください。

導入ステップと注意点：安全で安定した環境構築のために

実際に原子力シミュレーション用 PC を組み立てる際には、いくつかの注意点を遵守する必要があります。まず、マザーボードの BIOS フラッシュアップが重要です。最新の CPU やメモリを正しく認識させるために、製造元の推奨バージョンに更新します。特に Xeon W シリーズでは、BIOS のバージョンによってメモリの安定動作周波数が異なる場合があります。また、オペレーティングシステムは Windows 10/11 Pro または U[bun](/glossary/bun-runtime)tu Server LTS を使用し、原子力計算用ドライバを適宜インストールします。

次に、ソフトウェアのライセンス管理です。MCNP や RELAP5 は商用ライセンスが必要な場合があり、ハードウェア ID に紐付けて認証が行われます。PC の構成変更が頻繁に行われると、ライセンス認証に問題が生じる可能性があるため、重要なパーツ交換は事前にご相談ください。また、計算結果のバックアップ体制も必須です。NAS（Network Attached Storage）やクラウドストレージを連携させ、データ消失リスクを最小限に抑えます。

最後に、熱対策の継続的な監視です。高負荷計算中は CPU や GPU の温度が上昇します。HWMonitor や AIDA64 などのモニタリングツールを使用して、常に温度を確認してください。95℃を超える場合は即座に冷却システムの再点検が必要です。また、定期的なホコリ取りも必須であり、フィルター清掃は月 1 回を目安に行います。

よくある質問（FAQ）

Q1: MCNP6.3 と MCNP7.0 では必要なメモリ容量は変わりますか？ A1: はい、変わります。MCNP7.0 はより大規模なモデルを扱うための最適化が施されており、2026 年時点では平均して 50-100GB の追加メモリが必要になるケースがあります。特にベータ版のコードを使用する場合は、余裕を持った 256GB を推奨します。

Q2: Threadripper PRO と Xeon W のどちらが原子力計算に最適ですか？ A2: RELAP5 などの流体計算ではメモリ帯域幅が重要であるため、Threadripper PRO が有利です。一方、MCNP のような粒子追跡計算ではキャッシュ性能が高く、Intel Xeon W-3400 シリーズが優位です。用途に応じて選定してください。

Q3: 256GB メモリを装着する際、どのスロットに挿入すべきですか？ A3: マザーボードのマニュアルに従って、スロットの番号を確認してください。通常は A1, B1, C1, D1 から順に挿入し、空いているスロットも同様に埋めます。特に Xeon W では、8 チャンネルをすべて使用するため、指定された順序が重要です。

Q4: GPU は必須ですか？計算速度はどの程度上がりますか？ A4: 必須ではありませんが、AI 加速機能を使用する場合は有益です。MCNP の一部モジュールでは GPU を介して処理速度が 2-3 倍向上することがあります。ただし、コードのバージョンと GPU ドライバの互換性を確認する必要があります。

Q5: 冷却は空冷でも大丈夫ですか？ A5: CPU が 450W モードで動作する場合は、空冷では限界があります。推奨温度維持のためには水冷（AIO またはカスタムループ）が必須です。特に夏季の室温が高い場合、空冷での安定動作は困難です。

Q6: OS は Windows か Linux のどちらを選ぶべきですか？ A6: MCNP は Windows と Linux 両方で動作しますが、RELAP5 や大規模並列計算では Linux が一般的です。2026 年時点では、ROCm を使用する場合も Linux ベースが推奨されます。

Q7: 電源は 1600W 必須ですか？ A7: 厳密には 1600W は推奨値であり、構成によっては 1200W でも動作しますが、GPU と CPU の同時負荷ではピーク時が限界に達します。安全率を考慮し、1600W を推奨します。

Q8: 計算中の停電対策はどうすればいいですか？ A8: UPS（無停電電源装置）の導入が必須です。1600W の UPS を使用して、短時間でも安全にシャットダウンできる体制を整えます。また、データ保存先の RAID 構成も冗長化されていることが重要です。

Q9: 原子力施設内で使用する場合の静電気対策は？ A9: ケースのアース接続を確実に行い、静電気が発生しない環境を作ります。作業時はアースバンドを着用し、コンタクトレスな操作を心がけてください。

Q10: 2026 年以降もこの構成は有効ですか？ A10: はい、基本的には有効ですが、ソフトウェアの要件が変化する可能性があります。特に AI 統合計算が進む場合、GPU の選定を見直す必要があるかもしれません。ただし、CPU とメモリ構成は長く使用できます。

まとめ

本記事では、原子力エンジニアが MCNP、RELAP5、PWR/BWR シミュレーションに最適な PC 構成について詳細に解説しました。以下の要点をまとめます：

• CPU: Xeon W-3475X または Threadripper PRO 7985WX の選択により、計算特性に応じた最適化が可能。
• メモリ: 256GB [DDR5 ECC は必須であり、帯域幅確保のために全チャンネルを使用する構成が推奨される。
• GPU: AMD MI300X は大容量メモリと高帯域幅を提供し、NVIDIA H100 とは異なる用途で優位性を発揮する。
• ストレージ: Gen5 NVMe SSD を使用し、RAID 構成による冗長性と高速性を実現することが重要である。
• 冷却: 水冷システム（AIO またはカスタムループ）の導入により、長時間高負荷運転でも安定した温度管理が可能となる。
• 電源: 1600W 以上の [ATX 3.1/3.2 対応 PSU を選定し、電圧変動やリップルノイズを最小化する必要がある。
• ケース: サーバーラック型またはフルタワー型でエアフローを確保し、拡張性と冷却効率の両立を図るべきである。

これらの要素をバランスよく組み合わせることで、2026 年以降の原子力シミュレーションニーズに的確に対応できる高性能ワークステーションが構築可能です。計算精度と安全性は、ハードウェアの信頼性に支えられています。本ガイドが、安全で効率的な研究環境構築の一助となることを願っています。