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AIを活用してERPシステムを強化することによる効率的な航空供給チェーンの構築

February 14, 2025
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航空業界において、サプライチェーンは単なる裏方作業以上のものです。それは成功の要です。部品調達にわずかな遅れが生じるだけで、飛行機の運航停止、業務遅延、顧客信頼の低下といった高額な結果を招く可能性があります。

これらの問題に加えて、新しい航空機の注文の滞りがあり、それが2023年の納品率で13年かかる可能性があることは、航空宇宙産業が現在解決しなければならない前例のない課題を浮き彫りにしています。この滞りは、既存の機体がより長く運用されなければならないことを意味し、部品、交換品、およびサービスの需要を増加させています。機体が古くなるにつれて、コンポーネントの故障の可能性が高まり、予測保守と分析が重要になります。これらのAI駆動ツールは、部品の状態をリアルタイムで評価し、タイムリーな交換を保証し、計画外のダウンタイムを最小限に抑えます。

企業が生き残るためには、非常に競争が激しく、複雑で、規制が多い環境でこれらの課題に対処することが重要です。

ePlaneAIがその特徴を発揮する場所です。従来のERPシステムを補完するePlaneAIは、既存の企業資源計画(ERP)ソリューションとシームレスに統合されるAI駆動のレイヤーであり、現在それらの中に閉じ込められていて、ほとんど活用されていない貴重なリアルタイムおよび歴史的データを活用するように設計されています。

ePlaneAIは、ERP機能をリアルタイムモニタリング、高度な分析、そしてインテリジェントな自動化で強化することにより、従来のサプライチェーンプロセスのギャップを埋め、航空業界の最大の在庫課題に合わせたソリューションを提供します。ERPシステムを置き換えるのではなく、ePlaneAIは、大量のデータからそれ以外では得られない洞察を導き出すことで、その機能を増幅させ、航空サプライチェーンをよりスマートで、より機敏で、より効率的にします。

航空サプライチェーンの進化する課題

航空供給チェーンは特有の複雑さを持っており、最も緊急な課題を克服するためには高度なアプローチが必要です:

1. グローバルサプライヤーネットワークの管理

航空機メーカー、航空会社、MRO企業は、世界中に広がる広範なサプライヤーネットワークから部品やサービスを調達しています。コミュニケーションの不一致、透明性の欠如、またはサプライヤーの遅延により、重大な不足が発生し、コストのかかるAOG(航空機地上滞留)シナリオや運用のボトルネックにつながる可能性があります。

2. 需要の変動と在庫の非効率性

航空需要は一定ではありません。季節の変動、市場の変化、予期せぬMROの必要性によって影響を受けます。在庫管理を誤ると、過剰な在庫の積み上げや恐れられる品不足の両方が発生し、どちらも財務成績に悪影響を及ぼします。需要を正確に予測するツールがなければ、企業は大きな非効率性を冒すリスクがあります。

この課題に加えて、複数の倉庫、保管場所、修理センターをまたいで在庫を管理する複雑さがあります。世界的または地域的な運営において、適切な部品を適切な場所と時間に利用可能にすることは、物流のパズルとなります。これは在庫切れや過剰在庫のリスクを悪化させ、供給チェーンの効率と財務資源にさらなる負担をかけます。

3. 規制遵守と品質保証

航空業界は、最も厳格な安全基準とコンプライアンス規制の下で運営されています。すべての部品、プロセス、および文書がこれらの基準を満たしていることを確認することは、手作業で行うと時間がかかり、見落としや入力ミスが発生しやすいです。

運航適正証明書のような追跡文書とそれらが関連する部品を管理することは、さらなる複雑さを加えます。これらの重要な記録を正確に管理することは物流上の課題であり、手順を誤ると重大な運用上及び規制上の影響を招く可能性があります。

4. 混乱に対する脆弱性

地球規模のサプライチェーンは、地政学的緊張、自然災害、および物流上の課題によって混乱にさらされています。リアルタイムのデータと実用的な洞察がなければ、企業はしばしば危機に対応するだけで、それを防ぐことや積極的に解決することができません。

フライトの遅延や迂回によるドミノ効果を考えてみましょう:シカゴの施設で定期メンテナンスを予定していた航空機がその機会を逃し、ロサンゼルスに着いてしまい、シカゴに戻るのは2日後になります。

必要な調整を調整すること—それがメンテナンスの再スケジューリングであろうと、部品の再ルーティングであろうと、他のリソースのジャグリングであろうと—は、運用チームにとって常に挑戦です。AIはこれらのタスクを合理化することができ、リアルタイムデータを分析してより速く、より賢い決定を下し、混乱を最小限に抑えることができます。

リアルタイムデータと実用的な洞察がなければ、企業は危機を未然に防ぐか積極的に解決するよりも、対応に追われることがよくあります。

ePlaneAI:複雑な風景に対するより賢いソリューション

ePlaneAIは、SAP、Oracle、QuantumなどのERPシステムとシームレスに統合するスマートレイヤーを提供することで、これらの課題を機会に変え、歴史的データに新たな息吹を与え、常に存在していたが発見不可能だったトレンドやパターンを見つけ出します。

ERP機能を置き換えるのではなく、ePlaneAIは航空特有の問題点に対処するために高度なAI機能を用いてその効果を高めます。従来のERPシステムは長い間、膨大な価値あるデータを保持してきましたが、その完全な潜在能力を引き出すことは手の届かないところにありました。

ERPベンダーは、長年の支配的地位と莫大なリソースにも関わらず、彼らのプラットフォームが収集するデータから実用的な洞察を提供することに失敗しています。レガシーアーキテクチャは、高度な分析のために設計されていなかったため、彼らは時代遅れのシステムを継続することに固執しています。

AI駆動のソリューションであるePlaneAIは、この満足感を覆すために登場しました。ERPシステムとのシームレスな統合により、ePlaneAIは歴史的データに新たな命を吹き込み、以前は検出不可能だったトレンドやパターンを明らかにします。

AIを活用することで、航空会社はますます複雑でスピード感のある業界で成功するために必要な競争優位を得ることができます。

リアルタイムの可視性による積極的な意思決定

ePlaneAIをERPに統合することで、航空会社はサプライチェーンの運営に関して完全でリアルタイムな可視性を得ることができます。輸送中の出荷を追跡することから、サプライヤーの定時性能の監視に至るまで、意思決定者は必要な時と場所で重要なデータにアクセスでき、より迅速な対応を可能にします。

需要を予測するための予測分析

ePlaneAIのAI駆動型予測モデルは、需要の変動を予測するためにERPと連携して動作し、最適な在庫レベルを確保するのに役立ちます。これにより、在庫切れを防ぐだけでなく、過剰在庫による財政的負担も軽減します。

効率化のための繰り返しプロセスの自動化

注文処理、コンプライアンス追跡、在庫更新などの手動タスクを自動化することで、ePlaneAIはERPの機能を拡張し、チームが戦略的で人間主導の活動に集中できるようになります。

サプライヤーとの連携強化

ePlaneAIをERPに統合することで、サプライヤーとのコミュニケーションがより透明で効率的になります。このプラットフォームのツールは協力を促進し、注文、スケジュール、品質の期待に関してより良い整合性を確保するのに役立ちます。

サプライチェーンの可視性と調整を最適化するePlaneAI

航空業界において、リアルタイムで全供給チェーンを見て管理する能力は重要です。しかし、多くの企業は未だに断片的なシステムや手作業のプロセスに依存しており、それが盲点や非効率、見逃された機会を生み出しています。

ePlaneAIは、既存のERPシステムをAIによるソリューションで強化し、比類のない可視性、予測分析、および同期されたワークフローを実現することでこれらの課題に対応します。

切り離されたシステム間の接着剤として機能するePlaneAIは、文書を読み取り、その内容を理解し、非構造化された情報からデータの一部を抽出するAIの能力を活用します。この能力により、基本的な使用例でさえも、以前は広範なコーディングを必要としていたシステムの接続が簡素化されます。

従来の方法がすべての特殊なケースに追加のコーディングを要求していたのに対し、AIの柔軟性と適応性はそれをゲームチェンジャーにし、統合を合理化し、複雑な課題を容易に解決します。

ePlaneAIが航空業界のサプライチェーン調整を再定義する方法です。

リアルタイム追跡と分析

ePlaneAIは、複数のソースからのデータを集約して一元化されたプラットフォームを提供し、航空会社が供給チェーンに関するより完全で正確で予測可能な視点を持つことができます。これにより、協力と能力構築が促進され、機能横断的なチームがより効果的に問題解決を行い、予期せぬ課題に備えることができます。

この共同作業によるデータ駆動型のアプローチは、サプライチェーンの不足を25%以上削減することができます

自動化され、同期されたプロセス

手動のワークフロー、例えば注文の承認、コンプライアンスの追跡、在庫の更新などは、しばしば遅延やエラーを引き起こします。ePlaneAIはこれらのプロセスを自動化し、タスクがより速く、より正確に、そして最小限の人間の介入で完了することを保証します。

地上待機中の航空機が重要な部品を必要としている状況を考えてみましょう。ePlaneAIの自動化ツールは、即座にRFQリクエストを送信して供給業者に通知し、納品までの進捗を追跡します。このリアルタイムの透明性は、遅延の1時間ごとに大きな収益損失につながる時間に敏感なシナリオにおいて、非常に重要です。

同様に、受け取り側では、部品供給業者がAIを使用して、重要なAOG部品の要求に対する対応を合理化し、見積もりにかかる時間を数時間から数分に短縮することができます。したがって、取引の両端でのAIの協力により、その飛行機をより迅速に空に戻すことに役立っています。

需要予測と在庫最適化

在庫の誤管理は航空業界の最もコストがかかる非効率の一つです。過剰在庫は資本と保管スペースを縛りますが、在庫切れは運用を妨げ、AOG(航空機地上滞留)のシナリオにつながる可能性があります。

ePlaneAIはAI駆動の予測モデルを使用して過去のデータ、市場の動向、その他のリアルタイム変数を分析し、企業が最適な在庫レベルを維持するのを支援します。

その他のことの中で、ePlaneAIがデータから解き明かす洞察は、歴史的な傾向からの逸脱を探し、異常が現れた場合に警報を発する早期警告システムを企業が作成するのに役立ちます。マッキンゼーによると、これらのアプローチは企業にとって、部品不足を最大25%まで削減する機会を提供します。

サプライヤーとの強化された協力

サプライヤーとの関係は、成功するサプライチェーンの基盤です。コミュニケーションの不足や期待の不一致は、コストのかかる遅延や非効率を招く可能性があります。先導的な企業は、サプライチェーンをさらに深く掘り下げ、第一線のサプライヤーを超えた運営を検討し、パフォーマンスの向上を図っています。

最も効果的なコラボレーション戦略は、重要な部品を生産するサプライヤーや、事前の注文が必要な長いリードタイムを要するものに焦点を当てています。このターゲットを絞った、またはトリアージされたアプローチは、サブティアサプライヤーとのコラボレーションの機会を開くことができます。例えば、ある航空宇宙電子機器メーカーは、重要なサブアセンブリ用のチップを供給する半導体企業を特定し、これらのサブティアベンダーと直接関わりを持ち、生産スループットを45%増加させました

ePlaneAIで可視性を行動に変えましょう

可視性はそれが実用的な洞察につながる時にのみ価値があります。ePlaneAIはサプライチェーンの運用を総合的に把握するだけでなく、チームがこの情報をリアルタイムで活用することを可能にします。

AIによる統合を通じて生産効率を向上させる

効率的なプロセスはサプライチェーンの最適化と密接に関連しており、航空会社はこれらの機能を別々のサイロとして扱う余裕がもうありません。ePlaneAIは調達と物流を強化し、これらの機能を運用ワークフローとシームレスに統合します。このホリスティックなアプローチは、サイクルタイムを短縮し、コストを削減し、保守、修理、サプライチェーン活動全体の効率を向上させます。

部門横断的なコラボレーションのための集中データ

生産効率の最大の障壁の一つは、情報の孤立化です。エンジニアリング、調達、物流などの部門が連携していないシステムで運用すると、優先順位の不一致、遅延、非効率が生じ、結果としてその場しのぎの解決策がしばしば適用されます。

ePlaneAIは、これらの機能からのデータを一元化されたハブに統合することでこの問題を解決します。チームが簡単に協力できる場合、彼らは根本原因分析(RCA)に集中して、不足、過剰在庫、またはその他の品質問題を繰り返し引き起こす根本的な問題を特定し解決することができます。

マッキンゼーの研究で取り上げられたある商業宇宙航空会社は、RCAを使用して供給チェーンをより深く理解し、予期しない需要の変動をより良く管理することで、部品不足を約30%削減することができたとしています。

繰り返しワークフローを自動化してサイクルタイムを短縮する

品質管理チェック、文書作成、承認などの手作業は時間がかかり、エラーが発生しやすいです。ePlaneAIはこれらのワークフローの一部を自動化し、より迅速かつ正確に完了することを保証します。

一例として、多くの部品供給業者が、重要な部品を必要としているMROからの見積もり依頼に対する返答を自動化するために、Email AIのようなソリューションに移行しています。

この技術は見積もりプロセスを合理化し、サプライヤーが迅速かつ正確に対応できるようにし、MROのダウンタイムを削減し、部品が遅延なく届けられることを確実にします。

このシフトにより、サプライヤーはサービスの質を向上させ、事業を拡大しながら、顧客の緊急な要求に応えることに集中できます。

リアルタイムパフォーマンスモニタリングによる積極的な意思決定

ePlaneAIは、生産効率からリソース利用まで、あらゆるものに関する洞察を提供するリアルタイムのパフォーマンス指標をマネージャーに装備します。ボトルネックを特定し、非効率性に対処することで、意思決定者はリアルタイムでデータに基づいた調整を行うことができます。

リアルタイムな洞察に重点を置くこのアプローチは、サプライチェーンの問題を解決する際にも拡張され、運用チーム間のシームレスなコミュニケーションが重要です。製造チームは、生産スケジュールを管理するために納品と品質の問題に関するタイムリーな更新情報に依存しています。一方、供給マネージャーは、納品計画を効果的に調整するために正確な情報が必要です。

連携をさらに強化するために、企業はオベヤ(日本語で「大きな部屋」)のような専用スペースを作成し、サプライチェーンの可視性を向上させることができます。しかし、多くの組織はすべての機能を完全に統合したり、このような共同スペースが成功するために必要な継続的なデータを提供することに苦労しています。

ある防衛会社は、原材料不足を克服し、鋼鉄組立出力を50%増加させることで、製造、調達、計画、および材料管理をまたがる機能横断チームを用いた上手に実施されたオベヤの可能性を示しました。

生産ワークフローにコンプライアンスと品質管理を統合する

航空業界の厳格な規制環境は、保守および修理作業におけるコンプライアンスを重要な側面としています。ePlaneAIは、コンプライアンスチェックをサービスワークフローに直接統合し、不必要な監視の層を追加することなく、すべての部品と手順が業界基準に準拠していることを保証します。

この向上した品質管理により、欠陥を早期に検出し、監査や認証のための詳細な記録を保持し、フライトスケジュールを維持します。

While many delays (i.e., weather) are outside of an airline’s control, controllable delays still account for roughly 60% of all delays. Even a five-point improvement can save a company millions of dollars each year, and that’s before factoring in the upside from increased customer loyalty.

ePlaneAIのクライアントからの実世界の結果

ePlaneAIは、生産を合理化し、効率を向上させようとする航空事業者にとって変革的な結果を提供してきました。ePlaneAIと提携することのいくつかの顕著な利点には以下のものがあります:

  • 最大43%まで AOGリスクが低減
  • 保有コストの削減:在庫の最大40%を運転資本に変換
  • 生産性:オートメーションによりスタッフの作業負荷が60%削減されます
  • キャッシュフローの改善:売上高の回転率を最大30%まで向上させることでキャッシュフローを改善します
  • 迅速なROI:企業はエンゲージメントを開始して数ヶ月以内に10〜100倍のROIを期待できます

ePlaneAIを活用した航空サプライチェーンの強化

航空業界は、グローバルなサプライヤーネットワークの管理から、需要の変動への対応、規制遵守の確保に至るまで、前例のない課題に直面しています。

ePlaneAIは、これらの障害に直面して、航空会社にAI駆動のソリューションを提供し、供給チェーンを将来に備えた効率的で適応性のあるシステムに変革します。

ePlaneAIのアプローチの核心は、既存のERPシステムとのシームレスな統合であり、ワークフローを妨げることなく機能性を向上させます。このAI駆動のレイヤーは、リアルタイムの洞察、予測分析、およびサプライチェーン管理を革命する自動化ツールを提供します。

ePlaneAIのソリューションスイートは、航空サプライチェーンの全ての面にわたって具体的な結果を提供します:

  • Inventory AI optimizes inventory levels in real-time, reducing stockouts and overstocking while unlocking working capital from aging inventory.
  • Document AI transforms document handling with precise data extraction from complex aviation documents like airworthiness certificates and maintenance manuals, streamlining compliance processes.
  • Scheduler AI improves fleet uptime by automating maintenance scheduling, and helping ensure technicians, parts, and resources are aligned for maximum productivity.
  • Email AI accelerates sales processes by automating RFQ responses, giving businesses a competitive edge with faster quotes and dynamic pricing.
  • AeroGenieは自然言語クエリを使用してERPの操作を簡素化し、即時の洞察を提供し、迅速な意思決定を可能にします。

これらのツールは連携して、運用コストの削減、迅速な意思決定、およびサプライヤーとの強化されたコラボレーションなど、直ちに測定可能な結果を提供します。先進的な機械学習、予測モデリング、および自動化を活用することで、ePlaneAIは以前には達成不可能だった効率向上を実現します。

航空業界が進化するにつれて、ePlaneAIは企業が新たな要求に適応し、混乱を軽減し、機会を活用することを可能にし、供給チェーンが単に回復力があるだけでなく将来に備えていることを確実にするのに役立ちます。

AIとERPによるサプライチェーンのレジリエンス革命

航空業界がグローバルなサプライヤーネットワーク、需要の変動、厳格な規制要件といった複雑な課題を乗り越えるためには、効率的なサプライチェーン管理が不可欠です。ePlaneAIは、最先端のERP統合ソリューションを用いて、これらの複雑さに直面するビジネスを支援します。

インベントリAI、ドキュメントAI、スケジューラAI、イーメールAI、そしてAeroGenieのようなソリューションを用いて、ePlaneAIはコストを削減し、サプライチェーンを強化します。これらのAI駆動ソリューションは、サプライチェーンをより賢く、より機敏にし、競争の激しい未来の要求に応える準備を整えます。

今日からあなたの航空供給チェーンを変革しましょう。ePlaneAIに連絡して、AI駆動のERPソリューションがどのようにしてあなたのオペレーションを革命的に変え、数ヶ月で数百万の効率化を実現できるかを発見してください。


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在庫AI。あらゆる航空部品のニーズを予測します。

在庫AIのためのデータエンジニアリングと準備

効果的な在庫AIは、堅牢なデータパイプラインから始まります。企業システムと外部ソースからのすべての関連データは、AIが利用できるように集約、クレンジング、変換される必要があります。これには、在庫データ(過去の売上、現在の在庫レベル、部品の属性)と需要促進要因(市場動向、保守スケジュール、プロモーションなど)が含まれます。社内ERPレコードと外部要因(業界動向や季節パターンなど)を統合することで、モデルは需要に影響を与える要因を包括的に把握できます。データパイプラインの主なステップは、通常、以下のとおりです。

  • データ抽出と統合:ERPシステム(SAP、Oracle、Quantumなど)やその他のソース(サプライヤーデータベース、マーケットフィードなど)からデータを取得します。プラットフォームは、様々な航空システムへの自動コネクタをサポートし、スムーズなデータインフローを実現します。例えば、過去の使用状況、リードタイム、未発注の注文情報を、グローバルな航空機稼働率やマクロ経済指標などの外部データと統合できます。
  • データ変換とクリーニング:取り込まれたデータは、クリーニングと標準化が行われます。これには、欠損値の処理、単位の正規化(例:飛行時間、サイクル)、そして意味のある特徴量への構造化が含まれます。AI対応データセットを準備するために、カスタム変換とデータウェアハウス自動化を適用することも可能です。目標は、在庫状況(在庫数、場所、コスト)とコンテキスト変数(例:需要の共変量、ベンダーのリードタイム)を捉える統合データモデルを作成することです。
  • クラウドへのデータロード:準備されたデータは、スケーラブルなクラウドデータプラットフォームにロードされます。当社のアーキテクチャでは、Snowflakeを中央クラウドデータウェアハウスとして使用し、バッチまたはリアルタイムストリームを取り込み、大量のトランザクションデータを処理できます。Snowflakeの即時的な弾力性により、ストレージとコンピューティングをオンデマンドで拡張できるため、大規模なERPデータセットや予測機能も効率的に処理できます。このクラウドベースのリポジトリは、下流のすべての分析と機械学習における唯一の信頼できる情報源として機能します。
  • 事業固有の微調整:重要な準備ステップは、データとモデルのパラメータを各航空事業の微妙な差異に合わせて調整することです。航空会社やMROはそれぞれ、独自の消費パターン、リードタイム制約、サービスレベル目標を持つ場合があります。Inventory AIシステムは、クライアントの履歴データとビジネスルールに合わせてモデルを「微調整」し、組織の需要リズムと在庫ポリシーを効果的に学習します。これには、企業データのサブセットを使用して予測モデルを調整したり、最適化の制約(重要なAOG部品の最小在庫レベルなど)を調整したりすることが含まれます。AIを事業に合わせてカスタマイズすることで、予測と推奨事項はより正確になり、クライアントの業務に即したものになります。

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