在庫AI。あらゆる航空部品のニーズを予測します。

機械学習モデルと継続的な最適化

データパイプラインが確立されると、高度な機械学習アルゴリズムが適用され、予測と最適化の洞察が生成されます。このシステムは、在庫管理のさまざまな側面に対応する複数のモデルを組み合わせて使用し、新しいデータが到着するたびにこれらのモデルを継続的に改善します（自律学習）。当社の機械学習アプローチの主な構成要素は次のとおりです。

QlikとSnowflakeを使用したクラウドベースのアーキテクチャ

最新の在庫AIソリューションは、クラウドコンピューティングアーキテクチャ上に構築されており、リアルタイム分析に必要な拡張性、統合性、そしてパフォーマンスを提供します。当社のシステムは100%クラウドベースで、SnowflakeのData CloudとQlikの分析プラットフォームをバックエンドで活用しています。このアーキテクチャにより、すべての計算とデータ保存がクラウド上で行われるため（オンプレミスサーバーは不要）、グローバルチームはどこからでもツールにアクセスでき、システムはデータ量やユーザー数に応じて拡張可能です。

図：多様なデータソースをSnowflakeクラウドデータプラットフォームに統合し、機械学習とアナリティクスにフィードする高レベルアーキテクチャ。データはERPデータベース、SaaSアプリケーション、ファイルから（バッチまたはリアルタイムで）取り込まれ、Snowflakeのクラウドデータウェアハウスに変換・保存されます。プラットフォームはデータ品質管理、機械学習モデルの実行、カタログ化／ガバナンス機能を提供します。Qlikのアナリティクスレイヤーはその最上位に位置し、インタラクティブなダッシュボードとAI主導のインサイトをエンドユーザーに提供します。

データバックボーンとしてのSnowflake:すべての企業データは、高いパフォーマンスと弾力性で知られるクラウドネイティブのデータウェアハウスである Snowflake に統合されています。Snowflake は、クリーニングされた ERP データ、在庫レコード、およびあらゆる外部データセットを一元的に保存します。Snowflake は完全に管理されたクラウドサービスであるため、ワークロードに基づいて自動的にスケールアップまたはスケールダウンすることができ、インフラストラクチャを気にすることなく、集中的な ML 計算や複雑なクエリをオンデマンドで実行できます。この弾力性は、何千もの部品番号を予測したり、シミュレーションを実行したりするときに非常に重要です。システムはクラウド内で追加の計算能力をスピンアップして負荷を処理し、その後スケールバックすることができます。Snowflake は安全なデータ共有および統合機能も提供しており、これを使用してさまざまなソースからデータを取得し、必要に応じて特定の結果をパートナーと共有することもできます。その際、厳格なセキュリティが維持されます (データ保護に関する SOC 2 および ISO 27001 コンプライアンスがサポートされています)。Snowflake を使用することで、当社の Inventory AI プラットフォームはビッグデータボリューム (例: 何年もの取引履歴、何百万もの部品レコード) を処理し、ほぼリアルタイムで更新を実行できます。クラウド データ ウェアハウス アプローチにより、クライアントはデータベースの管理から解放され、他のすべてのコンポーネント (ML エンジン、ダッシュボード、必要に応じてクライアントの他の BI ツールも) からアクセスできる単一の真実のソースが提供されます。

AI処理とスケーラビリティ:Inventory AI の機械学習コンポーネントもクラウド環境に導入されています。スケーラビリティと信頼性を最大限に高めるため、予測モデルと最適化ルーチンはクラウドコンピューティングサービス（AWS Lambda やクラウド VM など）でホストされています。つまり、システムが新しい予測や推奨を生成する必要があるときはいつでも、最新の Snowflake データに対して ML モデルを実行するクラウド関数を呼び出すことができます。AI をクラウドに導入することで、計算負荷の高いタスク（新しいモデルのトレーニングや数千のシナリオの評価など）を効率的に実行し、並列化できるようになります。単一障害点は存在せず、他のクラウドリソースやゾーンに再ルーティングすることで、アーキテクチャが機能停止を許容します。さらに、クラウド導入により、継続的な更新配信が容易になります。新しいモデルの改善や機能強化は、ローカルインストールなしで、すべてのユーザーにシームレスに展開できます。その結果、リアルタイムまたはオンデマンドの分析機能が実現します。ユーザーは常にダッシュボードで最新の予測を確認でき、AI が舞台裏で最新のデータを処理していることを信頼できます。例えば、航空機部品販売業者は、先月の販売データをアップロードするとすぐにAIに予測を再実行させることができます。クラウドのオンデマンドな拡張性により、クラウド関数は更新された予測を実行し、数分以内にダッシュボードを更新します。前述のように、「クラウドに導入することで、販売業者はいつでもリアルタイムのインサイトにアクセス」でき、需要の急増に合わせて必要に応じて拡張できます。

Qlik を使用したインタラクティブ ダッシュボード:フロントエンドでは、Inventory AI は、主要な分析およびビジネス インテリジェンス ツールである Qlik を搭載したカスタム AI ダッシュボードを提供します。Qlik は Snowflake データ ウェアハウスに直接接続されているため、最新のデータに対してクエリを実行し、高パフォーマンスで出力をモデル化できます。Qlik を使用することで、エンド ユーザーはリッチでインタラクティブな視覚化および分析機能を利用できます。Qlik の分析エンジンを使用して、さまざまなダッシュボード ビューとチャート (在庫の傾向、予測と実績、在庫配分、パフォーマンス KPI など) を構築しました。AI の洞察はこれらのダッシュボードに組み込まれています。たとえば、システムは今後 30 日以内に在庫切れになると予測される部品を強調表示したり、過剰在庫のアイテムにフラグを付けたり、ベンダーのパフォーマンス スコアを表示したりすることができます。これらはすべて、ユーザーが航空機のフリート、場所、期間などでフィルター処理できるインタラクティブなインターフェイスで行われます。Qlik と Snowflake の統合はリアルタイム分析に最適化されているため、Snowflake にロードされた新しいデータ (または生成された新しい AI 推奨事項) はダッシュボードに即座に反映されます。ユーザーはスムーズで応答性の高いシステムを体験し、データをドリルダウンしたり、アドホックな質問をしたり、自然言語クエリ (AI アシスタンスを使用) を使用して在庫データから回答を得たりできます。Qlik レイヤーはアラートと通知も処理します。たとえば、「重要な部品が安全在庫を下回っている」や「予測エラーが X% を超えている」などの特定の状況に対してアラートを構成し、Qlik が電子メールまたはモバイル通知で在庫マネージャーに送信できるようにすることで、重要なものが見落とされることがないようにしています。要約すると、Qlik はユーザー向けのインテリジェンス ポータルとして機能し、AI からの生の予測と数値を直感的なチャート、KPI、および実用的なダッシュボードに変換して、意思決定者に提供します。Qlik は、バックエンドの複雑なデータ サイエンスとフロントエンドの実際の意思決定との間のギャップを埋め、技術者以外のユーザー (プランナー、バイヤー、営業チーム) でも日常のワークフローで AI 主導の分析を活用できるようにします。

統合と互換性:当社のクラウド アーキテクチャは、航空会社の既存の IT 環境にプラグインするように設計されています。クライアントが従来の ERP (SAP、Ramco、Amos など) を使用していても、既にクラウド レイク/ウェアハウスにデータがあっても、当社のソリューションはスムーズに統合できます。このプラットフォームは、「SAP、Snowflake、Oracle、AMOS、Quantum、その他の航空システムと連携し、企業でのスムーズな導入を実現します」。 ERP データを Snowflake に継続的に取り込むためのコネクタ/API エンドポイントを提供し、同様に出力 (注文推奨や価格更新など) を ERP や他のシステムにフィードバックできます。 この幅広い互換性により、すべての ERP システムをサポートできます。AI は ERP を置き換える必要がなく、クラウド上に常駐して必要に応じてデータを読み書きすることで ERP を拡張します。クラウドベースであるため、オンプレミスでのインストールも最小限で済みます。ソリューションは Web ブラウザー経由でアクセスでき、データ ソースに安全に接続できます。航空会社は、このアーキテクチャがITセキュリティとデータガバナンスのポリシーに準拠していることを高く評価しています。データ転送は暗号化され、アクセスはロールによって制御され、クラウド環境は業界標準を満たしています。SnowflakeのセキュアなデータクラウドとQlikのガバナンス分析を組み合わせることで、エンタープライズグレードのセキュリティとコンプライアンスを確保しながら、最先端のAI機能を提供します。システム全体はマルチテナントで拡張性に優れているため、クライアントのサイトが1つでもグローバルでも、ユーザー数が少数でも数百でも、高速で信頼性の高いパフォーマンスを維持できます。クラウドコンピューティングと柔軟な統合レイヤーを重視することで、Inventory AIは迅速に展開でき、航空会社が既に導入しているツールやプロセスと連携して動作します。

航空業界向けAIのカスタマイズ：ユースケースと業界統合

航空業界に特化した在庫最適化AIを設計することは、航空会社、MRO、航空機部品サプライヤーが抱える特有の課題とワークフローに対応することを意味します。そのため、当社のソリューションは、航空機フリートのスペアパーツ管理、MROサプライチェーンのサポート、余剰部品の効率的な取引といった航空業界のユースケースに合わせて最適化されています。以下では、この分野における在庫AIの適用方法と、航空業界の売り手と買い手（航空会社、MRO、部品販売業者）の両方を支援する特別な機能についてご紹介します。

航空部品の需要予測：航空機スペアパーツの需要は予測が非常に難しいことで有名で、多くの場合断続的なパターン（特に重要なLRUの場合、長期間使用されない期間と突然のニーズが交互に発生する）を示します。AIは、スペアパーツの動作に合わせた高度な予測を使用してこれに対処します。調査で指摘されているように、スペアパーツの予測精度は、運用準備と予算効率を確保する上で重要な要素です。当社のシステムには、断続的な需要を処理するための確率モデル（クロストン法または断続的な需要クロストンベースのモデルはMLモデルと統合できます）が組み込まれており、航空機の飛行時間、サイクル、メンテナンススケジュールなどのフリートデータを活用して、部品が必要になる時期を予測します。部品需要の予測精度を高めることで、航空会社は適切な部品を適切なタイミングで確保し、AOG（地上航空機）状況を最小限に抑えることができます。軍用航空のケーススタディでは、複数のAIモデルを併用することでスペアパーツの予測精度が大幅に向上することが示され、アンサンブルAIアプローチの価値が確認されました。具体的には、当社のAIは使用パターンに基づいて、部品の次回の故障やメンテナンスの必要性を予測し、航空会社やMROがその部品を事前に手配できるようにします。これにより、緊急発注が減り、作業が迅速化され、コストと航空機のダウンタイムが削減されます。

最適化された調達と自動化されたRFQ：航空調達において、RFQ（見積依頼書）管理は日常的なタスクです。バイヤーはサプライヤーにRFQを送ったり、部品マーケットプレイスをチェックして必要な部品を探したりします。Inventory AIは、このワークフローの多くを効率化および自動化します。システムは、特定の条件が満たされた場合（例：在庫がAIが計算した再発注点以下に落ちた場合、または予測が将来の不足を示している場合）に、RFQまたは購入依頼書を自動的に生成できます。これらのRFQには、部品の詳細、必要な数量、希望納期、さらにはAIの価格設定モデルによって決定された推奨目標価格が入力されます。RFQの作成と応答の解析を自動化することで、プラットフォームは「RFQ、見積もり、調達ワークフローを自動化して、毎日何時間も節約します」。たとえば、航空会社が特定の航空電子機器ユニットが不足している場合、AIはそのユニットの承認済みベンダーを特定し、RFQメッセージを下書きして、電子メールまたはマーケットプレイスAPI経由で送信します。ベンダーが見積もりを返信すると、AI（Email AIモジュールの自然言語処理機能を使用）が返信内容を解析し、価格と納期を比較し、最適なオプションをバイヤーに推奨します。多くの場合、一般的な部品の定型的な購入は完全に自動化できます。システムがベンダーのパフォーマンスと価格に基づいて最適な見積もりを選択し、ERPに発注書を発行します。すべて手動操作なしで実行されます。このレベルの自動化は、サプライチェーンのスピードアップ（保守スケジュールが厳しい場合に重要）を実現するだけでなく、調達の意思決定がデータに基づいていることを保証します。受信したすべてのRFQと見積もりはデータをさらに充実させ、AIはそれを用いて価格動向とサプライヤーの行動を学習し、推奨事項を継続的に改善します。

3クリックでの購入と販売（マーケットプレイス統合）：航空業界に特化した当社の在庫AIの際立った特徴は、ILS（Inventory Locator Service）やPartsBaseといった業界のマーケットプレイスとのシームレスな統合です。これらのオンラインプラットフォームは、航空会社が世界中でスペアパーツを売買する場所です。これらのAPIをInventory AIダッシュボードに直接統合したため、ユーザーはわずか数クリックでマーケットプレイスでのアクションを実行できます。システムは、在庫内の余剰在庫や動きの遅い在庫（近い将来には必要ない部品）を特定し、ほぼ瞬時にILS/PartsBaseに販売リストを作成できます。ユーザーはAIが提案するリスト（推奨価格を含む）を確認し、文字通り3クリックで投稿できます。同様に、AIが将来部品が不足することを検出した場合、マーケットプレイスで入手可能な在庫を検索し、直接購入を開始するか、少なくともワンクリックで注文できるオプションをユーザーに提示します。この緊密な統合により、「プラットフォームを離れることなく、主要なマーケットプレイス全体で在庫をリスト、同期、管理」できるようになります。たとえば、MRO は余剰部品のダッシュボードを確認し、販売する部品にチェックを入れると、システムがそれらのリストを必要なすべての詳細 (状態、証明書など) と共に ILS と PartsBase に送信します。これにより、手動でのリスト作成に比べて大幅に時間が節約されます。購入側では、必要な部品がこれらの取引所で入手可能な場合、システムが価格と在庫状況に関するライブ データを取得できます。プラットフォームは優先サプライヤー リストを維持し、マーケットプレイス ベンダーと実績のある優良サプライヤーを相互参照することもできます。3 クリック パラダイムは、このプロセスがいかに簡単かつ迅速になるかを強調しています。以前は個別のシステムと手動のデータ入力が必要だったものが、今では統合されたエクスペリエンスになっています。つまり、ニーズまたは余剰を特定し、クリックして市場のオプションを確認し、クリックして取引を確定します。これにより、在庫バランスの俊敏性が大幅に向上し、余剰在庫を現金化し、ギャップを積極的に埋めることができます。

ベンダーの接続性とパフォーマンスの追跡:航空サプライチェーンでは、サプライヤーとの強固な関係を維持し、パフォーマンスを監視することが不可欠です（部品の遅延は航空会社に多大な損失をもたらす可能性があります）。Inventory AI には、サプライヤー システムとの直接統合とリアルタイムのパフォーマンス追跡を可能にするベンダー接続機能が含まれています。サプライヤー ポータルに接続したり、電子更新を受け入れたりできるため、出荷追跡、配達確認、品質レポートなどの情報が AI システムに直接取り込まれます。このプラットフォームは「シームレスな発注のためにリアルタイムのベンダー統合を提供」します。つまり、一度発注を行うと、その注文のステータスを継続的に監視します。出荷がベンダーの通常のリード タイムを超えて遅延した場合、AI はそれをフラグ付けし、バックアップ サプライヤーからの調達を推奨する場合があります。また、システムはすべてのベンダー取引を記録し、パフォーマンス プロファイル（納期遵守率、約束の平均リード タイム、不良率など）を作成します。これらの指標はダッシュボードに表示されるため、調達部門はベンダーのパフォーマンスを一目で明確に把握できます。例えば、ウィジェットにはベンダーXの納期遵守率が95%で平均配送日数が5日であるのに対し、ベンダーYの納期遵守率は80%で平均配送日数が9日であることが表示される場合があります。このような洞察は、バイヤーが重要な部品についてはベンダーXを優先するよう導きます。時間の経過とともに、AIが蓄積したベンダーデータはリスクを予測することさえ可能になります。通常は信頼できるベンダーの供給が落ち始めた場合、その傾向を早期に把握できます。これは、修理を管理するMROにとって特に便利です。MROは部品を外部のショップに送ることが多いためです。AIはそれらの修理サイクルタイムも監視できます。これらすべてにより、在庫の供給側が厳密に管理され、最適化されます。適切な量を在庫するだけでなく、適切なソースから適切なタイミングで入手できるようになります。

クラウドベースのコラボレーションとERP互換性:このソリューションはクラウドベースであるため、すべての関係者（営業チームからバイヤー、在庫計画担当者まで）が同じライブシステムにアクセスできます。航空会社の営業チームはダッシュボードを使用して、市場に提供できる部品があるかどうか（余剰在庫とAIの推奨販売価格を確認）を判断できます。同時に、調達チームはダッシュボードを使用して新着部品のニーズを管理できます。このプラットフォームはすべての主要なERPと互換性があるため、既存のプロセスに自然に組み込むことができます。たとえば、SAPを使用している場合、AIは計算した最適化された最小/最大レベルまたは再発注ポイントをSAP品目マスタに書き戻すことができ、AIの洞察に基づいてERP計画パラメータを効果的に更新できます。また、ERPから未処理のRFQを取り込み、応答を自動化することもできます。どのERPまたは保守システム（AMOS、TRAXなど）を使用していても、クラウド統合レイヤーにより、中断することなくデータの入出力が保証されます。多くの企業がレガシーシステムを使用しているため、この柔軟性は航空業界では重要です。当社のAIは、既存のシステムを完全に置き換えることなく、それらの上に最新のインテリジェンスレイヤーを追加します。また、すべてがクラウドで実行されるため、リモート チーム (出張先の購買担当者など) でも Web 経由でツールにアクセスし、ワークフローに参加できます。これは、サイロ化されたデスクトップ ツールやスプレッドシートに比べて大きな改善点です。

完全な在庫ライフサイクルの管理:在庫AIは、航空業界における部品管理のライフサイクル全体を網羅します。まず計画段階（需要予測と最適な在庫レベル設定）から始まり、次に調達段階（RFQの自動化、発注提案、サプライヤーとのやり取りの処理）を支援します。次に運用段階（在庫レベルのリアルタイム監視、補充の指示、異常発生時のアラート発行（例：突発的な需要急増や在庫不足警告）を支援します。また、販売・処分段階（動きの遅い在庫や陳腐化した在庫を特定し、マーケットプレイスや再配分による販売促進）も支援します。このサイクル全体を通して、AIは財務とサービスの成果を最適化します。つまり、過剰在庫を削減（運転資本の解放）すると同時に、在庫切れを削減（メンテナンス業務のサービスレベル向上）します。このシステムは、在庫がどのように消費・回転しているかを示す稼働率分析機能を提供し、長年在庫が動いていない部品（売却候補）や回転率が非常に高い部品（在庫追加候補）といった非効率な箇所を特定するのに役立ちます。さらに、What-if分析機能も利用可能で、ユーザーは将来の航空機の退役やサプライヤーの閉鎖といったシナリオをシミュレーションすることができ、AIが在庫への影響を予測し、推奨アクション（退役する航空機の部品を積極的に販売する、あるいは供給停止に備えて代替サプライヤーから追加在庫を購入するなど）を提案します。

最後に、このソリューションは航空業界のクライアントのROIと成果を重視しています。Inventory AIを実装することで、航空会社とMROは、在庫保有コストの削減、部品不足によるAOGインシデントの減少、余剰部品の見積もりから販売までのサイクルの迅速化、そして生産性の向上（データ処理とRFQ処理という手作業の煩雑さが大幅に軽減されるため）といった目に見える改善が期待できます。航空機が1分ごとに数万ドルのコストがかかる業界において、スペアパーツを最適に管理するAIを導入することは、稼働時間の改善とコスト削減に直接つながります。プラットフォーム全体がリアルタイムでクラウド上で稼働するため、インテリジェンスは常に稼働しており、24時間365日体制で監視、予測、最適化を行っています。これが、航空業界向けにカスタマイズされたInventory AIの威力です。最先端の機械学習と業界固有の統合（ERP、ILS、PartsBaseなど）を融合し、使いやすいクラウドダッシュボードを通じて結果を提供します。その結果、航空会社やMROは、統合システム内で「AI主導の需要、価格設定、在庫に関する洞察を活用し、より迅速かつスマートな意思決定」が可能になります。これらの高度な機能を活用することで、航空業界は需要変動を先取りし、サプライヤーとの交渉を有利に進め、在庫をコストセンターから競争優位性へと転換することができます。