AIデータ準備：CAE成功への秘訣！research#ai📝 Blog|分析: 2026年1月29日 22:45•公開: 2026年1月29日 22:05•1分で読める•Zenn AI分析この記事は、CAEエンジニアにとって、データ準備がAIの世界でいかに重要であるかを強調しています。 データの品質はモデル自体と同じくらい重要であり、従来のCAEシミュレーションにおけるメッシュ品質の重要性に例えられています。 このデータ整備への焦点は、より正確で信頼性の高いAI主導のシミュレーションの可能性を広げます。重要ポイント•データ前処理は、CAEにおけるAIモデルの「メッシュ生成」です。•テーブルデータ（CSV）は、サロゲートモデルデータの主要な形式です。•正規化は、AIによるデータスケールの誤解を避けるための重要なステップです。引用・出典原文を見る"AIがバカな予測をするとき、9割は「データ」が悪い"ZZenn AI2026年1月29日 22:05* 著作権法第32条に基づく適法な引用です。古い記事Gemini 3.0 Pro's Self-Diagnosis: A Fascinating Glimpse into LLM Architecture新しい記事AI-Powered Video Creation: A Revolutionary Two-Phase Workflow関連分析researchアントグループがMing-Flash-Omni 2.0を発表：フルモーダルAIへの飛躍2026年2月11日 09:45research2026年：AIエージェント革命の年2026年2月11日 09:01researchLLMの隠れた弱点：前提整合性盲目の発見2026年2月11日 13:00原文: Zenn AI