執筆者: DataRobot

2024年8月にクレディセゾンより、DataRobotの活用事例として『AI 活用によりクレジットカード最短 0 秒審査…

DataRobotのAIプラットフォームを活用し、ノーリツは生成AIを搭載したAI 故障診断支援アプリを開発しました。このアプリは、現場での入力情報から故障内容を自動的に分類し、故障パターンに対応する処理方法を予測します。これにより、現場エンジニアはより迅速かつ的確に意思決定できるようになりました。

AIをビジネスの力にすることを目指すDataRobotは、予測AI・生成AIアプリと支援プログラムをKINTOテクノロジーズ株式会社に提供し、生成AIアプリの開発および運用の実証実験を開始しました。DataRobotとKINTOテクノロジーズは本実証実験を通し、クルマのサブスクとしてわずか5年で累計申し込み数が10万件を突破した「KINTO ONE」における顧客満足度のさらなる向上を目指します。

急速に進化する今日のAIランドスケープにおいて、組織がAIのパワーを活用しようと努力する昨今、これまで以上に強力なガバナンス体制の構築が重要な要素になっています。DataRobot は、エンタープライズ AI 領域での10 年間の経験を活かし、 Gartner® が認めた 18 社のベンダーの中でガバナンス ユース ケースの最高ランクと評価された AI プラットフォームとともに、業界標準を上回ることを確信しているガバナンスフレームワークの構築に全力を注いでいます。

適切なモデルを選択したら、DataRobot を使って簡単にそのモデルを意思決定環境にデプロイすることができます。意思決定環境とは、モデルで生成された予測結果を組織内の適切な関係者が使用する方法、およびそれらの関係者がその予測値に基づいて全体のプロセスに影響する意思決定を行う方法を指します。 

説明の都合上、ここでは大統領エイズ救済緊急計画（PEPFAR）から提供され、Kaggle で一般に公開されているサンプルデータセットを使用します。このデータセットで、サプライチェーンのヘルス商品の出荷および価格設定データがわかります。特に、抗レトロウイルス薬（ARV）と HIV ラボからの支援対象国への出荷を特定できます。加えて、このデータセットには、商品の価格設定情報および商品を他国に出荷して使用するために必要な関連サプライチェーンの費用が含まれています。このチュートリアルではこのデータセットで、製造会社やロジスティクス会社が AI モデルを活用してどのように意思決定プロセスを改善できるかを示します。

どのサプライチェーンネットワークでも非常に重要になる要素は、部品不足の発生を防止すること、特に最後の段階でそれが起こらないようにすることです。部品不足は機械装置や輸送手段の利用率低下につながるだけでなく、ネットワーク全体で配送遅延の連鎖反応が発生する原因ともなります。加えて、部品不足があると、納期どおりに配送される部品が予定より少なくなるので、サプライチェーンマネージャーは資材計画の最適化ができません。

DataRobotは、日東電工株式会社（以下、Nitto）の実ビジネスにおける業務改善に向けた生成AIソリューションの導入支援を開始しました。NittoではDataRobot 生成AIソリューションのPoV（Proof of Value：価値実証）を2024年6月に完了しており、今後、DataRobotのRAG構築機能を活用し、継続的に信頼性の高いアプリ構築を目指します。

再入院予測のためにデータのパターンを学習する最も優れたモデルを見つけられるようになったら、DataRobot を使って簡単にそのモデルを目的の意思決定環境にデプロイできます。意思決定環境とは、モデルで生成された予測結果を組織内の適切な関係者が使用する方法、およびそれらの関係者がその予測値に基づいて全体のプロセスに影響する意思決定を行う方法を指します。