DataRobot と Palantir Foundry の連携によって、革新的なエンドツーエンドの需要予測ソリューションを実現

2021/07/05

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（このブログポストは DataRobot and Palantir Foundry: Partnering to Deliver an Innovative End-to-End Demand Forecasting Solution の和訳です）

DataRobot と Palantir は、AI や機械学習を活用した業務においては、組織のデータサイエンティスト、意思決定者、および一般従業員が協力して取り組める環境を整えることで、AI の価値を実現できるという考え方を共有しています。

両社は、小売業界が直面している極めて複雑な課題の 1 つである需要予測に連携して取り組むことを発表しました。

機械学習や AI による需要予測は、すでに多くの小売企業で欠かせないものになっていますが、新型コロナウイルスの感染拡大以降、予測可能な過去のパターンおよび行動を前提として構築された既存のモデルとトレーニングデータには大きな限界があることがわかってきました。世界的な感染拡大によって買い物の仕方が大きく変わったり、特定の商品の需要が増加したりしたことは、誰も予測できなかったでしょう。しかし、実際のところ、小売企業による需要予測の方法には以前から問題がありました。長年抱えてきた問題には、よりスマートで現実的な解決策が必要であることが、パンデミックによって明らかになったのです。

需要と供給をリアルタイムで可視化するには、ソースシステム、権限、更新サイクルなどが異なる複数のデータセットを 1 つにまとめる必要があります。このような資産をまとめて、小売業のエコシステムをリアルタイムで包括的に把握することは、ほとんどの組織にとって克服できないほど複雑な作業です。また、データサイエンティスト、各分野の専門家、ビジネス上の意思決定者に全体的な視点や「共通言語」がないと、見落としている点に気づかないまま重要な意思決定をしてしまうでしょう。

DataRobot と Palantir は需要予測ソリューションで連携して、こうした問題に正面から取り組んでいます。その中で新しく開発されたカスタムフレームワークには、Palantir Foundry と DataRobot のモデル開発およびモデルデプロイの機能が統合されており、非常に複雑な小売業界のユースケースを単一のプラットフォームで管理できます。

需要予測により、小売企業では次のことが可能になります。

エンドツーエンドの統合ソリューションにより、機械学習モデルの作成とデプロイを容易に実現

ユーザーは、データ準備から、モデルの自動開発、モデルのデプロイ、予測に至る、エンドツーエンドの AI ワークフローを簡単に作成できます。

ワークフローを迅速かつ効果的に運用することで、ダッシュボードやビジネスインテリジェンスから本番環境への移行につなげ、意思決定を促進することができます。また、機械学習に関するすべての資産が 1 か所に集められるため、モデルの監視と継続的な管理が大幅に簡素化されます。

自動化とスマートな統合により、アプローチを迅速に拡大

Palantir Foundry でデータ準備が完了すると、そのデータを 1 つの DataRobot プロジェクトで直接使用できます。プロジェクトが設定されると、DataRobot のオートパイロット機能で組み込みのガードレールやデータサイエンスのベストプラクティスが適用されるため、モデリングプロセスの重要なステップを確実に実施できます。

最適なモデルフレームワークが特定されると、専用の予測環境へデプロイされます。そして、このモデルフレームワークで新しいデータを使用し、Palantir Foundry に予測結果を送り返すことができます。Palantir Foundry の新しいデータにはスコアが付けられるので、データドリフトや精度を追跡することで、モデルのパフォーマンスを監視および確認できます。