サプライチェーンの「DX」という言葉がメディアで日々取り上げられる一方で、「どこから 手をつけて良いのかわからない」「どんな体制が必要なのか」といった 声が多く聞かれます。遅れていると指摘される日本の DX をどう進めて いくべきなのでしょうか。現場起点で AI 活用に取り組み、全社的に AI 活用を推進しているヤマハ発動機株式会社の大西 圭一氏とダイハツ 工業株式会社の太古 無限氏に、DX を推進するプロジェクトをどう立ち上げ、どう広げていったのかを聞きました。
本ブログではAIで活用するデータを管理するデータプラットフォームの一つであるDWHをテーマとし、DWHの最新動向やDataRobotとの接続方法および効果的にDWHを活用するため方法について説明し、モデルデプロイの観点からAIの時代に最も優れているDB選択の方法を解説します。
AI/機械学習を使って要因分析を行うとき、事前に要因の候補に関する知識を上手に整理して仮説を立てておくと、適切な特徴量からモデルを構築できて分析の成功確率が高まります。そして、QCサークル活動など、産業界で品質管理活動に携わる人達が利用してきたドメイン知識整理の手法はデータサイエンティストにとっても非常に有効です。
コロナウイルスは、流通・小売・外食産業に非常に大きな影響を及ぼしています。ただ、影響のされ方は、業種・商品・地域によって大きく異なります。このブログでは、現状を分析し、それを元に、この未曾有の事態を生き抜くために、機械学習を活用した対処法を考察します。
新型コロナウイルスによる製造業に対する影響は、甚大なものとなるでしょう。その状況を考察し、この困難を乗り越え、またポストコロナ渦の世界でさらに成功するためのAI活用のヒントをご紹介します。
DataRobotの最新リリースである6.0では、データ準備の自動化としてPaxata、モデリング技術の進化として画像特徴量、モデル運用としてML Ops、そしてモデル利用の迅速化としてAIアプリケーションが利用できるようになり、機械学習のエンドツーエンドでの自動化の幅が一気に拡大しました。
金融業界においてもCOVID-19はマーケットへの影響、外出自粛や中止要請による生活スタイルの変異による経済活動の変化と様々な影響を及ぼしています。このような激動な時期におけるAI活用はとても注意が必要になります。私たちは各々の健康を守ることを最優先にしながらも、経済活動を止めないために今の時期に考えなければならないことが多々あります。本ブログでは、これまでAIを活用していた分野における影響、今の時期にこそチャレンジする価値のあるAI活用領域について紹介していきます。
COVID-19が拡大を続ける中で医療資源の枯渇がより深刻な問題となっています。医療資源割り当ての意思決定を支援するために、COVID-19に感染された患者が重症・重篤化するかを予測するモデルを作成する世界中の取り組みやDataRobotの取り組みをご紹介していきます。
コロナウイルスは経済・社会に甚大な影響を及ぼしています。この未曾有の大変動下での機械学習モデル運用および対処法を、「モデルの性能監視」と「変化に対応できるモデルの生成」という２つの観点からご紹介します。
製造業やユーティリティー業界では、従来から製造設備やインフラ設備で多くのセンサが用いられてきました。近年ではビッグデータやIoTの機運の高まりから、センサの計測波形を蓄積して機械学習で活用する動きも活発になっています。本稿ではセンサの計測波形を機械学習に使用するためのプロセスについてご説明します。
