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。
機械学習プロジェクトは、モデルを作成し、デプロイをする事で完結するわけではありません。機械学習モデルに特有の運用監視を正しく行うことで、モデルの性能低下を防ぎ、またよりビジネスに即したモデルへと進化させていくことができます。この技術の集積体であるMLOpsをご紹介します。
DataRobotブログでは、機械学習の技術ティップス、産業各界における応用事例、AI活用の組織的課題などについて今年も弊社のデータサイエンティストが精力的に執筆してきました。今回は今年一年間の振り返りとして、各メンバーが注目した、今年のニュース総集編企画を行いたいと思います！
DataRobotブログでは、機械学習の技術ティップス、産業各界における応用事例、AI活用の組織的課題などについて今年も弊社のデータサイエンティストが精力的に執筆してきました。今回は今年一年間の振り返りとして、各メンバーが注目した、今年のニュース総集編企画を行いたいと思います！第二弾は12/27リリース。
製造業においてAI・機械学習を活用する際に、はじめにROIを算出することが成功の第一歩。AI改善率を参考にROIを設定し、DataRobotのAUTO MLから生み出される数多くのAIプロジェクトを成功に導いていきましょう。
多くの企業がAI推進CoE組織を作るチャレンジにいます。DataRobotでは多くの企業のAIドリブン化を支援した経験から様々なAI推進CoE組織を見てきました。本ブログでは、AI推進CoE組織のパターンごとのメリット、デメリットを解説し、組織づくりの考え方について紹介していきます。
企業には様々な顧客データがあり、Treasure Dataの提供するCDP（Customer Data Platform）の仕組みは、その収集と一元管理を容易に可能にしてくれます。一方でそういった顧客データから本当に価値のある顧客インサイトや、サービス向上の打ち手がどれだけ生まれているでしょうか？このブログでは、２つの製品の組み合わせがいかに顧客データの利用価値を広げてくれるのかを見ていきたいと思います。
DataRobotのデータサイエンスアソシエイトの菅原です。前回のブログに続き、③営業 ④育薬 プロセスでの機械学習活用…
DataRobotのデータサイエンスアソシエイトの菅原です。製薬業界はAI・機械学習を事業成長のため積極的に取り入れてい…
本ブログでは、単調性制約を用いたモデル結果の解釈性を向上するためのモデリング手法や制約の仕組みなどをご紹介します。また通例、単調性制約を適用するモデリングではコーディングが必要になりますが、DataRobotではGUIを用いて容易に適用できるのでその設定方法についてもお伝えします。
