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。
ビジネス・アナリストがシチズンDSを目指す事が可能である事は分かったとしても、どうやって人を育ててプロジェクトを成功させれば良いかが不明な方も多いかと思います。本ブログでは、シチズンDSに求められるスキルやプロジェクトの進め方についてDataRobotの取り組みをご紹介させて頂きます。
2018年7月にDataRobotはTableauとの協業を発表し、10月のTableau Conferenceに際して最初の連携であるDataRobot Insight for Tableauをリリースしました。なぜDataRobotはTableauと協業するのでしょうか？そしてInsight連携とはどのようなものなのでしょうか。
DataRobotのデータサイエンティストの中野 高文です。 DataRobotはAIモデルを生成し、そのモデルの中身を…
本ブログでは、AIの民主化に向けてどのようにビジネス課題を整理し、また組織化していけば良いかについて、DataRobotの取り組みを簡単にご紹介させて頂きます。 AI民主化で求められる組織、AIを全社展開するためのロードマップ、トップダウンアプローチ × ボトムアップアプローチ、DataRobotが提供する民主化のためのサービス についてご紹介します。
DataRobot フィールドサポートエンジニアの小島です。 (本記事は こちら の記事からの続編です) 前編の記事では…
DataRobot フィールドサポートエンジニアの小島です。 機械学習！というと、自然と「いかに精度のよいモデルを作り上…
こんにちは、DataRobot Japanの小幡です。 DataRobot Cloudでは、毎週のように新しい新機能が登…
DataRobotのデータサイエンティスト山本祐也です。 今回は2018年7月に開催しましたワークショップ「機械学習を使…
要因分析と因果解析の基本理論を紹介し、機械学習がどのように使えるかを解説
