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。
“SKU が 10% 増加し、大きな効果が得られました。そこで、サプライチェーンおよび在庫管理の最適化をさらに進め、最大 2 億ドルのコスト削減に向けた計画を立てています。”
“DataRobot のおかげで、当社のデータサイエンスチームは作業を非常に速やかに進められるようになりました。たとえば、以前は 2 週間半かかっていたような作業を今では数時間で完了できます。10 人のグループが 25 人になったかのようです。本当に 25 人いたら同じ成果を上げるのに相当のコストがかかるでしょう。”
“DataRobot のおかげで、余剰人員を 60% 削減するだけでなく、フルフィルメントセンターの人材不足を補って注文の処理能力を上げることにより売上を大幅に増やすことができました。”
MLOpsにチャンピオン/チャレンジャーのフレームワークが追加されました。この新しい機能により、DataRobotのお客様は、管理されたフレームワークの中で、現在最高のパフォーマンスを発揮しているモデルと並行して、チャレンジャーモデルをシャドーモードで実行できます。
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