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。
“内製のシステムを使用していた頃はモデルのデプロイに数週間かかっていましたが、MLOps を導入したことで、DataRobot によるモデルもそれ以外のモデルも数分でデプロイできるようになり、価値創出までの期間を大幅に短縮できました。さらに、監視機能のおかげで、新しいデータからモデルを適切に一般化できるようになりました。今のところ、デプロイ時のアップタイムは 100% を維持しています。”
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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