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。
近年、製造業・小売業では AI を用いた需要予測によって在庫最適化に取り組む企業が増えてきております。
本ウェビナーでは需要予測の精度向上がどのように在庫最適化につながるか、例を用いて考察した後、高精度な需要予測の活用をスケールさせるための DataRobot の技術を、新機能のご紹介を交えながら、時系列モデリングを担うAutoTS、モデルの実運用化を担う MLOps を使ったデモでご説明いたします。
DataRobot Japanデータサイエンティスト
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