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。
コーネル大学の大学院に始まり、Eureqaのアルゴリズムをベースにした会社の設立、DataRobotのイノベーターチーム…
- DataRobot MLOps監視エージェントによるAIモデルの運用管理 - はじめに 小売・流通業界のお客様を担当…
DataRobotで製造業や電力・ガス、エネルギーや建設業のお客様を担当しているAIサクセスマネージャーの笹口です。 こ…
DataRobotで金融チームディレクターをしています、小川幹雄です。DataRobotの肩書きとは別に、一般社団法人金…
はじめに DataRobotで主に政府公共領域やヘルスケア業界のお客様を担当しているデータサイエンティストの若月です。 …
ターゲットマーケティングなどで近年注目されているアップリフトモデリングは、介入効果を個別またはサブグループごとに予測することで介入すべき対象を明らかにする手法です。本記事では、アップリフトモデリングのメリットや適用範囲・注意点を説明し、DataRobotを用いたシンプルな操作によるモデル構築方法をご紹介します。
片方のクラスが極端に少ない、あるいは大半の値がゼロといったゼロ過剰などのバランスの悪いデータを不均衡データといいます。このようなデータの偏りは、予測結果の偏りにつながるなどという問題があります。本記事では、不均衡データへの代表的な対処法を紹介し、DataRobotにおいてこの問題をどう扱うかについて解説します。
「AI x ルールベース」をどう使いこなすのが望ましいか、金融・保険業界でのビジネス適用事例も交えてご紹介。 条例やコンプライアンスに従いビジネスロジックの自動化を図るには、AIとルールベースのそれぞれの強みを理解し、適切に棲み分け、組み合わせることが、AIを活用した自動化・高度化を実現する上で重要です。
