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。
DataRobotのデータサイエンティスト中野高文です。 最近会うお客様からDataRobotを使って時系列予測を行いた…
どんなに機械学習プロジェクトを立ち上げてもモデルを作らなければ企画倒れであり、モデルを作ってもデプロイ（予測できる状態）まで行わなければプロジェクトの完了とは言えません。DataRobotはモデルの自動作成という強力な特徴に目が行きがちですが、モデルのデプロイに対しても様々なケースに対応した手法を持っています。
DataRobotを使ってお客様に成功を手にしていただくこと。それはつまりお客様にDataRobotを使って新しい価値を生み出して頂くということで、一般的にRoIと言われます。
