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。
データサイエンティスト
DataRobot データサイエンティスト。小売・マーケティングのスペシャリストとして、需要予測からダイレクトメールのターゲティングモデルまで様々なテーマで AI を活用し、企業の AI 変革を推進。より多くの人がビジネスで機械学習を活用できるよう DataRobot を使った機械学習の民主化を推し進めている。元リターゲティングのリーディングカンパニー Criteo のデータサイエンスチームリード。デジタルマーケティングや小売でのAI活用関連の研究会講師や講演・寄稿多数。
直近の注目記事 マーケティングと機械学習は相性抜群、データサイエンティストが業務ごとに解説（ビジネス+IT） AIを使いたい小売・流通業へ、データサイエンティストが教える機械学習活用法（ビジネス+IT） AI駆動で始まる新たなマーケティングスタイル。AIがマーケティングにもたらす価値（Ledge.ai） DataRobot 中野さんに聞く：機械学習の民主化がもたらすマーケティング分野でのAI 活用（Unyoo.jp）
需要予測は、企業のサプライチェーンを改善する上で重要な役割を果たします。需要予測の様々なシナリオの中で、新製品の需要予測は、過去の販売データがないため、最も困難な問題となっています。本ブログでは、新製品の需要予測をAIで行う方法と、それに伴う注意点を紹介します。
コロナウイルスは、流通・小売・外食産業に非常に大きな影響を及ぼしています。ただ、影響のされ方は、業種・商品・地域によって大きく異なります。このブログでは、現状を分析し、それを元に、この未曾有の事態を生き抜くために、機械学習を活用した対処法を考察します。
コロナウイルスは経済・社会に甚大な影響を及ぼしています。この未曾有の大変動下での機械学習モデル運用および対処法を、「モデルの性能監視」と「変化に対応できるモデルの生成」という２つの観点からご紹介します。
DataRobotブログでは、機械学習の技術ティップス、産業各界における応用事例、AI活用の組織的課題などについて今年も弊社のデータサイエンティストが精力的に執筆してきました。今回は今年一年間の振り返りとして、各メンバーが注目した、今年のニュース総集編企画を行いたいと思います！
DataRobotのデータサイエンティストの中野 高文です。 小売・流通では縮小する国内市場で収益を上げるために、効率化…
DataRobotのデータサイエンティストの中野 高文です。 時系列予測は過去のトレンドから、未来がどうなるかを予測する…
DataRobotのデータサイエンティストの中野 高文です。 DataRobotはAIモデルを生成し、そのモデルの中身を…
DataRobotの中野高文です。 様々な業界においてDataRobotを導入されていますが、最初に活用される事が多い場…
DataRobotのデータサイエンティスト中野です。 以前、線形モデルのように係数が確認可能で、多くのデータセットで機械…
