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。2005年にアメリカの大学にて認知科学博士号取得後、教授職時代にデータサイエンスプログラムの立上げを経験。2015年に日本に戻り、保険会社で AI の応用に従事。2017年から DataRobot のデータサイエンティストとして金融業界のお客様をサポート。
2021年に入ってから、保険業界ではAIによる引受業務の意思決定を自動化・高度化する動きが顕在化してきました。実現されれば引受業務や顧客への提供価値そのものが大きく変わります。本稿では、近い未来の引受業務の在り方を研究機関の調査結果やDataRobotの知見を基に考察します。
滋賀大学データサイエンス学部 河本薫教授は「データ分析でビジネスを変革するとは、意思決定プロセスを合理化することである」とおっしゃています。機械学習で意思決定プロセスを合理化するためのコンセプト、Decision Intelligenceとその創出効果を説明します。
COVID−19のような緊急時には、SNS上に信ぴょう性が疑われる情報が大量発生します。人でのファクトチェックは間に合わず、AI支援が求められています。そこで、NTTデータ社がDataRobotを活用して、機械学習で新型コロナウイルス関連ツイートのデマ判定が可能か検証しました。
DataRobotの経験をもとに、AIのビジネスへの適用で成功するためのプロセスとフレームワークを紹介します。AIのビジネス適用で成功するには多くの要素が関わってきますが、ラストマイルからスタートして、きちんと準備をして進めれば、成功の確率が高くなります。
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！
こんにちは。DataRobotの坂本康昭です。今回のトピックはマシューズ相関係数 - Matthews Correlat…
こんにちは。DataRobotの坂本康昭です。今回のトピックは機械学習による生存予測です。 生存分析 1990年代にアメ…
データロボットの坂本康昭です。今回のトピックは機械学習 in 製造業です。 製造業といえば日本の代表的産業。製造業では、…
