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title: "DataRobotユースケース：部品不足が発生するかどうかの予測【ビジネス適用】"
description: "適切なモデルを選択したら、DataRobot を使って簡単にそのモデルを意思決定環境にデプロイすることができます。意思決定環境とは、モデルで生成された予測結果を組織内の適切な関係者が使用する方法、およびそれらの関係者がその予測値に基づいて全体のプロセスに影響する意思決定を行う方法を指します。 "
url: "https://www.datarobot.com/jp/blog/predicting-whether-parts-shortages-will-occur-business-application-2/"
authors:
  - "DataRobot"
published: "2024-09-18"
updated: "2024-09-18"
category: "業界事例"
language: "ja"
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# DataRobotユースケース：部品不足が発生するかどうかの予測【ビジネス適用】

サプライチェーンネットワークでの部品不足や出荷遅延を予測し、企業が、予測可能な遅延に備えてデータに基づいた是正措置を実施できるようにします。

## **意思決定環境**

適切なモデルを選択したら、DataRobot を使って簡単にそのモデルを意思決定環境にデプロイすることができます。*意思決定環境*とは、モデルで生成された予測結果を組織内の適切な関係者が使用する方法、およびそれらの関係者がその予測値に基づいて全体のプロセスに影響する意思決定を行う方法を指します。

**意思決定の成熟度**

自動化 \| **強化** \| 混合

このユースケースによる予測は、サプライチェーンマネージャーがロジスティクスに近い将来遅延が生じるかどうかを予想して行う意思決定を**強化**します。このモデルは、マネージャーの意思決定と組み合わせることでインテリジェントなツールとして機能し、サプライチェーンネットワーク全体の改善に役立ちます。

## **モデルのデプロイ**

このモデルは DataRobot の予測 API を使用してデプロイできます。これは、新規注文からの新しいスコアリングデータの受信に応じて、準リアルタイムで予測を返すために用いられる REST API エンドポイントです。

どんな方法で行うにせよモデルのデプロイが完了したら、予測結果を複数の方法で利用できます。たとえば、サプライチェーンのレポートツールとして機能するフロントエンドアプリケーションを使って、新しいスコアリングデータをモデルへの入力値として配信すれば、モデルからリアルタイムで予測と予測の説明を取得できます。

## 意思決定の関係者

予測と予測の説明は、サプライチェーンマネージャーやロジスティクスアナリストが、サプライチェーンに潜む重要な要素やボトルネックを理解するのに役立ちます。

**意思決定の実行担当者**

意思決定の実行担当者はサプライチェーンマネージャーと調達チームで、必要な情報を活用して、サプライチェーンネットワークにボトルネックがないことを保証できます。これらの担当者はベンダーと強い関係を維持しているので、モデルの予測結果を利用して是正措置を取る能力があります。

**意思決定の管理者**

意思決定の管理者は、主要なベンダーとの大規模な協力関係を管理する、ベンダー開発担当部長などの経営層の関係者です。これらの関係者は、全体的な結果に基づいて自社とベンダーとの関係の健全性について四半期ごとにレビューを実施し、長期的な投資およびビジネスパートナーシップに関する戦略的な意思決定を行えます。

**意思決定の作成者**

意思決定の作成者は、この意思決定環境を構築するビジネスアナリストまたはデータサイエンティストです。これらのアナリストは、普段サプライチェーンマネージャーとそのチームと連携して働いている、社内のサプライチェーンチーム、エンジニアリングチーム、ベンダー開発チームに所属するエンジニアやアナリストでもかまいません。

## 意思決定プロセス

マネージャーや経営層の関係者が、潜在的なボトルネックを特定するための予測結果と予測の説明に基づいて下す意思決定は、サプライチェーンネットワーク内の該当するベンダーチームにまで影響し、データに基づくインサイトに応じたコラボレーションを促進するでしょう。そうした意思決定は、部品不足がビジネスに与える影響の重大度に応じて、長期的なものにも短期的なものにもなり得ます。

## **モデルの監視**

AI の導入で最も重要な点の 1 つは、データドリフトや精度に関連するモデルのパフォーマンスを追跡する能力です。DataRobot MLOps を利用すれば、一元化されたプラットフォームから社内のすべてのモデルをデプロイ、監視、および管理することができます。製品ライフサイクル管理と同様に、モデルの健全性の追跡は、適切なモデルライフサイクル管理に非常に重要です。

## 導入のリスク

このソリューションを実業務に導入する際の大きなリスクの 1 つは、現場レベルでの導入方法です。ベンダーとの間に強力で透明性の高い関係があることも、是正措置を取るうえで決定的に重要です。ベンダー側にモデルの予測結果を信頼してデータに基づく戦略を採用する準備ができていない場合に、リスクが生じます。

### 関連ブログ

**部品不足が発生するかどうかの予測[【概要】](https://www.datarobot.com/jp/blog/predicting-whether-parts-shortages-will-occur-overview/)編 / [【技術実装】](https://www.datarobot.com/jp/blog/predicting-whether-parts-shortages-will-occur-technology-implementation/)編**