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モノづくりを加速するAI活用の鉄板事例とそれらを支えるDataRobot最新機能

製造業のモノづくりの現場におけるAI活用は生産、品質保証、R&Dなど様々な場面でますます加速しており、その事例も故障の要因分析、配合最適化、予知保全、需要予測と生産計画最適化など、多岐にわたるのが現状である。DataRobotでは、これらの多様かつ高度な現場のニーズに対応していくためにそのコアとなるAutoML機能に加えて様々な製品機能を備えている。本講演では、モノづくりを加速する豊富なAI活用事例および関連するDataRobot最新機能をデモを交えて紹介する。

講演者

山本 祐也
山本 祐也

DataRobot Japan
データサイエンティスト

DataRobot データサイエンティスト。Kaggle Master、博士 (工学)。東京大学大学院工学系研究科にて有機無機複合材料の研究で博士号を取得。学位取得後、大手化学メーカーにて液晶・タッチパネル関連先端化学材料の研究開発に従事。その後、大手食品メーカーで機械学習を用いた食品パッケージに関する予測モデリングと最適化に取り組むなど、BtB と BtC いずれにも深い経験を有する。余暇では機械学習コンペティションの Kaggle に精力的に取り組んでおり、 2020年現在も現役で活躍している。