予測精度が50％超向上、機械学習プラットフォームの効果：製造IT導入事例

新日鉄住金ソリューションズは、同社が支援した機械学習プラットフォーム「DataRobot」の導入事例について発表した。導入先のセイコーエプソンが概念実証したところ、予測精度が50％以上向上し、予測モデル作成期間を大幅に短縮できた。

[MONOist]

　新日鉄住金ソリューションズは2018年10月10日、同社が支援したセイコーエプソンの「DataRobot」導入事例について発表した。

　DataRobotは、機械学習モデルの作成と運用環境へのモデル配置を自動化するプラットフォーム。データサイエンティストが社内にいない場合でも機械学習を活用でき、学習モデルを実運用する際にコーディングや環境構築の必要がないため、機械学習を活用するまでの時間や労力を大幅に削減する。

　セイコーエプソンはDataRobotについて、1000を超える予測モデルの中から最適なモデルを自動的に作成するの機能性や予測精度の高さに着目した。製造管理やマーケティングなどの業務を対象に同プラットフォームのPoC（概念実証）を実施したところ、既存のモデルと比較して、予測精度が50％以上向上した。また、予測モデルの作成期間を数カ月から1週間に短縮した。

「DataRobot」の導入プロセス 出典：新日鉄住金ソリューションズ

　セイコーエプソンは、2017年7月にDataRobotを正式に導入。導入後は、社内のバリューチェーンや顧客の製品活用に関する情報など、従来よりも幅広いテーマについて分析可能になった。

　セイコーエプソンのDataRobot導入に際して、新日鉄住金ソリューションズは環境構築や保守運用の他、データサイエンティスト育成方法やデータ分析チームビルディングなどについても支援した。同事例を含めたDataRobotの支援実績が評価され、新日鉄住金ソリューションズはDataRobot社が2018年度に新設した「Partner of the Year 2017 年間MVP賞」「Partner of the Year 2017 Support Award」を受賞している。