山本光穂氏

最近のモビリティ業界では、機械学習やAIをカイゼンにおける対策手法（How）の一つとして活用し新たなサービスの開発を行ったり、従来の手法では実現が難しかった製造・設計プロセスの高速化や品質・性能の向上を図るという考え方が一般的になってきています。 本セッションでは、DataRobotがお客様支援を通じて得られたモビリティ業界の課題を俯瞰的にご紹介した上で機械学習やAIを用いた課題解決事例について、併せてご紹介致します。

昨今、製造業分野ではR&Dから設計開発、製造等様々な領域でAIモデルが活用されています。一方で開発されたAIモデルが持続的運用・活用を前提としてないため、予想外の問題が発生するケースが多発しています。 本講演ではAIモデルの管理手法であるMLOpsの重要性についてご説明します。

近年、生成AI技術は急速に発展しており、ものづくりの現場でもその可能性を探る動きが増えてきています。この技術が持つ潜在能力は間違いなく魅力的ですが、実際に現場に導入する際には予想外の課題や困難に直面することも少なくありません。このような背景を踏まえて、本公演ではものづくりの現場での生成AIの具体的なユースケースを紹介するとともに、技術導入時に遭遇しがちな主要な課題と、それらに対する解決策やアプローチについて詳しく深掘りし、ご紹介します。