ケーススタディー〜ヤマト運輸
日経コンピュータ 第1063号 2022.3.3
| 掲載誌 | 日経コンピュータ 第1063号（2022.3.3） |
|---|---|
| ページ数 | 4ページ （全4506字） |
| 形式 | PDFファイル形式 （1405kb） |
| 雑誌掲載位置 | 60〜63ページ目 |
ヤマト運輸がデジタルの力で物流変革に挑んでいる。配送現場の生産性向上に向けてＡＩによる荷物量予測システムを導入。ＡＩの開発や運用・保守を円滑に管理する新手法「ＭＬＯｐｓ」も取り入れた。課 題 機械学習の予測モデルを開発・運用する作業の負担大施 策 予測モデルの統合的な開発・運用基盤を構築効 果 約１週間だった機械学習プロセスを最短１日に短縮苦 労 ＭＬＯｐｓの先行事例が少なく環境構築は手探り今 後…
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