セイコーエプソン株式会社様

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セイコーエプソン株式会社

最大の課題はデータ分析の生産性向上
DataRobotの導入で実施案件数を倍増

背景

データ活用の高度化に取り組んできたが、一般的な手法では事業部門の旺盛なデータ分析ニーズに応えきれなかった。そこで、機械学習を用いて予測モデルの構築作業を自動化するツール「DataRobot」の導入を検討し始めた。

ソリューション

製造管理やマーケティングなどのテーマでPoC(概念検証)を実施し、予測モデルの構築期間を大幅短縮できることや精度の高さを確認してDataRobotを採用。データ分析の知見が豊富なNSSOLの支援を受けて導入した。

成果

新規7件のデータ分析案件に適用したところ、予測モデルを構築する作業工数を数カ月から1週間に削減でき、事業部門のデータ分析案件に迅速に応えられるようになった。予測モデルの精度も最大50%向上。

全社でデータ活用を推進する中、分析業務の生産性が課題に

プリンターやプロジェクターを中心とした情報機器をはじめ、ウオッチなどのウエアラブル製品、産業用ロボットなど幅広い分野で商品・サービスを展開しているセイコーエプソン(以下、エプソン)。全社横断で情報システムの標準化やデータ統合基盤の整備を進めながら、データ分析に基づく業務・生産効率の向上に取り組んでいる。

課題は、データ分析をするためのプログラミングをしながら予測モデルの構築を進める一般的な手法では、一つのデータ分析案件に半年から1年の時間を要することだ。エプソンは2017年6月、このペースでは社内の旺盛なデータ分析ニーズに対応しきれな いと考え、データ分析の生産性を高めるために機械学習自動化プラットフォーム「DataRobot」の導入を検討し始めた。

機械学習を用いたデータ分析プラットフォーム「DataRobot」を導入

エプソンは、過去のプロジェクトにおける実績やデータ分析に関する豊富な知見を評価して新日鉄住金ソリューションズ(以下、NSSOL)をITパートナーに選び、DataRobotの生産性や精度に関するPoCを実施した。PoCでは、製造管理やマーケティングに関 する過去のデータ分析案件で用いたデータをDataRobotに投入。予測モデルの構築にかかる期間や精度を過去の案件と比較したところ、構築期間が大幅に短縮されるなど期待を上回る結果を得られたことからDataRobotの採用を決めた。

2017年7月、同社はNSSOLの技術サポートを得ながらDataRobotを導入した。その後も、NSSOLとともに事業部門向けのワークショップを1~2カ月に1回のペースで開催し、社内のデータ活用を支援している。

分析期間の大幅な短縮と予測モデルの精度向上を実現

エプソンは、直販サイトにおける見込み顧客のターゲティングや工場の省エネルギー化など新規7件の分析案件にDataRobotを適用し、大きな成果を上げた。最大の課題だったデータ分析の生産性については、1案件あたりの分析期間を数カ月から1週間短縮し、以前と比べ2倍のデータ分析案件に対応できるようになった。予測モデルの精度も、これまでより最大50%向上している。

今後はDataRobot の全社展開も計画している。現在は同社のデータ分析の効率化、高度化を推進しているが、各事業部門にもDataRobotを展開し、現場でのデータ活用を促す考えだ。これが定着すれば、さらに2倍のデータ分析案件にも対応できるように なると期待している。

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