# 使用例

> 使用例 - 一部のDataRobotのお客様が予測AIをどのように活用しているかに関する大まかな概要。

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## Documentation content

DataRobotは、さまざまな業界の複雑なエンタープライズ環境を統合するように設計されました。 以下では、一部のDataRobotのお客様が予測AIをどのように活用しているかについて、その大まかな概要を説明します。 この概要には、2023年の実際の使用状況の統計が反映されています。

## 保険

### ユースケース1

ブリュッセルに本社を置く大手多国籍保険会社は、不正行為の検出、保険金請求の処理、引受業務など、さまざまなユースケースでDataRobotをビジネス全体で使用しています。 モデル開発では、DataRobotプラットフォームで、エクスペリメント、モデルのテスト、および説明可能性チェックが、非常に積極的に行われています。 DataRobotを使用すると、これらのモデルをリスク管理プロセスでうまく活用でき、本番環境で多大な価値を実現できます。

概要

- プロジェクト数/エクスペリメント数：1,438
- 構築されたMLモデル数：29,410
- 実稼働中のモデル数：4,436
- 予測数：5億2,400万（月平均4,300万）

### ユースケース2

ある多国籍保険会社は、EMEA地域および日本においてDataRobotを大規模に使用しています。 DataRobotは、顧客維持のユースケース、リードスコアリング、およびビジネス全体での引受プラクティスのカギとなります。

概要

- プロジェクト数/エクスペリメント数：682
- 構築されたMLモデル数：31,720
- 実稼働中のモデル数 1456
- 予測数：8,804の予測リクエストからの2億5,800万の予測行

### ユースケース3

ある大手再保険会社は、DataRobotがモデルの構築と予測の提供による摩擦を取り除く方法に感銘を受けています。 ユースケースには、未払い請求書の予測による延滞請求書回収の最適化および市場価格の予測が含まれ、競合他社が価格変更を実施した時期を判断するために、見積もりアグリゲータから見積もりを取得します。 DataRobotのマネージドSaaS製品を使用しているため、コンピューティングの可用性について考える必要がなく、157人のユーザーのデータサイエンスの結果に焦点を当てることができます。

概要/2023年

- プロジェクト数/エクスペリメント数：14,481
- 構築されたMLモデル数：177,475
- 予測数：DataRobotの高性能予測サーバーに19億9,100万件

## ヘルスケア

世界的な製薬大手は、DataRobotを使用してビジネス効率を向上させています。 DataRobotを使用して、以下の操作を行います。

- 北米およびEMEAでの需要予測
- 米国での購買傾向を予測
- ITチケットの予測
- コンテンツの推奨を実行します。

概要

- プロジェクト数/エクスペリメント数：3000+ / 月
- 構築されたMLモデル数：30,000+ / 月
- 実稼働中のモデル数：150
- 予測数：四半期あたり3,000～7,000

## 製造

世界最大手の建材メーカーの1つが、DataRobotを使用しています。 世界中に2,000以上の工場があり、6万人以上の従業員を雇用しています。 同社は、キルン、ファン、縦型ローラーミル、粉砕機などの設備の故障を予測するため、60か所の製造工場においてモデルを本番環境にデプロイしています。また、DataRobotのMLOps機能を活用して、プラットフォーム外のエアーギャップ環境での運用を可能にし、ポータブル予測サーバーコンテナを使用して、自社管理のエッジデバイスにデプロイしています。 その予測メンテナンスのユースケースは、生産ラインの停止を回避するために役立ちます（重要）。停止すると、重大な経済的損失につながるためです。

概要

- プロジェクト数/エクスペリメント数：1000+
- 構築されたMLモデル数：15,000+
- 実稼働中のモデル数：150

## 小売

### ユースケース1

ある運送会社がDataRobotを活用して、複数部門のプラットフォーム上に170人以上のアクティブユーザーを抱え、輸送、サプライチェーン、運送事業を支援しています。 DataRobotを使用して、着信の予測と人員計画の改善、宅配センターでの盗難の可能性の予測、特定の国への荷物の総量の予測、および財務KPIの予測を行います。 彼らは、DataRobot上で構築されたエクスペリメントとモデルが、プラットフォーム外で構築された予測モデルよりも優れていることを目の当たりにしています。 主要なユースケースで、50%以上のエラー削減が行われています。 精度が向上したことで、月単位から週単位、さらには日単位の予測へと、きめ細かな内訳での予測が可能になりました。

概要

- 実稼働中のモデル数：200～250

### ユースケース2

欧州最大のメディア企業の1社は、2018年からDataRobotを利用しています。彼らは、デプロイされたモデルを使用して、需要の最適化、ターゲットを絞った広告、およびコンテンツ管理を行っています。 最近では、オーディエンスのセグメンテーションと広告のターゲット化のための大規模なバッチ予測をサポートするために、予測環境を拡張しました。 チームは、DataRobot/Snowflakeの連携機能を活用して、計算負荷の高い予測パイプラインを維持し、毎週のスコアリングを期限内に完了しています。 DataRobotを使用すると、小規模なデータサイエンスチームは高い精度でより効率的な作業が可能となり、以前よりも迅速にモデルを稼働させ、最適化された在庫管理によって増分収益の増加を達成できます。

概要

- 実稼働中のモデル数：20+
- 予測数：毎週1億6,000万行以上