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ヤマトの業務量予測機械学習モデルの運用を高速化

2021年11月18日 (木)

サービス・商品エクサウィザーズ(東京都港区)は17日、ヤマト運輸(東京都中央区)向けに機械学習オペレーションを実現する環境を構築し、機械学習モデルの作成プロセスを自動化したと発表した。ヤマト運輸は月次の機械学習モデルの運用の高速化や継続的な改善が可能になった。エクサウィザーズは今回の成果を踏まえて、運用まで含めた機械学習の導入支援を推進していく。

ヤマト運輸は6500店ある宅急便センターの数か月先の業務量を予測するため、機械学習モデルを毎月作成し、需要に応じた効率的な経営資源の最適配置とコスト適正化を推進する。その過程で、スピード感をもって実証に取り組んだ結果、作業負荷が高い状態が続いていたほか、事業部への予測結果報告までの運用スケジュールが短期的なため、機械学習モデルの再作成や予測の再分析が難しい課題も抱えていた。

エクサウィザーズは、こうした課題を解決するため、機械学習オペレーションの運用環境を構築。月次で手動実行していた、データ抽出から前処理、学習、予測、評価の一連の機械学習パイプラインを自動化。月次の機械学習モデルの運用が高速化し、余裕を持ったスケジュールでの運用が可能になり、運用工数が大幅に削減した。

機械学習パイプラインの中で動くプログラムのテストも自動化できたことで、効率的な運用から開発までの月次サイクルを構築。機械学習モデルの運用が安定するとともに、プログラムの継続的な機能開発及び機械学習モデルの精度改善が可能になった。

▲機械学習モデル改善による運用イメージ(出所:エクサウィザーズ)