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サプライチェーンの柔軟性とレジリエンスを機械学習で高める
(2025/07/09)新型コロナウイルス感染症の大流行、ロシアとウクライナの紛争、貿易戦争など、有事にはサプライチェーンが分断しがちである。そのような状況で機敏に動き立ち直れるよう、サプライチェーン計画の策定能力を高めることは、企業にとって極めて重要な課題となっている。そこで筆者らが考え出したのが、AI(人工知能)を使った数理モデルをベースにした「最適化機械学習」(OML)である。これにより、ベテラン社員の予測頼みから脱却し、既存の機械学習メソッドより柔軟で俊敏に現在と過去の需給データに基づく意思決定ができるようになる。 *『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2024年9月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。
この著者の作品1
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注目の新刊予想4
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SAKAMOTO DAYS
(鈴木祐斗 / 集英社)SAKAMOTO DAYS 27(2026年05月01日)
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(泥ノ田犬彦 / 講談社)君と宇宙を歩くために(6)(2026年05月22日)
次巻の発売日:11月22日ごろ
自称悪役令嬢シリーズ
(しき / アルファポリス)自称悪役令嬢な妻の観察記録。6(2026年05月29日)
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ONE PIECE モノクロ版
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