特別広報企画 人工知能サミット 2018

REVIEW
AIがもたらすビジネス革命

その実現のためにいまなすべきこととは

SAS Institute Japan

AI導入・実用化の鍵は「アナリティクス・ライフサイクル」に在り

SAS Institute Japan ソリューション統括本部 ビジネス開発グループ エバンジェリスト 畝見 真 氏

AI導入・実用化の鍵は
「アナリティクス・ライフサイクル」に在り

SAS Institute Japan
ソリューション統括本部
ビジネス開発グループ
エバンジェリスト

畝見 真

1976年の設立以来、アナリティクスのリーディング企業として世界各国で企業を支援し成果を生み続けるSAS Institute。アナリティクスの巨人は、豊富な経験とノウハウからビジネスで成果をあげるAI活用法を導き出した。一体、AI実用化には何が必要なのか。

「AI・機械学習の活用」自体が目的に 現代のAIブームに潜む問題点

 SAS Institute Japan(以下SAS)の畝見真氏は、昨今のAIブームに潜む問題点を「AI・機械学習を活用すること自体が目的になりがち」と指摘する。具体的なビジネス課題が無いまま進むプロジェクトは本来の目的を見失っているため「ほとんどが失敗に終わります」と話す。こうした失敗は、少し前のビッグデータブームでも散見されたという。

 多くの企業がデータ活用・アナリティクスで成果が出せない理由として畝見氏は、「データハンドリングの課題(取得・加工・品質・準備)」「モデリングの課題(スキル課題や結果の一貫性など)」「モデル実装の課題(価値創出とガバナンス、実行と評価)」の3つの課題を挙げ、「その課題を解決するためには、アナリティクス・ライフサイクルが最も重要」と説明する。

 「まず企業内に散在するデータを収集してクレンジングし、品質を高めた上で加工・変換してデータを準備します(Data)。その中身を探索し、その結果に基づいてモデルを開発(Discovery)。モデルが完成したらしっかり管理した上で業務に実装し、以降モデルの精度をモニタリングして改善する(Deployment)。このサイクルをいかにスピーディに回し続けていけるかが企業のビジネス価値創出や、変化対応力の向上に直結します」

 この一連のプロセスをSASではアナリティクス・ライフサイクルと呼んでいる。畝見氏は「分析力を武器として成長している企業は、すべてこのサイクルをすばやく回し続けています」と強調する。

アナリティクス・ライフサイクルをシームレスに回すには
統合プラットフォームが不可欠

 サイクルをシームレスかつ速く回すためには、ワンストップでデータを分析し、ビジネス価値を創出できるAI統合プラットフォームの導入が最も効果的だ。SASではAIプラットフォームとして2016年から「SAS Viya(ヴァイヤ)」を提供している。同製品はオンプレミス並びにクラウドに対応し、PythonやRといったオープンソースやRestAPIからも直接SAS ViyaのAI機能を利用可能。畝見氏はその特長を「どのインタフェース、どの言語を使おうとも、必ずSAS Viyaの分析エンジンが使用されるため、必ず同じ結果が出て自動的に整合性が担保されます」とガバナンス面でのメリットも解説した。

 またAIを活用しビジネスで成果を生むには、やはりデータサイエンティストが鍵を握る。SASでは国内大手製造業と共同でデータサイエンティスト早期育成に乗りだすなど、人材面からもAIによるビジネス価値創出を支援している。

アナリティクスの活用により、「ビジネス価値」を創出するために不可欠な一連のプロセス

アナリティクスの活用により、「ビジネス価値」を創出するために不可欠な一連のプロセス

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