SAS Institute Japan

AI実用化の鍵は
「アナリティクス・ライフサイクル」
に在り
~ビジネス価値創出に不可欠な
オープン・AIプラットフォームとは~

SAS Institute Japan ソリューション統括本部 ビジネス開発グループ 担当部長 畝見 真 氏

AI実用化の鍵は「アナリティクス・ライフサイクル」に在り
~ビジネス価値創出に不可欠なオープン・AIプラットフォームとは~

SAS Institute Japan
ソリューション統括本部
ビジネス開発グループ
担当部長

畝見 真

AI・機械学習が注目を浴び、様々なツールを導入した企業は多いが、ビジネス価値創出までには至っていないケースも多い。AIを実用化させるには、統合的でオープンなAIプラットフォームでアナリティクス・ライフサイクルを素早く回す必要がある。

分析スキルのサイロ化がビジネス価値創出を阻む

 AIを実用化し、ビジネス価値を創出するためには、「アナリティクス・ライフサイクル」を構成する3つのプロセスが必要不可欠であると畝見氏は説明する。企業内のデータを収集・クレンジングしてデータを準備し、データを探索・分析してモデルを生成、そのモデルを管理したうえで業務に組み込み、以降モデル精度を改良・改善し続ける必要があるのだ。しかし、そのサイクルを回せていない現状が企業にはある。

 その原因の1つは、分析者ごとにPythonやRなど複数の異なる言語が使われ、スキルやナレッジがサイロ化していることだ。これにより、異なる分析スキルのコラボレーションなど人材の有効活用ができず、オペレーショナル化(サイクルを継続的に回す)が困難になっている。また複数ベンダーのツールやOSSがつぎはぎされた環境ではアナリティクス・ライフサイクルを早く回すことができない。

オープン・AI プラットフォームでアナリティクス・ライフサイクルを素早く回すことでビジネス価値が創出される

オープン・AI プラットフォームでアナリティクス・ライフサイクルを素早く回すことでビジネス価値が創出される

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オペレーショナル化(サイクルを回しビジネス価値創出)と人材の有効活用が実現できるSAS Viya

 畝見氏は、これらの課題を解決するには、オープンなAIプラットフォームの導入が望ましいと説明し、オープンAIプラットフォームの利点を「SAS Viya」を例に示していった。SAS Viyaは、オンプレミスはもちろん、クラウド上のIaaSやPaaSでも稼働でき、RDBやHadoopなどの様々なデータソースに対応して、好みのオープンソース言語による分析が行える。コーディングスキルのないユーザーでもビジュアルなUIで分析が可能だ。

 さらにデータの準備から探索、モデル生成、モデル業務実装までをGUI上のマウス操作でシームレスに実行できる。モデリングも、ビジュアル・パイプライン上での簡単なマウス操作だけで実行可能だ。モデルの業務実装では、Python、R、SASすべてのモデルの統合管理やバージョン管理、精度モニタリングや業務プロセスへの容易なデプロイも可能だ。

 オープンAIプラットフォームでアナリティクス・ライフサイクルを素早く回し、オペレーショナル化と分析スキル・人材の有効活用を実現することで、ビジネス価値の創出が可能となる。

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