SAS Institute Japan（大阪オフィス）

〒530-0005　大阪市北区中之島4-3-51 Nakanoshima Qross 3F 三井リンクラボ中之島

• 京阪中之島線「渡辺橋駅」より徒歩5分
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医療・製薬業界におけるデータとAI活用の最新ソリューションご紹介

コーディングスキルを不要とし誰でも自然言語で対話的に臨床データを分析
ヘルスケア業界向けに設計されたクラウドベースの分析プラットフォームである、新製品 SAS Health ならびに SAS Viya Copilot for Clinical Data Discoveryをご紹介致します。AIとリアルワールドデータを活用し、患者ケアの質向上や業務効率化を支援します。
コーディング不要で自然言語による対話型分析を実現し、臨床データ活用の民主化を推進、誰でも簡単にデータの抽出・集計を可能にします。

大規模リアルワールドデータをより早く分析
SAS SpeedyStoreにより、従来のSAS In-Database処理を高度化し、大規模データの高速処理をしながら、同時に高い圧縮効率によりストレージコストを最小化します。大規模なリアルワールドデータ分析に対するアドホックなデータ抽出・加工処理を、他のどんな環境よりも高速化します。

臨床試験データ管理を効率化し規制対応を強化
臨床試験におけるデータ管理は、精度・効率・規制対応のすべてが求められます。SAS Clinical Accelerationは、クラウドネイティブかつオープンなリポジトリとして、臨床データの整合性を確保しつつ一元管理を実現。規制当局への提出をスムーズにしつつ、監査対応やコンプライアンス対応も強化します。さらにグローバル拠点や複数企業間での連携を容易にし、試験全体のスピードと品質を飛躍的に向上させます。

SAS/Python/Rを統合し解析業務の効率と協業を加速
多くの製薬企業では、SASとPython/Rを併用する解析チームが混在しており、環境の統一や協業が課題となります。SAS Workbenchはクラウド上でSAS/Python/R言語をシームレスに活用できる開発・実行環境を提供。データサイエンス業務の効率化を促進し、解析モデルの開発・検証・共有を迅速化します。OSSの自由度とSASの信頼性を兼ね備え、チーム間の協働を支援することで、研究開発のスピードと品質向上に貢献します。

RAG（Retrieval‑Augmented Generation）に関する一連の作業をシンプルにし、生成AIソリーションの効率的な開発・運用を実現
LLMを業務に活用するにあたり、業界特有のドキュメントデータを取り込み、より効率的に業務を遂行したいというニーズが高まっています。一方で、RAGの構築やチューニングは一部のIT部門の有識者や、ベンダーへ依存している等の課題も少なくありません。
SAS Retrieval Agent Manager（RAM）は、ノーコードで誰でもRAGを作成できる仕組みを提供し、LLMをより業務に特化した形で活用できるようにします。

LLMを業務に活用したお客様の事例紹介
SAS Viyaと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせることによる業務支援
SAS ViyaプラットフォームでLLMを動かし、業務適応を検討しているお客様事例を御紹介致します。