AI実用化を加速する「SAS® Viya® 3.3」の投入で
SASプラットフォームを拡充

~ディープ・ラーニング、画像認識技術などを強化し、AIを即戦力として活用するための機能を一元的なアナリティクス・アーキテクチャ上で実現~

アナリティクスのリーディング・カンパニーであるSAS Institute Japan株式会社(本社:東京都港区、代表取締役社長:堀田徹哉、以下SAS)は、SASプラットフォームを拡充する「SAS® Viya® 3.3」を本日12月21日、日本でリリースしたことを発表いたします。SAS Viyaは、今日の多様なアナリティクスへのニーズに対応するためにSASプラットフォームを強化します。組織の誰もが利用可能なインターフェース、データの種類や規模に対するより高い拡張性、最先端のアナリティクス機能を提供するために開発されました。SAS Viyaの最新版ではディープ・ラーニングや画像認識、自然言語処理など、昨今注目されているAI技術をSASプラットフォーム上に統合して提供することで、非構造化データを含む様々な形式のデータから得られた洞察を実際のビジネスの意思決定に役立てることを可能とします。

ビジネスにおいてAI/アナリティクスの成果を実用レベルに高めるためには、Data、Discovery、Deploymentという3つのプロセスで構成されるアナリティクス・ライフサイクルの実現が不可欠です。

  • Data:様々な形式のデータを収集・加工・整形し、分析結果の精度を左右するデータ品質を高めるクレンジングを行いデータ分析に適したデータを準備する
  • Discovery:現状のビジネスを可視化し、課題の特定と原因の探索やデータに潜むパターンの発見を通じて、将来起こりうる事象を予測モデルとして定義する
  • Deployment:予測モデルを経営資産として管理し、業務プロセスに組み込むことでアクションにつなげ、その結果を評価する

このアナリティクス・ライフサイクル全体をシームレスかつ高速に実施することにより、ユーザーがデータから迅速にビジネスに関する洞察を引き出し、アクションすなわちビジネス価値創造につなげることが可能です。SASプラットフォームはこのアナリティクス・ライフサイクル全体を単一プラットフォームで実現する唯一のアナリティクス・プラットフォームです。

SAS ViyaはAIや機械学習などの新しいユースケースのために開発されました。ビジネス課題解決のためには、AIや機械学習を単独で利用するのではなく、アナリティクス・ライフサイクルの一部として利用することが必要となります。すなわち、AIや機械学習によって取り扱うことが可能となった画像や音声・テキストなどの非構造化データと従来からある構造化データを単一のプラットフォーム上で統合的に分析することで新たな価値をもたらします。SAS Viyaは従来のSASプラットフォームを強化し、AIや機械学習をアナリティクス・ライフサイクルに統合します。

さらにSAS Viyaは、ビジネス・ユーザー向けのビジュアル・インターフェースと、Python、R、Javaなどのプログラミング・インターフェースにより、様々なスキルレベルのデータ・サイエンティストやアプリケーション開発者が利用可能なオープンなアーキテクチャであり、企業内のデータサイエンス人材の活用を最大化します。また、REST APIで全ての機能を利用することが可能なため、どのような企業の業務システムとも連携することが可能です。この類稀なるオープン性により、機械学習モデルやディープラーニングモデルなど最先端のAI/アナリティクスソリューションを、企業が持つCRMアプリケーション、ECサイトアプリケーション、サプライチェーンシステムや異常検知システムなど多様なエンタープライズシステムに誰でも、素早く、容易に組み込むこと(Deployment)を可能とし、アナリティクス・ライフサイクルの高度な実践を確実なものとします。このようにSAS Viyaは既存の資産と有機的に連携し、AIや機械学習がもたらす利点からビジネス価値を創出することを可能とします。

SAS Viya3.3で拡張された機能は以下の通りです。

●ディープ・ラーニング技術をアナリティクス・ライフサイクルに統合

  • 各種ディープ・ラーニング機能(DNN,CNN,RNN)を実装し、GPU上での高速な深層学習が可能。
  • ディープ・ラーニングの学習済みモデルを、SAS Viya上のリアルタイム処理エンジンにパブリッシュし、エッジデバイス上でリアルタイムのスコアリングが可能。

この拡張により、例えば製造業においては、リアルタイムの画像分類による異常検知に役立てることができます。

●対応画像フォーマットの拡張
医療用専用の画像規格であるDICOMに対応。これにより医療画像の中に潜む軽微な病巣を見つけ出し、早期発見や予兆発見による早期治療に結びつけ、医療費の大幅な削減にも貢献することができます。

●ビジネス・ユーザー向けインターフェースの搭載
「機械学習」、「テキスト解析」、「時系列予測」の各モデル生成プロセスをビジュアルなパイプラインとして実行することが可能となり、自動チューニング機能と合わせて使用することで、コーディングスキルや高度な機械学習専門スキルを持たないユーザーでも、数クリック操作だけで、精度の高い予測モデルを自動生成し結果を評価することができます。

●セルフサービスBI&アナリティクス製品をよりオープンに
「SAS® Visual Analytics」では、標準搭載のグラフテンプレートに加えて、サードパーティのビジュアライゼーション・ライブラリ(D3.js,C3,Google Chart Toolsなど)と連携することで、表現のバリエーションが大幅に拡張され、企業ごとに異なるデータ可視化要件に容易に対応することができます。

●セルフサービス・データ準備機能
セルフサービス型のデータ準備機能が実装され、分析者自身でGUIベースの簡単操作で、データのプロファイリングからクレンジング、加工・変換・結合など自由自在に実行し、モデリングに必要なデータを素早く準備することができます。

●予測モデルを企業資産として管理・モニタリング
統合モデル管理機能では、次々と作成され更新を繰り返す予測モデルのバージョン管理や精度のモニタリング、そして業務プロセスへの容易なデプロイが可能となり、統合されたグラフィカルユーザーインターフェースを通してアナリティクス・ライフサイクルをシームレスに回し続けることができ、迅速かつ継続的なビジネス価値創出を実現可能とします。

SAS Viyaの拡張機能や詳細の製品情報については、こちらをご覧下さい。

SAS Institute Inc. について

SASは、アナリティクスのリーディング・カンパニーです。SASは、革新的なアナリティクス、ビジネス・インテリジェンス、ならびにデータ・マネジメントに関するソフトウェアとサービスを通じて、83,000以上の顧客サイトに、より正確で迅速な意思決定を行う支援をしています。1976年の設立以来、「The Power to Know®(知る力)」を世界各地の顧客に提供し続けています。

プレスリリースに関するお問い合わせ

  • SAS Institute Japan株式会社
    広報担当:増田
    TEL:03-6434-3700
    E-mail:jpnpress@sas.com

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