SASが、IDC MarketScapeにおいて
機械学習オペレーション(MLOps)プラットフォームのリーダーに選出

アナリティクスのリーディング・カンパニーである米国SAS Institute Inc.(以下 SAS)は、米国の調査会社IDCのレポート「IDC MarketScape: Worldwide Machine Learning Operations Platforms 2022 Vendor Assessment(IDC MarketScape:世界の機械学習オペレーションプラットフォーム2022年版ベンダー評価、doc #US48325822、2022年12月、英文)」において、リーダーに選定されました。レポートでは、組織が多くの機械学習モデルを実験環境から本番環境に移行しつつある中で、機械学習モデルのコラボレーション、運用管理、運用移行における拡張性を重視しています。機械学習オペレーション(MLOps)は、企業が機械学習特有の課題を管理し、データサイエンティスト、データアーキテクト、ビジネスアナリスト、そして業務担当者の間のコラボレーションとコミュニケーションを円滑にする役割を果たします。

IDCのAIソフトウェアリサーチ担当のリサーチディレクターであるキャシー・ラング(Kathy Lange)氏は、次のように述べています。「企業が機械学習の導入を進め、実務環境に投入しようとする際に直面する課題には、知見の欠如、コスト、自動化の適応不足などがあります。MLOpsソフトウェアやプロセスは、データサイエンティスト、アプリケーション開発者、運用エンジニアの間のコラボレーションを改善し、機械学習モデルのライフサイクル管理の自動化とモデリング速度を向上させることで、企業がこれらの課題を克服できるようにします」

今回、レポートで評価の対象となったのは、アナリティクスと機械学習プラットフォームであるSAS® Viya®に含まれるMLOpsソリューションのSAS® Model Managerです。レポートでは、「SAS Model Managerは、企業の機械学習モデル構築を支援するために必要な幅広い関連サービスや製品を提供している」ことが評価され、SASには幅広い言語への対応やモデルのサポート、そして強力なガバナンスおよび生産能力が備わっていることが強みであるとしています。

SASのアナリティクスおよびMLOps担当AI製品戦略リードであるマリネラ・プロフィ(Marinela Profi)は、次のように述べています。「データサイエンティストを対象とした最新の調査(英文)によれば、アナリティクスの結果がビジネスの意思決定者に活用されていないケースが40%以上あることが明らかになっています。インサイトを導き出すことと、それを実際に活用することには、大きな溝があるのです。ModelOps(またはMLOps)ツールをアナリティクスと共に活用することが、その溝を埋める鍵になります」

SASはAIとアナリティクスのリーディング・カンパニーとして、その最先端のアナリティクスソリューションの活用を広めるため、SAS Viya on Microsoft AzureをMicrosoft Azure Marketplace上で提供しています。この製品には、機械学習モデルの展開を迅速化し、モデルのガバナンスを強化させるSAS Model Managerが含まれています。SAS Viya on Microsoft Azureは、堅牢なデータ管理、強力な機械学習、効率的なモデル展開のすべてをボタンのクリックだけで利用可能な、従量課金型のサービスです。

プロフィは、次のように続けています。「MLOpsを効果的に実践する秘訣は、個々のタスクを実行するツールを個別に採用するのではなく、必要な事すべてを1つで実現してくれるツールを採用することです。それを用いてデータサイエンティストとIT部門の両方と意思疎通を図り、複雑さの軽減と使い易さの向上を実現することです。SAS Model Managerとは、まさにそのような製品です」

今回のIDC MarketScapeレポートは、SASのAI、機械学習、高度アナリティクス機能に対する主要な業界アナリスト企業による評価(英文)の最新版です。

IDC MarketScapeについて

IDC MarketScapeベンダー分析モデルは、特定市場におけるICT(情報通信技術)サプライヤーの競争力の適応度を把握できるベンダー分析モデルです。調査方法として、定量的および定性的な評価基準に基づいた厳密な採点手法を用いています。調査結果は当該市場における各ベンダーの位置づけを示す1つのグラフィックによって図示されます。IDC MarketScapeは、ITおよび通信ベンダーの製品とサービス、ケイパビリティ(製品/サービス提供能力)と戦略、市場における現在と将来の成功要因を比較可能とした明確なフレームワークを提供します。ITバイヤーは、現在および候補ベンダーの強みと弱みについて包括的に把握することができます。

*2023年1月4日に米国SAS Institute Inc.より発表されたプレスリリースの抄訳です。
本原稿はSAS本社プレスリリースの原稿を抄訳したものです。本記事の正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語を優先します。

SAS 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、革新的なソフトウェアとサービスを通じて、世界中の顧客に対し、データをインテリジェンスに変換するためのパワーとインスピレーションを届けています。SASは「The Power to Know®(知る力)」をお届けします。

*SASとその他の製品は米国とその他の国における米国SAS Institute Inc.の商標または登録商標です。その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。

本件に関するお問い合わせ先

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

機械学習オペレーション(MLOps)は、企業が機械学習特有の課題を管理し、データサイエンティスト、データアーキテクト、ビジネスアナリスト、そして業務担当者の間のコラボレーションとコミュニケーションを円滑にする役割を果たします。