成功を重ねるたびに素晴らしさを実感

実際に使用したSAS Hackathon参加者の95%が、SAS^® Viya^®を推薦しています。

SAS Hackathonでは、毎年多数のグローバルチームが最も生産性の高いAIとアナリティクスのプラットフォームを4週間使用して、ユニークな問題に取り組みます。プロジェクトは、ビジネスユースケースから人道的支援と多岐にわたります。以下にご紹介するプロジェクトは、好奇心旺盛な頭脳がクラウドでSASを活用するときに生まれるイノベーションの好例ですが、これらはほんの数例にすぎません。

データを使って病気を診断

世界中1,000万人近くの人々がパーキンソン病を患っており、高齢化が進むにつれてその数も増え続けています。Katalyze Dataは、パーキンソン病を早い段階で診断して、患者がより早く治療を受けられるようにするためにSAS Viyaを使用できるかどうか試してみたいと考えていました。

Katalyze DataのParkinStrikeチームは、キーボード操作について一般公開されているデータを使用し、外部アプリを使って運用できる機械学習モデルをすばやく開発しました。ユーザーは、このアプリの自己診断テストを行って、タイピングパターンが病気の症状を示しているかどうかを確認することができます。

Katalyzeのプリンシパルコンサルタントであるタマーシュ・ボズネイ（Tamás Bosznay）氏は、数回のクリックでモデルをデプロイできるため、実験に対して「try fast, fail fast」（すばやく試し、すばやく失敗）アプローチを取ることが可能になると同時に、Viyaに組み込まれた説明可能性により、ヘルスケアで特に重視される結果の信頼性も確保できると話しました。

ボズネイ氏は、Viyaの多彩なインターフェイスにより、さまざまなチーム、そしてさまざまなスキルセットが一丸となってプロジェクトに取り組むことができたのも最大のメリットの1つだったと述べています。

「これが、SAS Viyaの素晴らしい点だと思います。最近は市場投入までの時間が非常に短くなっているため、企業はより迅速かつ柔軟に対応しなくてはなりません」とボズネイ氏は話しました。

スピードの必要性を満たす

俊敏なAIとアナリティクス以上に、人々が街中をよりすばやく移動できるようにする優れた方法はあるのでしょうか？

Heidelberg Mobility Insightsチームは、交通量、天候、およびイベントなどに基づくモデルをすばやくデプロイして、市民がA地点からB地点まで移動する最善の手段をより的確に予測することができました。これにはノーコードとローコードオプションの使用も含まれます。

チームの思いがけない「黒帯」とのQ＆Aを読む

サステナビリティを1つずつ積み上げる

定義上、モノのインターネットプロジェクトには複雑なストリーミングデータが大量に関与することになります。Positive Thinking Companyのアレックス・バックウォルド（Alex Buchwald）氏は、データの中で「迷子」になり、それらの微調整に何週間、または何ヶ月も費やしてしまうのはめずらしいことではないと言っています。

ヨーロッパの大手レンガメーカーでエネルギー使用量を最適化するというハッカソンプロジェクトで、バックウォルド氏のチームは、SAS Viyaの自動AIと強化学習を使用してこれらすべてのデータを処理するためのタイムラインを短縮するとともに、より持続可能な製造プロセスのための実用的な概念実証を取得しました。

「開発フェーズを大幅にスピードアップできます。私たちは、お客様が環境に良いことをしながらエネルギーコストを削減する上で役立つ、AI主導のアプローチを開発できれば素晴らしいと考えました」とバックウォルド氏は語りました。

バックウォルド氏はまた、このプロジェクトの副次的なメリットは、新入社員がアナリティクスライフサイクルの異なるフェーズのすべてに関与し、実世界に変化をもたらすプロジェクトを最初から最後まで実際に経験する機会だったと付け加えました。

バックウォルド氏は、「SASを使ってデータ変換やAIモデルの開発を行い、Python経由でオープンAIの世界とつながることもできます」と話しました。「これらが、1つのシングルプラットフォームに完全に統合されているのです」。