SAS、AIを活用したDXを実現する「アナリティクス・ライフサイクル実践トレーニング」提供開始

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近年、AIや機械学習に対して高い期待が集まり、多くの企業がAI活用を試み始めている。しかし、予測モデル開発されたモデルの実ビジネスへの適用と活用に関しては、試験的レベルに留まっているケースも多く、ビジネス価値創出に対して多くの課題を抱えている。

一方で、市場ではデータサイエンティスト不足が課題となっており、組織内でデータサイエンティスト教育プログラムを立ち上げる企業が増えている。しかし、統計手法から機械学習といったモデル開発手法・アルゴリズムの習得だけでは、ビジネスで実用化するために必要となる「アナリティクス・ライフサイクル」全体を教育するプログラムになっておらず、実際のビジネス・プロセスの中で成果を発揮しきれないという課題を抱える企業が増えている。

「アナリティクス・ライフサイクル」とは、分析のためのデータの準備からモデル生成、モデルの業務実装に至るまでの、ビジネスにおいて運用・維持可能な一連のプロセスを指す。

さらに、現在のAI市場では、様々なアルゴリズムを持ったモデリングツールや簡易な操作で、誰でもモデル作成できるツールに焦点が当たり、市場で提供されているAIに関するトレーニングも、モデル開発部分にフォーカスが当たっているものが多く存在する。モデルは作れるようになったが、ビジネスへの適用の仕方がわからないといった課題が顕在化している。

そこで、SAS Institute Japan株式会社(以下 SAS)は、AI実用化のための「アナリティクス・ライフサイクル実践トレーニング」の提供を開始した。同トレーニングは、AI活用が、研究開発やPoC段階に留まりビジネスへの適用が進んでいない企業に向けた実践的なトレーニングである。企業・組織が、AIを活用してデジタルトランスフォーメーションを実現するために不可欠な「アナリティクス・ライフサイクル」を体系的に体験しながら学ぶことができる。

今回、SAS Viyaを活用して、この「アナリティクス・ライフサイクル」のすべてのプロセスをカバーすることにより、従来の統計教育、データサイエンティスト育成プログラムでは実現が困難であった、現場で即戦力となるデータサイエンティストの育成に貢献する。

さらに、昨今、AI・機械学習と共に多くの企業が関心を持っているIoTデータの活用も鑑み、このトレーニングでは、実際のビジネスの現場におけるリアルタイムのエッジ・アナリティクスを題材としている。

製造設備を模したIoT機器からセンサーを通じてリアルタイムにデータを取得し、異常を予兆するモデルを開発、開発されたモデルをデータ発生源に近いエッジ領域に実装してリアルタイムにスコアリングをすることで、異常予兆を検知する現実のアナリティクス現場に限りなく近い状況を再現する。

SAS Viyaのオープンなアーキテクチャを採用することで、ツールスキルの差異に依存せず、アナリティクスの本質を学ぶことに集中することができる。受講者は新しいプログラミングスキルを身につける必要なく、Python、SAS言語といったプログラミング環境あるいはマウスによるポイント&クリックの操作インターフェイスなど、受講者のスキルや好みに応じた方法で受講することが可能だ。

同トレーニングの実習テーマは以下の通り。

  1. 「アナリティクス・ライフサイクル」とは?
  2. アナリティクス・ライフサイクルの実践「データ連携」
    IoT機器から発生する振動などのリアルタイムデータを連携
  3. アナリティクス・ライフサイクルの実践「モデル開発」
    GUIインターフェイスやPythonなどのOSSプログラミングで異常検知モデルを開発
  4. アナリティクス・ライフサイクルの実践「モデル実装」
    開発したモデルを、リアルタイム処理基盤に実装し、異常を検知・モニタリング
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