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誰もがアナリティクスを使える世界を―国内最大のアナリティクス専門カンファレンス開催

SAS Forum Japan 2019レポート


 2019年6月11日、SAS Forum Japan 2019が東京で開催された。前日にはクラウド型のBIソリューションを提供するリーダー企業の1つであるTableauが、Salesforce.comに157億ドルあまりで買収されるとの大きなニュースも飛び込んできた。IT業界ではこれまでも、BI系の多くのベンダーが買収、統合されてきた歴史がある。そういった変動の激しい領域にあっても、SASは独立性を維持している。そしてAIや機械学習などの新しい技術にも積極的に投資し、長期に亘りビジネスを成長させている企業でもある。

AIはデジタル変革のための新しい秘密兵器

 「SAS Forumは、アナリティクス専門のカンファレンスとしては日本で最大のものです」と語るのは、SAS Institute Japan株式会社 代表取締役社長 兼SAS Institute Inc. 日本・韓国 地域統括 バイスプレジデント 堀田 徹哉氏だ。SAS Forumの参加者は毎年増えており、今年は3,000人を超える登録者があった。

 今回のカンファレンスのテーマは「デジタル変革に魂を! Analytics in Action」というもの。SASはアナリティクス一筋で、40年以上もビジネスを続けている。実績あるアナリティクスを活用して、企業のデジタル変革をサポートする。このデジタル変革の取り組みは、企業にとって既に実践段階に入っており「そのためにこのイベントでデジタル変革の魂、そして成功のための鍵に触れてほしい」と堀田氏は言う。

SAS Institute Japan株式会社 代表取締役社長 兼SAS Institute Inc. 日本・韓国 地域統括 バイスプレジデント 堀田 徹哉氏
SAS Institute Japan株式会社
代表取締役社長 兼SAS Institute Inc. 日本・韓国 地域統括 バイスプレジデント
堀田 徹哉氏

 企業の既存のビジネスモデルでは、もはや多様化する顧客の期待には応えられない。その状況を改善すべく、企業はアナリティクスによるデジタル変革を起こさなければならない。

 「変革のための新しい秘密兵器となるのがAIです」と語るのは、SAS Institute Inc. エグゼクティブ・バイスプレジデント 最高オペレーション責任者 兼 最高技術責任者のオリバー・シャーベンバーガー氏だ。しかしながらAIや機械学習は、デジタル変革のための新たな武器ではあるものの、多くの企業でそれを使いこなせている状況にはない。

SAS Institute Inc. エグゼクティブ・バイスプレジデント 最高オペレーション責任者 兼 最高技術責任者のオリバー・シャーベンバーガー氏
SAS Institute Inc.
エグゼクティブ・バイスプレジデント 最高オペレーション責任者 兼 最高技術責任者
オリバー・シャーベンバーガー氏

 バーチャルな世界において、モノはどんどんインテリジェンス化している。これはモノがデータに変わっていくことでもあり、さまざまなものがつながってきた。最初は拠点が道路でつながるような物理的なつながりから始まり、続いて経済的には、文字や通貨でつながり新たな世界が形成された。そして現在はデジタルでつなげる時代だ。まずはネットワークで世界がつながり、人のインターネットが生まれた。そして現在、モノのインターネットの時代になっている。

 モノのインターネットが実現されたことで、今までとは異なるさまざまなデータの関係性が生まれているとシャーベンバーガー氏は指摘する。新しいセンサーデータやストリーミングデータなども生まれており、さらに非構造化のデータもある。多様なデータの関係性を明らかにすることで、さまざまな意志決定が行われる。その意志決定は、データを使うことで適切な人が適切なタイミングで行えるようになっているのだ。

 また新たな技術によるメリットを、人々は容易に享受できるようにもなった。技術メリットの多くはシェアリングされる。クルマを持たずにシェアするのも当たり前となり、デジタル資産はより簡単に共有できる。「デジタルエコノミーは、シェアリングエコノミーだとも言えます」とシャーベンバーガー氏。そのような状況の中で企業は、より多くのデータを生成しそこから価値を生み出さなければならない。しかしながら、データが多すぎそのデータに溺れそうでもある。そういった過酷な状況の中で、企業は競争力を維持しなければならないのだ。

 もう1つ、データドリブンの自動化で新たな価値を生む世界も生まれている。これはAIの世界でもあり、AIの狭い定義にこのデータドリブンの自動化がある。過去のAIは、手作りのルールベースのエキスパートシステムだった。それにより、自動翻訳などを実現してきた。このルールベースのやり方は、現在の機械学習などを活用するAI手法にはかなわない。ルールベースはロジックで処理するものには有効だったが、複雑でダイナミックな問題の解決は不得意だ。複雑でダイナミックな問題を解決するのが、新たな機械学習のアルゴリズムでもある。

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AIは説明可能なもので倫理の問題も解決できないとならない

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谷川 耕一(タニカワ コウイチ)

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