自由と統制が最適にバランスされたアナリティクス環境でビジネス価値創出を実現

AI活用に不可欠な「アナリティクス・ライフサイクル」

　畝見氏ははじめに、アナリティクス・ライフサイクルについて説明した。ここ数年、多くの企業がAI活用にチャレンジしているが、課題を解決し、ビジネス価値、つまり具体的な成果を上げるためには、アナリティクス・ライフサイクルがキモになるという。アナリティクス・ライフサイクルには、データ、ディスカバリー、デプロイメントの3つの要素があるとした。

　「データ」は、企業内に散在しているデータを抽出し、十分にクレンジングし、加工・変換・結合しデータを準備していくこと。「ディスカバリー」は、準備したデータの中身を探索し、その結果に基づいてモデルを開発していく分析のフェーズ。「デプロイメント」は、開発したモデルを業務に実装するフェーズ。この一連のプロセスを、SASでは古くからアナリティクス・ライフサイクルと呼んでいる。そして、このサイクルを素早く回し続けることで、企業がビジネス価値を創出し、変化への対応力を高めることができる。

　そして畝見氏は、このサイクルを素早く回すためには「自由と統制のバランス」が必要であるとした。自由は「選択の自由」であり、データソースはもちろん、プログラミング言語や人材（スキル）、分析手法を自由に選べることが重要。そして分析結果をビジネスに役立てるには、自由度が高いだけでは意味がなく、統制を効かせることが重要であると指摘した。データやモデルに対するガバナンスがあってこそ、信頼あるデータに基づく信頼あるモデルが作られ、そのモデルをデプロイ・業務に実装できるようになるということだ。