SAS、機械学習テクノロジーを搭載する2つの新製品を発表

SAS Institute Japanは8月25日、 機械学習テクノロジーを搭載する新製品「SAS Factory Miner」と「SAS Contextual Analysis」を発表した。

発表会では、執行役員 マーケティング本部 兼 ビジネス推進本部 本部長の北川裕康氏が初めに、同社の機械学習に対するビジョンについて説明した。

北川氏は、同社による機械学習の定義を「人工知能の一部であり、データから学習し、パターンを認識して、将来の結果を予測するシステムの構築を自動化する。そこには、人間の介在は最小限でしかない」と紹介した。そして、「一部では、機械学習をターミネーターのようなものととらえられているが、万能ではなく、あくまでもサイエンスの1つ」と付け加えた。

さらに、同社は機械学習を「アルゴリズム」と「自動化」という2つの軸で考えており、機械学習からビジネス価値を得るには、企業戦略や業務課題に合わせて最適化することが重要だとしている。

北川氏は、同社の既存製品にはすでに機械学習テクノロジーが搭載されていると前置きしたうえで、2つの新製品が機械学習をサポートする同社の製品ポートフォリオを拡大するものと述べた。

機械学習エンジンによる予測モデリングの自動化を実現する新製品「SAS Factory Miner」については、ソリューションコンサルティング第一本部　エンタープライズアナリティクス推進グループ アナリティクスビジネス開発 シニアマネージャーの辻仁史氏が説明を行った。

辻氏は、予測分析のトレンドについて、「予測手法が、統計解析、データ・マイニング、機械学習と進化しているが、技術の進化と共に、予測制度とデータ量も増えている。こうしたなか、増大する予測モデルに対応すること、高い生産性が求められていることという2つの課題が生じている」と説明した。

つまり、予測精度が高くなればなるほど予測モデルの数が増え、モデルは複数の工程を減る必要があるため、生産効率には限界がある。

こうした予測分析における課題を解決するツールとして、同社は「SAS Factory Miner」を発表。機械学習によってモデル開発のプロセスを自動化して、精度の高いモデルを短時間で大量に作ることを可能にする。

もう1つの新製品、テキスト分析ソリューション「SAS Contextual Analysis」については、ソリューションコンサルティング第一本部　エンタープライズアナリティクス推進グループ アナリティクスビジネス開発 担当部長の津田高治氏が説明した。

津田氏は、「現在、ビッグデータと呼ばれるデータの約70%が非構造化データと言われており、この非構造化データを分析することで、顧客や市場を深く理解することが可能になり、ビジネスの価値が高められる。SAS Contextual Analysisでは、こうした課題に取り組んでいる」と述べた。

同社は、テキスト分析の過程において、獲得した大量の文書から知見を発見する際にとられる2つのアプローチ「機械学習」「ルールベース」に問題があるとして、新製品では双方のアプローチを活用している。

「コンピュータによって行われる機械学習は、自動化・高速化・標準化を実現するため効率がよいが、結果の精度に課題がある。逆に、人間によるルールベースアプローチは専門家による手作業によるため効率が良くないが、精度は高い」(津田氏)

Contextual Analysisでは、機械学習によってトピックの自動抽出や分類ルールの自動作成を行い、機械学習の結果をルールベースの業務ナレッジで精緻化する。