　今回、新たな製品をSAS Analytics for IoT 7.1に追加し、データ発生源に近いエッジ領域からデータを直接収集できるようにした。ストリーミングデータをリアルタイムに分析する機能を拡張している。これにより、ストリーミングデータを可視化するだけでなく、機械学習や深層学習といった先端技術を活用して、労働力不足の解消などビジネスの価値を生成する。

　SAS Analytics for IoTの製品群の1つである「SAS Event Stream Processing」は、ストリーミングデータに対して強力なリアルタイム処理機能を有している。特に、ストリーミングデータを活用した異常値判定や状態監視、早期の劣化診断、周波数解析機能などを可能にするアドバンスドアナリティクス機能を強化または新規追加し、状態の異常や不正などの診断アルゴリズムを高度化した。他にも、音声認識処理を追加。機械学習や深層学習による予測処理機能を拡張し、AI（人工知能）技術を適用する業務領域を拡大している。

　SAS Analytics for IoTには、「SAS Visual Forecasting」「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」「SAS Model Manager」なども新たに追加されている。

ロッキードなどがSASのIoT分析ツールを導入、輸送機の維持管理に貢献
SAS Instituteのソフトウェア「SAS Analytics for IoT」を、Ulbrich Stainless Steel＆Specialty MetalsとLockheed Martinが導入した。同ソフトは最新アップデートにより、ストリーミングアナリティクス機能と機械学習などが利用可能になった。
SASとシーメンス、エッジAIソリューション開発で提携
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SAS Japanの2019年ビジネス戦略、製造業の品質管理などを支援
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統合分析プラットフォームの導入を支援する5つの施策でAI実用化を加速
SAS Institute Japanは、AI実用化を加速する統合分析プラットフォーム「SAS Viya 3.3」の導入を促進するための、5つの支援施策「SAS Viya Innovation Program」を開始した。
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長瀬産業とIBM、マテリアルズインフォマティクス基盤を共同開発
長瀬産業とIBMは、化学、バイオ素材メーカー向けに、マテリアルズインフォマティクス（MI）のプラットフォームを共同開発する。AIや高速データ処理システムを活用し、新しい材料や代替材料を探索する。