「SAS Institute」関連の最新 ニュース・レビュー・解説 記事 まとめ

「生成AI人気の終わり」に備える【前編】
生成AIブームに冷や水を浴びせる「第3のAIの冬」がやってくる理由
生成AIブームが熱を帯びる一方で、世間の関心が失われる「幻滅期」の到来は避けられないという見方がある。生成AIへの関心はなぜ薄れてしまうのか。生成AI市場は今後どうなるのか。（2024/8/6）

SASのCMOが語る：
マーケティング部門が社内の生成AI活用のけん引役に適している理由
データとアナリティクスの世界で半世紀近くにわたり知見を培ってきたSAS。同社のCMOに、今日のAIブームへの思いとSASのマーケティングソリューションの強みを聞いた。（2024/7/26）

製造DXの未来とデータ活用の可能性（後編）：
データ活用プロセス自体にも効率化の観点を　製造業の生産性を上げるためのDX
製造業でのデータ活用の重要性は各所で指摘されています。ただ、こうした活用で実際に生産性を高めていくには、データ活用それ自体の効率性向上も図っていかなければなりません。今回はこの点を解説していきます。（2024/7/22）

製造DXの未来とデータ活用の可能性（前編）：
生成AIが企業のデータ民主化を推し進める　課題解決の発想力が問われる時代に
いま生成AIをビジネスに活用しようとする動きが盛んです。あらゆる業務が生成AIに置き換え可能となる中、ビジネスパーソンはどのような能力を発揮していくべきでしょうか。ここには従来のDXに関わる取り組みから継続している課題があります。（2024/6/20）

抽選でAmazonギフトカードが当たる
「データ分析への取り組み状況」に関するアンケート
簡単なアンケートにご回答いただいた方の中から抽選で10名にAmazonギフトカード（3000円分）をプレゼント。（2024/5/20）

AIは無線LANの主流になるか【後編】
無線LAN、5Gのネットワーク担当者が「AI」には期待できない切実な理由
AI技術は今後、ネットワークにもより強い影響を与えるようになると考えられる。ただしAI技術を導入しさえすれば、運用がうまくいくわけではない。無線LANでAI技術を使うには何が必要なのか。（2024/3/1）

生成AIは金融企業を破たんさせる？　データ分析の専業ベンダーが示す2024年の変化とは
SASは2024年の金融サービス業界のテクノロジーとトレンド予測を発表した。銀行破綻の増加、生成AIによる詐欺の洗練、気候変動による保険業界の危機、AIを利用したリスク管理の強化などが予測されている。（2024/1/24）

PR：行政機関の業務は「データ活用」でどう変わる？　事例を解説
（2023/12/8）

セミナー：
PR：【製造業向け】データ分析と自動化による調達プロセスの改善 - 欧州メーカーの事例にみる効率的な調達ガバナンスの実現
TechFactory会員の皆さまに、注目のセミナー情報をお届けします。（2023/4/18）

「レジリエンシーを備えている」宣言ができる日本企業はわずか3割
日本企業でデジタルレジリエンシーを備えていると言い切れる企業はわずか3割しかない。経営幹部がレジリエンシーを重視している一方、現場が追い付かない状況が明らかになった。（2023/4/18）

農業用AIが秘める可能性【前編】
“きつい農業”を過去にする「AI農業」の可能性とは？
AI技術を活用することで、農業が直面しているさまざまな問題が解決する可能性があると専門家は指摘する。農業にAI技術はどのように生きるのか。具体的な効果を探る。（2023/2/9）

AIモデリングの手間を大幅削減、「実質7合目から作業開始」：
SAS、業界別の特定業務に特化したAIテンプレート「SAS Answers Cloud」を発表
ビジネスを加速させるために、組織でのAI（人工知能）活用が進む。一方で理想と現実には乖離（かいり）があるのも事実だ。AIプロジェクトのあるべき姿を実現するという「SAS Answers Cloud」の性能は果たして。（2022/10/21）

データ分析が変えた野球の常識【第1回】
MLB公式の分析ツール「Statcast」にある“あのデータ”とは？
MLBが所属球団向けに運用するデータ分析ツールが「Statcast」だ。GCPをベースにしているというStatcastは、球団にどのようなデータを提供するのか。（2022/8/31）

VMwareの買収に向けて半導体メーカーのブロードコムが交渉中との報道
VMwareの買収に向けて、半導体メーカーの米Broadcomが米VMwareとの交渉に入ったとの報道が海外で相次いでいる。Broadcomは近年、ファイバーチャネルスイッチベンダ大手の米Brocadeや米CA Technologiesなど、買収による拡大路線を積極的に取り組んでいる。（2022/5/24）

社会の脅威と立ち向かうために
マネーロンダリング検知にAI技術が期待される切実な事情
金融業は増加するマネーロンダリング活動との戦いを余儀なくされている。対抗手段として一層力を入れているのが、AI技術の利用だ。（2022/1/25）

SAS Instituteの調査から見えた「顧客の本音」
英国の4人に1人が「もう銀行の実店舗には行かない」と考える理由
新型コロナウイルス感染症の防止策として英国でロックダウンが実施されたとき、銀行は支店の休業を余儀なくされた。調査データによれば、この経験がインターネットバンキングの普及につながった可能性がある。（2021/12/8）

Weekly Memo：
データ分析ソフトの老舗、SASがまさかのIPOへ　“あえて避けてきた”挑戦を後押しした市場の変化
データ分析ソフトの老舗であるSASが新たな挑戦を表明した。IPOの意向発表、日本法人社長就任会見を通じて、その理由と思惑を探ってみたい。（2021/10/4）

3日でデータ活用人材を育成　浜銀総研とSASが金融機関向けトレーニングを開始
浜銀総研とSASは、金融機関に向けたデータ利活用人材育成トレーニングを共同開発し、2021年10月25日から1回目のトレーニングを開講する。MCIFデータを駆使するデータ活用人材の育成を支援する。（2021/9/1）

マネーロンダリング対策にAI、金融機関で投資が拡大――SAS調査
マネーロンダリング対策技術に関する調査の結果から、金融機関の間で機械学習を含むAIの導入が拡大していることが明らかになった。これらの採用が進む要因とは。（2021/8/30）

データで気候変動やパンデミックの影響も判定　SASとトーマツが金融機関向けの信用評価ツールを発表
トーマツとSAS Institute Japanは、金融機関が貸出先の信用を評価するためのツールの開発とその導入に向けたサービスを開始する。金融機関向けにそれぞれリスク評価ツールを提供してきた両社のノウハウを組み合わせた。（2021/8/16）

「データ分析」をボート競技に生かす【前編】
英国ボート競技チームが「SAS」と「エルゴ」で実現した“勘と経験”からの脱却
新型コロナウイルス感染症のためリモートで練習するしかなかった英国ボート競技チームは、2021年の東京五輪に向けた選手のトレーニングプログラム策定と選手選定に、データを積極的に活用した。その中身とは。（2021/8/2）

コロナ禍が銀行のリスクマネジメントに与えた影響は　SASが調査レポートを発表
SASは、調査レポート「From Crisis to Opportunity : Redefining Risk Management」を発表した。銀行のシニアエグゼクティブを対象に、リスクマネジメントの実態を調査した。コロナ禍によって銀行の危機管理はどのように変化したのか。（2021/6/11）

Azureに続き：
“脱オンプレ”しにくい高度データ分析をクラウドへ　新たにAWS、GCP展開、OpenShiftにも対応するSASの戦略
SASは、Azureに加えて新たにAWSやGCP、Red Hat OpenShiftで同社のAIプラットフォームを展開すると明らかにした。高度なデータ分析を売りにするベンダーとして、機能を優先する分クラウド展開には慎重な姿勢を保ってきた同社の変化と、今後のクラウド戦略を聞いた。（2021/5/21）

「SAS Viya」に新たなデータ管理ツール　分析とガバナンス管理を支援
SASは、AI／アナリティクスプラットフォーム「SAS Viya」に、セルフサービス型データ分析を支援する「SAS Studio Analyst」と、アナリティクスにおけるデータガバナンスを支援する「SAS Information Governance」を追加した。（2021/5/14）

アナリティクストランスレーターの役割　今からデータ経営を目指す企業への処方箋
これからデータ分析を使った意思決定環境の構築を目指す場合企業には「アナリティクストランスレーター」としてのスキルを持つ人材の育成が必要だという。（2021/4/22）

SAS、データ分析ソフトの最新版「JMP 16」と「JMP Pro 16」を提供開始　グラフの作成がより容易に
SASは、探索的データ分析ソフトウェア「JMP」の最新版「JMP 16」と「JMP Pro 16」の提供を開始した。ドラッグ＆ドロップでグラフを作成できる「グラフビルダー」の機能などを追加した。（2021/3/25）

SAS、Azure環境でAIプラットフォーム「SAS Viya」を提供開始
SASは、Microsoft Azureで「SAS Viya」の提供を開始する。顧客は、クラウド環境でSASの分析機能を確実に実行でき、最新機能を簡単に利用できるようになるという。SASとMicrosoftは、共同ソリューションとして「Azure Marketplace」でSAS Viyaの「Predict ＆ Plan Consumer Demand」を提供する。（2021/2/9）

製造業DX：
PR：デジタルトランスフォーメーションへの取り組み、成功に必要な3つのポイント
製造業を取り巻く環境が厳しさを増す中、DXへの期待が高まっている。しかし、日本の製造業で、DXで成功している企業はまだまだ少ない。その要因と解決策としてはどういうことがあるのだろうか。（2021/1/18）

物流DX注目のTech企業が語る、コロナ禍を超えてサービスを提供する意義
日本の物流DXをリードするTech企業がコロナ禍の物流窮迫を目の当たりにして考えたのは、とても人間的な技術展望だった。物流ラストワンマイルの技術動向と併せてこれからの物流の在り方を考える。（2021/1/5）

5000社との取引で食を支えるニチレイロジはどうデータを集め、業務を変えているか
DX推進を目指す際、避けては通れないのが今までにないデータの収集や最新技術の活用だ。約5000社の顧客を持つニチレイロジグループはコールドチェーンのDXを進めるに当たり、680万枚にも上る紙のプロセスをデジタル化し、さらに自動走行ロボットやAIを活用した業務そのものの改革を推進する。本稿はその詳細をレポートする。（2020/12/14）

製造業がサービス業となる日：
TOYO TIREが「タイヤ力」の組み合わせで切り開く価値、路面情報を活用
データアナリティクスの専門企業であるSAS Institute Japanは2020年11月25日にオンラインイベント「SAS FORUM JAPAN 2020」を開催した。本稿では、その中でタイヤから得られるデータを価値として転換することを目指した「TOYO TIRE タイヤセンシング技術コンセプト」について説明したTOYO TIRE 技術開発本部 先行技術開発部 榊原一泰の講演内容をお伝えする。（2020/12/1）

多様化する「接触追跡」技術【後編】
ウェアラブルデバイスを利用する新型コロナ「接触確認」製品とは？
新型コロナウイルス感染者との接触追跡を実現する手段はさまざまだ。ベンダー各社はプライバシーに配慮し、インストールの手間を省いた職場向け接触追跡製品を開発している。どのような手段があるのか。（2020/8/13）

Cleveland ClinicのCOVID-19戦略【第4回】
医療機関が新型コロナ感染者数予測で実現した「データドリブン医療」とは？
新型コロナウイルス感染症の感染者数を予測するデータモデルを開発した、米国の学術医療センターCleveland Clinic。同施設がデータモデルに基づいて構築した医療体制とはどのようなものなのか。その成果は。（2020/8/11）

Cleveland ClinicのCOVID-19戦略【第3回】
医療機関がデータで導き出した新型コロナ「最悪のシナリオ」と対処法とは？
新型コロナウイルス感染症患者数を予測するデータモデルを開発した米国の学術医療センターCleveland Clinicは、「最悪のシナリオ」を基に病院の運営計画を立てたという。その内容とは。（2020/8/4）

Cleveland ClinicのCOVID-19戦略【第2回】
医療機関が新型コロナ予測モデルを開発　感染者データ不足にどう対処したか
Cleveland Clinicは、新型コロナウイルス感染症の問題に対処すべくデータモデルの開発に着手したが、感染者数のデータが足りないという問題に直面した。どのように解決したのか。（2020/7/28）

医療のデータ分析が難しい理由【後編】
新型コロナ対策に「BI」などのデータ分析ツールはどのように役立つか
新型コロナウイルス感染症の終息を目指すさまざまな活動に、ビジネスインテリジェンス（BI）などのデータ分析ツールが役立つ可能性がある。SAS Instituteの取り組みを紹介する。（2020/7/21）

Cleveland ClinicのCOVID-19戦略【第1回】
医療機関がコロナ対策でデータ活用　「患者数の把握」より重要な効果とは？
米国の学術医療センターCleveland Clinicは新型コロナウイルス感染症（COVID-19）患者の急増に備え、SAS Instituteとデータモデルを共同開発した。その経緯とデータ活用の効果を探る。（2020/7/17）

医療のデータ分析が難しい理由【前編】
コロナ禍で浮かび上がる「医療機関がデータを生かせない理由」
新型コロナウイルス感染症の危機に伴うサプライチェーンの崩壊によって、医療業界は物資不足に苦しんでいる。データ分析によって問題を解決できる可能性があるが、ハードルは小さくない。（2020/7/13）

SASとMicrosoftがパートナーシップを締結　SAS製品をAzure向けに最適化
SASとMicrosoftはパートナーシップを締結した。SAS製品のMicrosoftクラウドソリューションへの組み込みや、SASの分析プラットフォーム「Viya」の最新版をAzure向けに最適化する。（2020/6/17）

新型コロナとデータ分析【後編】
「新型コロナでのデータ分析ツール無料化は無意味」と考える専門家の言い分
世界的な被害をもたらしている新型コロナウイルス感染症に対抗するため、さまざまなデータ分析ツールベンダーが分析に役立つツールやデータを提供している。こうした取り組みに懐疑的な専門家もいる。それはなぜか。（2020/6/3）

製造IT導入事例：
トーヨータイヤ、ゴム材料開発に機械学習とデータマイニングソリューションを採用
TOYO TIREは、SAS Institute Japanのデータマイニングおよび機械学習ソリューション「SAS Visual Data Mining and Machine Learning」「SAS Optimization」を採用した。（2020/5/27）

新型コロナとデータ分析【前編】
新型コロナでTableau、SAS、Qlikが無料提供したデータ分析ツールとは？
データ分析ツールの提供を通じ、新型コロナウイルス感染症の大規模流行に対抗する企業を支援するベンダーが複数存在する。Tableau Software、SAS Institute、Qlik Technologiesの取り組みを紹介しよう。（2020/5/27）

国民年金の積立金運用法人、投資運用の高度化に向けてデータ分析基盤をSASで構築
年金積立金管理運用独立行政法人（GPIF）は、投資運用の高度化に向けて開始する「インデックス・ポスティング」のデータ分析基盤として、SASのアナリティクスプラットフォームを導入した。蓄積したインデックス情報を分析し、GPIFの運用に資するかどうかを判定する。（2020/4/24）

タイヤ技術：
深層学習で自動車の「タイヤ力」を可視化する技術を開発、TOYO TIREが発表
TOYO TIREは深層学習などのAIなどのデジタル技術を活用して、走行中の路面状態やタイヤの状態に関するデータから、「タイヤ力」をリアルタイムで可視化する技術を開発した。（2020/2/21）

SASが中堅中小企業向け市場の開拓を明言　“大企業向け”の立ち位置を変える切り札とは
データ分析やAIを手掛けるSASが、中堅・中小企業向け市場の開拓を進めるという。高度な分析ソリューションを手掛け、今までどちらかというと大企業向けの製品、販売展開だったという同社はどう変化しようとしているのか。（2020/2/13）

SAS Analytics Experience 2019（2）：
個人顧客のデジタルチャネル利用率は71％、欧州第3位の金融機関が仕掛ける「リアルタイム」と「パーソナライズ」
欧州で第3位の金融機関であるSberbankでは、個人顧客のデジタルチャネル利用率は71％で、世界第3位だという。同社が個人向けのデジタルバンキングで特に力を入れているのはリアルタイムのパーソナライズされたキャンペーンおよびサービスだ。具体的には何をやっているのだろうか。（2020/1/8）

製造ITニュース：
分析に必要な処理を自動化するAIプラットフォームの最新版
SAS Instituteは、同社のAIプラットフォーム「SAS Viya」の最新版を発表した。機械学習の自動化機能を追加し、AI主導の意思決定を迅速化する。（2019/12/24）

エコー画像から乳がん判別　東北大、ディープラーニング活用の新システム　医師の勘と経験に頼らず診断
東北大が、乳房のエコー画像から乳がんを判別する新システムを開発したと発表。複数の画像を分析して腫瘤（しゅりゅう）を発見し、良性・悪性を識別する。乳がん診断の精度を高め、医師の負担軽減と患者の適切な治療につなげる狙い。（2019/12/20）

激化する業界競争に複雑化する顧客ニーズ
インターネット業界で差をつける、洞察力を引き出すデータ分析術
インフラ技術の進展もあり、通信事業者やEコマース、Webサービスといったインターネットでビジネスを展開する企業間の競争が年々激化している。この時代を生き残るために求められるものとは。（2019/12/6）

シミュレーションとAIで生産を最適化、製造業向けデジタルツインソリューション提供開始　CTC
製造や物流の分野を中心に展開。最適化や制御のためのシミュレーション機能と人工知能による予測を組み合わせて、生産の最適化を図る。（2019/11/27）