SASが人工知能エージェントの世界に参入

テクノロジーが猛烈なスピードで進化する世界では、 SASデータ処理および分析インテリジェンスの分野で認められたリーダーである同社は、人工知能エージェントをソリューションに統合することで主導的な地位を確立しています。同社は、Innovate カンファレンスで、AI ガバナンスの改善と業界固有のモデルの統合を目的としたいくつかの主要な進歩を発表しました。この記事では、Viya 分析プラットフォームの新機能と、これらの開発が意思決定に及ぼす影響について説明します。

SASの人工知能分野における重要な進歩

人工知能システムの台頭に伴い、SAS は現在の市場の需要を満たすために Viya プラットフォームを継続的に更新しています。データ管理、AI ガバナンス、セクター固有のモデルの実装が、現在、イノベーションの中心となっています。このセクションでは、SAS によるさまざまな進化と追加を分析します。

インテリジェントな意思決定とAIエージェントの作成

SASの最新の注目すべき開発は、 インテリジェントな意思決定は、ローコード/ノーコード モードで人工知能エージェントを作成できるツールです。この簡素化されたアプローチは、これらのテクノロジを専門家だけでなく一般ユーザーにも利用できるようにすることを目的としています。たとえば、銀行業界では、このツールは、最終的な決定が人間によって行われるようにしながら、融資申請の分析を自動化するように設計されています。この自動化と人間による制御のハイブリッド化は、金融分野における大きな進歩となります。

データメーカーと合成データの生成

もう一つの興味深い追加は、 データメーカー英国の新興企業 Hazy の買収により機能が強化された合成データ生成ツールです。このテクノロジーにより、SAS は現実世界のデータの不足を補いながらプライバシーの懸念に対処できるようになりました。 Data Maker は、複数のテーブルと一時的なデータを作成できるため、準拠した多様なデータ セットを必要とするビジネスにとって特に役立ちます。一般提供開始は2025年第3四半期に予定されており、企業には十分な準備期間が与えられます。

Viya Copilot: クラウド上の会話型アシスタント

もう一つの重要な新要素は ヴィヤ・コパイロットのサービスを活用した会話型アシスタント マイクロソフト アズール。このツールはプラットフォームに直接統合されており、さまざまな専門環境での分析プロセスを最適化するように設計されています。現在プライベート プレビュー段階の Viya Copilot は、当初は Model Studio 内での使用を目的としており、SAS ユーザー向けに AI を活用したモデル構築とコーディング支援を容易にします。この機能の一般提供も 2025 年第 3 四半期に予定されています。

Azure Marketplace および AWS 経由でアクセス

注目すべき重要な点は Viya ワークベンチ2024年に開始されたこのサービスは、現在プラットフォーム経由でアクセスできるようになっている。 Azure マーケットプレイス そして AWS。このソリューションにより、開発者はRやSAS Enterprise Guideなどのさまざまな言語を使用して作業することができ、 SAS さまざまな環境への統合を最適化します。これにより、ユーザーの柔軟性が向上するだけでなく、特に規制対象分野における人工知能開発のセキュリティとコラボレーションも強化されます。

• Viyaプラットフォームの継続的な改善
• 開発者向けツールの簡単な統合
• セキュリティと共同開発に重点を置く

さまざまなビジネス分野向けの定義済みテンプレート

SAS は、すべての企業が社内で人工知能ソリューションを開発するためのリソースを持っているわけではないことを理解しています。 SASがカテゴリーを提供しているのはそのためです。 AIモデル すぐに使用でき、さまざまな活動分野に適しています。このサービスは、データ サイエンティストのチームがあるかどうかに関係なく、企業のニーズを満たすように設計されています。このアプローチをさらに詳しく分析してみましょう。

横断的モデルと特定モデル

SAS が提供するモデルは柔軟性とモジュール性を考慮して設計されており、さまざまな技術環境に簡単に統合できます。これらのモデルの一部は、ID 管理やドキュメント分析などのタスクに重点を置いた、部門横断的なモデルです。その他、次のような特定のユースケース向けに特別に開発されているものもあります。

• 医療分野における治療遵守のモニタリング
• 産業におけるサプライチェーンの最適化
• 行政機関向けの不正検出と税務コンプライアンス

SAS は 2025 年までに、以下の分野をカバーする 4 つの追加モデルを導入する予定です。

• 金融分野における決済詐欺検出
• ヘルスケア分野における支払いの整合性
• 産業における労働者の安全監視
• 公共部門の所得税コンプライアンス

あらゆる規模のビジネスに対応するソリューション

SASの応用人工知能担当副社長、 ウド・スグラヴォは、これらのモデルが軽量かつモジュール式であり、既存のインフラストラクチャに簡単に統合できることを強調しています。 「これらは簡単に導入・運用できるコンテナ内で実行されます」と彼は説明する。これにより、企業は社内に高度な技術スキルを必要とせずに人工知能を活用できるようになります。

懸念の中心にある人工知能ガバナンス

企業における人工知能アプリケーションの普及に伴い、SAS はこれらのテクノロジーを責任を持って管理する必要性に特に重点を置いています。この信頼フレームワークは、導入された AI ソリューションが倫理的であり、ユーザーの期待やさまざまな規制に準拠していることを保証するために不可欠です。

AI活用の評価

SAS のデータ倫理担当副社長 Reggie Townsend 氏は、AI システムを導入する前にその使用目的を評価することの重要性を強調しています。同社は「 AI ガバナンス マップ » は、企業が AI 管理の成熟度を 4 つの主要な軸に沿って評価するのに役立ちます。

• 監視
• コンプライアンス
• 運営
• 企業文化

この包括的なアプローチにより、新しいシステムのスムーズな統合が保証されるだけでなく、継続的なコンプライアンス監視も保証され、企業は高い倫理基準を維持しながら業務を管理できるようになります。

リーダー向けの集中型ガバナンスツール

SAS は年末に向けて、同社の AI システム、モデル、エージェントをすべて監視できる幹部向けの集中型ガバナンス ツールをリリースする予定です。これは、 SAS 人工知能に関する透明性と説明責任の文化を促進するため。この取り組みは、先進技術の責任ある導入に向けた重要な一歩であると捉えている業界アナリストから歓迎されている。

公平な未来への道

SAS の最近のイノベーションにより、同社の人工知能市場におけるリーダーとしての地位が強化されました。他のセクターが陥った落とし穴を避けるために、強力なガバナンスの統合が必須となっています。これらの措置は、企業が責任あるアプローチを採用することを奨励し、テクノロジーに関連する潜在的な悪影響を回避することにつながります。

巨大企業が グーグル、 IBM、 そして セールスフォース SAS は、際立つことを目指し、倫理を取り組みの中心に据えながら革新する能力を発揮しています。業界固有の AI モデルと高度なガバナンスの組み合わせにより、データ処理リーダーとの連携を選択する企業は優位に立つことができます。賭け金は大きいが、将来は明るいようだ。