SASのIoTアナリティクス・ソリューションを選ぶ理由
SASはアナリティクス分野の市場リーダーとして、企業や組織に対し、データの所在場所（エッジ上、ストリーミング中、保管済み）を問わず、多様なIoTデータやIoT活用の取り組みから真の価値を創出し続けるためのパワーをもたらします。SASの頑健性、拡張性、オープン性に優れた「エッジ・トゥ・エンタープライズ型」のプラットフォームは、IT環境と業務環境を橋渡しすると同時に、アナリティクス・ライフサイクル全体をカバーします。ビジュアライゼーション（視覚化）から、統計モデリング、記述的／予測的／指示的アナリティクスまで、SASはIoTアナリティクスの領域における深い専門知識（AIや機械学習、ディープ・ラーニングを含みます）を提供することで、お客様の組織におけるリスクの低減と真のビジネス価値の創出をお手伝いします。
IoTデータに高度なアナリティクスとAIを適用することで、稼働停止時間を削減
SASのIoTアナリティクス・ソリューションを選ぶ理由
IoTパートナー・エコシステム
SASはさまざまな最先端企業とのパートナーシップを通じて、お客様がIoTデータとAIからエッジ・トゥ・エンタープライズ型の価値を創出できるよう支援しています。
GE Transportation社では、顧客がIoT環境を一貫性の高い方法で管理することを可能するエコシステムを構築するために、SASのアナリティクスを活用しています。
AIと機械学習
AIと機械学習が組み込まれた高度なアナリティクス・ソリューションを活用すると、多種多様な構造化／非構造化IoTデータソースを分析することができます。SASのアナリティクス・ソリューションなら、SASおよびオープンソースの幅広い機械学習機能や高頻度アナリティクス機能から最適な手法を選んで利用することで、ストリーミング・データの意味を理解し、すぐに行動するための洞察を獲得することができます。
フィンランドの鉄道会社であるVR Group社は、高度なアナリティクスを活用してセンサーデータを分析することで、事後対応型から予知保全型の保守整備体制への移行を達成しました。
ストリーミング・アナリティクス
ストリーミング・データに高度なアナリティクスとAIを組み合わせると、リアルタイムの意思決定の強化に役立つパターンが明らかになります。SASのソリューションでは、 蓄積されている豊富な履歴データを用いて高度なアナリティクスと数理的アルゴリズムを開発し、その結果をデータストリームに適用することで、ストリーミング・データを継続的にスコアリングすることができます。
オランダのスポーツ・アナリティクス企業であるSciSports社は、AIを活用してサッカーに関するストリーミング・データをリアルタイムで分析することで、選手の採用からファン向けのバーチャル・リアリティまで、あらゆる領域でイノベーションの道を切り開いています。
ビックデータ管理
ストリーミング・ビッグデータの利用を、必要に応じて、できるだけエッジに近い場所で行えます。SASのソリューションでは、標準装備のデータ品質管理ルーチンやテキスト処理をエッジで適用できるため、フィルタリング済みのビッグデータをその場ですぐに利用することができます。また、構築済みの豊富なコネクタとアダプタにより、「一度のプログラミングで変更なしにどこにでもデプロイ」がすぐに実現し、将来に向けた拡張性も確保できます。
以前は、保証対応データの集約とレポートで1名のスタッフが毎月1週間を費やしていました。今ではSASで、簡単にアクセスできるオンライン・ダッシュボードに同じレポート群を自動的に表示できます。
インテリジェントなエッジ
パワフルな最適化されたエッジ・コンピューティング環境に機械学習を組み合わせると、毎秒数百万件という大量のスループットを低レイテンシーのレスポンスタイムで処理できるようになります。SASのソリューションでは、汎用ハードウェアで構成したインメモリ方式の分散グリッド処理環境を利用できるため、データ量の増大に応じて拡大に合わせて処理能力を拡張することが可能です。
Western Digital社では、製造設備のセンサーデータやデバイスのパフォーマンス・データを継続的にモニタリングする体制が整っているため、エンジニアは例外的な状況が発生したときに重要な意思決定を素早く行うことができます。
IoTおよびAI向けの業種別アプリケーション
SASのIoTアナリティクス・ソリューションは、AIをどのように活用して、さまざまな業種におけるIoTデータの最大活用（例：新たな収益源の創出、業務効率の向上、カスタマー・エクスペリエンスの差別化など）を支援するのでしょうか？ ぜひ詳細をご確認ください。
もしアナリティクスがIoTの成功要件の1つであるのなら、AIという形態のアナリティクスは、IoTのポテンシャルを最大限に引き出すための必需品なのでしょうか？ モノの人工知能（AIoT）は、IoTの究極のサクセス・ストーリーなのでしょうか？オリバー・シャーベンバーガー（Oliver Schabenberger） エグゼクティブ・バイスプレジデント, COO兼CTO SAS
SAS® のIoTアナリティクス製品
これらのSAS製品は、スケーラブルかつオープンなSAS® Platformを基盤として構築されており、IoTの業務活用の実現に役立ちます。
