ビジネス向けAI展開の革新
SASは、さまざまな業界のニーズに合わせてカスタマイズされた軽量人工知能（AI）モデルの先駆的セットを披露し、個別ライセンスで提供しています。この取り組みは、組織が効率的かつ最適化されたAIテクノロジーを展開する方法を変革することを約束しています。この発表は、ラスベガスで開催された年次SAS Innovateカンファレンスで行われました。
産業固有の提供拡大
IDCのリサーチディレクターであるChandana Gopalは、業界クライアントの幅広いサポート経験を活用してモデルを作成することに特化したSASの革新への取り組みを認め、SASがAI市場で主流の大規模言語モデルの範囲を超えて、詐欺検出、サプライチェーンの最適化、および医療支払いの品質向上などの分野でビジネスの微妙なニーズに対応しています。
強化された市場到達のための効率化されたAI
AI専門家不足によるデータサイエンスチームのスタッフ不足というますます大きな課題に対処するため、SASは、組織がビジネス成果を向上させつつSASの業界経験50年を活用できる、使いやすくても高度なモデルを提供しています。2023年5月に発表されたSASの10億ドルの投資の結果生まれた製品は、クライアントが新しい業界の課題に直面するのを支援するというSASの長期的なコミットメントの一環です。AIおよび分析のSAS副社長であるUdo Sglavoによれば、これらの新しいモデルは多様なビジネスニーズを満たすよう設計されており、SAS Viyaプラットフォームを含む既存のソリューションとシームレスに統合されます。
幅広い視聴者向けのAIアクセシビリティ
SASは、幅広いユーザーがアクセス可能なシンプルで即使われるAIモデルを提供することで、AIテクノロジーの民主化を実現しています。最初の提供物である倉庫スペース最適化用のAIアシスタントは、ユーザーの操作をワークフロー最適化に変換することで非技術者向けの容易な利用を可能にしています。Sglavoは、SASのモデルの柔軟性を強調し、どの段階のビジネスの特有のニーズにも対応することを目指しており、これらの産業固有のSASモデルが今年後半に提供される予定であると述べました。
主な質問と回答:
SASがカスタマイズされたAIモデルを発表する意義は何ですか？
SASがカスタマイズされたAIモデルを導入することの意義は、それがカスタム可能で業界に特化したAIソリューションに対する移行を示しているためです。これにより、企業は特定の課題にAIテクノロジーを適用し、汎用的なAIソリューションと比較して、より効果的かつ効率的な問題解決戦略を立てることができます。
SASのカスタマイズされたAIモデルに関連する潜在的な課題は何ですか？
これらのモデルに関連する課題には、既存のシステムとの統合、データプライバシーとセキュリティの確保、個々のビジネスニーズに対するカスタマイズの複雑さ、および業界の要求が進化するにつれて、モデルへの継続的なサポートとアップデートの提供が含まれる可能性があります。
利点と欠点:
利点:
– 効率の向上：カスタマイズされたAIモデルは、汎用のソリューションよりも特定の問題を効果的に解決できる。
– 競争上の優位性：これらのAIモデルから得られる業界固有の洞察を活用することで、企業は競争上の優位性を得る可能性があります。
– アクセシビリティ：AIを非技術者向けによりアクセス可能にすることで、SASは様々なビジネスロールにおいて包括性を促進し、イノベーションを育成しています。
欠点:
– カスタマイズの複雑性：高度にカスタマイズされたモデルの作成と維持は複雑でリソースを多く必要とする可能性があります。
– 統合：これらのAIモデルを既存のワークフローやシステムに統合しようとする際に、組織が課題に直面する可能性があります。
– 費用：カスタマイズされたAIモデルのライセンス取得と展開にはかなりのコストがかかる場合があります。
記事外での関連事実:
SASはアナリティクスのリーダーであり、データ管理、先進的なアナリティクス、多変量分析、ビジネスインテリジェンス、予測アナリティクスのためのソフトウェアソリューションを企業に提供する豊かな歴史を持っています。グローバルAI市場は急速に拡大しており、企業は運営を変革し新たな機会を創出するためにAIの力を利用しようとしています。しかし、成長と同時に、AIの利用に伴う倫理的な問題、AIの意思決定プロセスの透明性、およびタスクの自動化による潜在的な雇用の影響についての懸念が高まっています。
関連リンク:
詳細については、AIおよび分析に関するSASの提供や取り組みについて、SASをご覧ください。