今回の新製品は、SASの最先端の機械学習技術を搭載し、高度な分析アルゴリズムの専門知識を持たないビジネスユーザーでも機械学習の価値を迅速に享受できるように設計されたもの。予測モデル作成プロセスの自動化、およびインメモリー機械学習エンジンの高速処理によって、迅速な意思決定とビジネス価値の創出を強力に支援できるという。
SAS Institute Japanが機械学習ソリューションを強化
モデル開発を高度に自動化、テキストマイニングで顧客の動機まで洞察
2015.08.26−SAS Institute Japanは25日、ビッグデータを生かした機械学習技術をビジネスに応用するためのソリューションを強化し、「SAS Factory Miner」と「SAS Contextual Analysis」の2製品を新たに販売開始すると発表した。顧客の行動を的確に予測するなど、マーケティングで必要になる精緻なモデルを効率良く作成することが可能。顧客の心理や動機を分析するのに役立つ新手法のテキストマイニングも実現しており、機械学習や予測分析技術の本格的な活用を目指す先進的なユーザー向けに売り込んでいく。
今回の新製品は、SASの最先端の機械学習技術を搭載し、高度な分析アルゴリズムの専門知識を持たないビジネスユーザーでも機械学習の価値を迅速に享受できるように設計されたもの。予測モデル作成プロセスの自動化、およびインメモリー機械学習エンジンの高速処理によって、迅速な意思決定とビジネス価値の創出を強力に支援できるという。
まず、「SAS Factory Miner」はモデル開発の自動化ツール。顧客の行動をあらかじめ知る予測モデルはビッグデータが得られるようになったことでますます精緻化する方向にあるが、ビジネスのスピードにモデル開発のプロセスが追い付かないという問題があった。このツールを利用すると、機械学習と高速なエンジンに基づいて、まるで工場のように予測モデルを生産することが可能。
使用するデータや目的に応じて最適な機械学習アルゴリズム（決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、ニューラルネットワーク、ベイジアンネットワーク、サポートベクターマシン、回帰、一般化線形モデルなど）が自動的に選択され、ボタンをクリックするだけで予測モデルの作成までを自動的に行ってくれる。１週間に数百のモデル開発が可能で、作成したモデルのチューニングも容易となっている。
もう１つの「SAS Contextual Analysis」はテキストマイニングのための新しいツールで、文書などの非構造化データから価値を抽出するために、機械学習とルールベースの２つの手法をハイブリッド化した点が新しいという。ルールベースは専門家が文書を読んでキーワードの一覧や分類ルールを手動で構築する方法。それに対し、機械学習は文字を数値情報に変え、数値的な評価で文書を分類したり、文書の意味を表すトピックや重要なキーワードを機械的に抽出する。ルールベースは精度は高いが、人手による限界があり、機械学習は自動で速いが、解析結果の精度の課題があるなど、両者にはそれぞれ一長一短がある。
今回のツールでは、独自のハイブリッドアプローチによって、機械学習の結果をルールベースの業務ナレッジで精緻化することが可能。機械学習で自動的に抽出したトピックやキーワードの関係をグラフィカルに表示する機能があり、分類ルールなども自動生成されるので、それを生かしながら実際のビジネス分析に役立つように人手で調整することなども容易に行える。処理できる言語として、日本語以外にも対応している。
同社の説明によると、構造化データの分析によって人の行動を知ることができるが、非構造化データを調べれば、その行動の背後にある心理や動機を洞察するための知見が得られる。それが、顧客や市場をより深く理解することにつながって、より大きなビジネス価値を生み出す可能性をもたらすという。
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＜関連リンク＞：
SAS Institute Japan（SAS Factory Miner 製品紹介ページ）
http://www.sas.com/ja_jp/software/analytics/factory-miner.html
SAS Institute Japan（SAS Contextual Analysis 製品紹介ページ）
http://www.sas.com/ja_jp/software/analytics/contextual-analysis.html
SAS Institute Japan（機械学習ソリューションのページ）
http://www.sas.com/ja_jp/insights/analytics/machine-learning.html
