今週フロリダ州オーランドで開催されたSAS Innovateカンファレンスに、SASのCEO兼共同創業者であるジム・グッドナイト氏と、マイクロソフトのCEO兼会長であるサティア・ナデラ氏が共同で登壇し、人工知能の未来と企業の意思決定におけるその役割について議論しました。二人のテクノロジーリーダーは、企業、消費者、そして社会全体に影響を与える、責任あるAI主導の意思決定の必要性を強調しました。
グッドナイト氏は、生成AI（GenAI）を強化する大規模言語モデル（LLM）は、高度なエンタープライズビジネス分析には不十分だと述べた。
「GenAIは、アナリティクス、データサイエンス、ビジネスインテリジェンスのすべてを置き換えるものではありません」と彼は述べた。「企業においては、複雑なワークフローは適切な意思決定フレームワークに基づいて構築される必要があります。」
ナデラ氏も同意した。
「GenAIは計画策定には活用できますが、企業内で実行するには適切なAIワークフローを確立する必要があります」とナデラ氏は述べた。「AIは人々の働き方を変えています。大きな進歩は遂げられていますが、まだ道のりは長いのです。」
ナデラ氏は近年のAIの進歩をムーアの法則に例えました。つまり、計算能力が2年ごとに倍増するのではなく、AIモデルの能力が加速しているということです。モデルの事前学習とテストにおける進歩は飛躍的に進んでいるとナデラ氏は述べました。これらの能力を有用な製品につなげるのは、エンタープライズベンダーと開発者の責任です。
ナデラ氏は、GenAI が過去 18 か月間に達成した成果を振り返り、初期のアプリケーションは基本的なコード生成、電子メール、クエリ応答に重点を置いていたが、現在の機能では AI アシスタントが同僚にタスクを割り当て、ワークフローを管理できるようになったと指摘しました。
「AIは私の働き方と、私が使用する成果物を変えています」とナデラ氏は述べた。「AIのおかげで、一部の作業にかかる時間は8時間から30分に短縮されました。」
参照: SAS Innovate 基調講演: SAS が「GenAI に別れを告げ、Agentic AI にようこそ」
Microsoft Fabric 上の SAS Decision Builder
SAS と Microsoft は 5 年間にわたって協力してきました。グッドナイト氏は、SAS Decision Builder と SAS Viya Copilot における両社のコラボレーションを紹介しました。
SAS Decision Builderは、Microsoft Fabricワークロードとして利用可能なクラウドベースのインテリジェントな意思決定ソリューションです。複数の人工知能モデル、ルール、そして手順ロジックを複合ワークフローにまとめることで、企業はより的確で迅速かつ安全な意思決定を行うことができます。これにより、組織はモデルと意思決定を設計、統合、そして展開することができ、分析ライフサイクルが効率化されます。
Microsoft FabricのOneLakeを通じてデータにアクセスすることで、ユーザーはFabric環境内で意思決定を設計、統合、テスト、実行できます。統合はAzure AIサービスにも拡張され、SASの意思決定インテリジェンスはLLMなどの主要な生成AI要素を意思決定フロー内で直接サポートします。
「SAS Decision BuilderをFabricに導入することで、意思決定がデータにさらに近づくことになります」とナデラ氏は述べています。「また、Azure Marketplaceを通じてSASのテクノロジーとAIツールへのアクセスも広がります。」
SAS Viya Copilot: AIを活用したコーディングおよびモデリングアシスタント
もう一つの共同プロジェクトはSAS Viya Copilotです。このAI駆動型会話アシスタントは、Microsoft Azure AI Foundryとの統合によりSAS Viyaプラットフォームに組み込まれています。そのメリットは、AIの民主化、データとAI開発のスピードアップによるユーザー生産性の向上、AI駆動型インテリジェンスと意思決定支援の提供、そして信頼できる自律性のための人間による監視の維持などです。
GitHub CopilotはPythonやRなどの人気言語でのコーディングを容易にしましたが、SASユーザーには同様の支援が不足していました。Viya Copilotは、SASコードの生成、説明、注釈付けを支援することで、このギャップを埋めます。さらに、モデルパイプラインの開発もサポートします。ユーザーは、モデルパイプラインの構築、説明、改善を支援する専用のAIアシスタントにアクセスできます。この機能は、AIおよび分析モデルを構築するデータサイエンティストやビジネスアナリストにとって有用であり、制御と透明性を維持しながら、より優れたモデルをより迅速に開発するのに役立ちます。
量子AIの到来
グッドナイト氏とナデラ氏は最後に、量子コンピューティングがAIにもたらす可能性について語った。ナデラ氏は、現在のシミュレーションは物理世界を近似したものに過ぎないと説明した。量子コンピューティングの能力は、現実世界の真のシミュレーションを可能にすると述べ、ヘルスケアと生物学の分野には無限の可能性を見出している。
「量子コンピューティングとAIを計算化学に応用することで、知識の限界を真に押し広げることができる」とナデラ氏は語った。
