この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはMike Gillilandによって執筆されました。オリジナルはこちらです（英語）。 またこれは、ゲストブロガーのジェシカ・カーティス（Jessica Curtis）とアンドレア・ムーア（Andrea Moore）による3部構成記事の第3部です（未読の方はこちら：第1部、第2部）。 SASがそれを実現する方法 オープンソースの時系列予測モデルをSAS Visual Forecastingに統合する方法には2つのメインステップがあり、どちらのステップもオープンソース・モデルのメリットと利用価値を増大させます。 基礎：オープンソース予測モデルをプログラム的実行で拡張する 資産の共有：オープンソース予測モデルをカスタム・モデリング・ノードとして利用する ステップ1 - 基礎：オープンソース予測モデルをプログラム的実行で拡張する オープンソースの時系列予測モデルをSASに統合するための基礎は、コードベースのアプローチを通じてプロセスを（手作業ではなく）プログラム的に実行することです。あなたは既にTSMODELプロシジャとEXTLANGパッケージのパワーについてお読みです。 TSMODELプロシジャ内部には、オープンソース・モデルを実行するためのオプションがいくつもあります。まず、自社／自組織のオープンソース戦略を加速および業務運用化するためのインフラとしてSASを活用し、オープンソース・モデルだけを実行することができます。また、これをもう一歩進め、オープンソース・モデルをSASのモデルと一緒に実行することができます。この場合、SASは時系列レベルでSASとオープンソースにまたがって最適なモデルを自動的に選択します。さらに、SASおよびオープンソースのモデルを組み合わせることも可能であり、この場合は、SASとオープンソースの組み合わせが個々の時系列に最適かどうかをSASが判断することになります。このアプローチにより、オープンソース・モデルの構築に投じてきた全ての努力を活かしながら、SASのアルゴリズム群も追加で取り込むことで、両方の世界の “いいとこ取り” を実現できるようになります。どのモデリング手法が最適かをあなたが事前に知る必要はなく、SASがあなたのためにその力仕事を代行します。SASは個々の時系列に関して、オープンソースとSASのどちらのモデルを選ぶべきか、あるいは両方を組み合わせるべきかを判断します。選択の機会が無限にある取り組みにおいて、これでその選択機会が一つ減ったことになります（お分かりですよね？ あなたの時間は既に節約されつつあります！）。 図2は、TSMODELプロシジャとEXTLANGパッケージの実際の様子を示しています。これは、R言語のauto.arima関数をSASで実行している例です。EXTLANGパッケージを使うと、オープンソース・コードを読み込む方法の柔軟性が高まります。SASの内部で（図2のように）明示的にオープンソース・コードを記述することも、あるいは、指定したファイルからオープンソース・コードを読み込むこともできます。 この基礎のステップにより、オープンソースおよびSASの時系列予測モデルがともにプログラム的に実行されるようになります。予測結果は、幅広いビジネスユーザー層による利用のために、川下側の計画システムや実行システムへと簡単な方法で供給することができます。また、この基礎となるプログラム的アプローチを土台として、追加のメリットを得ることも可能です。具体的には「SAS Visual Forecastingのユーザー・インターフェイスの内部で、TSMODELのコードを取り出し、それをカスタム・モデリング・ノードの中へラッピングする」という方法を使います。 ステップ2 - 資産の共有：オープンソース予測モデルをカスタム・モデリング・ノードとして利用する SAS Visual Forecasting のグラフィカルなユーザ・インターフェースは「様々なカスタムノードを作成し、それらをモデル・パイプライン内での利用のためにExchangeにロードできる機能」により、コラボレーションを強化します。カスタムノードはEXTLANGの機能を活用して、あらゆるR／Python予測モデルを実行することができます。様々な技法を使いたい場合には、多数のカスタムノードを作成することができます。その手間をかける見返りは多重的です。これらのノードは、どのような時系列予測プロジェクトにも適用可能であり、また、コラボレーションを強化するためにチーム内で共有することも可能です。いったん作成すれば、様々なパイプラインの中で、あるいは様々なデータ入力に対しても再利用することができます。図3をご覧ください。 作成したカスタム・モデリング・ノードは、あらゆるパイプラインに追加することができ、パイプライン内でSASの予測技法と独自のオープンソース・ノード（群）を組み合わせたり競わせたりすることができます。あなたのパイプラインが「複数のオープンソース／SASアルゴリズムによるトーナメント」を実行すると、SASはあなたの仕様指定にベストフィットするモデルを特定するための評価を実行します。モデル比較ノードを使うと、「複数のオープンソース／SAS技法を管理しながら、最良のモデリング戦略を評価するためにそれらを比較する作業」のための、迅速で透明性の高い方法が実現します。図4をご覧ください。 SAS Visual Forecasting のグラフィカルなユーザ・インターフェースを使うことで、「ワークロードの分散処理」や「オープンソースとSASにまたがるモデル選択」など、プログラム的アプローチの全ての利用価値が手に入ります。しかし、それだけではありません。このアプローチには「生産性と透明性の向上」、「オーバーライド（手動調整）機能や例外管理機能も備えた、ガバナンスの効いたワークフロー」、「ビジュアライゼーション機能との統合」という追加のメリットもあります。これらのビジュアライゼーション機能はUIに組み込まれており、ユーザーは追加の労力なしで、時系列予測モデルをより的確に理解および評価できるようになります。その使い勝手は対話操作性と協働作業性に優れており、プログラマー以外の幅広いユーザー層が利用できます。 プログラム的アプローチを利用するか、Visual Forecasting のグラフィカルなユーザ・インターフェースの中でカスタム・モデリング・ノードを作成するかを問わず、SASは小規模なプロジェクトから全社規模のソリューションへの転換を図る取り組みに適した、拡張性と弾力性の高い時系列予測環境を実現します。 まとめ 要約すると、SAS Visual Forecastingはオープンソースによる時系列予測戦略の可能性を広げます。TSMODELはSAS Visual Forecastingの基底をなしているプロシジャであり、EXTLANGパッケージはオープンソース言語との統合を可能にします。TSMODELとEXTLANGの組み合わせによって “マジック” が生まれます。SASはオープンソース・スクリプトを分散処理します。SASは複数の入力データを同時並行で読み込みます。SASはオープンソース・コードの実行を分散処理します。SASは複数の出力データセットを同時並行で書き出します。分散処理、拡張性、弾力性 ──  要チェックです！

この記事はSAS Institute Japanが翻訳および編集したもので、もともとはMike Gillilandによって執筆されました。オリジナルはこちらです（英語）。 またこれは、ゲストブロガーのジェシカ・カーティス（Jessica Curtis）とアンドレア・ムーア（Andrea Moore）による3部構成記事の第2部です（第1部はこちら）。 SASがオープンソースにもたらす価値 何よりもまず、SASは時系列予測用の入力データを分散処理します。SASは時系列予測のためにデータをインテリジェントに分割する方法を理解しており、例えば、時系列グループが様々なワーカーノードにまたがって分割されることはありません。その上で、SASはオープンソースのスクリプト群そのものを複数のワーカーノードにまたがって分散させ、オープンソース・コードの実行を分散処理します。より具体的に言うと、EXTLANGパッケージはPythonまたはRのコードを呼び出す際、個々のPython／Rインタプリタを複数のワーカーノードのそれぞれに振り向けます。その結果、複数の時系列は同時並行で処理されます。このことがスケーラビリティと効率性の観点から何を意味するかを考えてみてください。これにより、あなたは自社／自組織の時系列予測能力を「一つの時系列予測課題の解決」から「組織全体の多種多様な時系列予測課題の解決」へと広げることができるようになります。しかも、より迅速かつ大規模に解決することができます。 例えば、あなたの勤務先がグローバル小売企業だと想像してみてください。あなたのビジョンは、単一の一貫した時系列予測プラットフォームで会社全体の多種多様な時系列予測課題を解決することです。膨大な数のSKUの品揃えの需要予測から、サプライチェーン全体に展開すべき適切な在庫量の判断、各店舗における労働の最適化に至るまで、あらゆる取り組みにおけるあなたの目標は、アナリティクスに基づく正確な意思決定を推進することです。今日、あなたはちょうど、「財務計画の意思決定のための集計レベルの時系列予測」をR言語で開発するプロジェクトで、最初の作業パスを終えたところだとしましょう。R言語による時系列予測アプローチは多くの点で成功しているように見えますが、あなたは店舗の労働に関する意思決定をサポートするために、これらの時系列予測機能を拡張し、より高粒度なレベルでの時系列予測を開発することを目指しています。時系列予測担当アナリストのチームは小規模であるため、あなたには、多種多様な時系列予測ユースケースに対応するために効率的に処理規模を拡大・拡張できる自動化されたプロセスが必要不可欠です。 集計レベルでの財務計画のために、あなたは1,000個の時系列処理を実行しています。店舗別および部門別の店舗労働計画の場合、この数はあっという間に10万個へと膨れ上がります。SKU／店舗レベルのサプライチェーン計画では、時系列は数百万個に及びます。これは間違いなく、大規模な時系列予測課題だと思われます。「分散処理に対応したスケーラブルな時系列予測ソリューションのパワーによってのみ克服可能な課題」ということです。ようこそ、SAS Visual Forecasting の領域へ。 どのような大規模な時系列予測課題でも、成功のカギを握るのは自動化です。そしてそれこそ、SASが行うことです。SASは統計的予測プロセスおよびオープンソース・モデルの実行を自動化することにより、お客様のビジネスにおける時系列予測プロセスの効率化を推進します。TSMODELプロシジャとEXTLANGパッケージのパワーにより、SASはオープンソース・モデルの実行時間を加速することで、時系列予測プロセスの効率化を更に推進します。これにより、あなたのチームは「時系列予測モデルを一度に一つずつ作成する負担」が軽減し、真の例外ベースのプロセスへと移行することができます。解放された時間で、事業計画の取り組みや、予測対象を新しい領域に広げる取り組みに注力できるようになります。端的に言うと、少ないリソースで多くのことが行えるようになる、ということです。 いったんモデルを作成した後は、SASが自動的に複数の出力用データセットを生成します。これは単なる時系列予測を超えた機能です。これには「モデルの仕様」、「当てはめ統計量」、「パラメータ推定値」を格納している多種多様なデータセットも含まれています。次に、これらの出力用データセットは ── あなたのご想像通り ── 分散処理にかけられます。このリッチな出力用データはデータサイエンス・チームとビジネス・チームの両方に対し、「重要な需要推進要因」や「モデルの詳細」に関する多くの洞察をもたらします。統計的予測を信用していないビジネス部門の人々と交わしたことのある様々な議論を思い出してください。その点、SASが自動的に作成する出力用データセットは「モデルがなぜ、何を行うのか」を “見える化” するために役立ち、その結果としてビジネス部門側との議論の質が高まり、モデルの採用率が改善されます。 また、SAS Visual Forecasting は、内蔵されているベストプラクティスにより、オープンソース・モデル群の強化も行います。特許取得済みのデータ診断機能やモデル構築プロセスから、リコンサイル（調整）機能付きの自動階層型予測機能、さらには、統合型の時系列セグメンテーション機能に至るまで、SAS Visual Forecastingは単なるアルゴリズムを超えたレベルで、様々なベストプラクティスに基づくエンドツーエンドの時系列予測プロセスを提供します。 自動化機能、加速機能、強化機能は全て、お客様の組織のニーズに合わせた規模調整に対応可能です。組織全体の多種多様な時系列予測ユースケースに応じて処理規模を拡大（または縮小）することができます。製品階層やロケーション階層の最下位レベルの粒度まで掘り下げる大量かつ複雑な処理にも対応できる高度なスケーラビリティにより、任意のレベルで時系列予測を実行し、結果を生成することができます。「最初に上位レベルの時系列予測を作成／調整し、それを手作業で下位レベルに落とし込む（按分する）手法」に頼る必要はもうありません。SASは、ビジネス上の意思決定が行われるのと同じレベルで、高品質な時系列予測を自動的に生成します。 （第3部に続く）