SAS Japan
活用事例からデータ分析のテクニックまで、SAS Japanが解き明かすアナリティクスの全て
現在、機械学習が大ブームを巻き起こしており、各種ビジネスへ応用拡大の勢いはとどまるところを知りません。一方で、「“機械学習”という名前は聞くけど、よくわからない…。」、「“機械学習”について学んでみたいけど、プログラミングに自信はない…。」などと考えている方も少なくないはずです。そこで本記事では、煩わしいプログラミングなしで機械学習が学べる「Machine Learning Using SAS Viya」という学習コースについてご紹介します。 「Machine Learning Using SAS Viya」は、オンライン学習プラットフォーム、「Cousera」のコースの一つです。SAS Viya for LearnersというSAS の教育用環境を使用し、オンライン上で実際に手を動かしながら機械学習の基礎を学べます。GUIでの操作が基本であるため、プログラミングに自信のない方でも取り組めることが特徴です。本コースは六週間分のパートに分かれており、無料で教材の内容全ての閲覧が可能です。また、コースを購入すると採点機能の利用や修了証の発行などの機能も利用可能です。コースの言語は英語で、コース内動画は英語字幕に対応しています。 シラバスは以下のとおりです。 Week1：Getting Started with Machine Learning using SAS® Viya® Week2：Data Preparation and Algorithm Selection Week3：Decision Tree and Ensembles of Trees Week4：Neural Networks Week5：Support Vector Machine Week6：Model Deployment 本記事ではWeek1・Week2の内容を各セクションごとにご紹介します。 Week1：Getting Started with Machine Learning using SAS® Viya®
SAS Japanでは昨年末より”Data for Good”の達成を目指す学生コミュニティ「SAS Japan Student Data for Good community」を運営しています。このコミュニティでは生物の絶滅と人類との関係の分析や通勤ラッシュ時の鉄道混雑緩和など、データを活用した社会課題の解決に取り組んでいます。 二回目となる今回の勉強会では、DataKind社の事例から精神疾患に苦しむ人の生活の向上をテーマに、課題の設定方法をメインに学びました。 精神疾患に苦しむ人々に質の高いケアを提供する 今回扱った事例は、Data for Goodを推進する社会団体であるDataKind社とイリノイ州シカゴで精神疾患の患者を支援している非営利団体であるThresholdsが共同で行ったプロジェクトです。 精神疾患の患者が引き起こす傷害事件や、自殺者の増加、子どもの登校拒否など、精神疾患が原因の社会問題はアメリカにも深刻な影響を与えています。Thereholdsは治療機会や住居の提供を通して精神疾患のある人々の支援を行ってきましたが、資金/人手不足により精神疾患患者に質の高いケアを提供することは困難を極めていました。 そこでDatakind社と共同プロジェクトを開始し、「支援を優先すべき患者を把握する」ことで限られたリソースの中で質の高い支援を行うことを目指しました。このプロジェクトでは、実際のアプローチとして 患者データを一括管理できるデータウェアハウスの構築 支援者が使いやすいダッシュボードの作成 患者間のリスクスコアリングのための予測モデリングの基礎の開発 に取り組んでいます。 3の予測モデリングでは、支援を優先すべき患者を予め把握することで問題解決につなげることを目的にしています。今回のプロジェクトで予測モデリングの土台を築き上げられたことから、今後は精神疾患患者の支援に最良な意思決定のサポートができるようになる見込みです。詳しい内容は記事DataKind社の事例紹介(英語)をご覧ください。 解くべき課題を設定する DataKind社は「支援を優先すべき患者を把握する」ことで資金や人手不足の中でも質の高いケアを提供することに挑みました。 では自分たちならこの問題のどの部分に着目して「課題設定」を行い、その課題を解くにはどのようなアプローチが考えられるのか議論しました。 その中で興味深い意見としては、 課題を「精神疾患の早期発見」と設定し、その解決策として「異変に気付きやすい周りの家族・友人が、簡易的に精神疾患をチェックでき、次にとるべき行動を示してくれるアプリケーション」 といったものがありました。 このアプローチは急な病気やけがの際にインターネット上で緊急度を確認できる救急受診ガイド(東京消防庁)と似た発想であり、どちらも限られたリソースを上手く活用するために機械で判断が可能な部分は機械に任せ、人間がより重要な仕事に時間を割けるようにする取り組みといえます。 上記以外にも様々な意見を交わし、課題の設定方法を学びました。 普段私たちは与えられた課題を解くことはあっても、自分たちで課題を設定する機会はあまりないように思えます。しかしデータ分析において課題の設定は非常に重要で、勉強会を通して意見を共有しながら議論を進められたのは、私たちが取り組んでいるプロジェクトを考える上でも参考になりました。 コミュニティメンバー募集中！ SAS Japan Student Data for Good communityでは引き続き学生の参加者を募集しております。社会貢献を目指す活動を通してデータサイエンティストの役割である「課題の設定」から「データを用いた解決法の提示」までの一連の流れを経験できます。 興味をお持ちでしたら下記の事項をご記入の上JPNStudentD4G@sas.comまでご連絡ください。 大学名 / 高校名 名前 メールアドレス また、第４回を迎える学生向けセミナー「データサイエンティストのキャリアと活躍のかたち」 は2019年7月25日（木）19:00～ SAS東京本社(六本木ヒルズ11F)にて開催予定です。 現場で活躍されているデータサイエンティストの方々から、具体的なお仕事の内容や学生の内に学ぶべきこと等をお伝えする予定です。 みなさんのご参加お待ちしております。
SAS Viyaでは、Model Studioを使用し、機械学習のモデル、時系列予測のモデル、テキストマイニングのモデルをGUIベースの簡単マウス操作で作成することができます。モデル生成プロセスをグラフィカルなフロー図として描き、実行するだけです。このフロー図のことを「パイプライン」と呼んでいます。 「SAS Viya: ビジュアルパイプラインで予測モデル生成（基本編）」では、モデル生成と精度評価の基本的な流れを紹介しましたが、今回は、生成したチャンピオンモデルに新しいデータを当てはめてインタラクティブにスコアリングを実行する手順を紹介します。また、スコアリング結果のデータの探索や、エクスポートまで試してみましょう。 「SAS Viya: ビジュアルパイプラインで予測モデル生成（基本編）」で作成したパイプラインでは、勾配ブースティングのモデルの方が精度が高い＝チャンピオンモデルだと判断されました。 それでは、このモデルに新しいデータを当てはめてスコアリングを実行してみましょう。 まず、画面左側の機能ノードリストの「その他」セクション内にある「データのスコア」を「勾配ブースティング」ノード上にドラッグすると、「勾配ブースティング」ノードの下に「データのスコア」ノードが追加されます。 「データのスコア」ノードを選択し、画面右側で以下の項目を指定します。 ・モデルに当てはめるデータテーブル名 ・スコアリング結果データの出力先ライブラリとテーブル名 「データのスコア」を右クリックし、表示されるメニューから「実行」をクリックすると、スコアリングが実行されます。 スコアリング処理が完了すると「データのスコア」ノード上に緑色のチェックマークアイコンが表示されます。 それでは、スコアリング結果のデータを見てみましょう。 「データのスコア」ノードを右クリックし、表示されるメニューから「結果」を選択します。 すると、データのスコアの結果画面が表示され、「出力データ」タブ内で、データの中身を確認することができます。「予測：BAD＝１」列に、顧客ごとの延滞確率に相当するスコア値が表示されています。 それでは、このデータを探索してみましょう。 「探索とビジュアル化」アイコンをクリックし、 表示される画面内で、このデータを探索用に保存する先のライブラリとテーブル名を指定し、「探索とビジュアル化」ボタンをクリックします。 すると、このデータに基づき、「SAS Visual Analytics – データ探索とビジュアル化」画面が表示され、データ探索やレポーティングが可能になります。 例えば、スコア値である「予測：BAD＝１」変数と「資産に対する負債の割合」変数の関係性を探索したり、 スコア値が0.7以上の顧客データをエクスポートして、二次活用したり、等々も簡単です。 以上のように、SAS Viyaでは、データの準備はもとより、モデル生成からスコアリング、そして、スコアリング結果データの探索からエクスポートまでをGUIベースでシームレスに実施することができるんですね。 ※Enterprise Open Analytics Platform 「SAS Viya」 を知りたいなら「特設サイト」へGO！ ※「ビジュアルパイプラインでスコアリング」は、SAS Viya特設サイトにデモ動画を近々公開予定です。
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James Ochiai-Brownによって執筆されました。元記事はこちらです（英語）。 自己完結型のパッケージ内でソフトウェアを実行するというアイディアは、2013年のDockerの立ち上げと共に広まり始め、今ではアプリケーション開発とDevOpsのコミュニティにおけるホットなトピックとなっています。Red Hat社による最近の調査では、調査対象企業の57％が、いくつかのワークロードにコンテナを利用しており、次の2年間で採用数が2倍近くになると期待している、と回答しています。 SASはこのトレンドを認識しており、現在ではデプロイメント・オプションの一つとしてSAS for Containersを提供しています。これが仮想マシン上でSASを実行する手法の完全なリプレースになるとは思われませんが、そこには顕著なメリットがいくつか存在します。 1. アナリティクスへのセルフサービス型アクセス 組織の中には、「SASを利用したいが、それを手にできない分析担当者」を抱えているところもあります。また、SAS Platformを保有しているものの、そのオンボーディング・プロセスに承認手続きが設けられているビジネス部門も存在します。プラットフォームの運用管理者がファイルシステムやセキュリティモデルに変更を加えなければならない可能性があり、そのプロセスに時間がかかることもあります。 コンテナを利用すると、物事がよりセルフサービス型になります。IT部門はSAS用の標準的なコンテナイメージを準備し、それを社内のユーザー向けに提供します。分析担当者は用途に応じてその中から選択し、自分専用のインスタンスを起動するだけで、数分以内にSASでの作業を開始できます。Domino Data LabとBlueData は、こうした機能を提供するコンテナベースのデータサイエンス・プラットフォームの例です。 2. 様々なソフトウェア・ツールやバージョンに関するニーズへの対応が簡素化 SAS Platformの従来型の実装は、多数のユーザーによって共用されます。ユーザーは設定済みのソフトウェアを使用しなければなりませんが、それが最新バージョンであるとは限りません。コンテナを利用すると、IT部門はデータ分析担当者に対し、SASとオープンソースのソフトウェアを組み合わせた幅広い種類のコンテナイメージを提供することができます。例えば、SAS 9.4、SAS Studio、Jupyter Notebookを組み合わせたコンテナイメージも可能ですし、SAS Studio、Jupyter Notebook、R Studioのいずれからでもアクセスできる形でSAS Viyaの機械学習機能を提供するようなイメージも可能です。IT部門は、試用版ソフトウェアを提供することさえ可能です。開発者は、特定のプロジェクトに必要なソフトウェア・コンポーネントやAPI群を組み合わせて、独自のコンテナイメージを作成することもできるようになります。 3. ソフトウェア・アップデートの容易化 実際には、コンテナ内のSASソフトウェアがアップデートされることはありません。必要なのは、新しいバージョンで別のコンテナイメージを作成し、それを用いて別のコンテナを構築することだけです。つまり、ソフトウェアのアッグレード中にユーザーの作業を邪魔することは一切ありません。週末の作業も不要ですし、アップグレードがうまく進まないときに、どうやってシステムを元に戻せばよいかパニックになることもありません。新しいコンテナをテストし、準備が整った段階でそれをユーザー向けに展開すればよいのです。様々なバージョンのコンテナイメージを保持できるため、ユーザーは時間的な余裕をもって自分のコードを各バージョンでテストしたり、問題がないことを確認した上で新しいバージョンに移行したりできるようになります。 4. スケーラブルかつ柔軟で、隔離された計算処理環境 コンテナ・オーケストレーター（例：Kubernetes）は、多くのコンテナを起動することで、大きなコンピューティング・リソースを割り当てることができます。そのため、オンボードするユーザーが増えても、ジョブがスローダウンすることはありません。リソース消費が特に激しいプロセスを実行する場合でも、それが他のユーザーに影響することはありません。各コンテナは、それぞれのマシンのリソースの範囲内でのみ実行可能です。したがって、より多くのパワーが必要な場合は、コンテナを停止し、より大きなマシン上でそれを起動し直します。作業の完了後にコンテナを終了すると、そのマシンは他のユーザーのために解放されます。 5. アナリティクスをWebアプリに統合することが可能 今や、アナリティクスは分析担当者だけのものでありません。デジタル変革に取り組んでいる組織は、顧客がデジタルチャネルを通じて利用するWebアプリやモバイルアプリの背後にアナリティクスを組み込もうとしています。具体的には、画像処理、レコメンデーション、意思決定支援などを含むAIアプリケーションなどが考えられます。これらのWebアプリは従来の方式で実装されたSAS Platformと組み合わせて機能させることも可能ですが、その一方で、必要なSASソフトウェア、分析モデル、小型の実行エンジンとしてのサポーティング・コードだけで構成した実行エンジンを軽量なコンテナに実装すると複数の利点があります。こうすることで、開発者は、他のユーザーに影響を与えることなく、SASソフトウェアの設定やAPI群を変更する自由を手にします。これは、アプリケーションがPythonまたはJavaで実装される方法に似ています。 6. 自動モデル・チューニング モデルの中には、データが変化するたびに、あるいは新しいフィードバックを受け取るたびに、頻繁に更新する必要があるものもあります。コンテナを利用すると、そうしたモデルを再チューニングし、その結果をコンテナ内にパッケージし、実業務環境にデプロイするまでのプロセスを自動化することができます。 7. DevOpsやCI/CDによるデプロイメントの合理化／効率化 典型的なSASユーザーはDevOpsの世界には馴染みがないかもしれませんが、DevOpsは昨今の主流となりつつあるアプリケーション開発手法です。アナリティクスをWebアプリに統合したい場合、私たちはこのプロセスに沿って進める必要があり、それを最も簡単に行う方法が、コンテナを利用する手法です。SASコードとモデルをコンテナ内にカプセル化すると、アプリ開発者（＝Dev）側では、デプロイのために運用チーム（＝Ops）側に渡す前に、コンテナに接続しテストを実行できるようになります。「継続的インテグレーション（CI）」と呼ばれる手法では、アプリ（SASのパーツを含むアプリ）の全てのブランチ（分岐）における変更は、それらが一緒に正しく機能する状態を確保するために、定常的にマージされ、自動テストにかけられます。「継続的デリバリー（CD）」と呼ばれる手法は、本番の業務環境へのリリースまでのプロセスを自動化します。これにより、アナリティクス・プリケーションの開発とデプロイを数週間ではなく、数日または数時間で完了することが可能になります。 8. ほぼ全ての場所にデプロイすることが可能 コンテナはポータブル性に優れているため、オンプレミスのデータセンターから、パブリッククラウドや、ドローン／トラック／列車に搭載されたエッジデバイスに至るまで、あらゆる種類の場所でSASの実行エンジンを動かすことが可能です。 コンテナは、イマジネーション豊かなアナリティクス活用を実現可能にする大きなポテンシャルをもたらします。あなたがSAS Viyaのライセンスをお持ちの場合は、SASが運営するDockerイメージ・ライブラリへのアクセス権を有していますから、そこから事前準備済みのコンテナイメージの形でSAS