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Artificial Intelligence | Data for Good | Learn SAS
Reggie Townsend 0
Next generation of responsible AI innovators tackle real-world challenges with AI4ALL and SAS

As head of the SAS Data Ethics Practice, I spend a lot of time contemplating the social implications of AI. Considering its benefits like augmenting medical decisions and pitfalls, making decisions based on biased data results in dire consequences for patients. Such implications have the potential to impact society in a variety

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見習いデータサイエンティストが思うキャリアの選び方 【アナリティクスを活用するキャリア: SAS Japan】

アカデミア向けにアナリティクス・データサイエンスのキャリアを紹介するイベント「SAS アナリティクス・キャリアシンポジウム」において、SAS Institute Japan 株式会社 コンサルティングサービス統括本部のクラウス 舞恵瑠 氏が講演しました。本イベントは、「データサイエンティストになりたい」と考える学生が業務内容やキャリアをイメージできるようになることを目指し、2021年12月22日(水)に開催されました。前回の記事はこちら。 「大学院のときに学会に参加し、『もっと数学をやりたい』と気づいたときには、すでに就活が終わっていました…」と振り返るクラウス氏は、大学院ではオペレーションズ・リサーチを専攻していました。「やりたいことが分からないから」という理由でコンサルティングファームに就職し、システムの導入支援の業務につきましたが、在学中に参加した学会で芽生えた「数理的な手法で問題解決をしてみたい」という思いが強くなり、SAS Japanへの転職を決意します。 クラウス氏がSASで携わっている直近のプロジェクトのテーマは、「不良債権回収業務の回収益向上」というものです。通常、債務の返済を督促するときは電話をかけますが、人によっては訴訟に発展してしまう可能性もあります。そこで、返済状況や債務者のタイプによって督促の方法を変更したり、場合によっては債務を減額する提案をするほうが長期的には回収額が向上する場合があったりします。どのような督促・回収方法を取るのがよいのか、回収担当者の意思決定を支援するために、強化学習や最適化手法といったデータ分析を活用します。 「一般的なプロジェクトには業務フローがありますが、それぞれのフェーズにおいて必要となるスキルや知識は異なります」とクラウス氏は言います。プロジェクトのフェーズは①現状分析/効果検証、②要件定義、③設計/開発/テスト、④導入支援、⑤本番稼働、の5つに分けられます。それぞれのフェーズにおいて、①分析とドメイン知識、②コミュニケーション、③エンジニアリング、④コミュニケーション、⑤エンジニアリングのスキルが重要になります。 分析スキルのベースには線形代数、微分、統計などの数学的な力があり、それを活用するためにSASやPythonなどのツールやプログラミングのスキルがあります。業界やクライアントの業務に関する知識であるドメイン知識は、クラウス氏によると「非常に重要なもの」ですが、一方で「学生の間に身につけることは難しい」ものです。コミュニケーション・スキルは、クライアントの課題を明確にするためにヒアリングを実施し、また、プランや結果をクライアントにフィードバックするための資料を作成し、わかりやすく説明するためのスキルです。エンジニアリング・スキルは、参画するプロジェクトにもよりますが、GithubやSQLなどのテクノロジーを扱う技術が求められる傾向にあります。このうち、分析スキルは大学の授業などを通して、コミュニケーション・スキルはゼミなどを通して学生のうちに身につけることができそうです。 「これらのスキルをすべて伸ばしていくことはもちろん望ましいですが、私の現在の課題としては、より高度な分析スキルを身につけることです。そのためには、独学、勉強会、YouTubeなどさまざまな勉強法がありますが、一番大切なのは実務経験だと考えています」とクラウス氏は述べます。「学生にとっては実務経験を得ることは難しいですが、就職したあとに積極的に実務に携わり、経験を通してスキルを向上させていく意欲が大切です」と学生にエールを送りました。

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Gaetano Varriale 0
Collaboration is key to developing data specialists in Italy

"Companies across pharma and medtech need talented people to cover the range of data-related challenges." Paolo Morelli, Executive VP, Biometrics of Alira Health Paolo Morelli, Executive Vice President, Biometrics of Alira Health, tells us how he developed a relationship between the University of Bologna and industry-leading companies – and what

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サステナビリティ経営へのアナリティクス (2)

はじめに 今回は、地球環境に関する喫緊の課題であるカーボンニュートラル対策およびグリーン成長戦略におけるSASの取組みをご紹介します。 カーボンニュートラルに向けた動向 159か国・地域をカバーしたパリ協定*1に締結した日本は、2050年までにGHG(温室効果ガス)排出を全体としてゼロにする(GHGの排出量と吸収量を均衡させる)カーボンニュートラルを目指すことを宣言しています。すべてのインダストリーで多くの企業はこれをカバーするグリーンビジネス戦略の施策を展開し、マテリアリティの中核に置いたカーボンニュートラルに向けた事業を推進しています。すでにヨーロッパを中心に35の国(2021年9月時点)で炭素税が導入され、GHG排出量に応じた課税がされています。日本では地球温暖化対策税だけですが、今後より厳しい税率の炭素税の導入が検討されています。 グリーン成長戦略 温暖化への対応を成長の機会ととらえたグリーン成長戦略*2は、14の重点分野が設定されており、グローバル市場や世界の巨大なESG投資意識し国際連携を推進したゲームチェンジが始まっています。これらの重点分野での目標は、高いハードルによりイノベーションが必要と考えられています。企業はESGに係る情報開示を求められ、統合報告書やサスティナビリティレポートなどでESG情報を開示しており、カーボンニュートラルの取組みはその中核をなしています。SASにおいても長年にわたり推進しています。 サステナビリティのリーダーとしてのSAS SASは、企業のサステナビリティのリーダー*3として、従業員、サプライヤー、および顧客と緊密に連携し、省エネ、排出管理、汚染軽減、節水、グリーンビルディング、およびその他のプログラムに焦点を当てたプログラムで環境フットプリントを削減しています。スマートキャンパスプロジェクトを通じて運用を改善するためのデータのストリーミングから、ソーラーファームからのクリーンエネルギーでオフィスビルに電力を供給するまで、SAS Visual Analyticsを使用して、環境パフォーマンスを収集、管理、計算、および報告をしています。 SASの環境プログラムの成果 SASの2020年の環境プログラムの主な成果は次のとおりです。   カーボンニュートラルの取組み SASは、パリ協定の目標に引き続きコミットし、2050年のカーボンニュートラルな目標を設定しています。それによりサイエンスに基づく目標の達成に取組む最初の1,000社の1つとして認められました。 SASの主要なエネルギーおよびGHG排出削減イニシアチブには、積極的なエネルギーおよびGHG排出削減目標の設定、LEED® (建築や都市の環境性能評価システム) ガイドラインに準拠した施設の建設と維持、電気自動車充電ステーションの設置、再生可能エネルギーへの投資、オフィスビルおよびデータセンター向けのスマートなエネルギー効率の高い技術の追求、電話会議の奨励が含まれています。SASは、自社の独自のソフトウエアを使用して、世界中の施設のエネルギーと排出量の要件を収集、理解、管理するプロセスを改善し、消費傾向を報告して積極的に影響を与える能力を高めています。環境プログラムは、SASソフトウエアを使用して削減戦略を策定し、対策間の関係を分析して最大の効果を持つ施特定、決定パフォーマンス指標の開発および監視を実行しています。 次に代表的なイニシアチブを紹介します。 クリーンエネルギーシフト SDGs目標7「エネルギーをみんなにそしてクリーンに」とSDGs目標13「気候変動対策を支援するために」への施策 SASは再生可能エネルギーの導入とクリーンエネルギーの経済的および環境的利益を積極的に提唱しています。 SASは、ノースカロナイナ州ケリーにある広大なグローバル本部キャンパスに自らのSASソーラーファームを構築、グリーンエネルギー自社の電力、移動に利用するEVへの電源供給を実現しています。SASソーラーファームがノースカロライナ州知事ロイ・クーパーにクリーンエネルギー経済とパリ協定の支援のための執行命令に署名する場所として選ばれた後、SASはクリーンエネルギーと炭素政策の設計を支援するために州のクリーンエネルギー計画で推奨されているように利害関係者会議に継続的に参加ました。 スマートシティー SDGs目標11「住み続けられるまちづくりを」への施策 SASはSmart Cities Council*4、Envision America*5、Research Triangle Cleantech Cluster(RTCC)*6などの組織とも提携し、接続されたデバイス、ソーシャルメディア、モノのインターネット(IoT)から供給されるデータの爆発的な増加を利用して、自治体のスマート化(スマートシティー)を支援しています。人工知能(AI)、ブロードバンドワイヤレス、クラウドコンピューティング、IoTネットワークなどの相互依存テクノロジーの理解を深めることで、効率の向上、コストの削減、機会の特定、気候変動の影響の緩和を支援します。 スコープ別の世界のGHG排出量 サプライチェーン排出量(スコープ1からスコープ3に分類される*7)の全体像を把握し、効果的な削減対象を特定して長期的な環境負荷削減戦略や事業戦略策定のインサイトを抽出することが重要と考えています。 SASは自社ソフトウエアによりデータ収集、分析、可視化、予測を行っています。これにより現状を迅速かつ正確に把握し、統計モデルやAIモデルにより予測・最適化しゴールへの軌道や実現性を描いています。アナリティクスによる意思決定により確実な目標達成を実践しています。 *SAS Visual Analyticsによる環境ダイナミックレポート グラフ1: スコープ別GHG排出量   *SAS Visual Analyticsによる環境ダイナミックレポート グラフ2: スコープ1とスコープ2のGHG排出量トレンド その他の環境への取組み 環境におけるその他の分野でも次のように多くの取組みをSASのアナリティクスにより実施しています。詳細は割愛しますのでご興味がある方はCSRレポート*8をご覧ください。 廃棄物の転換(SDGs⽬標12)、紙の消費削減·リサイクル(SDGs⽬標12、15)、節水(SGD目標 6)、排水管理(SGD目標

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Rick Wicklin 0
The balanced bootstrap in SAS

I have previously blogged about ways to perform balanced bootstrap resampling in SAS. I recently learned about an easier way: Since SAS/STAT 14.2 (SAS 9.4M4), the SURVEYSELECT procedure has supported balanced bootstrap sampling. This article reviews balanced bootstrap sampling and shows how to use the METHOD=BALBOOT option in PROC SURVEYSELECT

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