データとAIのリーディング・カンパニーである米国SAS Institute Inc.（以下、SAS）は、SAS Data Management（ https://www.sas.com/ja_jp/solutions/data-management.html ）を中心とする機能強化について発表しました。企業がAIの実用化を急ぐ中、多くの企業でその進展を妨げているのは、断片化したデータ環境、手作業によるデータエンジニアリング、そしてAIを活用した意志決定が求める要件に合わせて拡張できるよう設計されていないガバナンスモデルです。AIの機能は急速に進化している一方で、AIを安全かつ確実に導入するために必要なデータ基盤の整備がそれに追いついておらず、その結果、プロジェクトの遅延やリスクの増大を招き、AIへの取り組みが検証段階から実用段階へと移行するのに苦労しています。

SAS Data Managementは、データ・AIプラットフォームであるSAS® Viya® （ https://www.sas.com/ja_jp/software/viya.html ）を基盤とするクラウドネイティブの製品群であり、分析、自動化、AIに用いるデータを準備、管理、アクティブにできるよう設計されています。SASは、ガバナンス、リネージ、パフォーマンスをデータワークフローに直接組み込むことで、組織が信頼性や管理性を損なうことなく、自信を持ってAIイニシアチブを拡大できるようにします。

新機能および拡張機能

• AI対応のデータ管理
• 設計に組み込まれたガバナンス
• エージェンティックAIとコパイロット
• クラウドネイティブな高速分析

　
SASのデータおよびAI戦略部門担当シニアディレクター、アリッサ・ファレル（Alyssa Farrell）は、次のように述べています。「組織が人の介入をより少なく抑えたエージェンティックAIワークフローへと移行する中、先進のデータプラットフォームは今や不可欠な要件となっています。SASは、ガバナンスと信頼性を直接基盤に組み込み、組織がデータ資産の最適化とモダナイズを図り、複雑性を軽減し、AIの価値を最大限に引き出せるよう支援することを通じて、AI時代におけるデータ管理のあり方を再定義しています」

信頼性を組み込んだ統合型データ管理
IDCとSASが最近実施したグローバル調査（ https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2025/september/ai-trust-idc-study.html ）によると、回答した組織のほぼ半数（49％）が、AIの進展における最大の障壁として、一元化されていない、あるいは最適化が不十分なクラウドデータ環境を挙げ、これに僅差で続いたのがデータガバナンスプロセスの不備（44％）でした。業界アナリストもこの課題を強調しています。たとえばガートナー社は、AI対応データの不足により、AIイニシアチブの60％が失敗に終わるだろうと予測しています。

SAS Viyaにおけるデータ管理は、ガバナンスと監査可能性を単なるコンプライアンス上の補足事項ではなく、設計上の基本原則として位置づけることで、こうした課題に対処しています。SASは、連携していないツールの上に制御機能を重ねるのではなく、分析やAIに用いるデータへのアクセス、準備、アクティブ化というプロセスそのものに、データのリネージ、透明性、および管理機能を直接組み込み、組織が信頼できる確固たる基盤を構築します。

分析機能をデータのもとへ
多くの組織にとって、これまで分析機能やAIの拡張には、プラットフォーム間でのデータ移動が不可欠でした。その過程で、環境間でデータが重複したり、遅延やコスト、ガバナンス上のリスクが生じたりしていました。SAS Data Managementは、データがどこに保存されていても、分析機能とAIを直接データに適用するという独自のアプローチを採用しています。

このアプローチの代表的な例が、SAS Viyaと緊密に統合された高性能かつクラウドネイティブな分析データプラットフォーム「SAS SpeedyStore（ https://www.sas.com/en_us/software/viya/speedystore.html ）」です。SAS SpeedyStoreでは、分散データに対して分析やAIを実行できるので、不要なデータ移動を削減し、パフォーマンスを向上させるとともに、組織が結果を信頼する上で不可欠なデータリネージと監査可能性を確保します。

SASは、これと同じ原則を、自社のデータプラットフォームの枠を越えて適用しています。SAS Data Acceleratorを使用すると、組織がすでに利用している主要なクラウドデータ環境（大規模データウェアハウスやレイクハウスなどのアーキテクチャ）内で、SASアナリティクスを直接実行できるようになります。このようにデータをその場に残すことで、遅延の低減、コストの削減、セキュリティの向上を実現します。SAS Viyaはまた、DuckDBなどの最新の組み込み分析エンジンも対応しているので、Parquet、CSV、JSONなどのオープンフォーマットを、ガバナンスが確立されたワークフロー内で高速かつローカルに分析することが可能です。

基盤レベルでデータをモダナイズするエージェントとコパイロット
組織がエージェントやコパイロットを導入して意志決定やワークフローを自動化するにつれ、その基盤となるデータの品質とガバナンスの重要性がますます高まっています。多くのAIアシスタントはデータが準備されていないと機能しないため、信頼性、データリネージ、および監視の面で課題が残っていました。SASは、データライフサイクルそのものにAIを活用した支援を直接適用するという独自のアプローチを採用しています。データライフサイクルにおける基盤レベルでの意志決定こそが、AIを大規模に信頼できるかどうかを決定づけるのです。

SASは、組織が分析、自動化、またはAIアプリケーションでデータを活用する前に、そのデータを理解し、準備を整え、安全に利用できるよう支援するエージェントやコパイロットを提供しています。これらの機能は、管理されたデータワークフローの中で動作することで、透明性と管理性を維持しつつ、手作業の負担を軽減するのに役立ちます。

SAS Viya Copilot for Data Discoveryは、ガバナンスが確立されたデータや分析資産を自然言語で探索できるようにし、利用可能なデータ、その活用方法、信頼性についてユーザーが迅速に判断できるよう支援します。これにより、データ検出にかかる時間が数日から数秒へと短縮されます。

SAS Viya Copilot for Code Assistanceは、SAS Studio内にAI支援型開発機能を直接組み込んでいるので、開発者は、ガバナンスが確立された開発環境を離れることなく、自然言語を使用してSASコードやPythonコードを作成、理解、改良できます。これにより、人による監視を維持しながら、改善サイクルを加速できます。

SAS Data Maker（ https://www.sas.com/ja_jp/software/data-maker.html ）は、プライバシー保護、監査可能性、および規制要件への準拠を確保しつつ、実データの統計的、関係的、および時間的特性を反映した高精度な合成データを生成することで、データアクセス上の制約に対処します。これにより、担当者は機密情報をさらすことなく、開発、テスト、共同作業を行うことができます。

SASのデータ管理製品の詳細についてはこちら（ https://www.sas.com/ja_jp/solutions/data-management.html ）をご覧ください。

*2026年4月28日に米国SAS Institute Inc.より発表されたプレスリリース（ https://www.sas.com/en_us/news/press-releases/2026/april/innovate-data-management-ai-agents.html ）の抄訳です。
本プレスリリースの正式言語は英語であり、その内容および解釈については英語を優先します。

SASについて
SASはデータとAIのリーディング・カンパニーです。SASの革新的なソフトウェアと業界特化型のソリューションが、世界中のお客様にデータを信頼できる意志決定に変換するパワーを届けています。SASは「The Power to Know®（知る力）」をお届けします。

*SASとその他の製品は米国とその他の国における米国SAS Institute Inc.の商標または登録商標です。その他の会社名ならびに製品名は、各社の商標または登録商標です。