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日々の業務でSASを使い続ける中で、
「このままで問題ないのか」と感じたことはないでしょうか？

実績や安定性に支えられているからこそ、大きな不満はない。
一方で、コストや人材、将来の運用について、どこか漠然とした不安を感じる場面もあるはずです。

ここでは、SASの強みを踏まえたうえで、使い続ける場合に見えにくくなりがちな課題とリスクを整理し、今後の分析基盤を考えるための視点を解説します。

SASが長年選ばれてきた理由

SASは、高い信頼性と実績に支えられた強固な分析基盤です。金融・製薬・公共機関など、データに対する極めて高い正確性とコンプライアンスが求められる領域において、長年にわたり豊富な実績を築いてきました。統計解析や高度な予測モデリングにおける信頼性の高さは群を抜いており、基幹業務に深く組み込まれているからこその絶大な安心感があります。専門性の高い分析を支える機能と環境がオールインワンで提供されている点が、SASが長年選ばれ続けている最大の理由です。

SASを使い続ける場合に見えにくくなりがちな課題

しかし、長期間にわたって運用を続ける中で、コストや運用体制に関する課題が徐々に蓄積していくケースが少なくありません。これらは日常業務の中では見えにくく、システムの更新タイミングなどで初めて表面化することが多い問題です。

コスト構造が実態と合わなくなるケース

SASは製品や各種モジュール単位で費用が積み上がるライセンス構成となっているため、基盤全体の費用体系や全体像が把握しづらいという特徴があります。時間の経過とともに業務での利用範囲が変わっても、コストがそれに比例して最適化されにくいのが実情です。結果として、利用者が特定の部門に縮小しているにもかかわらず、システム全体としては従来と同等の高額なコストがかかり続けるケースが発生しています。

人材・スキルの属人化

SASは、DATAステップや各種プロシージャ、独自のマクロ言語などを駆使するスクリプト型の言語体系をベースとしています [1]。この専門性の高さゆえに、特定の言語や独自環境に習熟した担当者に運用が依存しやすく、属人化が起きやすい構造にあります。そのため、担当者の異動や退職時の引き継ぎが極めて難しく、若手人材へのスムーズなスキル継承が進みにくいという深刻な課題を抱える企業が増加しています。

クラウド連携や他言語併用におけるギャップ

近年、SnowflakeやBigQueryといったクラウドDWH（データウェアハウス）との連携要件が急増しています。しかし、従来のオンプレミスを中心としたSAS環境では、これら最新のクラウドエコシステムとの柔軟な連携にギャップが生じがちです。さらに、データサイエンス分野で標準的となっているPythonやSQLなどを前提としたオープンソース分析環境とのシームレスな併用ニーズに対しても、アーキテクチャの違いから対応が難しくなる場面が見受けられます。

これらの課題は、現在すぐに大きな問題として顕在化していなくても、利用規模の変化や人材の入れ替わり、あるいはソフトウェアのサポート終了といった更新のタイミングで表面化するケースが多く見られます [2]。そのため、使い続けるかどうかを判断する前に、まずは自社の利用状況と課題を整理しておくことが重要です。

見直しの進め方

分析基盤の見直しにあたっては、いきなり全てを置き換えるのではなく、以下のステップで現状を整理しながら進めることをおすすめします。

Step1）現状の利用状況を整理する

まずは、社内のどの業務や部門でSASを利用しているかを正確に棚卸しし、既存のワークフローや分析資産をすべて洗い出します。そのうえで、「継続すべき高度な領域」と、「見直し余地のある領域」を明確に分類し、これからの分析基盤全体の中におけるSASの役割を再定義することが第一歩となります。

Step2）移行範囲と方針を決める

すべてを一度に新システムへ移行するのではなく、「SASを残しながら他ツールを併用する（併存）」という選択肢を含めて検討します。新規案件や、影響の少ない一部の領域から段階的に切り出しを行うなど、業務リスクを最小限に抑えた段階移行を前提に設計を進めていきます。

→ SASから他の分析基盤へ移行するには？

Step3）比較・検証（PoC）を実施する

乗り換え先として検討する比較対象ツールを2〜3製品に絞り込みます。いきなり本番導入するのではなく、小規模なPoC（概念実証）を通じて、実際の業務データを想定した検証を実施します。機能面だけでなく、現場の分析担当者とIT部門の双方からフィードバックを得ることで、確実な評価が可能となります。

→ 徹底比較！「SAS」と「KNIME Business Hub」の違いを解説