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コストや人材、将来の運用を考えたときに、「SASを見直した方がいいのか、それともこのまま使い続けるべきか」と悩む方も多いのではないでしょうか。これまで構築してきた環境があるからこそ、簡単に移行を判断できないのも自然なことです。

ここでは、SASから他の分析基盤へ移行する際の考え方と進め方を、併存や段階移行といった現実的な選択肢も含めて整理します。

移行が検討される典型的なきっかけ

システム移行が本格的に検討される最大のきっかけは、ライセンス更新やクラウド基盤へのアップグレードに伴う「コスト」の増大です。また、「人材」の面では、SAS言語を扱える専門担当者の確保が難しくなり、社内のスキル継承が限界に達していることが挙げられます。さらに、「将来性」の観点から、クラウド連携やオープンソース技術を中心としたモダンなデータアーキテクチャへのシフトが急務となっていることが、見直しの強い推進力となります。

主な移行パターン

SASからの移行において、必ずしも「一度にすべてを置き換える全面移行」が正解とは限りません。既存の業務停止リスクを回避するためには、以下のような現実的な進め方があります。

1）SASを残しながら他ツールを併用する

SASをコア業務（既存の重要分析や複雑な統計処理）として維持しつつ、新規案件や一部の業務を他ツールで実施する構成です。分析の目的や要求される要件に応じてツールを使い分けることで、過去に投資した既存資産を活かしながら、移行に伴う業務影響リスクを最小限に抑えることができます。

具体的な併用例

• 定型レポートや高度な既存資産 → SASで継続稼働
• データ前処理・ダッシュボード可視化 → 他のGUIツールなどで実施
• 新規分析・PoC → 新しい分析基盤で実施

2）一部領域から段階的に移行する

特定の業務領域（特定の部門やプロセス）から試験的に切り出し、徐々にSASへの依存度を減らしていく手法です。スモールスタートで検証結果を確認しながら移行範囲を少しずつ拡大できるため、失敗リスクを分散できるという大きなメリットがあります。

よくある対象領域

• データ前処理（ETL）プロセス
• ダッシュボードやBIツール向けのデータ可視化工程
• 新規のデータ活用プロジェクトや機械学習モデルの開発

将来的な全面移行を前提にして再設計

中長期的な計画としてSASからの完全な脱却を視野に入れ、新規開発はすべて別基盤で実施し、既存資産もスケジュールに沿って順次リプレースしていくアプローチです。最終的なライセンス削減効果は大きいものの、初期の設計負荷が非常に高く、現場への再教育コストや移行期間中の二重運用コストが発生する点に注意が必要です。

SASからの移行は「すべてを置き換える」だけでなく、併存や段階移行といった現実的な進め方が一般的です。自社に合った移行パターンを選ぶためには、どのような分析基盤を選択肢として比較するかが重要になります。

乗り換え先の主な選択肢

移行先の基盤は、大きく分けて「GUI型のプラットフォームを採用する」か、「オープンソースを中心に構築する」かの2つのアプローチがあります。

1）分析基盤（GUI型プラットフォーム）

分析プロセス全体を支える基盤そのものを再設計するという選択肢です。特に、これまでの資産や業務フローを活かしながらスムーズに移行したい場合、コード記述を最小限に抑えられるGUIベースの分析プラットフォームが検討されるケースが多く見られます。以下がよく選ばれる分析基盤です。

これらのGUIプラットフォームは、SASが担っていた「データ分析基盤」という役割をそのまま置き換えやすいという利点があります。視覚的に処理を構築できるため既存の業務フローとの親和性が高く、いきなり全面移行せずに、まずは一部門からといった併存や段階移行のシナリオに非常に適しています。

KNIME Business Hubが検討される理由

中でもKNIMEは、直感的なワークフロー型を採用しており、処理内容が可視化されるため分析のブラックボックス化を防ぎやすい点が評価されています。また、PythonやRとのネイティブ連携が可能で、現場の既存スキルをそのまま活かせます。GUIベースのため非IT部門でも扱いやすく属人化を抑えやすいことに加え、段階的な導入・拡張がしやすいため、SASとの併存環境の構築にも柔軟に対応できるのが強みです。

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

2）Python/オープンソース中心に再構築

もう一つの選択肢として、Python（pandasやscikit-learn等）やオープンソース技術を中心に、分析基盤をゼロからプログラミングベースで再構築するアプローチがあります。SQLやクラウドDWHと組み合わせることでライセンスコストを劇的に抑え、最新技術へ素早く対応できるメリットがあります。ただし、開発・運用におけるIT部門への負荷が極めて高く、高度なコーディングスキルを持つ一部のエンジニアに依存するため属人化しやすい点や、組織的なガバナンス設計をすべて自前で行う必要があるという注意点があります。

移行時に必ず確認すべきポイント

ツールを選定し移行計画を立てる際は、以下のポイントを必ず確認しましょう。

1）既存ワークフローの資産をどう扱うか

現在稼働している業務に直結する重要な処理を優先的に洗い出し、「新システムへ移行する対象」と「現状のまま維持する対象」を明確に切り分けます。再構築にかかる工数や、ビジネスに与える影響範囲を事前に入念に見積もっておくことが成功の鍵となります。

2）共有・自動化・再実行の仕組みをどう設計するか

バッチ処理のスケジューリング要件や、複数ユーザー間でのワークフローの共有・再利用の仕組みが十分に担保されているかを確認します。分析結果の定期的な配信やレポート連携を含め、運用管理の負荷が増加しないアーキテクチャ設計になっているかを見極める必要があります。

3）ガバナンス（統制）をどこまで求めるか

権限管理や承認フローの設計、監査ログの取得など、エンタープライズ水準のガバナンス要件をどこまでツール側に求めるかを定義します。これにより、IT部門による統制と現場の分析担当者の柔軟な役割分担が可能になります。

中長期のコスト（TCO）をどう見るか

初期のソフトウェア費用だけでなく、将来的に利用ユーザーや利用リソースが増加した際のコスト変動をシミュレーションします。運用・保守費用、インフラ費、人材の教育コストも含めた総保有コスト（TCO）全体を算出し、2〜3年後の利用規模を見据えた試算を行うことが不可欠です。

分析基盤の見直しは、単なるツールの置き換えではなく、業務プロセスや運用体制を含めた再設計です。
そのため、機能や価格だけで判断するのではなく、資産・運用・ガバナンス・将来コストといった観点を整理したうえで、自社に合った進め方を選ぶことが重要になります。
まずは自社の利用状況を整理し、小規模な検証から始めることで、無理のない形で最適な分析基盤を見極めることができます。

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