「因果探索」を使いやすくする「Smallytics™」・信頼度を向上する「CKE-LLM」(因果知識抽出LLM)

データから因果関係の構造を発見することを「因果探索」と言い、 因果関係の有無や効果を推定することを「因果推論」 と言います。 知りたい因果関係の構造がわかっている場合は、すぐに「因果推論」を実行可能ですが、 多くの場合は、未 知なる関係の発見がイノベーションに繋がります。 その場合「因果探索」は有効なツールです。しかし今までのアプロー チでは、因果構造を推定する際、 データ同士の全組合せを計算するため幾何級数的に処理時間が増え、 数時間から数日、 場合によってはスーパーコンピュータが必要になるなど一般的に使えるものではありませんでした。「xCausal™」を使 えば、様々な時系列データの組み合わせの中から当社の「Smallytics™」アルゴリズムが、因果性を考慮して解析対象の データに関係の強い変数を推奨します。

ユーザーはその中で、有意義な変数を選択して数を絞り込むことができ、組合せ計算量を圧倒的に削減。ネットワーク構 造を持つ因果グラフを数十秒から数分単位で即座に生成することが可能です。そのため、ユーザーはデータを使って仮想 的に効果検証を繰り返すことができ、 因果関係の理解と解像度の高い解決策の仮説を立てることが出来ます。 因果探索の アルゴリズムは、ヒルクライム型、制約型、ハイブリッド型の3種類から選択することが可能です。

また「因果探索」ではアルゴリズムの種類を問わず、計算された因果構造が必ずしも全て正しい結果にならないという弱 点が存在します。そのため、既にわかっている因果関係を、因果探索の前に事前情報として設定しておくことで、信頼度 が向上することが知られています。ヴェルトでは、公式に入手した信頼できる情報ソースを前提に、LLM(大規模自然言 語モデル)を活用して因果関係を抽出する技術「CKE-LLM(因果知識抽出LLM)」を開発しました。抽出結果は人が確認し、 採用判断するプロセスと共に機能として提供します。

※ CKE-LLM(因果知識抽出LLMは2025年より個別対応で利用可能になります。)

学術的なノウハウを使いやすく。機能拡張性にも優れた未来志向のSaaS

「xCausal™」は、データをアップロードして使うSaaS型のツールです。 難しいプログラミングは不要で、全てマウスオー バーやクリックで使うことができます。解決しようとしている課題への知識は必要ですが、必ずしもデータ・サイエン ティストとしての知識は必要ありません。またデータをアップロードする際に、不備によるやり直しを防ぐため、CSV チェッカーを用意。アップロード後は、欠損補完や因果関係のルール作成を簡単に行うことができます。また、難しくな りがちなUIを、わかりやすく洗練されたデザインで提供しているのもユニークな特徴です。「xCausal™」では「因果探 索」と「因果推論」をクイックに、 そしてシームレスに行うことができ、今まで学術的な領域で活用されていたノウハウ を、 より簡単に使うことを可能にしました。

また、PCにインストールしたりクライアントサーバー型で使うソフトウェアと違い、処理の拡張性や、データ解析のコラ ボレーション、 刻々と進化するコーザルAI機能の追加とアップデートを継続的に提供できる点で、未来志向のソリュー ションです。また、社内クラウドシステムに導入するソフトウェアと比較し、コーディングを伴う実装が不要で、エンジ ニアに依頼せず使うことができる点で実用的です。

カスタム対応やプロジェクト伴奏型のプロフェッショナルサービスとパートナーシップ

「因果探索」や「因果推論」も使い方次第では、良い解に辿り着けない場合があります。 特に原因の可能性となるデータが取得できていなければ、 因果関係の発見には至りません。 必要な変数の検討や入手できない場合の代替案、 その組織特有のデータの扱いやモデル化方法等、 当社のデータ・サイエンスチームが伴奏型でアイデアを出し、 データ解析や専用のカスタム機能実装を行うプロフェッショナルサービスを提供しています。 当社は、因果推論、深層学習や機械学習、統計解析から大規模自然言語モデルに至るまで、 データ・サイエンスの領域で先端研究をしている、 大学および研究機関の教授・准教授からなるアドバイザー・コミッティによって、 耐えず新たな知識創造を行なっています。 また、カスタム対応は、「xCausal™」の機能のカスタム化に加え、 因果モデルから得られるアウトプットをアプリケーション化したり、 予測モデルと連携したり、生成AIとの組み合わせで活用するなど、様々な開発に対応します。 さらに今後は、各産業や領域に専門知識を持つパートナー企業と連携することで、 お客様の課題解決に深く貢献していく予定です。