ヴェルト、関連する論文を即座に検索出来る機能を搭載した「アドバンス・オプション」18 日リリース

CausalAI(因果推論 A I)ソリューションを手がけるヴェルトは、企業・公的機関等の研究開発部門、企画部門、経営層を対象に、データ活用によって解像度の高い課題解決策発見やアイデア出しを加速するアジャイルな因果推論プラットフォーム「Data Ethnography(データ・エスノグラフィー)」の高機能オプションを開発。データ上から推定した因果関係の構造を確認し、仮想的に介入効果を検証する機能を強化した他、発見した因果関係の信頼度を確認する頑健性評価機能や、関連する論文を即座に検索出来る機能を搭載した「アドバンス・オプション」を、5 月 18 日リリースする。

昨今、企業や公的機関のデジタル・トランスフォーメーションの推進と AI の活用によって、業務効率の改善や生産性の向上が進められている。一方、同社の調査によれば、洞察や創造性が求められるプロジェクトの構想段階で、調査対象の過半数が「データはあっても活用出来ていない」ことを課題として認識している。同社はこの課題を解決するため、データ活用によって「創造性をアシストする」Causal AI (因果推論 AI) プラットフォーム、Data Ethnography(データ・エスノグラフィー)を開発した。

多くの場合、企業や公的機関では課題に対して、人の経験とデータ間の相関関係に基づいて仮説と検証を繰り返しながら解決策を探っている。最終的には、解決策の効果・効用にエビデンスと言われる証拠が求められるが、相関関係が偶然によるものであったり、交絡因子と呼ばれるその他の共通の原因によるものであったり、実際に因果関係が証明できない場合にやり直しが発生する。

また、データを用いて検証するには、AI や統計解析ツールが使えるように「データをクリーンにする」前処理に大きな時間がかかる。時間をかけて解析した後、有意な結果を得られず、やり直しが繰り返される時間的損失と企業価値に与える影響は大きなものとなる。

Data Ethnographyは、データを活用してプロジェクトの初期段階で因果効果を推定し、仮想的に仮説検証サイクルを回してトライ&エラーを繰り返すことで、成功につながりそうな仮説に当たりをつけ、解決策の発見を加速するプラットフォーム。

アドバンス・オプションでは、ベーシック・オプションで実現しているアジャイルな因果推論と介入効果の算出に加え、生成されたモデルがどの程度信頼できるかをテストする頑健性評価機能や、見つかった関係に関連する科学論文をその場で検索できる機能を追加し、データから得られた仮説を幅広い視点で検証することが可能。また、得られた因果関係の解析を高度化する機能を搭載している。

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