因果推論で『なぜ』を明らかに

人工知能を使ったサービスは毎日のようにリリースされ、まさに日進月歩の発展を見せています。

その人工知能をより機能的なテクノロジーにするため、最近注目されている”因果推論”という理論をご存知でしょうか。

因果推論って何?


因果推論とは、わかりやすく言えば「なぜ?」を発見し、その結果を予測可能なものにする方法です。

これまでのデータサイエンスでは相関分析を使用することで、ある程度の精度で予測できます。しかし、原因と結果の因果関係については人が予測するしかありませんでした。
そのため、要因のペア間の関係を仮説化し、統計的手法を使用してその仮説をテストを行いますが、この方法は手作業であり、人間の偏見が生じやすく、要因の数が増えると、この方法は手作業で行うのが限りなく不可能になります。

因果推論を行うことで、データから予測に影響を与える要因を知ることができます。また、これらの要因をコントロールすることで、ターゲットとなる結果の値を推定することができます。つまり、因果要因を数値で表し、関係性に基づいて明確なアクションプランを作成することにも繋がります。

ビジネスの現場においては、以下のような業界で今度活躍が期待できます。

こんな分野で使える因果推論


1.製造業の現場

[課題]

  • どの部品・コンポーネントが欠陥を起こしているか分からない
  • どの製造工程に不良の原因があるか特定しにくい

[因果推論を使ったソリューションとして考えられることは・・・]

  • 新しいバッテリーを導入したところ、センサーのトラブルが起きやすくなったが、バッテリー自体は電圧も安定しており異常がない
  • 電子回路の設計を変えていないのに、不良率がなぜか上がった

もしかしたら貴社の熟練の技術者を現地に派遣すればわかる問題かもしれません。しかし、データから分析や因果推論を行うことで、より素早く、遠隔地からの改善が可能です。


2.製薬・医療機器の開発

[課題]

  • 治験のデータでプラセボの効果を特定しにくい
  • 特定の成分の副作用への効果を断定しにくい
  • 被験者のサンプルに属性ごとのばらつきがある

[因果推論を使ったソリューションとして考えられることは・・・]

  • プラセボを設定しているグループとしていないグループで平均値を取ると全く同じだが、属性ごとに切ると変化がある
  • 年配の患者さんたちがターゲットの医療機器・薬品であるにかかわらず、治験には若者が多く参加している

現在のデータだけから、もう少し言えることはないでしょうか?

参加者や実験デザインの根本を変えなければ解決しない問題ではないかもしれません。データ解析・因果推論によって、より効率的な治験データのデザインが可能です。


2.企業活動における環境問題

[課題]

  • どのデータをCO2削減成果の根拠にすべきかはっきりしない
  • 工場からの廃熱や排気の削減が環境に与えているインパクトを推定できない

貴社の環境への取り組みは、客観的なデータで評価できていますか?

因果推論を使ったソリューションを活用すれば、環境に与える影響の根拠となる数字を示すことが可能になり、規制対応にも広報活動にも有効です。

貴社で使える、人工知能やディープラーニングを使ったソリューションとは?


そんな時、具体的なソリューションのご提案を、私たちSearchSpaceでは以下のような形で行っています。

  1. 因果グラフのデザイン・ワークショップ
  2. データ収集の設計や実験デザインの支援
  3. 数理モデルの設計とそれを活用した解析・計算

ぜひ、こちらよりお問い合わせください。

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