因果関係を探りアイデアにつなげるデータ活用の新手法”CausalAI”　Data Ethnography™ のアドバンス・オプションを発表　5月18日(木)よりサービス開始

論文検索や信頼度の確認機能を追加

CausalAI(因果推論A I)ソリューションを手がける株式会社ヴェルト（本社：東京都渋谷区 代表取締役CEO 野々上 仁）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しました。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(木)よりリリースします。

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ます。一方、当社の調査によれば、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ます。当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)を開発しました。

■相関ではなく因果関係を仮想検証することでやり直しを削減

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ます。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ますが、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します。

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ります。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ります。

 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です。

■「Data Ethnography™ 」の仕組み

「Data Ethnography™ 」は、様々なデータの組み合わせの中から、因果関係の前提条件を考慮して、データ同士の関係の強さを計算する当社独自技術「Smallytics™」アルゴリズムを活用しています。この「Smallytics™」は、データの欠損に強く、統計解析やAIに必要なクリーンなデータにするための前処理に時間を掛けずに利用できる利点があります。

「Data Ethnography™ 」では、「Smallytics™」による推奨を参考にして関係の強いデータ項目を絞り込み、ノード(データ項目を表現する円)とエッジ(因果関係の方向を示す矢線)で表される因果グラフを生成して利用します。この因果グラフ上で、ユーザーはデータを仮想的に介入操作することができ、アウトカムノードと呼ばれる解析目的となるデータが、どのように影響を受けるかをその場で予測することができます。例えば、「日々のスタンド時間を2倍にしたら睡眠効率はどのように変化するだろうか？」このような問いにすばやく答えを得ることが可能です。

今までのアプローチでは、因果グラフの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膨大な処理時間がかかるため、手軽に使えない欠点がありました。「Data Ethnography™ 」では、関係の強いデータを絞り込んで使う(最大10ノード）ため、ネットワーク構造を持つ因果グラフを数十秒の単位で即座に生成することが可能です。これにより、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、解像度の高い仮説を立てることが出来ます。

■「アドバンス・オプション」裏付けとなる論文検索や因果効果の信頼度の確認と高度な解析
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です。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ます。

「離散値と連続値が混在したデータセットで因果推論が可能」

ベーシックオプションでは離散化したデータセットを用いる必要がありましたが、アドバンス・オプションでは連続値と離散値が混在したデータセットに因果推論を適用できます。従来機能と比べて、実際の分布に近いデータセットを用いることができ、平均処置効果を実際の単位で表示するためわかりやすくなっています。また、自然直接効果および自然間接効果の推定等、新機能を追加しています。

「因果効果の信頼度を測る頑健性評価機能を追加」

推定した因果効果の信頼性は分析の品質に影響を及ぼします。分析プロセスのすべてが正しいと仮定することは難しく、不完全な分布を表すデータセットや分析対象の記述が不十分な分析モデルを採用することは避けられないことが課題とされています。アドバンス・オプションでは、データセットやモデルに擾乱を加え、推定結果の変動を評価する頑健性評価機能を追加しました。これによりデータや交絡因子の不足を知ることができ、次のアクションに繋げることが可能です。

「Semantic Scholarを活用した論文検索機能」
「Data Ethnography™」によって、見つけることのできたデータ項目間の関係について、学術的な裏付けが存在するかを確認するため、ヴェルトでは論文データベースを提供するSemantic Scholarと連携し、因果推論の結果と関係する論文を自動で検出、要約して表示します。これにより、因果推論の結果の信頼性を高めるとともに、過去の学術研究でも実証された結果であるかを効率的に調べることができるだけでなく、新たな仮説へのインスピレーションを得ることも可能となります。

サービスサイト：https://data-ethnography.com/

■あるがままの世界を解釈し責任あるAIを実現する「リアルワールド・キャプチャリング」

ヴェルトは、蓄積されたデータから構築する静的なミラーワールドではなく、変わりゆく「あるがまま」の世界を把握するために、「リアルワールド・キャプチャリング」を継続開発しています。変化するデータの流れから関係性を把握し、課題に関係する原因とそのメカニズムの理解を高速に、そして詳細に行うことを目標としています。また当社は「責任あるAI」を目指し、AIに因果推論を活用した解釈可能性と説明可能性を付与するCausal AI(因果関係AI)領域での開発を推進しています。

■「Data Ethnography™」サービスメニュー

Data Ethnography™ for Wellness & Healthcare

「Data Ethnography™」は、ウェルネスおよびヘルスケア分野で定型サービスをご用意。基本料金および因果推論のオプション料金に加え、解析対象となるユーザー数での課金モデルでご提供しております。1,000ユーザーまでの月額利用料は、5アカウントを含む基本料金が75,000円、因果推論ベーシック・オプションが30,000円。今回発表したアドバンス・オプションにアップグレードした場合、オプション価格の月額利用料は60,000円となっています。また、全てのサービスに1ヶ月プランを追加し、1ヶ月、半年、年間プランから選択可能になりました。

お持ちの自社データを、ユーザーの許諾に基づいて健康データと連携させることで、体調・不調症状等との関連性ランキングや、トレンド比較等を行うことができます。

Data Ethnography™ カスタム利用

ビジネスやマーケティング等、「Data Ethnography™」は様々な用途でカスタム対応が可能です。アプリやシステムのカスタム提供や専用システムの構築など、さまざまなご要望に応えることが可能ですので、弊社Webサイトのフォームよりお気軽にお問い合わせください。

■株式会社ヴェルトについて

ヴェルトは、リアルな世界と社会のためのデータ解析技術を開発する、東京とサンフランシスコを拠点としたデータサイエンス・カンパニーです。インターネットやAIに代表される技術革新によって利便性を得た反面、現代人は副作用として新たな社会問題や環境問題に直面しています。ヴェルトは創業来「ライフ・テック・リバランス」をミッションとし、単なる技術革新ではなく、技術との付き合い方を革新することで、人類社会と地球環境にポジティブスパイラルを創造します。

代表者：代表取締役 CEO　野々上 仁

本社　：東京都渋谷区神宮前5-18-10 2-D

設立　：2012年8月1日

 URL　：https://veldt.jp/