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因果探索ソリューション

ビッグデータの解析結果に対して要因となる因果構造を分析・可視化

機械学習やディープラーニングの活用など、ビッグデータを活用して高精度な予測や識別が可能になっています。
しかし、それらの結果を導き出した理由が明確ではないため、適切な施策の実施につながりにくいというシーンも垣間見られます。
「因果探索ソリューション」は予測精度向上だけではなく、結果に対する理由を明確にすることで、
現場が必要とする「施策に直結する原因」を特定することを目的としたソリューションです。

特長

AIや機械学習の予測モデル構築に

ビッグデータから目的の因果モデルを構築し、関係性を「原因系」「結果系」「無関係」の3 種類に分類します。原因となるデータに絞り込むことで、関連性の低いデータを除外できるため、AIや機械学習の予測モデル構築において、説明変数の特徴選択として活用できます。

マーケティングや生産管理の原因分析に

結果(目的変数)に影響のある原因の特定と、因果関係の強さを数値化して分析できます。結果に対して最も影響のある原因が特定でき、適切な強化ポイントや改善ポイントに素早く到達できます。さまざまな業種における要因分析のシチュエーションで活用することができます。

SEM(構造方程式モデリング)の仮説に

データ間の因果関係に対して分析を行い、最適な因果モデルを自動的に生成します。その際、データの情報だけから因果関係を分析するため、分析者の感覚に左右されることがありません。因果モデルから因果グラフを描くことで、データ間の因果関係を可視化することができます。