Causalas 因果探索アプリケーション
解析結果に至った原因の関係性を分析・可視化
現場が必要とする「施策に直結する原因」を特定します
Causalas（コーザラス）は変数間の関係を分析して、最適な因果グラフを自動的に推定することができるソフトウエアです。
データの情報だけから因果関係を抽出するため分析者の感覚に左右されることがありません。
因果グラフを描くことで変数間の因果関係を可視化できます。
効果を発揮するさまざまなシーン
製造業
製造工程内で製品品質に与える影響の要因を分析し、製品品質を向上。
装置の異常時の因果関係をモデル化し、異常発生時の調査工数を削減。
医療
治療法の効果をデータから明確にし、疾患の原因を特定。
治療や予防策の効果を因果関係に基づいて予測することで、医療現場の意思決定を支援。
マーケティング
広告キャンペーンが売上にどのような影響を与えるか、効果を定量的に評価。
価格変更が消費者行動や売上に与える影響を分析。
Causalas の特長
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簡単・直感的な操作
表形式の数値データを読み込み、アルゴリズムを選択することで、統計的因果探索手法を使用してデータから自動的に変数間の因果関係を推定し、因果グラフを表示します。また、ブートストラップ法を用いて因果グラフの信頼性を評価し、因果関係の推定確率を一目で確認できます。
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因果グラフの評価機能
誤差変数の独立性の評価やデータセットへの適合度の計算など、多角的な視点で因果グラフを評価する機能があります。
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因果探索アルゴリズム LiNGAMを採用
因果探索アルゴリズムに LiNGAM を採用しています。LiNGAM は経済学データや生命科学データなど多くの領域で利用され、その有用性が実証されています。
Causalas では、基本モデルの DirectLiNGAM や、未観測共通原因を許す BottomUpParceLiNGAM や RCD、CAM-UV など、複数の手法を利用することができます。
因果探索を効率的にする各種機能
分析者が持つ事前知識（背景知識）を因果探索に反映グラフ操作を通じて、簡単に事前知識（背景知識）を反映し、因果探索を効率化できます。
因果推論機能で介入効果を推定平均因果効果・介入シミュレーション・反事実シミュレーションが可能です。因果推論に使用する因果グラフを簡単に作成でき、因果探索結果の因果グラフを利用することもできます。
因果グラフの差分表示複数グループのデータセットを因果探索し、結果の因果グラフを比較して差分を強調表示したり、差分スコアを計算することができます。
監修コメント
清水 昌平 先生 大阪大学 産業科学研究所 教授
滋賀大学 データサイエンス学系 教授 (卓越教授)
理化学研究所 革新知能統合研究センター 因果推論チーム チームディレクター
機械学習が普及する中で統計的因果推論への期待が高まっています。データに基づく意思決定を行う上で、予測するだけでなく因果関係を調べることも重要だからです。統計的因果推論を適切に行うためには、因果関係を調べたい変数の共通原因となる変数を分析に含める必要があります。分析者は、これら共通原因となる変数を領域知識に基づいて見つけることを要求されます。しかし、この作業は必ずしも簡単ではありません。
Causalasが行う統計的因果探索は、この作業をデータを用いて支援します。Causalasを用いれば、因果グラフと呼ばれる定性的な因果関係を表す図をデータから推定でき、分析者はその因果グラフを参考にすることができます。Causalasでは、LiNGAMアルゴリズムやその発展形であり未観測共通原因の存在を許すCAM-UVアルゴリズムなどを始め、分析課題に合わせたアルゴリズムを利用することが可能です。また、ブートストラップ法による統計的信頼性評価や推定した因果モデルに基づく介入シミュレーションを行う機能も搭載されています。
SCREENアドバンストシステムソリューションズの担当者の方は、いち早く統計的因果探索に着目されました。2018年から滋賀大学との技術指導契約の枠組みで知識を習得され、機械学習分野のトップジャーナルであるJournal of Machine Learning ResearchのMachine Learning Open Source Softwareトラックに統計的因果探索のPythonパッケージを出版されています。これら知識とスキルが今回のソフトウエア開発にも活かされています。今後も、最新の方法論を継続的に実装され、Causalasが医学や社会科学、製造業やマーケティング分野など学術分野および実務分野で広く利用され、データに基づく意思決定に活用されていくことを期待しています。
動作環境
1 GHz 以上の 64-bit (x64) CPU
4ギガバイト (GB) RAM (64 bit)
1 GBの空き容量のあるハードディスク
Microsoft® Windows® 11 日本語版
購入・見積り
購入に関するお問い合わせや見積りのご依頼、詳しい話を聞いてみたいというご要望も含め、お気軽にお問い合わせください。
購入の流れ
- 「見積りお問い合わせ」のフォームに必要事項を記入して送信してください。
- PDF形式の見積書をメールでお送りします。
- 見積書をご確認の上、購入をメールでお申し込みください。
- 購入申し込み後、購入代金お支払方法のご案内をメールでお送りします。
※お支払方法は銀行振込のみになります。振込手数料はお客様のご負担となります。 - 購入代金のお支払い、または後払いでのご注文をいただいた後、インストーラのダウンロードURLとライセンスをメールでお送りします。
特定商取引に基づく表記
ライセンスには通常ライセンスとアカデミックライセンスがあります。
- 価格は「見積りお問い合わせ」からお問い合わせください。パッケージ版の販売はございません。ダウンロード販売のみとなります。
- 1ライセンスにつきインストールできるPCの台数は1台までです。
- ライセンスには1年間のソフトウエアのアップデートサービスを含みます。2年目以降のアップデートサービスは年間保守料金が必要です。
アップデートサービスの有効期限内にのみ更新できます。 - アカデミックライセンスは下記の教育機関および教育を目的とする機関にお勤めの方・児童・生徒・学生ならびに教職員の方が対象となります。
小学校、中学校、高等学校、中等教育学校、大学、高等専門学校、盲学校、聾学校、養護学校、幼稚園、専修学校、専門学校、各種学校およびその学校法人 国および地方自治体で設立および管轄している大学校、大学共同利用機関 公共職業能力開発施設および職業訓練法人 - アカデミックライセンスでご購入の方は、各教育機関発行のメールアドレスでお申し込みください。
アカデミック対象の確認ができない場合は通常ライセンスでのご購入となりますのでご注意ください。
日本国以外ではCausalasを提供していません。（Causalas is only available in Japan.）
お客様の声
簡単な操作で結果をすぐに可視化でき、統計解析も行えました！ データファイルを入力するだけで、様々なメソッドを利用できてとても便利です。
アカデミア 医学系研究者様
未観測共通原因に対応したLiNGAMアルゴリズムも搭載されており、不足するデータ収集の提言に活用できるのが良いです。
IT企業 人事部門マネージャー様
分析にお悩みの方へ、
因果探索コンサルティングをご提供いたします。
お客さまのデータを確認し、基礎分析と因果探索を行って因果モデルを作成します。その後、因果モデルを最適化し、性能を検証して結果をご報告します。
無料でお客さまのデータを確認し、見積と対応方針をご提示いたします。お気軽にご相談ください。
商標の表記
Causalas®は、日本国株式会社SCREENホールディングスの日本国における登録商標です（登録商標第6708372号）
Windows®の正式名称はMicrosoft® Windows® Operating Systemです
Microsoft®、Windows®は、米国Microsoft Corporationの米国およびその他の国における登録商標です
Windows® 11は、米国Microsoft Corporationの商品名称です