「xCausal」(クロス・コーザル) 10月6日(金)より新ブランドでサービス開始

CausalAI(因果推論AI)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、 データ活用によって因果関係を推定し、課題解決策の発見やアイデア出しを加速する高速な因果推論プラットフォーム 「Data Ethnography」をさらに進化させ、製造業をはじめ金融、流通、マーケティングなど原因と解決策が必要な幅広い領域に活用可能な 「xCausal(クロスコーザル)」として、10月6日(金)よりサービスをリニューアルいたします。 (サービスサイト: https://xcausal.com)

昨今、日本やOECD加盟国では少子高齢化に伴い労働力人口の減少が課題とされ、少ない労働力でも効率的にアウトプットをするためにデジタル技術の活用、 特にAI技術の活用が期待されています。生成AIなどのAI技術が注目される一方で、ロイター イプソスの世論調査※1から「アメリカ人の6割以上がAIに脅威を感じている」との結果にもあるように、 背景には、ブラックボックスで良くわからない技術に対する不安が存在しています。

一般的なAIの計算結果は、相関関係によるパターン認識に基づいており、予測や分類は出来ても、 結果に対する原因がわからないため「何をすれば結果が良くなるのか」を知ることが出来ません。 当社は、このブラックボックスの課題を解決するため、AIの利用に際して「なぜその結果が計算されたのか、 どこを改善すれば結果が良くなるのか」という因果関係の理解を加えることで、 信頼あるAI「xCausal(クロスコーザル)」を開発し、継続強しています。

■DXには「見える化」に加えて「アクション」が重要 : 原因と解決策が必要な領域に展開

当社はこれまで、ウェルネス・ヘルスケア領域を中心としたサービス展開をしてまいりました。

一方、DXを進めるそれ以外の様々な企業・官公庁において、データによる現状の「見える化」までは出来るものの、 何をすれば結果が変わるのか分からないため「アクションに繋がらない」との声が多くあり、 本ソリューションのウェルネス・ヘルスケア以外の領域での活用について、ご要望をいただいておりました。

「xCausal」は、ウェルネス・ヘルスケア領域に加え、原因の理解と解決策の特定が必要な幅広い業界、 業種に合わせてカスタマイズし、活用いただけます。

1. 製造業での品質改善・故障予知・事故率の低減
2. 運輸業・流通業での業務予測やサプライチェーン最適化
3. 金融機関・保険会社での不正検知や新商品の開発
4. 政府・自治体によるEBPM利用やスマートシティの計画・運営
5. クレーム対応と改善サイクルの構築 など＜適用領域例＞
6. ウェルネス・ヘルスケアの改善
7. 産業問わず研究開発の加速
8. 製薬業での創薬の加速
9. 温暖化ガス排出量の削減策の発見
10. 顧客満足度の向上やチャーンマネジメント
11. プロモーション予算の最適化

また、今後、既存のAIやXAI(説明可能なAI)との組み合わせ処理を提供する他、反実仮想計算など様々な新機能を順次拡張予定です。

■有識者コメント

芝浦工業大学 工学部情報工学科 教授 新熊 亮一氏

「人や事象の関係性を紐解くことが、本質を理解することにつながります。関係性、特に因果関係を解明するため、 xCausalには世界レベルの専門家たちの最先端の学術が織り込まれています。 介入機能により、もしこうだったら何が起きるか?をシミュレーションでき、 今後到来するデジタルツイン時代において広く活用されることが期待されます。」東京大学 総合文化研究科 先進科学研究機構 准教授 今泉 允聡氏

「xCausalは、正しい統計的因果推論と優れたユーザー体験の両立を、高い水準で実現していると感じています。 すなわち、統計的因果推論のデータ解析技術を正しく活用しつつ、有用な情報を使いやすいインターフェースでユーザーに提供しています。 最先端技術の導入も盛んで、今後の継続的な発展も期待されます。」

※1 参照: https://jp.reuters.com/article/tech-ai-poll-idCAKBN2X80ST