ヴェルトがLLMを活用した因果関係抽出技術を開発・実用化
デジタル医学事典「MSDマニュアル」のデータソースとしての公式活用は日本初
より信頼ある因果モデル生成に向けコーザルAI「xCausal™」に搭載

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、以下：ヴェルト）は、因果関係の推定と デジタル活用のためのコーザル AI(因果関係AI)プラットフォーム「xCausal™(クロス・コーザル）」に、 LLM(大規模言語モデル)を活用した既知の因果関係の抽出と活用ができる新機能「CKE-LLM (Causal Knowledge Extraction LLM : 因果知識抽出LLM)をリリースします。これにより、より信頼度の高い因果モデ ルの効率的な構築が可能になります。また、信頼できる情報ソースとして、日本で初めて Merck & Co., Inc., Rahway, NJ, USA (本社 : ニュージャージー, USA 最高経営責任者 : ロバート・M・デイビス, )が提供するデジ タル医学事典「MSD マニュアル」を、因果関係抽出のデータソースとして公式に提供を受けており、ヘルスケ ア分野から利用できる環境を整備していくことを発表します。

ヴェルトは、データを用いて因果関係を素早く推定することで、課題解決や企画・開発を加速するコーザル AI プラットフォーム「xCausal™」を展開しています。多くの企業や組織では、課題に対する原因究明において 相関関係に基づいた仮説立てと検証を行い、擬似的な相関によるやり直しなどにより多大な時間を要していま す。「xCausal™」は、因果関係のヒントとなる変数の推奨技術や、使いやすい因果探索・因果推論機能に よって、仮想的に因果関係を推定するトライアンドエラーを高速に実行することを可能にし、データによる意 思決定、研究開発サイクルの短縮や高度人材の生産的活用をサポートしています。

今回、より信頼度の高い因果モデル構築を高速に行うことを目指し、既知の因果関係をテキストデータから LLM(大規模言語モデル)を活用して抽出し、事前知識として「xCausal™」に設定できるCKE-LLM(Causal Knowledge Extraction LLM: 因果知識抽出LLM)機能を開発しました。本機能は、2025 年1 月よりリリース 予定です。「xCausal™」では、データから因果関係の構造を計算する「因果探索」アルゴリズムを複数搭載 しており、ユーザーがアルゴリズムを選択して因果グラフを生成することが可能です。一方、因果探索の活用 は、新たな発見が得られるメリットがある反面、アルゴリズムの種類を問わず、計算された因果構造(因果グラ フ)が必ずしも全て正しい結果にならないという弱点が存在します。そのため、既にわかっている因果関係を、 因果探索の前に事前情報として設定しておくことで、信頼度が向上することが知られています。ヴェルトでは、 公式に入手した信頼できる情報ソースを前提に、LLM(大規模言語モデル)を活用して因果関係を抽出する技 術を、抽出結果を人が確認し、採用判断するプロセスと共に提供します。

因果知識の抽出に際しては情報源の信頼度が特に重要となるため、ヴェルトではヘルスケア領域でのデータ ソースとして、デジタル医学事典「MSD マニュアル」を公式に提供を受けています。MSD マニュアルは、世 界中の数百人に上る医療専門家、査読者で構成される独立した編集委員会、そして医師とメディカルライター で構成されるMSD マニュアル編集スタッフの共同作業によって制作されています。125 年以上もの間、編集に おける完全な独立性を維持しながら、診断や治療に対する最新かつ最善の考え方を提供し続けています。ヴェ ルトでは「MSD マニュアル」のデータを活用するにあたり、より正確な情報提供を叶えるべく、抽出結果と根 拠となる文章や情報を複数名で吟味、確認した後に採用します。全体の領域が広いため、一般的に多いと考え られる症状や病気から随時関係を抽出し、「xCausal™ for Healthcare」の一機能として提供する予定です。 またプロフェッショナル・サービスとして、利用時の企業向けカスタム対応も行っていきます。

ヴェルトは、今後本技術をヘルスケア分野だけでなく幅広い産業用途に拡大し、原因究明が必要な分野で課題 解決とイノベーションを加速して参ります。また、因果モデルを組織内の暗黙知を含めた知のアセット「コー ザル・アセット」として活用し、様々なDX 利用での価値提供を推進してまいります。

■「xCausal™ 」および「xCausal™ for Healthcare」とは

サービスサイト: https://xcausal.com/

xCausal™は、ノーコードでデータをアップロードするだけで使える、使いやすさを重視したSaaS 型のコーザ ルAI（因果関係ベースのAI）プラットフォームです。多数の変数から因果性のあるものを推奨する自社開発の 「Smallytics™」アルゴリズムを搭載し、重要な変数への気付きを得ることが可能です。また、絞り込まれた 変数によって因果関係の構造を素早く計算する「因果探索」と、構造的因果モデルをベースに変数間の因果効 果を計算する「因果推論」をシームレスに実行することが出来ます。データサイエンティストでなくても、ド メイン知識を持つ方が直感的に使えるインターフェースと高い処理性能で、素早い原因の把握とアクションの 決定に繋げることができます。

構築された因果モデルは、精度を向上させ「コーザルアセット」としてデジタル資産化することで、生成AI や 他システムとの連携などDX 活用可能なカスタム利用が可能です。「xCausal™ for Healthcare」では、ヘル スケア分野に特化した機能が付加されており、今回発表のMSD マニュアルをデータソースとしたCKE-LLM 機 能も、本サービスで提供される予定です。

※「xCausal™ for Healthcare」でのCKE-LLM 機能は医学的なアドバイスを提供するものではありません。 情報提供のみを目的としています。専門的な医学的アドバイス、診断、治療に代わるものではありません。

■ 因果知識抽出機能: xCausal™ CKE-LLM (Causal Knowledge Extraction LLM)について

LLM を活用し、既にわかっている因果関係を抽出し、事前知識としてルール設定することで信頼度のある因果 関係を推定できる機能です。ヘルスケア領域においては、デジタル医学辞典「MSD マニュアル」を採用し、他 領域においては、顧客ユーザー提供のマニュアルや、当該領域における学術論文等、信頼度のあるデータソー スに限定して展開を拡充していきます。

■ プロフェッショナル・サービスについて

因果モデル構築に必要な変数選択のためのワークショップやデータ・コンサルティング、因果モデル構築・因 果推論の代行、専用環境の構築、カスタム機能の開発や、システム連携実装など、企業ユーザーの目的に合っ た利用環境の開発とコンサルティングを提供するサービスです。

■ 株式会社ヴェルトについて

株式会社ヴェルトは、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、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。