2021.06.10

QuickCausalSearch

統計的因果探索ツール「QuickCausalSearch」(クイック・コーザルサーチ)

AIが自動的に物事の因果関係を探索

「QuickCausalSearch」(クイック・コーザルサーチ)

「QuickCausalSearch」は、AIに関する専門知識が無くても、データから物事の因果関係を自動的に探索できるツールです。

因果関係を可視化することで、「なぜ起こったのか?(因果)」を知り、「それはどうすれば起こせるのか?(予測・再現性)」が分かります。

因果関係の可視化で、より高精度な予測が可能となり、需要予測に基づく生産計画や消費者の行動分析に役立ちます。

■ 特長

ビジネスの施策に繋がる示唆をAIが教示

社内にAIやデータ分析の専門家がいなくても、データを読み込ませるだけで、施策や予測の基となる情報を入手することが可能です。シンプルで使い易いUI設計なので、直感的に関係性を把握できます。また、本ツールはデスクトップアプリでの提供なので、データ漏洩などの心配がなく、安心してご利用いただけます。

AIが因果関係を自動的に探索

これまでデータから施策を導き出すためには分析者が仮説を立て、関連性のあるデータを探す必要があり、非常に労力のかかる作業でした。しかし、当社の開発した「QuickCausalSearch」を使えば、AIが自動的に物事の因果関係を探索します。物事の原因と結果のつながりを把握することで、精度の高い施策を打てるようになります。

■ 応用例「機器の故障発生原因の分析」

例えば、機器の故障原因の分析で応用できます。

左の図では、データから故障になる原因は分かっているが、それぞれがどのように関係し、影響しているのかはわかりませんが、「QuickCausalSearch」で因果関係を可視化すると次のようなことが判明しました。

【判明したこと】

・取扱い練度が1ポイント上がると故障率/年が6ポイント下がる
・取扱い練度が1ポイント上がると分解検査数/年が2ポイント下がる
・分解検査数/年が1ポイント上がると故障率/年が3.3ポイント上がる
・設置位置の日照量が1ポイント上がると故障率/年が2.8ポイント上がる

この結果から導き出される対策は、

-取扱い練度を上げる事
-なるべく分解検査数を上げない事
-設置位置の日照量を高くしない事
-取扱い練度を上げると分解検査数は2ポイント下げることが出来る

以上のように、結果に対する原因の特定ができるため、適切な対策を立てることが可能になります。

費用について

費用につきましては、別途お問い合わせください。

関連ニュース

2021年6月22日  統計的因果探索ツール「QuickCausalSearch」2021年7月より提供開始

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