IBT BizTAPAI
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株式会社インバウンドテック
データから「本当の原因」を特定する、
ノーコードの因果探索アプリケーション
株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズが提供する「Causalas(コーザラス)」は、LiNGAMの提案者・清水昌平教授の監修のもと開発した、ノーコードの統計的因果探索アプリケーションです。表形式データを読み込むだけで変数間の因果関係を推定し、因果グラフと因果効果を可視化。相関では分からない「施策に直結する原因」の特定を支援します。データはPC内で処理され、外部へ送信されません。
表データを読み込むだけのノーコード分析
表形式の数値データを読み込み、アルゴリズムを選ぶだけで因果グラフを自動描画。ブートストラップ法で各矢印の確からしさを確率で評価し、信頼性の高い因果関係だけに絞り込んで確認できます。
原因の特定から施策効果の試算まで
直接効果・総合効果を数値で算出し、結果を最も改善できる要因を特定。「もし施策を打ったら」を試算する介入シミュレーションや反事実シミュレーションにも対応し、改善施策の優先順位づけを支援します。
LiNGAM提案者・清水昌平教授が監修
統計的因果探索手法LiNGAMの提案者である清水昌平教授(大阪大学)の技術指導のもとで開発。SCREEN ASはLiNGAM公式Pythonパッケージの実装にも携わっており、その知見を製品に活かしています。
Causalasは、変数間の「どれが原因で、どれが結果か」をデータから推定する統計的因果探索アプリケーションです。目的変数や説明変数をあらかじめ決める必要はなく、表形式の数値データを読み込んでアルゴリズムを選ぶだけで、因果グラフ(丸が要因、矢印が原因→結果の向き、矢印の数値が効果の大きさ)が自動で描画されます。
相関分析や予測モデルでは「関係がある」ことは分かっても、「どの要因を動かせば結果が変わるのか」までは分かりません。Causalasは因果の向きと効果の大きさを示すことで、改善施策の優先順位づけや、施策効果の見極めを支援します。
因果探索の結果を、現場で根拠として使えるものにするための機能を備えています。分析者が持つ事前知識(既知の因果関係や、ありえない関係)をグラフ操作で簡単に反映できるほか、ブートストラップ法で各矢印の出現確率を算出し、確率フィルタで確からしい関係だけを表示できます。さらに、データセット別・手法別に推定した因果グラフを並べて比較し、差分の可視化やスコアによる数値比較も行えます。
因果推論機能では、因果グラフにもとづいて、平均因果効果、介入シミュレーション(特定の施策を行った場合の結果の予測)、反事実シミュレーション(もし別の施策を行っていたらどうなっていたか)の3つの因果クエリを実行できます。直接効果と総合効果を数値で確認できるため、施策を実施する前に、どの要因に手を打てば結果が最も改善するかを検討できます。
Causalasはデスクトップアプリケーションです。すべてのデータはお手元のPC内で処理され、外部サーバーへ送信されません。
「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。」(医学系 研究者)
「機械学習が普及する中、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です。Causalasは、データに基づいて因果グラフを推定し、因果関係の分析を支援します。」(監修者 清水昌平 先生/大阪大学 産業科学研究所 教授)
株式会社SCREENアドバンストシステムソリューションズが提供する「Causalas(コーザラス)」は、LiNGAMの提案者・清水昌平教授の監修のもと開発した、ノーコードの統計的因果探索アプリケーションです。表形式データを読み込むだけで変数間の因果関係を推定し、因果グラフと因果効果を可視化。相関では分からない「施策に直結する原因」の特定を支援します。データはPC内で処理され、外部へ送信されません。
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