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因果発見

見過ごされた真実を掘り起こし、データに潜む個別の因果関係を発見
ビジネスや研究開発において新たな可能性を拓く技術

社会における課題

マーケティング、医療、材料開発など、様々な分野でデータ分析が活用されています。しかし、従来の分析手法では、データ全体を捉えた大まかな傾向しか把握できず、特定の条件下でのみ成立する因果関係を見落としてしまうことがありました。経験豊富な専門家でさえ、意外な関係性の発見が困難であるという課題がありました。

因果発見なら

富士通の「因果発見」技術は、データ全体に共通する因果だけでなく、特定の条件下だけで観測できる因果の発見も、可能にします。これにより、意外な発見の機会が増えると共に、これまで見過ごされてきたような特殊な因果関係も拾い上げられるようになり、ビジネスや研究開発における新たな可能性を拓きます。

因果発見がもたらす価値

新たな因果関係の発見	従来の分析では見落としていた、特定の条件下だけで成立する因果関係を発見し、ビジネスにおける新たな示唆や、研究開発におけるブレークスルーを生み出します。
ターゲットを絞った施策の実現	特定のセグメントに特有の因果関係に基づいた、より効果的なマーケティング施策や、個別化医療、材料開発などを実現します。
専門家の知見を拡張	経験豊富な専門家でも見落とす可能性のある、意外な因果関係を発見することで、専門家の知識や経験を拡張し、より高度な意思決定を支援します。
ゲノム医療への貢献	患者それぞれに最適な医療法を選択する個別化医療や、がんの起源の解明など、ゲノム医療分野における様々な医療研究に本技術が貢献します。

技術概要

ターゲット業界・ユーザー

医療やマーケティングなど様々な業務において、実問題解決のためにAIを活用して施策を立案する業界・ユーザー　　

顧客の購買原因を発見し、マーケティング施策を立案（マーケティング）
患者の病気の原因を発見し、治療施策を立案（ヘルスケア）

ターゲット業界・業務の課題

これまでデータ全体に対する因果関係を推定する技術は、データ分析の分野での研究により開発されていますが、多くの実問題解決のためには、一つひとつのデータが持つ因果関係を推定することが必要とされています。

医療現場におけるがん治療の場合、多くの患者それぞれにおいて、がんの病態に影響する固有の遺伝子が発現しているので、患者一人ひとりに適切な治療方針を立案するためには、がん患者全員に共通する遺伝子ではなく、がん患者一人ひとりに特徴的な遺伝子を特定することが必要となります。また、マーケティングの現場におけるプロモーションの場合、多くの顧客それぞれが購入につながる異なった特性をもっており、顧客一人ひとりに適切な施策を立案するためには、顧客全員に共通する原因ではなく、顧客一人ひとりの原因を見出だすことが必要になります。

技術課題

一つひとつのデータに対する特徴的な因果関係を正確に求めるためには、対応するヒトやモノに同じ条件のもとで異なる操作や作用を与えた結果を比較することが必要になります。しかし、その結果を得るために、一人のがん患者に対して異なる遺伝子を発現させたり、一人の顧客に対して異なるプロモーション施策を実施したりすることは困難です。したがって、異なる複数の患者や顧客のデータ全体から、一つひとつのデータが持つ特徴的な因果関係をどのようにして発見するかが課題となっていました。

解決策

因果関係よりも緩やかな関係性である相関関係に着目し、共通の相関関係をもつデータの集団をデータ全体からすべて抜き出します。一般に、あるデータ集団に因果関係があるとき、同時に相関関係も存在します。相関関係があるデータ集団を先に求めておくことで、明らかに重要因子が存在しないデータ集団を除外することができます。富士通が開発した重要な組み合わせを漏れなく高速に見つける技術により、そのようなデータ集団を効率的にすべて抽出することができます。

次に、抜き出したデータ集団に対して因果関係を推定します。それにより、特徴的な因果関係をもつデータの集団をすべて抽出できるため、因果関係を知りたい新規のデータに当てはまる集団を特定することで、一つひとつのデータの特徴的な因果関係を求めることができます。

富士通の技術優位性

一つひとつのデータが持つ特徴的な因果関係の発見が可能

データ全体に共通する因果だけでなく、特定の条件においてのみ観測される因果を発見可能

因果発見がもたらす価値（詳細）

ゲノム医療分野において一人ひとりの患者に合わせた最適な医療法を選択する個別化医療や、がんの起源の解明など医療研究に貢献します。
医療やマーケティング以外にも、金融における顧客ごとの与信のスコアリングや、製造における製品ごとの不良原因の特定などが可能となります。

利用シーン

患者それぞれに最適な医療法を選択する個別化医療や、がんの起源の解明など、ゲノム医療分野における様々な医療研究。
製品の不良原因分析、顧客行動の分析に基づいたマーケティング施策の最適化、金融市場のリスク管理、需要予測。

事例・ユースケース

【医療創薬】がんの薬剤耐性に関わる因果メカニズムを発見
- 論文で発表されていない、遺伝子SP7とゲフィチニブ耐性をつなぐ新たな因果関係を抽出。
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【材料発見】アンモニアをクリーンに合成するための触媒探索
- アンモニア合成方法の開発を行うアイスランドのベンチャー企業Atmonia ehf.との共同研究を開始。
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技術お試し

PoCの実施が可能です