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From Data to Decision

経験や勘に頼った意思決定から脱却しませんか。AIの提案は信頼しにくく、厳密な分析には高度な専門知識とコストを要します。

Fujitsu Causal AIは、統計的根拠に基づく推奨を数分で提示し、向上につながるアクションを明らかにします。

30億件
毎年、経営者やマネージャーによって行われる意思決定の数(*1)
38%
AIに意思決定を委ねたいと考えるCレベル経営層の割合(*2)
$250M
典型的なFortune 500企業が意思決定に費やす年間コスト(*3)
富士通は、Gartner®が発行した「Hype CycleTM for Artificial Intelligence, 2026」（Haritha Khandabattu et al., 2026年8月28日）において、Causal AI(因果AI)分野のサンプルベンダーの１社として掲載されました。(*4)

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AIの提案に、重要な
意思決定を託せますか？

　AIへの懐疑度 意思決定のインパクト 今夜はどこで食事を するか？ 予算をどのように配分 すべきか？

個人レベルの意思決定では、AIからの提案は比較的容易に受け入れられます。

一方で、より重要な意思決定や組織・他者に影響を与える判断では、その根拠を説明し説明責任を果たせなければ、AIへの懐疑度は 急速に上昇し、信頼は大きく低下します。

Fujitsu Causal AI

あらゆる意思決定に、データサイエンティストレベルの洞察を
例) 営業、価格戦略、在庫管理、人員配置、製造プロセス最適化など、様々なビジネス課題に対応します
Fujitsu Causal AIが実現すること:

Democratizing

ビジネスユーザーから技術者まで、誰もが利用できる Fujitsu Causal AI
  • 自然言語で質問するだけ
  • データサイエンスの専門知識は不要
  • 無償トライアルからエンタープライズ展開まで対応

Rigorous

何が起きているかだけでなく、その理由まで理解する
  • 真のビジネスドライバーを特定
  • 因果関係を定量的に把握
  • 根拠に基づいて推奨事項を説明

Actionable

因果理解をビジネス意思決定につなげる
  • 洞察にとどまらず具体的なアクションを提案
  • 制約条件を考慮したシナリオ評価
  • 分析から意思決定までを短時間で実現

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ユーザーに応じた利用形態

開発者
▼
SDK
ビジネスユーザー
▼
Agent Mode
データサイエンティスト
▼
Expert Mode
AIエージェント
▼
A2A (coming soon)

ご利用までの流れ

無償トライアルから本番導入まで

初めてご利用いただくお客様には、専門家によるお客様データのレビューおよび妥当性確認を含むCausal Bootcamp (無償)にご参加いただきます。

無償トライアル

20日間、20回の意思決定分析

クレジットプラン

チームでの継続的な意思決定に活用

チームサブスクリプション

日常業務に組み込み、継続的に利用

エンタープライズ

全社展開、プライベート環境導入、専門サポート

因果AI活用事例:注目のケーススタディ

理想のビールを
醸造する
株式会社スイベルアンドノット
課題

ビールの品質は、これまで再現が難しい醸造家の経験知(原料選定や醸造条件)に頼ってきた。


アプローチ

醸造パラメータ(熟成、発酵、製麦)を、因果グラフを用いて官能品質・歩留まり・コストと結びつけた。

結果
  • スイベル社が商業醸造にそのまま採用した実用レベルの醸造仕様を提供
  • レシピ・工程・官能データをモデル化し、品質・歩留まり・コストのトレードオフを定量的に把握可能に
遺伝子とライフスタイルの関係性に新たな知見を導出
株式会社ジーンクエスト
課題

遺伝子と生活習慣が健康にどう影響し合うかは、単純な相関では捉えきれない複雑な相互作用があるため、理解が難しい。

アプローチ

約4,000人分の遺伝的特性・食事・生活習慣に関する調査データを分析し、真の要因と単なる相関を切り分けた。

結果
  • 代謝関連遺伝的特性が嗜好性(飲料の好み)に、体型関連遺伝的特性が食習慣やBMIに関連することを発見
  • 今後は健康診断データとの連携も予定
    プレスリリース：2025年10月9日
健康と生産性を
ともに高める
富士通社内実践
課題

従業員のウェルビーイングを経営上の重点課題としながらも、個々の施策が業績にどう影響するかを測る確かな手段がなかった。

アプローチ

約30,000人の従業員を対象に、健康・人事・財務にまたがる約100項目の統合データに因果AIを適用。

結果
  • 従業員の病気休暇について、既知であった高ストレス者率の他に、仕事や生活の満足度も主要な因果要因であることを特定
  • この実証結果をもとに、商用サービス「Fujitsu意思決定支援サービス」を展開

ケーススタディ: 業界横断で実証

Fujitsu因果AIはESGやヘルスケアなど様々な潜在的なドライバーの特定、エビデンスに基づく
意思決定の実現、イノベーションの加速を支援しています

協業先 分野 出典 提示された隠れたドライバー 推奨された
意思決定概要		 主な詳細
デロイト
トーマツ		 ESGマネジメント Press Release, May 29, 2026 開示ギャップと
競争差別化要因		 ESG戦略の高度化 上場企業1,000社以上のESG開示データを分析し、強み・課題・競争優位性を特定
京都大学
弘前大学		 ヘルスケア Press Release, March 6, 2025 睡眠障害の真の
原因		 より効果的な健康介入 限定的な研究データと、20年分・約3,000変数の健康データを統合した因果知識ベースを活用
Atmonia 材料科学 Press Release, April 13, 2022 性能を左右する
触媒特性		 材料探索の高速化 HPC、シミュレーション、AIを活用し触媒探索を加速、開発期間を短縮
東京医科歯科大学 創薬 Press Release, March 7, 2022 薬剤耐性の背後にある因果メカニズム 創薬開発の加速 大規模因果解析により、これまで未解明だったがん薬剤耐性のメカニズムを特定

多様な業界で活用されるCausal AI

Cross-industry ESG use case

業種横断

ESG調査データの因果分析およびESG施策の効果分析

Group engagement survey use case

業種横断

グループ会社従業員エンゲージメント調査の分析

Biotechnology use case

バイオテクノロジー

遺伝子要因と生活習慣の因果分析

Retail use case

小売

経営・財務データの分析と改善施策の立案

Manufacturing use case

製造

光半導体製造における歩留まり向上に向けた技術検証

Automotive use case

自動車

車載バイタルデータを活用したヘルスケアサービス企画のためのウェルビーイング指標および行動変容分析

Food retail use case

食品小売

POSデータと因果分析に基づく顧客セグメント別クーポン配信の最適化