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Fujitsu Causal AI

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。

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ホワイトペーパー



AIの提案に、重要な意思決定を託せますか？

意思決定のインパクトが大きくなるほど、AIへの懐疑度が加速度的に高まる関係を示すグラフ


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:

FujitsuのCausal AIが実現する価値を、Accessible、Rigorous、Actionableの3つの特長として整理した図

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ユーザーに応じた利用形態

開発者、ビジネスユーザー、データサイエンティスト、AIエージェントの各ユーザーに対応する利用モード（SDK、Agent Mode、Expert Mode、A2A）を示す図

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。

無償トライアルからクレジットプラン、チームサブスクリプション、エンタープライズへと進む利用ステップを示す図

ユースケース
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
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
バイオテクノロジー
遺伝子要因と生活習慣の因果分析
小売
経営・財務データの分析と改善施策の立案
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
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
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
製造業
目標とするビール品質を実現するための製造パラメータ最適化
Fujitsu 全社プロジェクト
財務・日財務データの関係性を定量化し、継続的な業務改善サイクルの確立を支援

Case Study

  1. Deloitte Tohmatsu x Fujitsu: ESG開示を企業価値向上につなげる
    Press Release, May 29, 2026
    企業は近年、ESGをはじめとする非財務情報の開示強化を求められています。しかし、複雑化する評価基準への対応や競合比較には多くの時間と専門知識が必要とされてきました。
    富士通は、1,000社以上の上場企業の開示情報とESG評価基準をAIで分析し、企業の開示状況を可視化するサービスを開発しました。これにより、自社の強みや改善機会を客観的に把握し、競合との差別化ポイントを明確化できます。
    企業はより戦略的な情報開示を行うことで、ESG評価の向上や投資家との対話強化を実現し、持続的な企業価値向上につなげることが可能になります。

  2. GenQuest x Fujitsu: 遺伝子と生活習慣の隠れた因果関係を解明
    Press Release, March 6, 2025
    遺伝子、食習慣、ライフスタイル、BMIなどの健康関連要因は複雑に絡み合っており、従来の分析では相関関係しか把握できないことが多くありました。
    Genequestと富士通は、約4,000名の遺伝子データと生活習慣データをCausal AIで分析し、遺伝的要因、食習慣、健康状態の間に存在する隠れた因果関係を特定しました。さらに、京都大学・弘前大学が開発した因果知識を活用することで、より信頼性の高い分析を実現しました。
    その結果、飲酒頻度が食習慣に与える影響や、BMIに対する味覚嗜好の影響など、従来の分析では見えにくかった新たな因果メカニズムを発見し、個人ごとに最適化された健康改善施策の提案につながる可能性を示しました。

  3. Kyoto University x Hirosaki University x Fujitsu: 少量データでも高精度な因果分析を実現
    Press Release, March 6, 2025
    富士通は、20年にわたり収集された約3,000項目の健康ビッグデータから構築された「弘前健診因果ネットワーク」とCausal AIを組み合わせました。
    既存の信頼性の高い因果知識を活用することで、十分なデータがない場合でも、より妥当で信頼性の高い因果関係を推定できます。実証では、不眠症に関する分析において、不自然な因果関係を排除し、睡眠時間や睡眠の質がより直接的な要因であることを示しました。
    これにより、健康経営や医療分野におけるデータドリブンな意思決定を支援します。

  4. Atmonia × Fujitsu: AIで次世代アンモニア触媒の探索を加速
    Press Release, April 13, 2022
    アンモニアは脱炭素社会を支える有望なエネルギー源ですが、従来の製造プロセスでは大量のCO2排出が課題となっています。
    富士通とAtmoniaは、HPC（高性能計算）とAI技術を活用し、アンモニア合成に必要な新規触媒材料の探索を加速しました。膨大なシミュレーションデータと量子化学計算を組み合わせることで、有望な触媒候補の選定や最適化を効率化し、新材料探索にかかる時間を大幅に短縮しました。
    この取り組みは、クリーンアンモニア製造の実現を支援し、カーボンニュートラル社会に向けた次世代エネルギー技術の開発に貢献します。

  5. Tokyo Medical and Dental University × Fujitsu: AIで未知の薬剤耐性メカニズムを発見
    Press Release, March 7, 2022
    がん治療では、薬剤が効かなくなる「薬剤耐性」が大きな課題ですが、その原因となる遺伝子間の複雑な関係を特定することは困難でした。
    富士通は、独自のAI技術「Wide Learning」と世界最高性能のスーパーコンピュータ「富岳」を活用し、約20,000遺伝子・1,000兆通り以上の組み合わせを網羅的に解析できる技術を開発しました。
    その結果、肺がん治療薬への耐性に関与する、これまで知られていなかった遺伝子の因果メカニズムを発見しました。この成果は、創薬の加速や患者ごとに最適化された個別化医療の実現に貢献することが期待されています。

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