DXを見える化で終わらせない
原因を把握しアクションに繋げる
Causal AI(因果推論AI)

ビジネス課題を解決するために、データの見える化を行い予測モデルを導入しても、アクションに繋がる発見がない。意外と多いDXやAI導入時の課題です。鍵は「因果関係」の把握にあります。AIは、データの相関からパターンを認識して利用されるため、予測や分類は出来てもその理由はブラックボックスです。一方ビジネスでは「結果を良くするには何をどうすれば良いか」を見つけること、つまり原因の理解とアクションの特定が重要です。

xCausal (クロス・コーザル)は、データから因果関係を推定し、原因と結果に至るメカニズムを、人が理解できる仕組みです。さらに改善策の効果をシミュレーションでき「もし仮にこの値を変えたらどのような効果があるだろうか？」という問いに答えることが出来ます。「AI x Causal」(AIに因果関係を用いる) xCausalは、AIやDXを理解や説明の観点で補完し、アクションに繋がる「信頼できるAI」を実現します。

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