因果探索における大規模言語モデルの活用に関する新たな試み

株式会社グロースデータが、2025年11月に沖縄で開催される第28回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2025）および同月25日に東京で行われるデータサイエンティスト協会12thシンポジウムにおいて、因果探索の分野での新たな研究成果を発表することをお伝えします。本研究は、大規模言語モデル（LLM）を用いた因果分析の革新を目指したものです。

研究の背景と目的

本研究では、因果グラフを用いながらデータから得られる因果関係を探る手法を開発しました。特に、交絡因子を取り除き、要因の分布変化や因果効果の積分を通じて、「今回のKPIの変動への寄与量」を定量化することが目指されています。このような手法により、ビジネスにおいて複雑なKPIの変動がどのように起こるのかを解明しやすくなると期待されます。

グロースデータのアプローチ

グロースデータは、データ利活用の専門企業だけではなく、クライアントに対してコンサルティングやプランニングなど多面的な支援を行っています。社内にはデータサイエンティストが在籍し、ビジネス課題に対する理論的かつ実践的なアプローチを進めています。また、生成AIの応用に関しても研究開発を行っており、ニーズに応じた最適な解決策を提供しています。

IBIS2025と発表の概要

IBIS2025は、日本において情報理論や計算機科学が交差する重要な学際的フォーラムです。このイベントでは、さまざまな最新技術が紹介され、参加者同士の知見の共有が深められます。

発表詳細

- ポスターセッション 2a [2a-E-03]

- 日時: 11月13日（木）13:50~15:50
- 発表者: 松田亜登夢、今井優作（株式会社グロースデータ）
- タイトル: 因果グラフによる変動要因特定およびLLMによる解釈支援
- 概要: KPI変動の真の要因特定の困難さを解消するための手法について発表します。この研究が、因果グラフを通じて見かけ上の強信号と真の寄与を区分可能にすることを目指しています。

データサイエンティスト協会12thシンポジウム

この年次イベントは、データサイエンスの最新動向を発表する場であり、ここでもグロースデータの研究が紹介されます。

発表概要

- スポンサーセッション Track A

- 日時: 11月25日（火）15:10～15:25
- 発表者: 松田亜登夢（株式会社グロースデータ)
- 講演タイトル: 因果探索とLLMを活用したKPI変動要因の特定と解釈支援構想
- 概要: KPIが異常な変動を示した際の要因解釈を迅速に行う重要性と、LLMを利用した解釈支援の方法論を紹介します。