AI開発を進化させるヴェルトの因果AIプラットフォームの新機能

株式会社ヴェルトの新機能とは

株式会社ヴェルト（本社：東京都渋谷区、代表取締役 CEO：野々上仁）は、2023年7月13日より自社の因果AIプラットフォーム「xCausal®（クロス・コーザル）」に新たなデータ拡張機能を導入しました。この機能は、少量のシードデータを基にして、大規模なデータセットを生成することができる革新的な技術です。特にヘルスケア分野における希少疾患の研究や、データ不足が深刻な製造、金融、インフラ、モビリティの分野に貢献できる可能性があります。データの生成には忠実性（Fidelity）検証機能が標準装備されており、生成データの正確性が数値で確認できるため、信頼性が高いものとなっています。

データ不足の背景

AIや統計解析の利用が広がる中で、特定のデータが不足する構造的な問題が浮かび上がっています。特に、どの分野でも重要な意思決定情報が得られにくいことが多く、例えば不良品や不正取引、希少疾患といった重要な事象は、発生頻度が低く、データが偏在しています。これまでの生成AIの手法は、生成するための大量の学習データを必要としていたため、データが少ない環境では使いづらさがありました。この新機能は、因果モデル（GCM）に基づくことで、シードデータから有効なデータを生成することを可能にしました。

因果モデルを利用する利点

ヴェルトの「xCausal®」データ拡張機能は、因果モデルを基にしてデータを生成する点が特徴です。一般的なデータ生成手法では観測された相関を模倣することが多いため、元データと異なるパターンを生成しにくいのが課題でした。しかし、GCMはデータがどのような原因と結果の因果関係に基づいているかを明確にし、それに基づいて新たなデータを生み出すことができます。つまり、既存のシードデータの因果関係を拡張し、実際には観測されていない条件についても妥当なデータを生成できるのです。

セマンティクスの強み

この新機能のもう一つの大きな特長は、忠実（Fidelity）検証機能で、生成されたデータがシードデータをどの程度忠実に再現しているかを数値化できることです。データ間の分布の類似度や、変数間の相関関係を分析することで、生成されたデータが実際に使えるかどうかを判断できます。

プロフェッショナルサービスの提供

さらにヴェルトは、因果モデルの構築支援や、生成データの実用性検証を行うプロフェッショナルサービスも提供しています。具体的には、シードデータと拡張データで同じ予測モデルを構築し、実データの代わりに使えるか確認するという流れで、より高い精度での分析が可能になります。これにより、信頼できるデータの生成と活用が徹底されます。

AI-Readyなデータの重要性

近年、日本国内外で「AI-Readyなデータ」の重要性が指摘されています。単なるデータの多さだけでなく、高品質で正確性、一貫性、完全性を備えたデータが求められる中、「xCausal データ拡張機能」は質を保つ形でのデータスケーリングに貢献します。この取り組みによって、AI活用がなされていなかった分野でも、積極的なデータ活用が実現できるようになります。

活用事例と今後の展開

ヴェルトは、ヘルスケア、金融、製造業、モビリティ、社会インフラなど幅広いジャンルでの提供を計画しています。具体的なユースケースとして、製薬業界では少ない患者データから治験のための対照群を生成することが可能です。また、金融分野では未観測の不正パターンを見出すことで、AML関連の対策に寄与します。これら多くの領域で、因果AIの新たな可能性が広がりつつあります。