株式会社グロースデータは、因果探索結果に対する大規模言語モデル（LLM）の活用に関する研究成果を発表することを明らかにしました。この研究成果は、2025年11月に開催される「第28回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2025)」と「データサイエンティスト協会12thシンポジウム」にて披露されます。
研究の概要と目的
本研究は、KPI（重要業績評価指標）の複雑な変動要因や過程を、大規模言語モデル（LLM）によって解釈支援することを目的に実施されました。具体的には、因果グラフを用いて交絡（見せかけの相関）を除去し、要因の分布変化と因果効果の積分により「今回のKPIの変動への寄与量」を定量化する手法を提案しています。これにより、見かけ上の強い信号と真の寄与を区別することが可能となります。
AI Workstyle Lab編集部から見ると、この研究はビジネスにおけるデータ活用の課題に深く切り込んでいます。KPIの変動は企業にとって常に重要な関心事ですが、その真の要因を特定することは多要因の同時変動や非線形効果により非常に困難です。因果探索（ある事象が別の事象にどのような影響を与えるか、その因果関係をデータから探る手法）とLLM（大量のテキストデータで学習された、人間のような自然な文章を生成・理解できるAIモデル）を組み合わせることで、複雑なデータからビジネス上の示唆を導き出すプロセスが大きく改善されると期待されます。
主要な発表イベント
第28回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2025）
IBISは、情報理論・統計学・計算機科学が交差する、日本最大級の機械学習に関する学際的フォーラムです。
- 日時: 2025年11月13日（木）13:50~15:50 (ポスターセッション 2a [2a-E-03])
- 発表者: 松田亜登夢氏、今井優作氏（ともに株式会社グロースデータ）
- カテゴリ: 確率的手法・グラフィカルモデル・因果推論
- 発表タイトル: 「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は困難であるため、因果グラフを用いて交絡を除去し、要因の分布変化と因果効果の積分により「今回の寄与量」を定量化する手法を提案。大規模言語モデルによる解釈支援に向けた実験も行われました。
IBIS2025は、2025年11月12日（水）から15日（土）まで、沖縄の那覇文化芸術劇場なはーとおよびオンラインで開催されます。詳細はIBIS2025公式サイトで確認できます。
データサイエンティスト協会12thシンポジウム「インターセクション」
データサイエンスの最新動向と実社会での活用事例を共有する年次イベントです。
- 日時: 2025年11月25日（火）15:10～15:25 (スポンサーセッション Track A)
- 発表者: 松田亜登夢氏（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の異常な変動要因を迅速に解釈し、ビジネスアクションへつなげる重要性が指摘される中で、本講演では因果探索による変動要因の推定と、LLMによる複雑な結果の解釈・整理、そして次のアクションへの活用構想について紹介されます。
データサイエンティスト協会12thシンポジウムは、2025年11月25日（火）にウェスティンホテル東京で開催されます。詳細は公式サイトをご確認ください。
グロースデータの取り組み
株式会社グロースデータは、株式会社博報堂プロダクツのグループ会社として、データの利活用を総合的に支援しています。専門性と実施力、コンサルティング力を生かし、企業や自治体の課題解決・事業成長を支援している企業です。社内にはデータサイエンティストが在籍しており、ビジネス課題に対する数理的解決アプローチや、生成AI（Generative AI）利活用に対する研究開発にも積極的に取り組んでいます。
提供しているソリューションには、以下のものがあります。
- データを利活用したセールス（営業）＆マーケティング支援「Sales Jump」
- データを利活用したオムニチャネルCXマネジメント/CRM支援
- データ分析の高度化/効率化/ROI向上支援
- データ基盤活用によるROI向上支援
また、サービスとして、LINEを活用したワンストップCX変革システム「ペイ太」や、企業専用のデータ処理基盤構築サービスなども提供しています。
AI Workstyle Lab編集部としては、グロースデータの今回の発表は、AIをより実務的なビジネス課題解決に活用するための重要な一歩であると見ています。特に、LLMが単なるテキスト生成だけでなく、複雑なデータ分析結果の「解釈」という高度な知的な作業を支援する可能性を示している点は注目に値します。これにより、データサイエンスの専門家だけでなく、ビジネスサイドの担当者もデータに基づいた意思決定をより迅速かつ的確に行えるようになることが期待されます。AIがビジネス現場で「使える」ツールとして進化していく上で、こうした研究開発の積み重ねが不可欠です。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
