データドリブン経営の実践　因果AIで導く最適な意思決定とは

複雑化する事業環境のなかで、データをどのように意思決定へ結びつけるか・・・多くの企業が直面するこの問いに対し、従来の「相関」に基づく分析では限界が見え始めています。 膨大なデータから“原因”を正しく捉え、納得性の高い施策につなげるための新たなアプローチとして、いま「因果AI」が注目されています。
本ホワイトペーパーでは、データ分析における次のような課題を整理しながら、因果AIがもたらす価値をわかりやすく解説します。

• 相関分析だけでは、施策の裏付けとなる“本当の要因”が見えない
• 異なる部門・領域のデータをまたぐと、関係性の把握がさらに困難になる
• 多様な要因が影響し合う中で、最適な施策を選ぶプロセスが属人的になりやすい

富士通の因果AIは、複数データの統合分析から因果構造を推定し、リスクを抑えながら効果の高い施策を自動で提案します。
商談データとエンゲージメントサーベイの横断分析、製造現場における設定値の最適化など、多分野での活用を通して実証されたアプローチを具体例とともに紹介します。
本資料では、

• 因果分析の正しい進め方
• 富士通独自の「因果意思決定」「知識誘導因果探索」などの技術概要
• 複数データを統合した意思決定プロセスの実例

を整理し、データドリブン経営を次の段階へ進めるヒントを提供します。
より精度の高い施策立案や意思決定の仕組みづくりにご関心がある方は、ぜひご覧ください。