未来を変える
要因分析ツール
カルク
＊CALCはソニー株式会社の登録商標です。
＊CALCは株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所が開発した技術です。
某大手メーカーでは
不具合事象のメカニズムが
解明できました！
製造工程が複雑すぎて
何が不具合の
原因なのか
全くわからない
製造ラインの〇〇を
変更したことが
不具合の原因だった！
スマホアプリの
ユーザー数が劇的に増加しました！
CALCを活用していただいく
お客様が増えています！
『IVIつながるものづくりアワード2020』で
優秀賞を受賞しました！
マツダ株式会社
素材製造ラインにおける品質向上
～現場で知られていなかった
材料成分の影響を特定し
引け巣の発生を削減～
セイコーエプソン株式会社
射出成形品の製品品質分析
住友重機械工業株式会社
製品品質のばらつき制御分析
全日本空輸株式会社
ANAにおいてAIによる要因分析ツール
「CALC」の検証を開始
～AIの活用で業務高度化・
革新のアイデア創出に寄与～
※ニュースリリースは こちら
株式会社東急総合研究所
消費行動と街の関係についての要因分析
～街の活性化に向けた生活者の
消費意識・消費行動の把握に貢献～
※関連記事は こちら
マーケティング、人事、金融の分野の
事例もあります！
CALCは、多くの因子を含むデータから統計的に変数間の因果関係を見つけ出す最新の要因分析ツールです。
真夏のある日、コンビニでアイスクリームの売り上げが伸び、その一方、海では水難事故が増えました。この時、「水難事故を減らす」ために「アイスクリームの販売量を減らす」という施策を打つことは正しいでしょうか？
このようなシンプルな例だと、多くの人が「間違い」だと気づくことができると思います。しかしながら多種多様で複雑なデータの場合、このような強い相関関係が見られると、誤った因果として解釈してしまうことがよく発生します。
上記の例は、以下がより妥当な因果関係になります（原因から結果へ向かう矢印で因果の向きを現しています）。
因果の向きを考えれば、アイスに対する施策を行っても意味がないことが分かるはずです。このように、ビッグデータを活用した施策や意思決定の際には、間違った判断をしないためにも的確に因果関係を把握することが重要です。
CALCは、膨大なデータから改善したい項目（改善項目）に直接的に影響を与える項目（因子）を、因果モデルとして導き出すことができます。改善項目に対し、何が因果的に関係しているのかが分かりやすく図示されるため、課題解決に向けた「施策のポイント」が明確になります。
機械学習やディープラーニングといったAIは、結果を学習することで未来を予測する手法であり、なぜ今その結果になっているのかの原因（因果関係）は分かりません。また、AIは学習データが大量に必要であるため、特にNGデータの少なさで適用が困難なことも発生しています。
一方CALCは、今ある結果に対する原因を導く分析手法であるため、より良い未来に向けた改善施策を適切に検討することができます。また、AIに比べNGデータが少量でも解析が可能であることがわかっています。
株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所、クウジット株式会社、株式会社電通国際情報サービス（ISID）の3社が、業務提携に基づき「CALC」を提供しています。
株式会社ソニーコンピュータサイエンス研究所
代表取締役社長
北野 宏明
研究員（CALC開発者）
磯崎 隆司
クウジット
株式会社
株式会社電通国際
情報サービス
