因果推論に関する記事一覧

強化学習における因果的世界モデルの最新動向：サンプル効率と汎化性能を飛躍的に向上させる新アプローチ

因果的世界モデルとは何か強化学習（RL）における因果的世界モデルは、環境のダイナミクスや報酬構造を単なる相関ではなく因果関係に基づいて表現・学習するモデルです。従来のモデルベース強化学習では観測データから状態遷移を予測しますが、スプリアスな相関まで学習してしまうため、環境が変化した際に性能

なぜ今、協調的因果推論システムが必要なのか大規模言語モデル（LLM）の進化により、因果関係の分析に自然言語処理を活用する試みが増えています。しかし最近の研究では、LLMが「もっともらしい因果説明」は生成できても、介入や反実仮想といった形式的な因果推論には限界があることが明らかになっています

因果推論におけるバイアスの本質的理解因果推論では「なぜそうなったのか」を明らかにするため、単なる相関関係を超えた因果効果の推定が求められます。しかし、観測データから因果効果を正確に捉えることは容易ではありません。その最大の障壁となるのが「バイアス」です。因果推論におけるバイアスは、

協調的因果推論が求められる背景因果推論は、観測データから「何が何を引き起こすか」を明らかにし、介入効果を予測する強力な手法です。しかし近年、大規模言語モデル（LLM）を因果推論に活用する試みが進む一方で、その能力の限界も明らかになってきました。LLMは一見もっともらしい因果説明を生成できて

なぜ因果推論のバイアス対策が重要なのか観測データから因果効果を推定する際、統計的手法の選択だけではバイアスを防げません。交絡や選択バイアス、測定誤差といった問題は、データ生成過程そのものに起因するため、推定器の工夫だけでは限界があります。本記事では、因果推論におけるバイアスを「構造→検出→

はじめに：なぜLLMに因果推論が必要なのか大規模言語モデル（LLM）は膨大なデータから統計的パターンを学習し、人間のような自然な文章を生成できるようになりました。しかし、LLMが学習しているのは主に「関連性」であり、真の「因果関係」ではありません。「ある事象の原因は何か」「ある介入を行えば

はじめに：なぜ因果的説明が重要なのかAIによる意思決定支援が急速に普及する中、システムが出す「説明」の質が問われています。従来の説明可能AI（XAI）は主に相関関係や特徴の重要度を示すことが中心でした。しかし、「なぜその結果になったのか」「何を変えれば結果が変わるのか」という因果関係を明示

はじめに：説明可能性が求められる背景深層学習の発展により、ボルツマンマシン（BM）をはじめとする高性能なモデルが様々な分野で活用されています。しかし、その判断過程がブラックボックス化しているため、医療診断や金融審査など信頼性が重視される領域での実用化には課題が残ります。本記事では、ボルツマ

AIは本当に「理解」しているのか？意味理解の本質に迫る現代のAIは、文章を生成し、画像を認識し、複雑な質問に答えることができます。しかし、これらのAIシステムは本当に「意味」を理解しているのでしょうか？それとも、単に膨大なデータからパターンを学習し、統計的に適切な応答を出力しているだけなの

はじめに：構造方程式モデリングが直面する交絡因子の課題構造方程式モデリング（SEM）は、観測データから変数間の因果関係を推定する強力な統計手法として、医療、経済、社会科学など幅広い分野で活用されています。しかし、SEMを用いた因果推論において最も深刻な課題となるのが、未観測の交絡因子の存在