富士通、少量のデータから高精度な因果関係を導き出すAI技術を開発

2025年3月6日、富士通株式会社は、京都大学および弘前大学と共同で、少量のデータから高精度に因果関係を導出するAI技術を開発したと発表した。

この技術は、弘前市の住民から20年間にわたり収集された約3,000項目の健康診断データを統合管理する「弘前健診因果ネットワーク」と、富士通のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」に組み込まれた因果意思決定支援技術を組み合わせたものだ。

新たなAI技術の詳細とその背景

データに基づく意思決定は、経営、医療、スポーツ、製造業など多岐にわたる分野で浸透している。しかし、十分なデータを収集できないケースも少なくない。

たとえば、健康経営が注目される中、従業員の健康状態を把握し、効果的な施策を講じるためのデータ分析が重要視されているが、従業員数の少ない企業ではデータ量の確保が難しく、健康課題の特定や対策立案に課題を抱えている。

富士通は、国内外の大学に研究拠点を設け、研究員が常駐または長期滞在しながら産学連携を推進する「富士通スモールリサーチラボ」を展開している。

その一環として、京都大学との共同研究講座「大規模医学AI講座（富士通リサーチラボ）」では、健康医療分野の課題解決に向けた新たなAI技術の研究開発を進めてきた。

今回開発された因果意思決定支援技術は、複数のデータセットを用いて因果関係を推定し、最適な施策を提案するものである。

新たに追加された因果知識転用技術により、既存の因果関係の知識を転用することが可能となり、信頼性の高いデータが十分に収集できない場合でも、因果関係の見える化が実現した。

弘前健診因果ネットワークとの連携と今後の展望

弘前健診因果ネットワークは、弘前大学COI-NEXTが岩木健康増進プロジェクト健診で取得した超多項目健康ビッグデータに対し、京都大学の研究グループが独自のベイジアンネットワーク技術を適用して構築したもので、信頼性の高い因果グラフである。

このネットワークと富士通の因果意思決定支援技術を組み合わせることで、健康医療分野において、データが不足している場合でも、因果関係の導出が可能となった。

たとえば、睡眠とライフスタイルに関するオープンデータ「Sleep Health and Lifestyle Dataset」を分析する際、弘前健診因果ネットワークを活用することで、より妥当性の高い因果関係を導き出すことができた。

具体的には、年齢や性別が不眠症の原因とされる不自然な因果関係が排除され、睡眠時間や睡眠の質が不眠症に直接影響しているという妥当な結果が得られた。

富士通は、因果意思決定支援技術を弘前健診因果ネットワークと組み合わせて試すことができるトライアル環境を、2025年3月6日より健康関連の法人向けに提供開始する。
今後も、技術の精度向上と機能拡充を進め、健康医療分野におけるAI技術のさらなる発展と、多くの企業の健康経営に貢献していく方針だ。