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#CALC #因果分析

データから本来解決すべき点を見つけるカルク。要因・因果分析/CALC

AIは未来を予測する。
CALCは未来を変える。

01

CALCは複雑なデータ間から
直接的に作用している関係を導き出し 可視化します

AIによる予測では、来月の売上が上がるか下がるかの予想はできても、なぜそうなるかの要因は示してくれません。予想に寄与する変数を教えてくれる方法もありますが、その変数を操作しても結果は変わらない(相関関係はあるが因果関係はない)こともよく起こります。
CALCは、相関関係だけではなく因果関係の有無を判断するアルゴリズムにより、直接的に関係している変数の関係を可視化してくれます。これにより、何の変数が他の変数にどのような影響を及ぼしているかを理解することができるようになります。

02

大規模データから
「施策のポイント」を容易に 把握できます

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。

Process

CALCプロセス
分析の目的を明確にし、 仮説を立てることが
因果を見つけるための 大切な一歩になります

Characteristics

CALCの特徴
*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(ソニーCSL)が開発した技術で、株式会社電通国際情報サービス(ISID)、 ソニーCSL、クウジットの3社による業務提携に基づき提供されています。



こんな課題に応えます


                            利用率の向上,
                            サービス利用率利用課金額の向上

                            生産の歩留改善,
                            不良品ができる原因分析

                            品質改善,
                            機器の故障の原因調査

                            顧客満足・不満分析,
                            アンケート調査などによる満足度の要因調査

                            退職率改善,
                            会社を辞めてしまう原因・予兆調査

                            サービス離脱者軽減,
                            長期継続ユーザの条件・要因調査
※課題とそれに対するデータがあれば基本的に分野は問わず適用可能

Case Study

アプローチ例
地方圏への移住の意思決定要因を可視化する

検証の目的

地方移住の経験者および意向者の実態や、 移住に対する意思決定の要因について
定量的なデータ・知見を提供し、
経営・人事、自治体、 働く個人に資することを目的に検証
調査手法 :
調査会社パネルを用いたインターネット調査
調査時期 :
2021年 3月25日 - 3月31日

調査1.
地方圏移住者の暮らし方・働き方、移住時の影響要因に関する実態調査
調査2.
地方圏への移住を検討している方の暮らし方・働き方、移住時の影響要因に関する実態調査

2022年3月22日、パーソル総合研究所から、地方圏への移住に関する調査研究が公開。本調査は、コロナ禍によるテレワーク普及などを背景に地方圏への移住の関心が高まる中、移住に対する意思決定の要因について定量的なデータ・知見を可視化することを目的に行った。
本調査研究報告において、地方圏への移住の意思決定メカニズムの5つのモデル化の試みを行い(U/J/Iターン型/配偶者地縁型/多拠点居住型)、そのなか影響される要因を見つけるために、因果情報分析技術「CALC」を用いて、地方への移住意思決定に関する要因分析を行った。
人はどのようなことに影響されて「移住」という選択を行うのか。移住に際する意思決定に影響する多様な要因について、本調査では、移住のタイプ別に異なるもの、共通するものがそれぞれ明らかになった。

就業者の地方移住に関する調査報告書について詳しくはこちら >

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