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公開：2024-12-05

ヴェルトが因果関係抽出技術CKE-LLMを開発、MSDマニュアルをデータソースとして活用しヘルスケア分野での展開を加速

text: XEXEQ編集部
（記事は執筆時の情報に基づいており、現在では異なる場合があります）

記事の要約

• ヴェルトが因果関係抽出技術CKE-LLMを開発
• MSDマニュアルをデータソースとして初採用
• xCausalのヘルスケア分野での活用を強化

ヴェルトのxCausalが新機能CKE-LLMを搭載

株式会社ヴェルトはコーザルAIプラットフォーム「xCausal」に、LLMを活用した因果関係抽出技術「CKE-LLM」を2025年1月にリリースすることを発表した。CKE-LLMは既知の因果関係をテキストデータから抽出し事前知識として設定できる機能で、より信頼度の高い因果モデルの構築を実現する技術だ。^[1]

ヴェルトはヘルスケア分野でのデータソースとして、日本で初めてデジタル医学事典「MSDマニュアル」を公式に採用することを決定した。MSDマニュアルは125年以上の歴史を持つ信頼性の高い医学情報源であり、症状や病気の因果関係を抽出してxCausal for Healthcareの機能として提供されることになる。

xCausalは因果関係のヒントとなる変数の推奨技術や因果探索・因果推論機能を備えており、データに基づく意思決定や研究開発サイクルの短縮をサポートしている。企業向けのカスタム対応も予定されており、様々な産業分野での活用が期待されている。

xCausalの新機能まとめ

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コーザルAIについて

コーザルAIとは、因果関係の推定とデジタル活用のための人工知能技術のことを指す。主な特徴として以下のような点が挙げられる。

• データから因果関係の構造を計算する因果探索機能
• 変数間の因果効果を計算する因果推論機能
• 因果関係のヒントとなる変数を推奨する機能

xCausalでは、コーザルAIを活用して多くの企業や組織における課題解決や企画・開発を加速している。相関関係に基づいた仮説立てと検証に多大な時間を要していた従来の手法と比較して、より効率的な意思決定と研究開発サイクルの短縮を実現することが可能だ。

xCausalのCKE-LLM機能に関する考察

CKE-LLM機能の開発により、既知の因果関係を効率的に活用できるようになることは、医療分野における意思決定の品質向上に大きく貢献するだろう。特にMSDマニュアルという信頼性の高いデータソースを採用したことで、医療従事者や研究者にとって価値の高い知見を提供することが期待できる。

一方で、医療分野における因果関係の抽出には高度な専門知識と慎重な判断が必要となるため、LLMによる自動抽出の精度向上が重要な課題となるだろう。抽出結果の人による確認プロセスを組み込んでいる点は評価できるが、より効率的な検証手法の確立が今後の発展のカギを握ることになる。

将来的には医療分野以外の産業分野への展開も視野に入れており、各分野の専門家との連携強化が求められる。データの信頼性確保と効率的な因果モデル構築の両立を図りながら、様々な分野でのイノベーション創出に貢献することが期待される。

参考サイト

1. ^ PR TIMES. 「ヴェルトがLLMを活用した因果関係抽出技術を開発・実用化 〜 デジタル医学事典「MSDマニュアル」のデータソースとしての公式活用は日本初 | 株式会社ヴェルトのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000039.000020222.html, (参照 24-12-05).

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