| 研究課題/領域番号 |
20K11708
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60030:統計科学関連
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| 研究機関 | 滋賀大学 |
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研究代表者 |
清水 昌平 滋賀大学, データサイエンス学系, 教授 (10509871)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2025-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,030千円 (直接経費: 3,100千円、間接経費: 930千円)
2024年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2023年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2022年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2020年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 因果探索 / 説明性 / 制御 / 最適介入 / 個体レベル / 統計的因果推論 / 統計的因果探索 / 因果推論 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
実質科学の主目的は、因果関係の解明である。介入を伴う実験を行うことができれば分析は 比較的シンプルになるが、多くの応用領域において倫理やコストの観点から介入実験を行うことは難しい。そこで本提案では、介入を伴う実験によって得られたのではない観察データから、観測変数間の因果構造を推定するための統計解析法を研究開発する。本研究では、未観測共通原因の存在と因果の双方向性を許しつつ因果構造 を推定する方法を研究開発することを目的とする。さらに、開発した推定法を用いて、マー ケティングサイエンスや生命科学などの観点から興味深い因果仮説を見つけることを目指す。
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| 研究実績の概要 |
因果探索法の応用として、反事実確率の推定をする際に因果探索を用いて因果グラフを推定するところから始め、反転確率を求め、金融機関のデータを分析した。説明可能な人工知能（XAI）は、機械学習アルゴリズムの内部メカニズムを明らかにするのに役立ち、その予測の根拠を示すことで信頼性を強化する。いくつかのXAIモデルは、予測モデルの入出力関係や特徴間の依存関係を調べることでモデルを説明するために因果関係を考慮する。これらのモデルの大部分は、因果グラフが既知であるという仮定に基づいて説明を行っている。しかし、この仮定は、実際の多くの場合で特徴間の因果関係が不明であるため、実データへの適用を難しくしている。そこで、因果グラフが既知であるという制約を緩和するために因果探索を用いた。
また、日本とアメリカ（US）の金融市場間の関係を探るために、異なる金融政策の方向性の下でVAR-LiNGAMやLPCMCIといった因果探索法を用いた。VAR-LiNGAMの結果は、前日のUS市場が翌日の日本の市場に影響を与え、株式と債券の市場でその傾向が見られるほか、前日の債券市場が翌日の外国為替（FX）市場に直接、また翌日の日本の株式市場に間接的に影響を及ぼすことが示唆された。LPCMCIの結果は潜在的な交絡変数の存在を示唆した。
方法論については、既存の連続最適化に基づく構造学習アルゴリズムとともに使用可能な変数グループ用の制約を提案し、変数グループ間の因果構造を学習できるようにした。また、location-scale noiseを伴う非線形時系列データ用の構造学習アルゴリズムを合わせて提案した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
未観測共通原因のある場合の推定法やその応用については順調に進んでいる。巡回モデルの推定法や応用についても準備を進めているが、出版などには至っていないため。
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| 今後の研究の推進方策 |
巡回モデルの方法と応用に注力する。
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