スクロール
従来のAIの 限界
相関は因果ではありません。従来のMLでは、広告が購入を引き起こしたのか、あるいは購入意欲の高い顧客により多くの広告が表示されているだけなのか、判断できません。
1
予測AI
「何が起こるか？」
過去のパターンに基づいて結果を予測
相関ベース
2
生成AI
「何を作れるか？」
学習したパターンからコンテンツを生成
パターンベース
3
Causal AI
「なぜ起こったのか？」
真の因果関係を特定
因果ベース
ヨーロッパ有数の専門知識
Economic AI™は、因果推論、計量経済学、機械学習における欧州有数の専門家を集結させています。当チームは、American Economic Review、The Econometrics Journal、Journal of the Royal Statistical Societyなど、トップジャーナルに基礎的な研究を発表しています。
業界を横断する Causal AI
相関ベースのアプローチでは見逃してしまう実用的なインサイト。
因果的 優位性
エンタープライズグレードの因果推論が測定可能なビジネスインパクトを実現します。
“習熟とは、何が起こるかの予測から、なぜそうなるかの理解への移行である。”
業界リーダーからの信頼
