Overview
推論強化AI（IEAI）とは
推論強化AI（IEAI）は、深層学習の高精度予測に加えて、「なぜそう判断したか」「何が原因か」「もし条件が違ったらどうなるか」「どのくらい確信があるか」を扱うAI技術群です。
QIRIでは、説明可能なAI（XAI）、因果推論AI、反実仮想推論、ベイズ推定の4領域を統合し、ブラックボックスではない、意思決定に耐えるAIを設計します。
Core Technologies
4つの推論技術
Explainable AI
説明可能なAI（XAI）
予測結果に対して「どの特徴量が、どの程度、どの方向に効いたか」を提示。意思決定者がモデル出力をそのまま使うのではなく、根拠を確認した上で採否を判断できます。
- 特徴量重要度・寄与度の可視化
- 個別事例ごとの判断根拠の提示
- 監査・コンプライアンスへの説明性
Causal Inference
因果推論AI
相関ではなく因果関係を推定。「Aが上がるとBが上がる」ではなく「Aを動かしたらBはこう変わる」を扱い、介入の効果を見積もります。
- 観察データからの因果効果推定
- 交絡因子の調整・バイアス除去
- 施策・介入の効果検証
Counterfactual Reasoning
反実仮想推論
「もし条件が違っていたら結果はどう変わったか」を推定。融資・採用・医療など、別の選択をした場合の結果を比較可能にします。
- 個別事例の代替シナリオ推定
- 公平性・差別性の検証
- 意思決定後の事後検証
Bayesian Estimation
ベイズ推定
「点ではなく分布で」推論。事前知識と観測データを統合し、推定値と一緒に不確実性を出力。少数データでも崩れにくく、リスク管理と相性が良いです。
- 推定値と不確実性の同時提示
- 事前知識の統合・少数データへの強さ
- リスク評価・意思決定への直結
Why Inference-Enhanced AI (IEAI)
なぜ推論強化AI（IEAI）なのか
従来の深層学習AI
- 高精度だが、根拠がブラックボックス
- 相関を学習するが、因果は扱えない
- 「点推定」のみで不確実性が出ない
推論強化AI（IEAI）
- 予測と同時に根拠を提示
- 因果効果と介入結果を見積もれる
- 不確実性込みで意思決定を支援
Use Cases
適用領域
金融・与信
融資・与信の意思決定で、スコアだけでなく根拠と不確実性を提示。説明責任・公平性・規制対応に耐える与信AIを構築します。
医療・ヘルスケア
診断支援・治療効果推定で、因果推論と反実仮想を活用。「この治療を選んだ場合・選ばなかった場合」の結果を比較可能にします。
経営意思決定
施策効果の事前推定・事後検証で、KPIとの因果関係を分析。打ち手の効果を分布で提示し、意思決定の質を上げます。
Target Sectors
対象セクター
意思決定責任が重い業界
金融
与信・規制対応
医療
診断・治療効果
経営
施策効果検証
公共
政策評価・公平性
