リライアブルな意思決定のための時空間因果推論モデルの研究

人工知能研究の一分野である機械学習やデータマイニングは、膨大なデータを用いることで「今何が起きているのか (知識発見)」、「今後どのように変化するか(予測)」のタスクにおいて性能を飛躍的に向上しました。特にIoT/5Gが取得するビッグデータを処理する技術である、時空間データ解析法は人工知能を社会における意思決定や合意形成に利用する際の大きな技術トピックになりつつあります。

AIの解析結果が正確であれば、社会における意思決定や合意形成への貢献が期待されます。一方で、解析結果が不正確であると、意思決定を誤った方向に進める危険性をもち、社会での利活用における問題が今後起こりうると予想されます。そこで本プロジェクトでは、AIの解析結果を不正確にする原因であるデータの時空間的な偏りに注目し、この問題に対して頑健かつ高信頼な解析を実現するために新たに時空間因果推論モデルの研究に挑戦しています。