AIBR プレミアム
拓海先生、最近部下が『因果推論にLLMを使える』って騒ぐんです。要するに言葉だけで因果関係が見えるようになるんですか？うちの投資に値しますか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理していきましょう。結論を先に言うと、LLM（Large Language Model、大規模言語モデル）は“知識”だけでは完璧な因果推論ができず、状況に応じた数値情報との組合せが重要になるんです。
ええと、これって要するに「知っていることが多ければ賢いが、数値データがないと計算は弱い」ということですか？
その理解でほぼ合っていますよ。要点を3つにまとめると、1) LLMは文脈や事前知識に強く依存する、2) 数値データが与えられると限定的に計算や比較ができる、3) 両者を組み合わせることで因果の推定が改善する、ということです。大丈夫、具体例で説明しますよ。
具体例をお願いします。現場では売上と広告費、季節要因みたいな数値があるんですが、それで因果が取れるんでしょうか。
良い質問です。論文では“do-operator”（do-operator、介入演算子）という考え方で反事実（counterfactual）を作り、入力の数値と言語知識の両方が因果判断に与える影響を定量化しました。要は「もし広告費を増やしたら売上はどう変わるか」を仮に計算する仕組みです。
なるほど。でも現場のデータはノイズだらけで、過去の事例も似ていないことが多い。うちのような中小製造業でも実用的ですか。
大丈夫、できることはあります。論文はまずLLMがどの程度文脈・既存知識に依存するかを確かめ、次に数値データだけでどこまで因果が見えるかを検証しています。現場で使うなら、まずは限定的な因果ペア（pairwise causal discovery）で検証し、段階的に適用するのが現実的です。
段階的導入、つまり最初は実験で成果が出れば次に投資するということですね。で、実際この論文はどんな評価をしたんですか。
良い問いです。評価は二段構えで、モデルに文脈や事前知識を与えたときと与えないときで因果推論の精度を比較しました。結果、知識がある場合のほうが性能が高いが、数値データだけでも限定的に因果関係を識別できることが示されました。実務ではその“限定的”をどう減らすかが勝負です。
これって要するに、うちでやるなら最初から全部を任せるのではなく、目標を絞って試験運用しつつ知識の補強を並行する、ということですか？
その理解で完璧です。まずは因果のペアを限定して実験し、同時に現場の専門知識をプロンプトや追加データとして与える。これで効果が出ればフェーズを拡大できるんです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
分かりました。まずは小さく試して効果が出れば拡大する。これなら投資判断もしやすいです。ありがとうございました、拓海先生。
素晴らしいまとめです。最後に要点を3つ、1) 知識と数値の両方を使う、2) 小さく試す、3) 成果が出たら拡大する、でしたね。では実務で使える表現も後でまとめますよ。
分かりました。自分の言葉で言い直すと、LLMは知識があると強いが、うちの現場データを活かすには数値を使った小さな実験で因果の当たりをつけ、そこに現場知識を足して信頼性を高めるということですね。
