ジーンクエストと富士通、「Fujitsu Kozuchi」の高速・高信頼な因果AI活用により遺伝子とライフスタイルの関係性に新たな知見を導出

株式会社ジーンクエスト（注1）（以下、ジーンクエスト）と富士通株式会社（注2）（以下、富士通）は、富士通のAIサービス「Fujitsu Kozuchi」のコア技術である因果AIを活用し、遺伝子とライフスタイルの関係性に新たな知見を得ること（以下、本研究）に成功しました。
因果AIは、高速因果探索機能、信頼性強化機能と施策提案機能から構成されます。高速因果探索機能は、富士通独自の高速因果探索手法（注3）により、データ項目間の因果関係を従来技術より約1,000倍高速に推定します。信頼性強化機能は、手持ちのデータが少ない場合でも、既に確立された信頼性の高い因果関係（例：専門家の知見や過去の実験結果）を組み込むことで、より確かな因果関係を導き出せる技術です。さらに、施策提案機能は、従来の分析による因果関係の見える化に加えて、推定された因果関係に基づき最適な施策の提案までを行うことが可能です。因果AIの活用により、個別の関連性だけでなく、甘味嗜好やコーヒー・アルコール摂取頻度とこれらの関連遺伝的特性との関連性、遺伝的要因が体格指数（以下、BMI）に与える影響について、多角的な因果関係の構造を導き出しました。また、国立大学法人京都大学（注4）（以下、京都大学）、国立大学法人弘前大学（注5）（以下、弘前大学）が弘前大学COI-NEXTの岩木健康増進プロジェクトとの連携で開発した「弘前健診因果ネットワーク」（注6）を転用し、信頼性強化機能に活用することで、生活習慣や健康、背景因子が関わる事象間のより精緻な因果関係を示唆することができました。この弘前健診因果ネットワークの活用は、京都大学と富士通の共同研究講座「大規模医学AI講座（富士通リサーチラボ）」（注7）の成果を活用したものです。
今後、これらの推定した因果関係をもとに、施策提案機能により、個人の食嗜好・ライフスタイル習慣・体格、遺伝的特性に応じた、より個別に最適化された健康施策提案が可能になることが期待されます。

プレスリリースに記載された製品の価格、仕様、サービス内容などは発表日現在のものです。その後予告なしに変更されることがあります。あらかじめご了承ください。