抄録
昨今ビジネスの様々な場面に機械学習を活用しようとする動きが多くみられているその中でもディープラーニングと呼ばれる多層構造のニューラルネットワークを用いた機械学習が画像認識・音声認識等の様々な分野で大きな成果を上げており多くの実用例も紹介されているしかしながらディープラーニングは処理プロセスをブラックボックス化してしまうためどうしてそのような推定結果になったのかという根拠を明示することが難しいという弱点を持っているこのため人の意思決定のサポートツールとして機械学習を利用する場合など結果の根拠が重要となる場面では別の手法を利用する必要がある本記事ではこのような場面に利用できる手法として確率的因果推論の手法であるベイジアンネットワークと推定結果の直感的解釈が容易な重回帰モデリングを組み合わせた方法をアスパラガスの収穫量推定に適用した事例を通じて紹介する．
