Causal-Copilot: 自律的な因果分析エージェント

Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent

April 17, 2025

著者: Xinyue Wang, Kun Zhou, Wenyi Wu, Har Simrat Singh, Fang Nan, Songyao Jin, Aryan Philip, Saloni Patnaik, Hou Zhu, Shivam Singh, Parjanya Prashant, Qian Shen, Biwei Huang

cs.AI

要旨

因果分析は科学的発見と信頼性の高い意思決定において基盤的な役割を果たすが、その概念的およびアルゴリズム的な複雑さのため、ドメイン専門家にとって依然としてアクセスしにくい状況にある。この因果的方法論と実用的な使いやすさの間の隔たりは、二重の課題を提示している：ドメイン専門家は最近の因果学習の進展を活用できず、因果研究者は自身の手法をテストし洗練するための広範な実世界での展開を欠いている。この問題に対処するため、我々はCausal-Copilotを紹介する。これは、大規模言語モデルのフレームワーク内で専門家レベルの因果分析を運用化する自律エージェントである。Causal-Copilotは、表形式データと時系列データの両方に対する因果分析の全パイプラインを自動化する。これには、因果発見、因果推論、アルゴリズム選択、ハイパーパラメータ最適化、結果の解釈、および実践的な洞察の生成が含まれる。自然言語によるインタラクティブな改良をサポートし、非専門家の障壁を下げながら方法論的な厳密さを維持する。20以上の最先端の因果分析技術を統合することで、我々のシステムは好循環を促進する。ドメイン専門家にとって高度な因果手法へのアクセスを拡大し、因果理論を情報提供し進化させる豊かな実世界のアプリケーションを生成する。実証評価により、Causal-Copilotは既存のベースラインと比較して優れた性能を達成し、因果分析における理論的な洗練と実世界での適用性のギャップを埋める信頼性が高く、拡張可能でスケーラブルなソリューションを提供することが示されている。Causal-Copilotのライブインタラクティブデモはhttps://causalcopilot.com/で利用可能である。

English

Causal analysis plays a foundational role in scientific discovery and reliable decision-making, yet it remains largely inaccessible to domain experts due to its conceptual and algorithmic complexity. This disconnect between causal methodology and practical usability presents a dual challenge: domain experts are unable to leverage recent advances in causal learning, while causal researchers lack broad, real-world deployment to test and refine their methods. To address this, we introduce Causal-Copilot, an autonomous agent that operationalizes expert-level causal analysis within a large language model framework. Causal-Copilot automates the full pipeline of causal analysis for both tabular and time-series data -- including causal discovery, causal inference, algorithm selection, hyperparameter optimization, result interpretation, and generation of actionable insights. It supports interactive refinement through natural language, lowering the barrier for non-specialists while preserving methodological rigor. By integrating over 20 state-of-the-art causal analysis techniques, our system fosters a virtuous cycle -- expanding access to advanced causal methods for domain experts while generating rich, real-world applications that inform and advance causal theory. Empirical evaluations demonstrate that Causal-Copilot achieves superior performance compared to existing baselines, offering a reliable, scalable, and extensible solution that bridges the gap between theoretical sophistication and real-world applicability in causal analysis. A live interactive demo of Causal-Copilot is available at https://causalcopilot.com/.