Causal-Copilot: An Autonomous Causal Analysis Agent

要約

因果分析は、科学的発見と信頼できる意思決定において基本的な役割を果たしますが、概念的およびアルゴリズムの複雑さにより、ドメインの専門家がほとんどアクセスできないままです。
因果的方法論と実用的な使いやすさとの間のこの切断は、二重の課題を提示します。ドメインの専門家は因果学習の最近の進歩を活用することができませんが、因果研究者は、方法をテストおよび改良するための広範な現実世界の展開を欠いています。
これに対処するために、大規模な言語モデルフレームワーク内で専門家レベルの因果分析を運用する自律剤である因果関係者を紹介します。
因果コピロットは、原因発見、因果推論、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメーターの最適化、結果の解釈、実用的な洞察の生成など、表形式および時系列の両方のデータの因果分析の完全なパイプラインを自動化します。
自然言語を通じてインタラクティブな洗練をサポートし、方法論的な厳密さを維持しながら、非専門家の障壁を下げます。
20を超える最先端の因果分析手法を統合することにより、システムは好循環を促進します。ドメインの専門家の高度な因果手法へのアクセスを拡大しながら、因果理論を通知および前進させるリッチで現実世界のアプリケーションを生成します。
実証的評価は、因果関係者が既存のベースラインと比較して優れた性能を達成することを示しており、因果分析における理論的洗練と現実世界の適用性のギャップを橋渡しする信頼性が高く、スケーラブルで拡張可能なソリューションを提供します。
原因とコピロットのライブインタラクティブなデモは、https：//causalcopilot.com/で入手できます。

要約(オリジナル)

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/.

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