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[2D6-GS-3-03] 統計的因果探索に基づく体重維持率予測手法の提案

〇冨永 登夢¹、小林 将理²、山本 修平¹、倉島 健¹、戸田 浩之³ (1. 日本電信電話株式会社、2. 東京大学、3. 横浜市立大学)

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キーワード：統計的因果探索、体重維持、観察研究

減量後の体重維持に失敗しそうな個人を検出して適当に処方するためには，個人が将来的に体重をどの程度維持するか（体重維持率）を正確に予測するだけでなく，失敗要因を特定できるような解釈性の高い情報を提供しなければならない．そこで本論文は，解釈性のある体重維持率の予測を高精度に行う手法を提案する．この手法は，統計的因果探索DirectLiNGAMを用いて，変数間の因果関係を捉えることで予測結果の解釈性を担保し，また，直接原因系にある変数を選択し特徴量とすることで高精度に体重維持率を予測する機械学習モデルである．実験では，140名に対して体重，身体活動，睡眠，食事ログを日単位で収集した8週間の減量調査データをもとに本手法の有効性を検証した．その結果，本手法は103変数の中から体重維持率の直接原因となる4変数を特定し，それらを特徴量とすることで最も高い予測性能を示した．我々は，この結果をもとに体重維持率の予測における重要な特徴量や，体重維持の失敗を防ぐために観察すべき行動について論じた．