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2026年 1月度BOXIL資料請求数ランキングコールトラッキングシステム
2026年1月にBOXILユーザーから資料請求されたサービスのランキング*1をカテゴリ毎にご紹介します。
因果AI causal analysis（コーザル・アナリシス）は、データに潜む因果関係をAIが高速で探索して、その結果を可視化してくれる意思決定支援ツールです。
専門的なプログラミングや統計知識がなくても利用できる、ノーコードSaaSソリューションとして提供されており、データ分析に不慣れな現場や経営層でも、科学的な「根拠」に基づく意思決定が可能になります。
causa analysisは、NEC発の高度なアルゴリズムにより、学術的理論に裏付けされた統計的因果探索を短時間で行うことが可能で、DAG（有向非巡回グラフ）と呼ばれる視覚的アウトプットによって、統計やプログラミング知識のないユーザーでも、従来、実用が困難であった因果分析を手軽にビジネスや政策などの意思決定に活用することができるようデザインされています。
株式会社hootfolioは、NECからのカーブアウト（独立事業化）を経て、この技術・サービスを市場展開しています。
おすすめポイント
データからの高速な因果関係の発見
独自開発の因果推論アルゴリズムにより、100以上（※）の変数を含むような大規模データでもスピーディに分析可能です。
従来は膨大な時間を要した要因探索も、自動化されたAIが短時間で因果構造を推定するため、次の打ち手を検討するサイクルを大幅に短縮できます。
分析結果はDAG（有向非巡回グラフ）形式で視覚的に提供され、原因と結果のつながりが一目で理解できるため、分析から正確な意思決定までのプロセスをシンプルかつ短期間にすることが可能になります。
※出典：causal analysis公式HP（2026年1月21日閲覧）
相関では見えない「真の原因」を解明
因果AIの強みは、単なる相関関係ではなく実際に結果に影響を及ぼす要因を突き止められる点にあります。
例えば、売上や成果に寄与する根本要因を抽出し、効果検証まで踏み込めるので、勘や経験に頼った仮説ではなくデータで裏付けられた意思決定が可能です。
AIアルゴリズムにより、相関分析では明らかにできなかった原因と結果の関係を高速かつ高精度で見抜くことを可能にしています。
エビデンスに基づく施策の立案により成果の大幅向上
データ分析による仮説検証プロセスを支援し、施策の効果検証まで一貫して行えるため、施策の妥当性に確信を持って実行できます。
因果関係に基づく施策立案により、関係者にも数字の裏付けを示して説明できるため、社内合意形成も容易です。
ある導入企業では、本サービスを活用した仮説検証により、施策効果を約40％（※）向上させた実績も報告されています。
※出典：株式会社hootfolio公式HP（2026年1月21日閲覧）
注1：資料請求数とは、有料掲載頂いている企業様のサービスを対象に、実際に資料請求情報が企業様へ提供された件数をいいます。資料請求数が同率の場合、口コミ数が多いサービスを優先的に表示しています。BOXILをご利用いただく皆さまにとって比較選定しやすいサービスを広くご紹介する方針に基づき、上記の表示順を採用しています。
注2：当ランキングは、幅広い比較検討を支援するため、利用目的が近い関連サービスも含めて掲載しています。詳細は各サービスページや資料をご確認のうえ比較をご検討ください。