拓海先生、最近ありがたいことに部下から「因果分析にAIを使える」と聞きまして。道具変数って言葉も出てきて、正直何から手を付けていいか分かりません。これって現場で本当に使える技術なんでしょうか？
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理すれば実務で使えるかどうか判断できるんですよ。要点を3つだけ先にお伝えすると、1) AIは候補を大量に探せる、2) 候補の妥当性を物語や反事実（counterfactual）で検討できる、3) 最終判断は人間の経営判断が必要です、ですよ。
なるほど。まず用語の確認をしたいのですが、道具変数（instrumental variables, IVs）とは要するに「原因と結果を分けるために使う道具」という理解で合っていますか？
素晴らしい着眼点ですね！その理解で本質をつかんでいますよ。簡単に言うと、道具変数（instrumental variables, IVs）（道具変数）は処置（treatment）と結果（outcome）の間の因果を取り出すための“外部の揺さぶり”です。イメージは工場で製品を変えるためのレバーで、レバー自体が結果に直接影響しないことが重要ですよ。
で、その「レバーが結果に直接影響しない」っていうのが排除制約（exclusion restriction）でしたね。これが成り立つかどうかの説明がいつも難しいんです。AIに頼むとそれを判断してくれるんですか？
素晴らしい着眼点ですね！AI、特にLarge Language Models (LLMs)（大規模言語モデル）は排除制約を自動で「証明」するわけではないんです。ただ、AIは可能性のある説明や反事実シナリオを大量に作れるため、排除制約に反する経路があり得るかを人間が検討しやすくすることができるんですよ。つまり、AIは検討のスピードと網羅性を格段に上げられるんです。
これって要するにAIはアイデアの発掘と検討の補助を超高速でやってくれるアシスタントで、最終的な妥当性判断は人間が行う、ということ？
その理解で正しいですよ。補助の役割を3点にまとめると、1) 候補の大量生成、2) 候補に対する物語的検討（誰がどう意思決定するかのロールプレイ）、3) データで検証可能な部分の提案、です。これらを繰り返すことでヒトの直感を補強できるんです。
実務上の導入コストや投資対効果をどう考えればいいですか。外部の専門家に頼む費用と社内でツール化する費用、どちらに分配するのが合理的でしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！実務での判断基準はシンプルです。1) 初期は外部専門家と協働して仮説生成と評価のプロトコルを作る、2) 使えるパターンが確立したら社内にナレッジを移管する、3) 全社横断で再利用できるテンプレートを整える、これで投資を段階的に回収できるんですよ。
最後に、現場のデータで実際に使うときの注意点を教えてください。結局、どんなチェックリストを持てば良いでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！現場でのチェックは3点です。1) 候補IVの理論的妥当性（なぜ外生的か）を文章化する、2) データで検証可能な関連性（relevance）を統計的に確認する、3) 排除制約に反する経路がないかAIと人で反事実シナリオを精査する。これをセットで回せば実務運用できるんです。
分かりました。では私の言葉で整理しますと、AIは「候補を速く見つけ、反事実で弱点を洗い出す補助役」、最終的な因果の判断と投資判断は人間が行う、という理解でよろしいですね。
その理解で完璧ですよ。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。まずは小さなプロジェクトで試してみましょう、できるんです。
