拓海先生、最近現場から『Shapley（シャプレー）値を使って説明してほしい』と依頼が来たのですが、そもそもShapley値って何ですか。導入すべき価値があるのか迷っております。
素晴らしい着眼点ですね！Shapley値とは、簡単に言うと『各要素が最終結果にどれだけ貢献したかを分ける公平なルール』ですよ。ゲームの取り分を決める考え方を機械学習の説明に使ったものなんです。
要するに『どの部品がどれだけ売上に貢献したかを公平に分ける方法』ということですね。ところで計算方法に条件付き（conditional）と周辺的（marginal）という二つがあると聞きました。違いは何ですか。
いい質問ですよ。端的に言うと、周辺的（marginal）アプローチは『他の要素を無視して単純に差を測る』方法で、条件付き（conditional）アプローチは『他の要素の値を固定して条件付きで見る』方法です。どちらを使うかで結果が変わるんです。
で、どっちが現場では役に立つんでしょうか。投資対効果を考えると、間違った選択をしてリソースを無駄にしたくないのです。
大丈夫、一緒に整理しましょうね。結論は三点です。第一に、因果構造が分かっていない場合は周辺的アプローチが保守的であること、第二に、条件付きは相関を因果と誤認するリスクがあること、第三に、因果情報を部分的に取り入れる拡張手法は有益である可能性があることです。
これって要するに、条件付きは『相関を因果と思い込んでしまう危険』があって、周辺的は『因果が分からないときの安全策』ということですか。
その通りです。ただし注意点もあります。周辺的アプローチは既知の直接的な因果関係に忠実であるため説明責任（explainability）の観点で優れる一方、相互作用や間接効果を見落とすことがあります。現場では目的に応じて使い分けるのが賢明です。
なるほど、目的が『モデルの挙動を説明したい』のか『データの関係性を探索したい』のかで判断するということですね。実際に導入する際の優先順位はどうしたらよいですか。
優先順位も三点で整理できます。まずは説明が必要な場面で周辺的アプローチを採用し、次に因果仮定を立てられるデータがある場合は因果を反映した変種を試し、最後にビジネス判断で重要な相互作用が疑われるなら慎重に条件付きや因果拡張を検討する、です。
よく分かりました。では最後に、私の言葉で確認します。Shapley値は貢献度の公平な分配であり、因果が不明なら周辺的で保守的に説明し、因果が分かればそれを使って詳細な影響を追う、ということで合っていますか。
素晴らしいまとめですよ、田中専務。まさにその通りです。大丈夫、一緒に実装まで支援しますから安心してくださいね。
1. 概要と位置づけ
結論を先に述べる。Shapley（シャプレー）値を説明変数の寄与に用いる場合、因果的視点を明確にしないと条件付き（conditional）と周辺的（marginal）の選択で異なる、場合によっては誤解を招く説明が生じる点が本研究の最も重要な教訓である。本論文は、両者の差が単なる計算上の違いではなく、暗黙の因果仮定の相違に起因することを示し、データ駆動の説明とモデル駆動の説明を区別する枠組みを提示している。
まず基礎的に説明すると、Shapley valuesは協力ゲーム理論から来る概念であり、各特徴量を『プレイヤー』に見立てて予測への貢献を公平に配分する手法である。ここで問題となるのは、特徴量同士が相関や因果関係で結ばれている現実世界において、どのように『他の特徴を扱うか』という点だ。周辺的アプローチは不在の特徴を平均化して扱う一方、条件付きはその時点での他の特徴の値に条件付けて寄与を評価する。
応用観点では、企業が予測モデルの説明責任（explainability）を負うとき、説明の信頼性と実行可能性が最重要になる。モデルの設計目的が『モデルそのものの挙動を説明したい』のか『データの背後にある関係性を探索したい』のかで、採るべきShapleyの定義は異なる。したがってこの論文は、実務者が説明手法を選ぶ際の指針を与える点で意義がある。
本節の要点は三つある。第一に、条件付きと周辺的は結果が異なり得ること。第二に、その差は因果的な仮定に根ざしていること。第三に、現場では目的に応じて使い分けるべきであること。これらを踏まえ、以降では先行研究との差分、技術要素、検証、議論、今後の方向性を順に解説する。
2. 先行研究との差別化ポイント
先行研究ではShapley値の計算方法に関する議論が散在しており、一定のコンセンサスが得られていない点が問題であった。多くの研究は条件付きアプローチを支持するものと周辺的アプローチを支持するものに分かれ、実務者側はどちらを採用すべきか判断に困ることが多い。筆者はこの混乱の原因を『暗黙の因果仮定の違い』として整理し、理論的に比較検討を行っている。
具体的には、周辺的アプローチは既知の直接的な因果パスに忠実であるという立場を取り、説明対象を『モデルに忠実に説明する（true to the model）』目的で使うべきだと主張する。一方で条件付きアプローチはデータ内の共起情報を重視するため、『データに忠実に関係性を探索する（true to the data）』場合に有効だとされてきた。論点はここでの「忠実性」が何を意味するかに集約される。
本研究の差別化は、これら二つの立場を単に対立させるのではなく、因果的理由付けによってどちらがどの場面で妥当かを示した点にある。さらに、部分的に因果構造を取り入れる中間的な手法や、グラフの辺に寄与を割り当てるShapley Flowのような拡張も議論に取り入れており、単純な二分論を超えた実務的処方を提示している。
経営判断への示唆としては、説明を根拠に組織内で意思決定を行う際、どのShapley定義を採るかは戦略的選択であり、誤った選択は誤った改善投資につながる可能性がある点だ。従って本研究は、実務での採用基準を提供する点で先行研究から一歩進んでいる。
3. 中核となる技術的要素
本論文の技術的核は、Shapley値の計算における「期待値の取り方」に因果的視点を持ち込む点である。Shapley values自体は協力ゲームにおける貢献分配の定式化だが、機械学習の文脈では『他の特徴が欠けた状態での予測値』をどう定義するかが鍵となる。周辺的アプローチは欠けた特徴を無条件で平均化するため、外挿的に扱う性質が強い。
条件付きアプローチは他の特徴の観測値を固定して期待値を計算するため、観測された共起関係を反映する。この場合、観測される相関構造が因果関係でないとき、条件付きのShapleyは因果的な誤解を招きやすい。論文はこの点を統計学の基本原則に照らして批判的に論じ、条件付きアプローチは因果を相関で代替する危険を孕むと結論づけている。
一方で因果情報を部分的に取り入れるアプローチや、寄与をノードではなくエッジ（縁）に割り当てるShapley Flowのような手法は、間接的影響を捕捉できる利点を持つ。ただしこれらは対称性の公理を破るなど理論的なトレードオフを伴い、何を優先するかは用途次第である。
結局のところ、技術選択は説明の目的、データの性質、因果の事前知識の有無によって決まる。実務的にはまず既知の因果関係を整理し、透明性が求められる場面では周辺的アプローチを基準とし、探索や因果推論が必要ならば因果を反映する手法を部分的に導入するのが現実的である。
4. 有効性の検証方法と成果
検証は理論的議論とシミュレーションの両面で行われている。まず理論面では、条件付きアプローチがどのような暗黙の因果仮定を置いているかを明示し、その仮定が満たされない状況で誤った寄与割り当てが生じる論理的根拠を示している。これにより、単に挙動を比較するだけでなく、誤りの出所を因果的に説明できる点が評価できる。
シミュレーションでは、特徴間に既知の因果構造を設け、両アプローチの結果を比較した。結果は一貫して、因果が単純で直接的な場合は周辺的アプローチが安定しており、共変や間接効果が強い場合は条件付きが見かけ上の寄与を過大評価あるいは過小評価するケースがあった。これにより実務上の誤判断リスクが示された。
また、因果情報を部分的に利用する拡張手法の検討では、既知の因果パスを重み付けしてShapley計算を調整するアプローチが有効である兆候が示された。すなわち完全な因果図がなくても、部分的な知見を取り入れることで説明の精度と信頼性を高められる可能性がある。
総じて、本研究の検証成果は実務的な示唆を与える。特に経営判断の根拠として説明を用いる場合、どのShapley定義を採るかを意図的に選び、その選択理由を文書化することが重要である。投資対効果の評価においては、誤った寄与推定を防ぐための検証設計が不可欠である。
5. 研究を巡る議論と課題
議論の中心はやはり因果仮定の扱いである。条件付きアプローチはデータに忠実であるが因果解釈には脆弱であり、周辺的アプローチは保守的である代わりに間接効果を見落とす危険がある。これに対して因果を取り入れる方法は理論的に魅力的だが、因果図の誤りが致命的な誤解を生む可能性があるというトレードオフがある。
実務での課題としては、まず因果知識が限定的である点が挙げられる。多くの企業では特徴間の因果構造が明確でなく、専門家の知見も部分的である。そのため、完全に因果に基づく説明を目指すことは現状の多くの組織で現実的ではない。むしろ部分的な因果情報を取り込む実践的手順の整備が必要である。
また、計算コストと解釈可能性のバランスも課題である。条件付きの期待値計算や因果拡張は計算量が増大し、説明を短時間で提示する場面では扱いにくい。さらに、説明の受け手である経営層に因果的前提を納得させるためのコミュニケーションも欠かせない。
これらの課題を踏まえ、研究コミュニティは実務に適用可能なガイドラインとツールの整備を急ぐ必要がある。具体的には部分的因果知識を取り込むための半自動的なワークフローや、説明の不確実性を含めて示す手法が望まれる。
6. 今後の調査・学習の方向性
今後の研究は三つの方向で進むべきである。第一に、部分的因果知識を現実的に取り入れる手法の標準化である。完全な因果図を必要とせず、実務の専門家知見を限定的に反映できるアルゴリズムがあれば実用性は大きく向上する。これにより説明の信頼性と運用の現実性を両立できる。
第二に、説明結果の不確実性を定量化し可視化する研究が必要である。Shapleyの値自体が推定に基づくものであるならば、その不確実性を経営層に分かりやすく示すことで、誤った過信を避けることができるだろう。第三に、業務ドメインごとのベストプラクティスを蓄積することだ。医療、金融、製造で求められる説明の性質は異なるため、分野横断的な指針が必要である。
これらを実現するためには、データサイエンティスト、ドメイン専門家、経営層が対話を重ねる実務的枠組みが重要である。最終的には、説明手法の選択が単なる技術的判断ではなく、企業戦略の一部として扱われることが望ましい。
検索に使える英語キーワード
Shapley values, causal Shapley, marginal Shapley, conditional Shapley, Shapley Flow, explainable AI, causal inference
会議で使えるフレーズ集
「本件はShapley値の定義次第で結論が変わるため、まずは説明の目的を明確にしましょう。」、「因果関係が確認できない項目については周辺的（marginal）手法を基準に説明を作成します。」、「部分的な因果知見を取り入れた場合の寄与変化を比較してから投資判断を行いましょう。」
参照文献：I. Rozenfeld, “Causal Analysis of Shapley Values: Conditional vs. Marginal,” arXiv preprint 2409.06157v1, 2024.
